随机演化博弈的算法研究
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演化博弈论我们这里讲演化博弈(evolutionary game theory),它显然有2条理论来源,一是演化理论,一是博弈论。
先来看演化理论,我首先要纠正一个常见的误解,即演化均衡是帕累托最优的,或者说最大化整个社群的福利。
我们要注意到,演化均衡不等于一般均衡,等会我会给出一些严格的定义。
从福利经济学第一定理可以得知,一般均衡必然是帕累托最优的,即所谓的看不见的手的含义,但是演化均衡并没有类似的定理。
我们用常识来分析,如果演化均衡最大化社群的福利,那么什么是社群的福利呢?是个体的总数最大吗,是个体的多样性最多吗,抑或是个体预期存活概率最大?即使我们能为适应性(fitness)找出合适的测量方法,我们也无法保证演化是朝向个体适应性最大的方向演化。
我这里用演化,避免用演进,可以减少误解。
演化理论中有两条最重要的机制。
一个叫自然选择,即不是每种生物都有相同的概率在下一期存活。
在这个世界上,有些生物个体(或者人)特别幸运,他们能活下去,但还有些个体就倒霉了,他们会被淘汰。
我们今天都活着,可见我们的祖先都还是幸运的,他们有后代继承了他们的基因。
我特别要强调自然选择,对于我们来说是被选择(be selected),我们能决定我们的行为和策略,但不能决定我们是否被选择,那是上帝的事情。
严复说物竞天择,就是这个意思。
另一种机制叫突变机制(mutant),这保证了种群的变化。
如果没有突变,那么这个世界上存活下来的物种就会越来越少,最后只剩下一种。
对于突变机制,我也要强调它是没有方向性的,可能会提高个体的适应性,但更有可能降低个体的适应性。
突变同样是上帝的选择,微观个体无能为力。
接下来,我们就可以回顾演化经济学的思想史了。
我在幻灯片里给出了一长串人的名字,他们都可以看作是具有演化思想的经济学家,都是演化经济学的先驱。
斯密,马克思,门格尔,马歇尔,凡勃仑,熊彼特,直到哈耶克。
我尤其要强调雄彼特的贡献,他研究经济发展和经济周期,提出了著名的"创新"思想。
演化博弈论演化博弈论(evolutionary stable strategy)整合了理性经济学与演化生物学的思想,不再将人模型化为超级理性的博弈方,认为人类通常是通过试错的方法达到博弈均衡的,与生物演化具有共性,所选择的均衡是达到均衡的均衡过程的函数,因而历史、制度因素以及均衡过程的某些细节均会对博弈的多重均衡的选择产生影响。
在理论应符合现实意义上,该理论对于生物学以及各种社会科学尤其是经济学,均大有用场。
演化博弈理论最早源于Fisher,Hamilton,Tfive~等遗传生态学家对动物和植物的冲突与合作行为的博弈分析,他们研究发现动植物演化结果在多数情况下都可以在不依赖任何理性假设的前提下用博弈论方法来解释。
但直到Smith andPrice(1973)在他们发表的创造性论文中首次提出演化稳定策略(evolutionary stable strategy)概念以后,才标志着演化博弈理论的正式诞生。
生态学家Taylor and Jonker(1978)在考察生态演化现象时首次提出了演化博弈理论的基本动态概念——模仿者动态(replicator dy—namic),这是演化博弈理论的又一次突破性发展。
模仿者动态与演化稳定策略(RD&ESS)一起构成了演化博弈理论最核心的一对基本概念,它们分别表征演化博弈的稳定状态和向这种稳定状态的动态收敛过程,ESS概念的拓展和动态化构成了演化博弈论发展的主要内容。
编辑本段主要应用领域演化证券学:演化证券学是运用生物进化原理系统阐释股市运行机理的新兴交叉学科,是证券投资研究的一个具有生命力和丰富内涵的新领域。
与现代金融学的“理性人”、“有效市场”相关假设不同,演化证券学重视对“生物本能”和“竞争与适应”的研究,强调人性和市场环境在股市演化中的重要地位,是揭示股市生存法则最有潜力的前沿科学。
其开山之作《股市真面目》颠覆了股市运行机理的传统理论,可称为达尔文式的范式革命。
演化博弈理论综述班级:国贸112班姓名:***学号:**********第一部分概述演化博弈理论至少自Lewontin(1960)用于解释生态现象就已经产生了,并被广泛应用于生态学、社会学及经济学等领域来研究群体行为的演化过程及其结果。
进化博弈理论从有限理性的个体出发,以群体为研究对象,认为现实中个体并不是行为最优化者,个体的决策是通过个体之间模仿、学习和突变等动态过程来实现的。
进化博弈理论强调系统达到均衡的动态调整过程,认为系统的均衡是达到均衡过程的函数,也就说均衡依赖于达到均衡的路径。
动态概念在进化博弈理论中占有相当重要的地位,许多博弈理论家对群体行为调整过程进行了广泛而深入的研究,根据他们考虑问题的角度不同而提出了不同的动态模型,如Weibull(1995) 提出的模仿动态(Imitation Dynamics)模型;Börgers and Sarin(1995,1997)等提出的强化动态1(Reinforcement Dynamics)模型等等。
但到目前为止,在进化博弈理论中应用最多的还是由Taylor and Jonke r(1978)提出的模仿者动态(Replicator Dynamics)模型。
