PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Kshama Dwarakanath · Tucker Balch · Svitlana Vyetrenko
2024 · arXiv preprint arXiv:2402.09563
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:在强化学习方向,TaxAI以Bewley-Aiyagari不完全市场模型为基础,建模家庭、企业、金融中介和政府四类主体,以美国数据校准,支持万级家庭规模的动态交互,相关细节见原文。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Tohid Atashbar · Rui Aruhan Shi
2023 · International Monetary Fund
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。在RBC模型中将决策维度扩展到劳动供给、投资和债券持仓,发现高维动作空间下收敛过程不再单调,主体可能停留在次优状态并形成“学习陷阱”。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:和分别在消费储蓄模型和Aiyagari类不完全市场框架中发现,神经网络逼近误差和个体经历差异会系统性影响策略选择,并生成边际消费倾向异质性和学习陷阱等具有经济含义的行为模式。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Michael Curry · Alexander Trott · Soham Phade · Yu Bai · Stephan Zheng
2022 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。针对训练稳定性,在包含百名异质劳动者、十家企业和一名规划者的RBC模型中发现,标准独立多智能体强化学习未能获得具有经济意义的策略;其结构化课程学习方案改善了训练结果,相关细节见原文。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Alexander Trott · Sunil Srinivasa · Douwe van der Wal · Sebastien Haneuse · Stephan Zheng
2021 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。将AIEconomist推进到由真实数据驱动的政策设计场景,增强了环境设定与现实经济的联系。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Rui Aruhan Shi
2025 · ASEAN+3 Macroeconomic Research Office
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。考察货币供给规则发生制度切换时家庭的适应过程,发现主体不会像理性预期假设那样瞬间跳到新均衡,而是需要积累多期经验后逐步调整,过渡期伴随暂时性波动。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD INDEXED ABSTRACT COPY
Mingli Chen · Rama Cont · Andreas Joseph · Michael Kumhof · Xinlei Pan · Wei Xiong · Xuan Zhou
2025 · Bank of England
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。将问题推进到含货币摩擦的模型,发现深度强化学习虽仍可逼近传统政策函数,但学习效率和稳定性开始显著依赖状态表示和奖励设定。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。在DMP搜索匹配模型中将企业招聘决策交由深度强化学习智能体学习,发现学习型企业比理性基准产生更高的失业和空缺波动、更慢的冲击后调整,相关细节见原文。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Koen Ponse · Aske Plaat · Niki van Stein · Thomas M. Moerland
2025 · Proceedings of the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。针对计算效率,使用JAX重写AIEconomist的仿真与训练流程,并借助GPU加速,在其实验设置下将百人规模的训练时间由数天缩短至15分钟以内。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Michael Bradley Johanson · Edward Hughes · Finbarr Timbers · Joel Z. Leibo
2022 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。则考察市场机制的自发形成:在空间化资源环境中,价格并非外生给定,而是从经济主体的生产、消费与物物交换行为中涌现,研究发现供需响应、区域价差和运输套利等基本市场现象可作为主体互动的自然结果。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Kshama Dwarakanath · Svitlana Vyetrenko · Tucker Balch
2024 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。使用策略空间响应预言机等经验博弈论方法评估学习型ABM的均衡质量,为检验多智能体学习结果的经济合理性提供了系统工具。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Ruitu Xu · Yifei Min · Tianhao Wang · Michael I. Jordan · Zhaoran Wang · Zhuoran Yang
2023 · Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:另一类方法使用深度强化学习,将主体跨期决策表示为序贯决策问题,通过模拟训练策略,并与价格或总体状态迭代求取均衡。本综述将其作为经济决策建模演进文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Federico Gabriele · Aldo Glielmo · Marco Taboga
2025 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:因此,AI得到的近似解仍需检验最优性条件或策略遗憾、预算约束、市场出清、分布运动规律和价格一致性,并评估其在不同初始状态、冲击和参数设定下的稳定性。本综述将其作为经济决策建模演进文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Raphael Koster · Jan Balaguer · Andrea Tacchetti · Ari Weinstein · Tina Zhu · Oliver Hauser · Duncan Williams · Lucy Campbell-Gillingham · Phoebe Thacker · Matthew Botvinick · Christopher Summerfield
