Our results may be used to study such models when the dynamics of the common market and/or the individual preferences are not entirely known. This could extend the analysis to various problems in reinforcement learning (see, for example, the recent work [1]} in a static setting). It is expected that results similar to the ones in [2]} could be derived and, in turn, used to build suitable algorithms (see, also, [3]} for a Markovian case).

Наши результаты могут быть использованы для изучения таких моделей, когда динамика общего рынка и/или индивидуальные предпочтения не полностью известны. Это может расширить анализ до различных проблем в обучении с подкреплением (см., например, недавнюю работу [1] в статической настройке). Ожидается, что могут быть получены результаты, аналогичные результатам в [2], и, в свою очередь, использованы для создания подходящих алгоритмов (см. также [3] для марковского случая).