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# 알고리즘 비교 실험 기본 설정 (H5). E2E: python -m eval_harness.runner --config configs/exp_default.yaml --tenant ktcommerce
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episodes: 400 # 정책당 협상 에피소드 수
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seed: 42 # 재현용 (구매자 randomness 페어드)
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max_turns: 5 # 협상 라운드 상한
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n_good_cards: 3 # 시뮬 구매자: 효과 좋은 카드 수
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curve_buckets: 10 # 학습곡선 구간 수
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policies: # 비교 대상 (random/static = 비학습 비교군, qtable_ucb = 학습)
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- random
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- static
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- qtable_ucb
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scenario: # KT 구매자(갑): anchor(앵커링) < target(목표 매입가). 갑이 직접 입력.
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target_price: 10000 # KT 목표 매입가
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anchor_price: 8000 # KT 앵커링가(공격적으로 낮게 설정). 제시가 ≤ 8000 → 우선협상
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# ↑ 0.99×target(9900)도 가능하나, 카드 효과가 드러나려면 협상 여지(갭)가 있어야 함
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revenue_amount: 20000000
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distribution_code: A
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partner_count: 1
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acceptance_ratio: 0.05
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