抑制定价算法自发垄断的方法及系统、计算机存储介质、计算机设备

本发明公开了抑制定价算法自发垄断的方法及系统、计算机存储介质、计算机设备，涉及人工智能技术领域，旨在通过引入动态调整机制对定价算法行为进行控制，抑制算法在市场竞争中自发形成垄断现象，进而促使算法采取偏竞争的定价策略。该算法结合了多主体博弈模型与强化学习算法，能够通过计算市场的需求和价格条件，以及利用惩罚系数调整算法的奖励机制，减小死重损失并避免价格过度集中在偏垄断的范围内。具体设计了一种多维博弈模型，其中包含多个参与者通过选择不同的定价策略进行竞争。通过动态调整Q值更新函数中的惩罚系数，引入哈伯格三角形的死重损失面积作为惩罚机制，对出现垄断定价的行为进行惩罚，从而促进市场中的竞争性行为。同时，通过实时计算消费者剩余、死重损失以及合谋程度指标，能够有效监控算法是否倾向于垄断市场，并调整奖励策略以优化市场行为。