劣势条件下基于小世界网络的少数者博弈研究

发布时间：2017-09-12 11:21

  本文关键词：劣势条件下基于小世界网络的少数者博弈研究

  更多相关文章： 少数者博弈 劣势环境 小世界网络 周期性

【摘要】：在金融市场中,参与金融交易活动的经纪人除了要面临行业内的竞争压力之外,还需要随时接受来自整个市场冲击。本文中我们将模仿机制引入到劣势环境中的WS小世界网络中,模拟在系统风险冲击下的金融市场,研究了系统的资源利用率以及网络结构中个体的策略变化情况。系统所处的劣势环境在一定范围内,经纪人之间可以通过互相学习和模仿,以提高策略的持有时间,减缓恶劣条件带来的冲击。然而当环境极其恶劣时,相互作用反而会降低系统效率,经纪人则采取较为谨慎的策略。并提出了基于策略周期性淘汰的演化少数者博弈模型,通过周期时步内的博弈表现,以胜率作为策略优劣的判断标准,淘汰掉胜率排名低于百分比pr的经纪人策略。通过仿真模拟发现,模型具有良好的资源优化配置效果,较低的淘汰率具有更佳的系统效率,并在一定范围内近似线性相关。研究还表明,随着策略淘汰率的提高,经纪人从自分离明显的极端决策行为逐渐转变为策略分布趋近均匀的多种决策选择行为。当系统处于WS小世界网络中,发现个体之间的相互模仿机制有利于提高系统整体的均衡演化速率,加速优秀策略的信息传递,并且模型相比于自我为中心(self-around)的策略演化模型和策略随机(rand)演化模型,表现出更高的资源利用率。
【关键词】：少数者博弈 劣势环境 小世界网络 周期性
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224.32;O157.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-12
• 第二章 少数者博弈模型介绍12-26
• 2.1 基本的少数者博弈模型12-15
• 2.2 基于淘汰机制的演化少数者博弈模型15-20
• 2.2.1 基本少数者博弈模型的演化形式15-17
• 2.2.2 缺席等级制度(非完备策略)下的演化少数者模型17-20
• 2.3 基于Gene Value的演化少数者博弈模型及拓展20-23
• 2.3.1 基于Gene Value的演化少数者博弈模型20-21
• 2.3.2 引入模仿机制的演化少数者博弈模型21-23
• 2.4 演化少数者博弈中奖惩比的相关研究23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 复杂网络理论26-33
• 3.1 复杂网络背景与发展26-27
• 3.2 网络结构的统计特性27-28
• 3.3 基本网络结构的建立28-32
• 3.3.1 规则网络28-29
• 3.3.2 随机网络29
• 3.3.3 小世界网络29-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第四章 复杂网络中的少数者博弈33-40
• 4.1 规则网络的社会结构中的少数者博弈33-35
• 4.2 基于社会网络的少数者博弈决策模型研究35-37
• 4.3 小世界网络上博弈模型的演化效应37-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第五章 劣势小世界网络中的演化少数者博弈模型40-47
• 5.1 引言40
• 5.2 模型构建40-41
• 5.3 仿真计算结果与分析讨论41-45
• 5.4 结论45-46
• 5.5 本章小结46-47
• 第六章 周期性演化的少数者博弈模型47-55
• 6.1 引言47
• 6.2 模型描述47-48
• 6.3 仿真结果与分析48-53
• 6.4 结论53-54
• 6.5 本章小结54-55
• 结论55-56
• 参考文献56-60
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果60-61
• 致谢61-62
• 答辩委员会对论文的评定意见62

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本文编号：836918