BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Ramsza Michał (Szkoła Główna Handlowa w Warszawie)
Tytuł
Gra fikcyjna w środowisku ewolucyjnym : analiza symulacyjna
Źródło
Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa, 2006, nr 15, s. 111-116, rys., bibliogr. 13 poz.
Słowa kluczowe
Symulacja wieloagentowa, Algorytmy, Modele matematyczne
Multi-agent based simulation, Algorithms, Mathematical models
Uwagi
streszcz.
Abstrakt
Gra fikcyjna (ang. fictitious play, FP) została wprowadzona w (Brown, 1951) jako narządzie poszukiwania równowag Nasha. Jednakże jako model uczenia się, gra fikcyjna posiada wiele problemów. W klasycznej sytuacji posługiwanie się przez graczy algorytmem FP może prowadzić do rozkładów skorelowanych (Fudenberg, Kreps, 1993; Young, 1993), niezbieżności przekonań graczy (Shapley, 1964; Jordan, 1993; Foster, 1998; Richards, 1997), czy nawet zachowań chaotycznych (Cowan, 1992). W niniejszej pracy są przedstawione wyniki symulacji MAS (wieloagentowej), w której gracze posługują się algorytmem FP w środowisku ewolucyjnym (Fudenberg, Levin, 1998; Weibull, 1996). Głównym wynikiem jest obserwacja, że nie-zbieżności występujące w rozważanych przykładach w modelu klasycznym nie występują w modelu ewolucyjnym. (abstrakt oryginalny)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Brown G., Iterative solutions of games by fictitious play, In Activity Analysis of Production and Allocation. New York, Wiley, 1951.
  2. Cowan S., Dynamical systems arising from game theory, PhD thesis, UC Berkeley, 1992.
  3. Fudenberg D. and Kreps. D., Learning mixed equilibria. Games and Economic Behavior 5, 320-367, 1993.
  4. Fudenberg D. and Levine D., The theory of learning in games. Cambridge, Massachustets, London, MIT Press, 1998.
  5. Foster D. P. and Young P. H., On the nonconvergence of fictitious play in coordination games, Games and Economic Behavior 25, 79-96, 1998.
  6. Gopalsamy K., Stability and oscillations, In Delay Differential Equations of Population Dynamics, Dordrecht: Kluwer, 1992.
  7. Jordan J., Three problems in learning mixed-strategy equilibria, Games and Economic Behavior 5, 368-386, 1993.
  8. Levin S. A., Grenfell B., Hastings A. and Perelson A. S., Mathematical and computational challenges in population biology and ecosystems science, Science 275,334-343, 1997.
  9. Monderer D., Somet D. and Sela A., Belief affirming in learning processes, Journal of Economic Theory 73, 438-452, 1997.
  10. Richards D., The geometry of inductive reasoning in games, Economic Theory 10,185-193, 1997.
  11. Shapley L., Some topics in two-person games, In Advances in Game Theory, Princeton University Press, 1964.
  12. Weibull J., Evolutionary game theory, Cambridge, Massachustets, London, MIT Press, 1996.
  13. Young H. P., The evolution of conventions, Econometrica 61, 57-84, 1993.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1232-4671
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu