商业银行—中小企业有限次重复博弈仿真

利用在社会经济中得到广泛应用的Multi-Agent仿真方法对银企贷款的博弈过程进行模拟,并利用从银企贷款中抽象出的模型,动态地仿真这一经济过程,对于分析银企贷款行为和解决小企业融资问题有直接意义。本文通过建立有限次重复博弈模型,采用仿真的方法对银行和企业在效益最大化目标下的策略选择进行研究。通过研究表明,不论贷款抵押比率和抵押品变现率如何变动,银行的最大化收益出现在银行和企业的互信行为同时出现的时候,同时整个社会的福利也达到最大化。因此不论对银行还是对整个社会来说,银企合作才是解决企业贷款难问题的最好措施。     

贿赂博弈的实验经济学分析

利用实验经济学的方法分析社会贿赂现象。首先利用z-Tree软件开发基于局域网的实验平台,然后招募受试者参加群体交互行为实验,最后对数据分析得到结论,实验结果表明惩罚对贿赂行为有较大的震慑作用。还比较了博弈双方固定匹配和随机匹配两种情形,发现固定匹配情况下公职人员与普通民众之间更容易达成行贿受贿的默契,说明公职人员的轮岗制度是防治腐败的有效途径。     

仿真网格中资源分配的进化博弈研究

网格环境中用户的有限理性使得资源分配不能直接实现纳什均衡.针对网格用户理性的局限性,提出了一种基于进化博弈的网格资源分配策略,从动态角度来考察网格用户群体行为的演化过程.该策略先将网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人博弈;然后建立了用户之间的进化博弈模型,利用复制动态方程求得用户出价博弈的进化稳定策略;最后研究了不同情况下用户群体的进化稳定点和评估函数特性.仿真实验结果表明进化博弈方法能够通过反复博弈使得网格用户不断学习并调整策略,逐步达到进化稳定均衡,从而实现了网格资源的优化分配.     

进化博弈模型中有限理性个体学习机制设计框架

进化博弈突破了传统博弈理论完全理性的限制，提出了一种动态分析方法，模型中的动态产生的根源就是个体的学习行为，因此学习机制的设计是分析进化博弈问题的基础。本文在划分决策过程的基础上提出学习机制的设计框架，并针对不同的决策阶段具体设计了不同的学习机制模型，为进一步研究进化博弈问题提供了理论依据。     

重复囚徒困境博弈中社会合作的仿真

利用Multi-Agent仿真方法建立了一个人工社会,研究了两种个体行为模式下社会合作的演化。在人工社会中有多个智能自适应主体,主体之间进行重复囚徒困境博弈,并采用模仿学习算法改进策略。在基本模型中没有个体的历史行为信息,系统自发演化;在信誉模型中,主体的历史行为累积为信誉,在交互前主体根据对方的信誉临时调整策略。仿真结果显示:系统的演化复杂多样,均有合作的突现和崩溃。对两模型的合作指标比较表明,根据信誉调整策略的行为模式对促进合作无显著效果。     

基于随机博弈实验的投资者情绪形成与演化

运用实验经济学研究了投资者通过重复随机协调博弈寻找最优决策的过程,并在此基础上分析了投资者情绪演化机制和原理。实验证据证明,此博弈中任何形式的协调都是投资者通过不断寻找聚点均衡,并理性选择完美贝叶斯纳什均衡的结果。这一演化机制不但揭示了诸如动量效应、反转效应和过度交易等常见的证券市场投资者情绪背后的形成机理,还证实了即使在理性假设前提下,投资者通过群体博弈仍然会形成非理性情绪的演化和集聚。     

基于累积期望差异评价策略的重复博弈仿真研究

从局中人的个体理性出发，给出一种基于累积期望差异评价策略的重复博弈模型，该模型能够较好的反映局人的实际心理特征，通过仿真研究分析在几类典型冲突下不同的博弈过程和结果，同时算例表明仿真模型对于重复博弈问题的研究有着重要的辅助作用。     

发电侧电力市场中多主体动态博弈仿真研究

外购电比率,政府税收,合约电量比率及市场规模等是影响发电市场均衡的主要因素.分析这些因素由于涉及到多种主体之间交互作用而显得复杂.在复杂适应系统理论的基础上,提出一种基于Swarm架构的发电市场多主体动态博弈仿真模型.该模型可以对真实发电市场环境进行仿真,并对影响发电市场均衡的主要因素进行定量分析.仿真方法及结果为解决电力市场化改革中出现的问题提供了可供借鉴的方法和数据.     

