this code implements multi agent pricing between two Q-Learner agents

资 源 简 介

this code implements multi agent pricing between two Q-Learner agents

详 情 说 明

在这段代码中，实现了两个Q-Learner代理之间的多智能体定价。这种定价方法是基于强化学习的，这意味着代理能够通过与环境的交互来学习如何做出最佳的定价决策。这个具体的实现使用了Q-Learning算法，这是一种基于贝尔曼方程的强化学习算法。在这个算法中，代理使用一个Q表来存储它已经学到的关于环境的知识，并根据它们来做出决策。

通过这个实现，我们可以看到，多智能体定价可以通过强化学习来解决。这种方法的优势在于，它可以让代理在学习的过程中不断改进它们的定价策略，从而实现更好的结果。此外，使用Q-Learning算法还可以让代理在不断的交互中学习到更多的知识，从而提高它们的性能。因此，这个实现是一个很好的例子，展示了强化学习在多智能体系统中的应用。