基于EWA博弈学习模型的股权分置改革对价均衡研究

本文以股权分置改革中以纯送股方式支付对价的936家A股上市公司为样本,从行为博弈的角度,用EWA学习模型研究了其对价均衡的形成机理,并对均衡的形成过程进行了模拟。模拟结果表明EWA学习模型成功捕捉了对价均衡的形成过程,说明股权分置改革对价博弈是一个基于策略学习的博弈过程。对模型参数的分析表明:博弈双方即非流通股股东和流通股股东具有极强的学习能力,但这种学习仅为对过去经验的纯策略学习;同时非流通股股东制定方案时对策略收益赋予较小的权重,说明决策双方博弈地位的不对等在很大程度上决定了不公平对价均衡的形成。

基于EWA学习机制的联保贷款组织还款策略选择行为

具有偿债能力的中小企业因缺乏偿债意愿而导致联保贷款违约的事件屡见不鲜,中小企业的偿债意愿已成为联保贷款模式能否正常运行的关键所在。本文从行为科学的视角,利用EWA模型刻画联保贷款组织内中小企业还款策略选择行为的学习机制,并基于多智能体仿真方法比较了"收益比较机制"和"EWA学习机制"两种学习机制对联保贷款组织内中小企业还款策略选择行为的影响。实验结果表明:(1)EWA学习机制更加贴近现实情况,中小企业联保贷款信用风险的管控应该软性引导与硬性奖惩双管齐下;(2)存在最优的联保贷款组织规模使得组织内成员企业选择违约策略的比例达到较低水平,进而实现将信用风险控制在较低水平的目的。

基于EWA学习的共享资源捐赠习俗演化仿真研究

针对个体策略学习可能对共享资源捐赠习俗演化路径产生影响,提出用EWA学习模型刻画个体在现实场景下的策略调整过程,建立多个体EWA学习的演化博弈模型,并基于EWA学习给出算法流程,进行计算机仿真实验。仿真结果表明,在EWA学习支配下,随着迭代期次的增加,供给策略对个体的吸引度越来越大,个体的平均支付及联合支付也相对较高,能够克服共享资源供给上的囚徒困境,使共享资源捐赠习俗发育成为可能。

基于利他偏好的学习模型及其实验研究

利他行为一直伴随着人类的历史,同时企业的成长过程也是一个不断学习的过程,因此建立基于利他偏好的学习博弈模型更加符合企业的需要,然而目前尚未见此研究。考虑了利他偏好之后,用效用函数取代直接收益,建立了改进的EWA学习模型,确定各参数的取值方法,给出了初始魅力值计算公式。设计了二级供应链情景下的实验,通过实验获得了数据。采用Matlab软件统计分析后发现:与基本EWA模型相比,考虑了利他偏好之后,实验者的策略选择更快地收敛,说明考虑利他偏好后EWA学习模型的学习效果更好。另外,社会距离越小,实验者的策略选择也越快地收敛,说明社会距离对策略的选择有显著影响,企业应该注重培养战略伙伴关系,降低社会距离,形成长期的合作关系。

EWA博弈抽象的认知无线电网络信道选择

通过协作频谱感知对信道可用性进行分析,构建网络可用信道的优先度表.利用该优先度表,提出一种基于EWA学习博弈模型的信道选择算法.与基于学习自动机算法和无悔学习算法对比的仿真结果表明,该算法可通过历史经验的学习选择对认知用户可用性最优的信道,能提高系统的有效吞吐量,并获得更好的资源分配公平性.

基于复杂网络演化博弈的企业低碳创新合作行为网络演化机理研究

针对企业低碳创新合作所面临的复杂问题,基于现实复杂网络结构特征,运用演化博弈理论研究有限理性下企业低碳创新合作行为网络演化机理,利用Matlab仿真技术探究无标度网络载体上微观因素对低碳创新合作行为的影响。研究结果表明:低碳创新利益分配、协同效益和违约惩罚对低碳创新合作行为网络演化结果的影响最为显著,网络规模越大网络演化速度越慢,网络规模越小对协同系数和利益分配系数的敏感性越强,网络规模越大对技术溢出系数和违约惩罚的敏感性越强。研究结论可以为企业低碳创新合作策略制定提供解决依据。

基于计算实验的集群式供应链协同采购影响因素研究

针对集群式供应链协同采购影响因素的动态复杂性,采用计算实验方法模拟协同采购的形成过程,定义了系统主体间的学习交互规则,定量地研究了市场需求、采购企业密度和采购企业自利性三个因素对企业协同采购的影响。实验结果表明,市场需求的增加会导致企业选择协同采购策略的意愿降低;当系统达到稳定状态时,企业协同采购策略变化的频率很低;市场需求的波动程度增强会导致企业选择协同采购策略的意愿增加,且波动程度越强,企业选择协同采购策略的时间越早。采购企业密度的增加会导致选择协同采购策略的企业数量不断增加;采购企业自利性的增加会导致越来越多的企业放弃协同采购策略。其实验结果对集群式供应链管理具有一定的借鉴意义。