模仿者动态是进化博弈理论的基本动态,它能较好地描绘出有限理性个体的群体行为变化趋势,由之得出的结论能够比较准确地预测个体的群体行为,因而倍受博弈论理论家们的重视。
本文集中介绍确定性模仿者动态概念、模型及其与经典博弈动态概念的区别。
在传统博弈理论中,常常假定参与人是完全理性的,且参与人在完全信息条件下进行的,但在现实的经济生活中的参与人来讲,参与人的完全理性与完全信息的条件是很难实现的。
在企业的合作竞争中,参与人之间是有差别的,经济环境与博弈问题本身的复杂性所导致的信息不完全和参与人的有限理性问题是显而易见的。
与传统博弈理论不同,演化博弈理论并不要求参与人是完全理性的,也不要求完全信息的条件。
复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学研究复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学研究随着社会网络和信息技术的迅速发展,人们之间的互动和合作呈现出新的特点,引起了学者们的极大关注。
复杂网络模型为研究人类社会行为提供了新的视角,其中的演化博弈与合作演化动力学成为一个重要研究领域。
本文将探讨复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学的研究进展,并对其应用前景进行展望。
复杂网络的头脑复杂网络作为描述社会网络的数学工具,可以将现实世界中各种关系用图的形式表示。
在复杂网络中,每个节点代表一个个体或者单位,边表示它们之间的关联。
复杂网络可以是无标度网络、小世界网络或者随机网络等形式,不同的网络模型对应不同的现实情境。
演化博弈是研究人类社会行为的一种方法,它考察个体在特定环境下的决策和行动。
博弈论中的囚徒困境、合作博弈和纳什均衡等概念为我们理解合作与竞争的行为提供了基础。
而复杂网络上的演化博弈将个体的决策与网络结构相结合,以探究网络中的合作和演化动力学。
合作与策略的演化在复杂网络上进行演化博弈时,个体的策略选择是基于自身利益最大化的原则。
合作与竞争作为两种基本策略,相互影响并产生博弈结果。
例如,在囚徒困境中,个体可以选择合作(互相选择沉默)或背叛(互相选择出卖),各自的收益将会受到合作伙伴的策略选择影响。
合作的演化动力学通常会受到多个因素的影响,其中包括个体的决策策略、网络结构和博弈结果。
个体的决策策略可以是确定性的,也可以是基于某种概率的随机策略。
网络结构会影响个体之间的相互影响和信息传播,从而对合作演化产生影响。
博弈结果则会影响个体对合作的认同和行为选择。
复杂网络上的合作演化动力学模型可以通过演化方程、动态游戏和机制设计等方法进行研究。
其中,演化方程是描述演化博弈的数学工具,可以通过计算各种策略占比的变化来推断合作演化的情况。
动态游戏则可以描述演化参与者之间的策略变化和收益选择。
机制设计可以通过调整网络结构、激励机制和学习规则等方式来促进合作演化。
第8期易余胤,刘汉民:经济研究中的演化博弈理论9演化博弈理论能够在各个不同的领域得到极大的发展应归功于斯密斯(Sm汕,1973)与普瑞斯(蹦ce,1974),他们提出了演化博弈理论中的基本概念演化稳定策略(EvolutionaryStableStrate灯)。
斯密斯和普瑞斯的工作把人们的注意力从博弈论的理性陷阱中解脱出来,从另一个角度为博弈理论的研究寻找到可能的突破口。
自此以后,演化博弈论迅速发展起来。
20世纪80年代,随着对演化博弈论研究的深入,许多经济学家把演化博弈理论引入到经济学领域,用于分析社会制度变迁、产业演化以及股票市场等等,同时对演化博弈理论的研究也开始由对称博弈向非对称博弈深入,并取得了一定的成果(selten,1980;1983)。
20世纪90年代以来,演化博弈理论的发展进入了一个新的阶段。
温布尔(weibull,1995)比较系统、完整地总结了演化博弈理论,其中包含了一些最新的理论研究成果。
其他的一些理论成果包括克瑞斯曼(Cressman,1992)以及萨缪尔森(samuelson,1997)的著作。
(三)应用研究与此同时,演化博弈论在经济学中的应用研究也飞速发展。
弗里德曼(蹦edIIlan,1991)认为演化博弈在经济领域有着极大的应用前景,并对一些具体应用前景的动态系统进行了探讨;巴苏(Basu,1995)研究了公民规范和演化之间的关系,认为规范的长期存活依赖于演化过程和自然选择;弗里德曼和方(胁edmaIl&Fung,1996)以日本和美国的企业组织模式为背景,用演化博弈分析了在无贸易和有贸易情形下企业组织模式的演化;拜斯特和古斯(Bester&Guth,1998)用演化博弈理论研究人类在经济活动中利他行为的存在性及其演化稳定性。
登弗伯格和古斯(Dufwenbe瑗&Guth,1999)在双寡头垄断竞争的情形下比较了两种解释经济制度的方法:间接演化方法和策略代理方法,研究了在怎样的市场环境中这两种方法会导致相似的市场结果;戈特曼(Guttman,2000)用演化博弈理论研究了互惠主义在有机会主义存在的群体中是否能够存活的问题;青木昌彦』2001)从认知的角度提出了一个关于进化博弈的主观博弈模型;哈如威和普拉赛德(Haruvy&Prasad,2001)运用演化博弈的方法研究在具有网络外部性的条件下免费软件的最优价格和质量;科斯菲尔德(Kosfeld,2002)建立了德国超市购物时间反常的演化博弈模型;奈宝格和瑞戈(Nybo唱&Rege,2003)用演化博弈理论研究了顾及别人感受的吸烟行为的社会规范的形成;加斯米那和约翰(JasIIlina&John,2004)研究了三种不同的学习规则在公共物品博弈中仿制人类行为时谁表现得更好的问题;丹尼尔、阿瑟和托德(Daniel,Arce&Todd,2005)研究了四种不同类型的囚徒困境博弈,指出这四种囚徒困境要达成合作所需的演化和信息要求。
