Генетические алгоритмы в экономике - Genetic algorithms in economics

Основная статья: генетический алгоритм

Генетические алгоритмы все чаще применяются в экономике после новаторской работы Джона Х. Миллера в 1986 году. Он использовался для характеристики множества моделей, включая модель паутины, то модель перекрывающихся поколений, теория игры, оптимизация расписания и оценка активов. В частности, он использовался как модель для представления обучения, а не как средство для подгонки модели.

Генетический алгоритм в модели паутины

В модель паутины это простая модель спроса и предложения для т периоды. Фирмы (агенты) принимают решение об объеме производства в данный период, однако их продукция не производится до следующего периода. Таким образом, фирмам придется использовать какой-то метод для прогнозирования будущей цены. GA используется как своего рода обучающее поведение для фирм. Первоначально их решения по количественному производству случайны, однако с каждым периодом они узнают немного больше. В результате агенты сходятся в области рациональные ожидания (RATEX) равновесие для устойчивого и нестабильного случая. Если используется оператор выборов, GA сходится точно к равновесию RATEX.

Эти агенты могут использовать два типа методов обучения: социальное обучение и индивидуальное обучение. В социальном обучении каждой фирме наделяется единственная строка, которая используется в качестве ее решения о массовом производстве. Затем он сравнивает эту строку со строками других фирм. В случае индивидуального обучения агентам предоставляется пул строк. Затем эти строки сравниваются с другими строками в пуле населения агента. Это можно рассматривать как взаимно конкурирующие идеи внутри фирмы, тогда как в социальном случае это можно рассматривать как обучение фирм у более успешных фирм. Обратите внимание, что в социальном случае и в случае индивидуального обучения с идентичными функциями затрат, это однородное решение, то есть производственные решения всех агентов идентичны. Однако, если функции затрат не идентичны, это приведет к неоднородному решению, когда фирмы производят разные количества (обратите внимание, что они все еще локально однородны, то есть в собственном пуле фирмы все строки идентичны).

После того, как все агенты приняли решение о количественном производстве, количества агрегируются и включаются в функцию спроса для получения цены. Затем рассчитывается прибыль каждой фирмы. Затем рассчитываются значения пригодности как функция прибыли. После создания пула потомства вычисляются гипотетические значения приспособленности. Эти гипотетические значения основаны на некоторой оценке уровня цен, часто просто на основе предыдущего уровня цен.

Смотрите также

Рекомендации

  • Дж. Х. Миллер, «Генетическая модель адаптивного экономического поведения», рабочий документ Мичиганского университета, 1986 г.
  • Дж. Арифович, «Обучение с помощью генетического алгоритма в экономической среде», докторская диссертация, Чикагский университет, 1991.
  • Дж. Арифович, «Обучение генетическим алгоритмам и модель паутины», Журнал экономической динамики и управления, т. 18, выпуск 1, (январь 1994 г.), 3–28.
  • Р. Хоффманн, «Независимые локализации взаимодействия и обучения в повторяющейся дилемме заключенного», Theory and Decision, vol. 47, стр. 57–72, 1999.
  • Р. Хоффманн, «Экология сотрудничества», Теория и решения, т. 50, вып. 2. с. 101–118, 2001.

внешняя ссылка