2022 · Nature Human Behaviour
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。则不再预设社会福利函数,而是用强化学习训练机制设计者最大化虚拟投票中的多数支持。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Volodymyr Mnih · Koray Kavukcuoglu · David Silver · Andrei A. Rusu · Joel Veness · Marc G. Bellemare · Alex Graves · Martin Riedmiller · Andreas K. Fidjeland · Georg Ostrovski · Stig Petersen · Charles Beattie · Amir Sadik · Ioannis Antonoglou · Helen King · Dharshan Kumaran · Daan Wierstra · Shane Legg · Demis Hassabis
2015 · Nature
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。深度函数逼近进一步提高了高维状态和连续动作问题的可处理性,但也带来收敛稳定性和可解释性方面的挑战。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Benjamin Patrick Evans · Sumitra Ganesh
2024 · Proceedings of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:使用多智能体强化学习刻画不同技能水平和信息处理成本下的有界理性市场行为,发现异质学习能力本身即可涌现出偏离完全理性均衡的集体行为模式;将Q-learning企业嵌入宏观ABM,相关细节见原文。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD NO SOURCE ABSTRACT
John Rust
1996 · Handbook of Computational Economics
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:经典动态规划通常基于明确给定的转移与回报结构求解最优决策;无模型RL则通过环境交互,直接从样本中估计价值或优化策略,而无须预先掌握完整的状态转移模型。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;因来源未提供完整摘要,导读仅依据正文引用语境和书目信息。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Ido Erev · Alvin E. Roth
1998 · American Economic Review
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。RL在经济学中的早期应用以表格型方法为主,将RL用作人类学习行为的描述模型,发现简单试错学习规则在预测人类决策时可优于均衡理论。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Brandon Kaplowitz
2025 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:和分别在消费储蓄模型和Aiyagari类不完全市场框架中发现,神经网络逼近误差和个体经历差异会系统性影响策略选择,并生成边际消费倾向异质性和学习陷阱等具有经济含义的行为模式。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Andrea Angiuli · Jean-Pierre Fouque · Mathieu Lauriere
2023 · Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。在大规模主体问题中,均值场方法以群体分布概括主体间的相互作用,并可与强化学习结合,联合更新个体策略与群体分布,从而提高均衡求解的可扩展性。本综述将其作为经济决策建模演进文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD NO SOURCE ABSTRACT
Richard S. Sutton · Andrew G. Barto
2018 · MIT Press
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:经典动态规划通常基于明确给定的转移与回报结构求解最优决策;无模型RL则通过环境交互,直接从样本中估计价值或优化策略,而无须预先掌握完整的状态转移模型。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;因来源未提供完整摘要,导读仅依据正文引用语境和书目信息。
PAPER RECORD INDEXED ABSTRACT COPY
Simone Brusatin · Tommaso Padoan · Andrea Coletta · Domenico Delli Gatti · Aldo Glielmo
2024 · Proceedings of the 5th ACM International Conference on AI in Finance
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:在经典宏观智能体模型CC-MABM基础上构建R-MABM框架,将传统ABM中的预设行为规则替换为约千个强化学习智能体的自主策略,建模消费品、资本品与银行信贷三个市场的交互。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Edward Hill · Marco Bardoscia · Arthur Turrell
2021 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关研究脉络指出:另一类方法使用深度强化学习,将主体跨期决策表示为序贯决策问题,通过模拟训练策略,并与价格或总体状态迭代求取均衡。本综述将其作为经济决策建模演进文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。
PAPER RECORD ABSTRACT VERIFIED
Yucheng Yang · Chiyuan Wang · Andreas Schaab · Benjamin Moll
2025 · arXiv
AI READING NOTE 该文聚焦强化学习与经济决策求解,重点考察智能体如何通过环境交互学习个体决策、市场均衡或政策规则。相关方法仍可能借助价格、矩或其他低维统计量表示主体分布,因而尚未完全消除高维状态带来的计算约束。本综述将其作为AI经济主体与决策求解文献收录;主要结论和适用边界应以英文摘要及原始研究设计为准。