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多智能体强化学习学习和校准异质有界理性市场行为
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种新技术，用于表示异构处理受限代理。该技术通过共享策略学习和代理技能水平的分布，实现了从严格效用最大化到有界理性行为的过渡。该模型使用策略梯度来学习行为，并在多个实例中证明了在常见代理设置下具有显著改进的预测能力。
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关键要点
- 研究人员提出了一种新技术，用于表示异构处理受限代理。
- 该技术通过共享策略学习和代理技能水平的分布，实现了从严格效用最大化到有界理性行为的过渡。
- 模型使用策略梯度来学习行为。
- 在多个实例中验证了该模型的有效性。
- 该模型在许多常见的代理设置下具有显著改进的预测能力。
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