简介:从个体属性差异角度切入,结合现实群体关系研究感知网络演化模型。模型通过引入马氏定理,模拟在不同感知维度和感知能力下的个体行为,并计算其马氏距离,实现以优先连接概率为前提条件的人类感知网络结构。实验表明:通过优先连接概率阈值和感知因子权重关联度阈值两个外部环境因子,以及个体节点属性差异内部因素,可以共同数据化新旧节点度的动态变化过程,结果显示核心属性因子权重的变化对网络特征影响明显。
简介:经济系统是一个由大量自由买卖主体构成的复杂适应系统,可以用基于Agent的计算经济学(Agent-basedComputationalEconomics,ACE)方法进行研究.本文提出了一个自主开发的ACE系统:SIMECO模型.用CRA(Classifiers,Rules,Actions)三层结构对Agent建模可以得到比传统基于简单固定规则的ACE模型更丰富的涌现行为,包括社会分工的自发形成、价格围绕某一固定区间动态波动、流的自发出现并增长.进一步,计算机模拟实验中还形成了由集体大规模Agent自发的交易行为导致的交易网络之上的商品流,它会伴随着系统的进化而不断增强,并使得SIMECO中的大量Agent能更好地适应多变的环境.
简介:在充分考虑了土地供给、政府、房地产商等诸多因素的基础上建立了非线性市场房价博弈模型,通过研究模型中各重要参数的变化来探讨社会和各方经济收益最大化下的调控方案.研究结果表明:当土地价格调整参数发生变化时,政府与房地产商的总收益和边际收益都有可能进入混沌状态,在模型中通过加入外部控制信号对状态变量的取值进行控制,可以使土地价格和房屋价格经由初始值快速、有效地收敛到纳什均衡点,政府与房产商的总收益也会分别由混沌态进入稳定态,对控制前后政府的累计收益进行对比发现,控制后政府的累计收益较控制前增长了25.2%.最后给出了与此相应的数值模拟结果.