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Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics: Novel Approaches for Analyzing Games and Automated Markets

Description du projet

Nouvelles méthodes de prise de décision stratégique

Sur les marchés numériques actuels, des enchères en ligne à la fixation des prix, les décisions stratégiques sont souvent automatisées et dépendent de la compréhension du mode d’apprentissage et de concurrence des agents artificiels. Le projet ELUD, financé par le CER, transforme la façon dont nous résolvons ces problèmes en développant de nouvelles méthodes puissantes pour calculer les équilibres dans les jeux bayésiens, même lorsque les informations sont incomplètes. Le projet combine la théorie des jeux, l’optimisation en ligne et l’apprentissage automatique pour aborder la dynamique des marchés réels basés sur des agents, où les enchérisseurs ou les vendeurs automatisés s’adaptent au fil du temps. Le projet ne se contente pas de créer des outils permettant de résoudre des problèmes d’équilibre jusqu’alors insolubles, il met également en lumière les cas où l’apprentissage conduit à des résultats stables ou chaotiques. ELUD promet des avancées dans la modélisation, la prédiction et la conception de marchés algorithmiques plus intelligents et plus efficaces.

Objectif

Game theory is essential for studying central problems in economics and management such as auctions, contests, oligopoly, and platform competition. However, deriving equilibrium strategies in such games with incomplete information is notoriously challenging. For instance, analytical solutions are available only for simple auction models under restrictive assumptions. The lack of numerical methods for solving equilibrium problems impedes advancements in theory and practice. Building on insights from my recent research, ELUD develops online optimization and learning methods to solve equilibrium problems in single- and multi-stage Bayesian games that have previously been deemed intractable. These new methods are designed to accommodate a variety of distributional assumptions and utility functions allowing to incorporate behavioral motives and asymmetries among agents. Importantly, learning algorithms also serve as models for artificial agents in real-world agentic markets, such as those for bidding in display advertising auctions and pricing on online retail platforms. Such agents cannot play equilibrium strategies from the start, but they adapt to the market and learn profitable strategies over time. However, learning algorithms do not necessarily converge to an equilibrium in games; they can instead lead to cycles or even chaotic behavior and such phenomena have been observed experimentally in some environments. ELUD allows us to understand the properties of market models under which classes of algorithms lead to an efficient equilibrium and when they do not. This is highly ambitious because ELUD needs to develop new mathematical methods to study the constrained dynamical systems resulting from the interaction of learning algorithms. An extensive set of experiments will complement and aid the theory development. After ELUD, there will be widely applicable equilibrium solvers for important classes of games, and a theoretical framework to analyze automated markets.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 539 750,00
Adresse
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Allemagne

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Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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