arXiv q-fin· Daniele Montagnani, Andrea Coletta, Antonietta Mira, Aldo Glielmo·· 5 小时前AI 评分53
JaxMARL-BC：可在数秒内完成训练的多智能体强化学习宏观经济模拟器
JaxMARL-BC: Multi-Agent Reinforcement Learning for Macroeconomic Modelling, in Seconds
AI 导读
该论文发布了开源JAX加速模拟器JaxMARL-BC，用于训练多智能体强化学习商业周期模型，训练速度比参考实现快75至724倍，可扩展至20万个独立学习家庭。作者在已知DSGE极限下验证了模拟器的正确性，通过简单成本定律刻画了其扩展特性，并在两小时实验中完成了带有异质性资本回报的扩展模型概念验证校准，同等实验此前需要超过一个月。
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