加入搜索行為的演化少數(shù)派博弈模型的研究.pdf

1、加入搜索行為的演化少數(shù)派博弈模型的研究EvolutionaryMinorityGamewithSearchingBehavior管理與經(jīng)濟學(xué)部二零一五年十二月摘要本文通過加入搜索行為能力對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的演化少數(shù)派博弈模型(EMG)進行深入研究。在本文的研究中加入動態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，個體得分低于閾值時可以通過斷掉表現(xiàn)差的個體的連接，重新尋找表現(xiàn)優(yōu)秀的鄰居進行重連，模仿新鄰居的策略概率進行博弈游戲。本文引入的搜索行為能力分為兩類，一類是最優(yōu)

2、鄰居搜索，另一類是全局隨機搜索。最優(yōu)鄰居搜索行為指的是，個體可以搜索到它鄰居以外的相鄰個體的局部信息。個體可以斷掉與得分最低的鄰居的連接，遍歷所有鄰居的鄰居，選擇最高得分的個體作為信息來源并且建立新的網(wǎng)絡(luò)連接。全局隨機搜索行為指的是，個體可以斷掉與得分最低個體的連接后隨機從總體中其他個體中選擇一個個體作為新的鄰居進行重連，獲得新的局部信息。但是并不需要重新連接的個體得分是最高的，在總體中隨機選擇即可。通過我們的研究結(jié)果表明，加入搜索行為

3、后的策略概率分布圖和沒有加入搜索行為的策略概率分布圖是完全不同甚至是相反的。加入搜索行為后，無論是最優(yōu)鄰居搜索還是全局隨機搜索均會改變個體策略分布概率。沒有搜索行為情形下的策略概率分布是u型分布，個體策略概率選擇集中在p=0和p=l處。加入搜索行為后，策略概率分布近似于正態(tài)分布，個體策略概率選擇在p=O5更容易獲得收益。與此同時，本文對不同參數(shù)值下的搜索行為進行研究發(fā)現(xiàn)，突變程度對策略概率分布圖和系統(tǒng)有效性產(chǎn)生了非常大的影響。當(dāng)突變程度