基于可接受性标准的复杂产品仿真系统在线评估框架

针对当前复杂仿真系统评估的滞后性问题,提出了基于可接受性标准(Acceptability Criteria,AC)的仿真在线评估方法。通过定性和定量AC到指标的映射模型来建立评估指标体系;引入指标集和评估函数,提出了仿真评估流程有限自动机七元组模型,给出仿真流程到评估自动机的映射关系和基于数据驱动的状态转移机制,实现评估过程自动化执行过程;基于上述成果设计了在线评估工具,通过案例验证了在线评估方法的有效性,表明该方法能够有效解决仿真系统评估滞后性问题。     

基于证据理论的多Agent重复囚徒困境博弈研究

在多Agent系统中,利用证据理论与重复囚徒困境博弈对其中的合作行为进行了研究.为加强Agent之间的合作行为,构建了基于信度函数的综合信任模型.该综合信任度的建立来于两个方面:一是由以前交互历史中观察的直接证据而得到的直接信任度,二是由来自于第三方的推荐证据而得到的推荐信任度.基于综合信任模型,给出了多Agent重复囚徒困境博弈算法,并对所研究的问题进行了仿真.仿真结果表明,基于综合信任度的博弈策略能够有效地加强系统中的合作行为,提高系统的收益.     

团体贷款中商业银行-中小企业贷款行为的动态博弈仿真分析

为了解决中小企业贷款的担保问题,同一个工业园区或一个产业链条上企业间的担保贷款,即团体贷款就成为解决问题的一种方式.利用动态博弈模型,采用仿真的方法对团体贷款中影响银企贷款行为的因素进行了研究,得出通过企业的动态学习,均衡下的企业策略随着社会惩罚和外部惩罚的变动而变动.当外部惩罚足够严厉时,这时的企业策略选择不仅仅只比较团体内部各参与人收益大小,还要考虑同团体中其他个体进行比较.     

MG模型模拟我国金融市场格式化特征的研究

利用正态概率作图、R/S分析和自相关函数分析等方法,发现在高频数据下(时间长度为15分钟),以上证指数和深成指数为代表的我国金融市场存在出收益率的"肥尾"、"集聚"和相关性等格式化特征,同时利用基于MG模型的"生产者-投机者"模拟市场模拟这些特征.这项工作的意义在于,由于MG模型可以同时进行数值和解析分析,因而基于MG的模拟市场的研究为定量分析真实市场提供了一条可能的途径.     

战争模拟多分辨率建模研究

战争模拟多分辨率建模是20世纪80年代以来国际上建模与仿真领域的研究热点,是战争模拟的关键技术之一.简析了多分辨率和多分辨率建模的概念,从理论和实践两方面系统地总结了各种多分辨率建模方法的基本思想和特点.最后,基于装备体系作战能力的数值分析,提出了在战争模拟中基于多分辨率数据的多分辨率建模方法.     

同质条件下招投标双方的博弈

基于投标各方同质的假设条件下,对招投标双方的博弈进行了研究,利用价值效益评价决策的方法建立了招标方的评标计分模型和中标评价模型.根据招标方的评标偏好性,提出了招标方的评标策略集和中标策略集.最后,提出了在同质条件下招投标双方的纳什均衡策略.     

面向伙伴选择的模糊Markov博弈控制及仿真研究

针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,把自适应模糊控制系统理论及神经网络理论引入到Markov博弈中,提出一种基于多智能体的伙伴选择模糊控制模型。该模型引入基于ANFIS和神经网络的模糊神经网络,实现了一种全新的进行值函数逼近的梯度下降Q学习的算法。并应用该模型对伙伴选择问题进行研究,对多影响因素进行FNN学习,将输出量作为标准Markov博弈模型的输入量,得到影响的策略,最后研究了一个应用实例,利用具体历史数据对建模方法和模型进行了验证和分析。     

交通信号自适应遗传控制算法及其仿真研究

针对传统的交通信号控制方法时效性不强、运算量大等缺陷,提出了一种基于自适应遗传算法的单点交通信号控制策略。首先构建了多相位单交叉路口的数学模型,并推导出平均延误时间目标与绿灯配时之间的关系,在此模型的基础上采用自适应遗传算法进行优化,并对该方法的有效性以及相对于传统遗传算法的快速收敛性进行了仿真验证。结果表明,相对于固定配时方案和传统的遗传算法配时方案,该方法有效的提高了控制效果和时效性。     

保险市场中三寡头垄断的动态博弈模型研究

考虑三寡头垄断的保险市场动态价格博弈模型.在模型中,一个寡头采取自适应决策,其余两个寡头采取有限理性决策,由此建立三寡头价格博弈微分方程模型.系统有唯一的Nash均衡点.并对该系统的稳定性和Hopf分岔的存在性进行研究.数值模拟结果证实了理论的准确性,并且展示了系统的动态行为.保险公司在考虑延迟的价格博弈的过程中,必须控制好延迟参数的值,并适当地降低自身价格调整速度,以使系统尽快稳定到平衡状态.     

一体化集货和配送车辆路径问题的混合遗传启发式算法

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多约束条件的一体化集货和配送车辆调度模型.针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优;其次,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索求解.通过实例计算表明,该算法好于单独使用遗传算法或是禁忌搜索算法.     

可计算一般均衡CGE模型的遗传算法研究

简单讨论了求解 CGE模型的早期 Scarf算法和牛顿算法、以及新近流行的 CGE模型求解工具软件 GAMS和 GEMPACK中的典型算法 ,并且分别指出它们的优缺点 ;最后给出了一个基于模拟进化思想体系的 CGE模型竞争求解算法 ,并给出了算例.