FairMarket-RL: LLM-Guided Fairness Shaping for Multi-Agent Reinforcement Learning in Peer-to-Peer Markets
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摘要
本文提出了FairMarket-RL框架，结合大型语言模型（LLM）与多智能体强化学习(IPPO)，实现去中心化点对点市场中的公平交易。LLM作为实时公平评判者，计算买方与卖方公平性指标，动态嵌入奖励，帮助智能体达成超过90%的买方需求满足率和高公平性评分（FTB和FBS均超0.80），显著提升收敛效率及利润平衡，且无需手工规则设计，具备良好扩展性和应用潜力。[page::0][page::1][page::4][page::5]
