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该报告探讨了如何使用深度强化学习（DRL）在RBC模型中构建人工智能宏观经济模拟器。作者通过在RBC模型中使用DDPG（深度确定性策略梯度）方法，将学习代理的行为与确定性稳态方案进行比较，并证明了在确定性和随机性场景中，代理的选择都接近其最佳值。此外，作者还介绍了不稳定学习行为的案例，并提出可以通过向模型添加额外的变量或扇区或通过合并不同的DRL算法来增强模型。建议引用阿塔什巴尔和史的论文以获取更多信息。
