從代理人工程到市場設計：建構以代理人基建模為基礎之整合平台

Abstract

代理人基方法（Agent-based Methodology﹐ABM），已逐漸成為研究諸如財務市場、公司動態、社會與經濟網絡、都市系統、以及交通動態等社會與經濟複雜適應性系統跨領域議題的工具。本研究計劃旨在對代理人基計算經濟學(agent-based computational economics)之現行發展，做出基礎面及應用面之貢獻。基礎面向之課題，在本研究計劃中以「代理人工程」(agent engineering)統稱之；應用面向之課題，即本計劃中所稱之「市場設計」(market design)。然而，此二課題並非獨立無關，本計劃將依據計算力對等(computational equivalence)法則，完成一個整合軟體代理人(software agents)與真人(human agents)的市場平台，做為一個能夠體現並處理市場設計複雜性的工具。代理人基計算經濟學發展至今日，最有政策意涵的一步，就是在市場設計上之進展，尤其是在電力市場這幾年的研究上，從建模到政策評估，更令人產生了正面的期待。然而同時，文獻上也注意到兩個必須妥善面對的層面，即設計的真實性(validity)與設計的頑韌性(robustness) 。而這兩個層面的問題都和「當事人」(stakeholders)有關，「當事人」是如何地學習、謀略與行動將影響到市場的運作。這點不僅呈現在代理人基電力市場近年來之研究中，也普遍存在於一般代理人基計算經濟學的文獻中。簡而言之，代理人工程有其攸關之重要性 (agent engineering matters) 。而近十年來，人工智慧最活躍的一個支派—計算智慧（Computational Intelligence﹐CI），已被應用在自發性代理人的設計之上，尤其是代理人調適機制這部份。雖然許多計算智慧方法都可用來設計代理人，例如強化學習法（reinforcement learning）以及遺傳演算法（genetic algorithms），但如何選擇適當的調適機制，仍是代理人基方法現階段所必須解決的一個課題，特別是當研究結果可因植入的適應機制而有天壤之別的差異時，這個問題就顯得更為重要。盧卡斯（Robert Lucas）曾建議使用真人所進行的實驗室結果—即所謂的實驗經濟學 (experimental economics)—來幫助解決代理人工程中調適機制的選擇問題(selection of adaptation schemes) ，但是對於甚麼樣的實驗室卻沒有交待，而賽門(Herbert Simon)的研究卻告訴我們實驗室中所能提供的「決策支持」(decision supports)本身就可能影響到決策者的學習行為。因此，本研究將盧卡斯與賽門的論述結合，提出一個可以做為代理人工程的新原則，即「計算力對等」(computational equivalence)原則，簡稱CE。並著手建立符合此一原則的實驗室，稱為CE Lab。CE Lab 將使軟體代理人(software agents)與真人(human agents)可以同時存在於一市場平台中，進而整合目前看似相關，卻又獨立進行的兩個領域：代理人基計算經濟學與實驗經濟學。這不僅使得代理人工程的研究與當前e化的趨勢結合，也使得由此而發展的市場設計能不致與日漸普遍的自動化市場(automated markets)概念脫鉤。 CE Lab的建構基礎有二，皆延續本人研究團隊過去所累積之成果。其一是代理人基計算經濟學的模型及軟體，特別是AIE-DA與AIE-AFM，其二則是與王孫崇博士(本計劃共同主持人) 共同進行的以網路為架構的線上實驗市場—臺灣政治期貨市場(Taipex) 。在第一年的研究中，我們將就現有的規模先做擴充。首先擴充AIE-DA與AIE-AFM中的交易機制及軟體代理人的行為模組，而後逐次在Taipex中加入軟體代理人，並計畫在即將到來的北高兩市市長或立法委員選舉中做初步測試。在第二年的研究中，則將逐漸深化並完成AIE-DA與Taipex兩個市場平台的接軌，建構CE-Lab的雛型。而在第三年的研究中，就市場設計文獻中重要且規模適宜的課題，正式進行CE-Lab的運作。在這三年研究中，也將不時與日本東京理工大學Hiroshi Deguchi教授領導的U-MART團隊互相切磋，學習經驗。