“演化博弈研究”文件汇编目录一、大数据时代科研人员数据共享演化博弈研究信任机制视角二、区块链背景下供应链金融主体异业协作的演化博弈研究三、数字经济时代标准必要专利许可三方演化博弈研究四、基于前景理论的建筑施工安全管理多主体演化博弈研究五、我国专利药品医疗保险价格谈判的演化博弈研究六、奖惩视域下区块链政务数据共享演化博弈研究大数据时代科研人员数据共享演化博弈研究信任机制视角大数据时代科研人员数据共享演化博弈研究:信任机制视角在大数据时代的背景下,科研人员的数据共享成为了推动科学进步的关键因素。
然而,由于数据的重要性与日俱增,数据共享过程中的信任问题也变得越来越突出。
本文将从信任机制的视角出发,探讨科研人员在数据共享过程中的演化博弈,以期为解决数据共享中的信任问题提供有益的思路。
随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为当今时代的重要特征。
科研人员在进行科学研究时,需要处理和分析大量的数据。
为了提高研究效率和准确性,科研人员开始共享数据,从而形成了数据共享的局面。
数据共享不仅有助于提高研究质量,还有助于促进学术交流和合作。
然而,由于数据的重要性不言而喻,如何在数据共享中建立和维护信任关系成为了一个亟待解决的问题。
演化博弈论是一种研究博弈参与者策略互动及其演化过程的理论。
在演化博弈论中,参与者的策略和收益会随着时间的推移而不断变化。
信任机制是解决合作问题的一种重要手段,有助于促进参与者之间的合作,降低交易成本。
在科研人员数据共享的场景中,信任机制可以促使科研人员更愿意共享数据,从而推动科学研究的进步。
基于信任机制的科研人员数据共享演化博弈研究从信任机制的视角出发,我们可以深入探讨科研人员数据共享的演化博弈过程。
科研人员之间建立信任关系需要一定的时间和成本。
在初始阶段,双方可能都会采取谨慎的态度,试探性地分享少量数据。
随着时间的推移,如果双方都发现对方是可信的,他们可能会逐渐增加数据共享的数量和范围。
在这个过程中,如果一方背叛了对方,另一方可能会采取惩罚措施,从而降低对方的收益。
演化博弈理论的发展、应用及未来研究方向作者:左俊梅谢锐彬来源:《中国市场》2017年第11期[摘要]演化博弈理论的应用从细胞动力学到社会进化尤其在生物学中得到了深远的发展。
多人博弈理论可以引入到先行已经建立起博弈理论的任何领域。
文章回顾了多人演化博弈理论及其应用发展的历史过程,介绍该理论的发展现状,旨在给出无限种群中类似于有限群体中的理论性的结论,并且讨论多人博弈理论在生态、社会科学、人口遗传领域中的成功应用。
在文章末尾,文章探索了多人博弈理论复杂性应用值得深入研究的一个特定方向。
[关键词]非线性性;同质总体;随机效应[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.12.1491 引言博弈理论的根源可以追溯到Babylonian Talmud,但是运用博弈理论进行的第一个数学证明是由Zermelo进行的围棋博弈,传统观点把演化博弈理论的起源归因于Morgernstern和Von Neumann,他们出版了第一部有启发性的关于博弈理论的文章。
但是大多数博弈论仅限于双人博弈,正如纳什所说,它事实上应该包括多人博弈的部分。
演化概念已经在20世纪80年代推广到多人博弈的理论中。
2 从成对竞争到社会间相互作用在过去的十年间,人们见证了博弈理论中有限种群动力学结论的蓬勃发展,这极大地拓宽了博弈论的研究范围,得出了很多优美而简洁的结论。
类似地,在博弈理论中考虑非线性性也能拓展出一个新的研究方向。
因此,我们列出了在演化博弈理论中处理由多人博弈所产生的非线性作用时得出的结论,这些结论将有可能去证明传统的双人博弈无法解决的新的动力学问题。
2.1 复制动态复制者方程让不同的策略在种群中出现的频数去决定该策略的适应性,而不是将每种策略都设置为一个固定的常数。
在无限种群中,采取自下而上的方法来建立复制者方程,考虑两种策略A和B。
两种策略出现的频率分别用x和1-x表示,两种策略的相互作用用一个矩阵来表示。
这个支付矩阵表明,当一个A策略个体与另一个A策略个体相互博弈时,它得到的支付是a1,当它与B策略个体博弈时得到a0,从这个支付矩阵我们能计算出两种策略的平均支付,πA=a1x+a0(1-x),πB=b1x+b0(1-x)。
基于随机演化博弈的新能源汽车发展策略研究刘春凤贵州财经大学数学与统计学院 贵州贵阳 550025摘要: 新能源汽车的投入使用是减少空气污染的有效手段,长期以来一直是政府关注的焦点,但目前新能源汽车的产销量依旧较低,提高新能源汽车市场份额以解决环境污染和能源短缺问题迫在眉睫。
