# 알고리즘 비교 실험 기본 설정 (H5). E2E: python -m eval_harness.runner --config configs/exp_default.yaml --tenant imarketkorea
episodes: 600          # 정책당 협상 에피소드 수 (action 11장 탐색 수렴 위해 상향)
seed: 42               # 재현용 (구매자 randomness 페어드)
max_turns: 5           # 협상 라운드 상한
n_good_cards: 3        # 시뮬 구매자: 효과 좋은 카드 수
curve_buckets: 10      # 학습곡선 구간 수
policies:              # 비교 대상 (random/static = 비학습 비교군, qtable_ucb = 학습)
  - random
  - static
  - qtable_ucb
scenario:                # KT 구매자(갑): anchor(앵커링) < target(목표 매입가). 갑이 직접 입력.
  target_price: 10000    # KT 목표 매입가
  anchor_price: 8000     # KT 앵커링가(공격적으로 낮게 설정). 제시가 ≤ 8000 → 우선협상
  #  ↑ 0.99×target(9900)도 가능하나, 카드 효과가 드러나려면 협상 여지(갭)가 있어야 함
  revenue_amount: 20000000
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  partner_count: 1
  acceptance_ratio: 0.05