SRAP-Agent: Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent

📄 arXiv: 2410.14152v1 📥 PDF

作者: Jiarui Ji, Yang Li, Hongtao Liu, Zhicheng Du, Zhewei Wei, Weiran Shen, Qi Qi, Yankai Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SRAP-Agent：利用LLM模拟和优化稀缺资源分配策略

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 资源分配 经济模拟 策略优化 公共政策

📋 核心要点

  1. 传统资源分配方法受限于完全信息假设和数据限制，难以反映真实世界的复杂性。
  2. SRAP-Agent框架利用LLM模拟个体行为，将经济理论模型与现实动态相结合。
  3. 通过公共住房分配案例，验证了SRAP-Agent的可行性和有效性，并进行了策略优化。

📝 摘要（中文）

公共稀缺资源分配在经济中起着至关重要的作用，因为它直接影响社会的效率和公平。传统的基于理论模型、基于经验研究和基于模拟的方法都存在局限性，这是由于完全信息和个体理性的理想化假设，以及有限可用数据带来的约束。本文提出了一个创新的框架SRAP-Agent（Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent），它将大型语言模型（LLM）集成到经济模拟中，旨在弥合理论模型与现实世界动态之间的差距。以公共住房分配场景为例，我们进行了广泛的策略模拟实验，以验证SRAP-Agent的可行性和有效性，并采用具有特定优化目标的策略优化算法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决公共稀缺资源分配中传统方法的局限性问题。现有方法通常基于理想化的假设（如完全信息和个体理性），并且受到可用数据量的限制，导致模拟结果与现实情况存在偏差。因此，如何更真实地模拟个体行为，并在此基础上优化资源分配策略，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）来模拟个体在资源分配过程中的行为和决策。LLM具有强大的语言理解和生成能力，可以学习和模拟人类的偏好、价值观和行为模式。通过将LLM集成到经济模拟中，可以更真实地反映现实世界的复杂性，从而为资源分配策略的优化提供更可靠的基础。

技术框架：SRAP-Agent框架主要包含以下几个模块：1) LLM个体模拟器：使用LLM模拟个体对不同资源分配方案的偏好和选择。2) 环境模拟器：模拟资源分配的外部环境，包括资源供给、需求等因素。3) 策略优化器：利用策略优化算法，根据模拟结果调整资源分配策略，以达到预定的优化目标（如效率和公平）。整个流程是：首先，LLM个体模拟器生成个体行为数据；然后，环境模拟器根据个体行为数据和外部环境进行模拟；最后，策略优化器根据模拟结果调整资源分配策略，并重复上述过程，直到策略收敛。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入到经济模拟中，用于模拟个体行为。与传统的基于规则或效用函数的个体建模方法相比，LLM能够学习和模拟更复杂、更真实的个体行为模式。此外，该框架还提供了一个通用的平台，可以方便地集成不同的LLM和策略优化算法，从而适应不同的资源分配场景。

关键设计：在LLM个体模拟器中，需要设计合适的prompt，引导LLM生成符合特定场景的个体行为数据。例如，在公共住房分配场景中，prompt可以包括个体的收入、家庭成员数量、工作地点等信息，以及对不同住房类型的偏好。策略优化器可以使用各种强化学习算法，如Policy Gradient或Actor-Critic方法。优化目标可以根据具体需求进行设置，例如最大化资源利用率、最小化不公平程度等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过公共住房分配案例验证了SRAP-Agent框架的可行性和有效性。实验结果表明，与传统的基于规则的分配策略相比，SRAP-Agent能够更有效地利用资源，并提高分配的公平性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。此外，论文还对不同的LLM和策略优化算法进行了比较，为实际应用提供了参考。

🎯 应用场景

SRAP-Agent框架具有广泛的应用前景，可用于模拟和优化各种公共稀缺资源的分配策略，例如公共住房、教育资源、医疗资源等。通过该框架，决策者可以更好地了解不同策略的影响，从而制定更有效、更公平的资源分配方案。此外，该框架还可以用于评估现有政策的有效性，并为政策调整提供依据。未来，该框架有望在城市规划、社会福利等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Public scarce resource allocation plays a crucial role in economics as it directly influences the efficiency and equity in society. Traditional studies including theoretical model-based, empirical study-based and simulation-based methods encounter limitations due to the idealized assumption of complete information and individual rationality, as well as constraints posed by limited available data. In this work, we propose an innovative framework, SRAP-Agent (Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent), which integrates Large Language Models (LLMs) into economic simulations, aiming to bridge the gap between theoretical models and real-world dynamics. Using public housing allocation scenarios as a case study, we conduct extensive policy simulation experiments to verify the feasibility and effectiveness of the SRAP-Agent and employ the Policy Optimization Algorithm with certain optimization objectives. The source code can be found in https://github.com/jijiarui-cather/SRAPAgent_Framework