首先建立汽车市场中政府和消费者的两方确定性演化博弈模型,其次通过引入高斯白噪声表示系统受不确定性因素的影响,建立随机演化博弈模型,通过模型分析得到随机扰动下该系统达到稳定状态的条件,最后通过Matlab 软件进行数值仿真并根据仿真结果对促进新能源汽车发展提出相应的建议。
研究表明:油价、零部件成本、电池价格等不确定性因素会对汽车市场中消费者和政府的两方博弈造成随机干扰,导致该系统演化出现不同程度的波动,同时会改变达到演化稳定状态所需要的时间;政府选择补贴的行为比消费者购买新能源汽车的行为对随机干扰强度σ更敏感;加强随机干扰强度,政府选择补贴和消费者选择购买新能源汽车的两种策略概率都能更快达到稳定状态。
关键词: 新能源汽车 环境污染 能源短缺 随机演化博弈模型中图分类号: F426.471文献标识码: A文章编号: 1672-3791(2024)01-0242-04Research on the Development Strategy of New Nnergy VehiclesBased on Stochastic Evolutionary GameLIU ChunfengSchool of Mathematics and Statistics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang, Guizhou Province,550025 ChianAbstract: The use of new energy vehicles is an effective means to reduce air pollution, and it has long been a focus of government attention. However, the current production and sales volume of new energy vehicles remains low, and how to increase the market share of new energy vehicles to solve the problems of environmental pollution and energy shortage is extremely urgent. Firstly, this paper establishes a two-sided deterministic evolutionary game model of the government and consumers in the automobile market. Secondly, it establishes a stochastic evolutionary game model by introducing Gaussian white noise to represent the system is affected by uncertainty factors, and ob‐tains the conditions for the system to reach a steady state under stochastic perturbation through model analysis. Fi‐nally, it conducts numerical simulation by Matlab software, and puts forward corresponding suggestions for pro‐moting the development of new energy vehicles according to simulation results. The study shows that uncertainties such as oil prices, part costs and battery prices will cause stochastic disturbance in the two-sided game between consumers and the government in the automobile market, which leadsto varying degrees of fluctuations in the evolution of the system and changing the time needed to reach the evolutionary steady state, and the government's choice of subsidies is more sensitive to the intensity of stochastic disturbance σ than the consumers' choice of pur‐chasing new energy vehicles, and that both the probability of the two strategies of the government's choice of subsi‐DOI: 10.16661/ki.1672-3791.2306-5042-4550作者简介: 刘春凤(1997—),女,硕士在读,研究方向为演化博弈与动力系统。