认知无线网络中信道选择算法研究

研究认知无线网络中认知用户(secondary user,SU)的信道选择策略。在每个信道上,由于主用户(Primary user,PU)返回的概率不相同,因此SU需要接入一个成功传输概率最大的信道,以尽量避免与PU发生冲突。提出了一个基于EWA学习的信道选择算法,仿真结果表明,SU通过学习历史信道选择的经验,能自适应地选择可用性最好的信道,从而最小化与PU发生冲突的概率,有效地降低了SU进行信道切换的可能性。

基于多主体仿真方法的组织惯例维系与变化研究

通过多主体建模的方法,结合行为博弈中的经验加权吸引学习模型,研究个体在面临环境变化时的惯例执行策略选择。研究表明,个体倾向于维持现有的行为,这使得组织惯例表现出惯性特征;组织惯例与环境的潜在偏离程度增加会促使行为变化的产生,但这种变化行为又包含了渐进式改变现有惯例和惯例变革两种形式,且后者的发展进程更快;如果组织惯例的执行行为与持续变化的环境具有严重的潜在偏离性,但偏离发展的进程缓慢,这种情况将导致组织内某些时期出现突然性的惯例变革,且渐进式改变现有惯例的进程不再出现。

基于EWA的井下无线通信信道选择

特殊的井下环境致使煤矿井下电磁噪声种类繁多且干扰强烈,无线电信道链路质量极为不稳定造成通信中断。具有智能感知无线通信环境并实时选择最优通信信道的认知无线电在煤矿井下的应用能保证煤矿井下无线系统的正常通信。提出了基于EWA学习的信道选择算法,使得系统能够在线学习井下无线电环境通信信道特性,通过积累自我历史选择信道经验,快速推测并选择当前最优通信信道,实时动态保证通信链路质量,降低系统通信中断概率。

气候变化下适应性治理的学习模式研究——以哈密地区水权转让为例

适应性治理是应对社会生态系统复杂性和不确定性的新途径.它从"学习"能力的角度考察个体行为决策特征和治理路径.本文基于Experience Weighted Attraction(EWA)理论和系统动力学分析影响人类行动选择和决策的因素,并融合社会学习和行为博弈理论设计水资源适应性治理下多回路、多层面的EWA演化学习模式,以应对气候变化等不确定性因素的影响.同时结合哈密地区水权转让实例,通过仿真分析模拟适应性治理下行动主体(工业和农业)在水权转让中的行动选择规律,发掘促进主体行动概率改善的影响因素,形成水资源适应性治理的学习规则,并在学习规则指导下进行的适应性的政策调整,更好地促进水权转让实现和持续.

考虑出行者偏好和经验的路径选择行为研究

出行者的路径选择行为是包括自身特性在内多种因素共同作用的结果。为分析出行者偏好对路径选择行为的影响,首先假设出行者从路网中获取的信息为不完全历史信息,建立了理解行程时间及其更新模型,然后给出了基于经验-加权吸引力(EWA)学习模型和累计强化学习模型的两种偏好动态更新规则,最后通过Dogit模型将理解行程时间和路径偏好共同纳入出行者的路径选择决策中。在此基础上,对比分析了不考虑路径偏好、路径偏好为固定值、基于EWA学习模型更新路径偏好和基于累计强化学习模型更新路径偏好4种不同偏好情况下网络交通流的演化情况。算例结果表明:相比利用Logit模型不考虑路径偏好的流量分配结果,利用Dogit模型考虑路径偏好的流量分配结果更为均衡,且在考虑偏好时,路径偏好为固定值、基于EWA学习模型更新路径偏好和基于累计强化学习模型更新路径偏好3种情况下路径的均衡流量间差异较小;偏好动态更新时,基于EWA学习模型的路径偏好动态更新规则较累计强化学习模型能更好地捕捉出行个体的路径偏好,但由累计强化学习模型得到的路网流量分配结果更为均衡;偏好为固定值时,路径的均衡流量介于EWA学习模型和累计强化学习模型两种偏好动态更新规则下路径的均衡流量之间。

跨国粮商扩张能否危及到我国粮食市场的稳定——以玉米市场为例

本文基于有效市场理论,选择经验学习模型,以玉米市场为例,采用Java语言作为实验运行平台,对跨国粮商扩张能否危及到我国粮食市场稳定进行计算实验检验。结果表明,现有制度框架下跨国粮商玉米市场影响的安全边界为2100万吨,目前益海嘉里、嘉吉等市场占有量不足200万吨,尚有1900吨市场空间。据此,本文认为远未涉及到垄断及国内粮食市场稳定,提出应鼓励跨国粮商进入提升我国粮食市场效率、借鉴管理经验等政策建议。