作者
摘要
据认为，小型农场生产的粮食约占全球粮食供应的三分之一。但是，在气候危机之后，它们的存在越来越容易受到水的时空可用性变化的影响。为这些农场供水的小型灌溉系统呈现出一种社会-生态两难境地：上游农场普遍可以获得运河资源，但运河沿线的所有农场都必须为维护灌溉基础设施做出贡献。因此，关键是评估在这些系统中以及更广泛地说，在不断变化的条件下，在复杂的社会-生态困境中促进复原力的社会机制。为此，我们以之前的工作为基础，通过社会实验室实验模拟了程式化灌溉困境。对该实验产生的数据的研究使用多个理论上基于代理的模型（ABM）模拟了参与者的行为。这些模型编码了因果的、人类可解释的决策假设，这些假设产生了实验中观察到的真实世界行为。然而，这些模型在拟合实验数据方面的准确性有限。使用进化模型发现（Evolutionary Model Discovery），这是逆生成社会科学（iGSS）的一种最新算法，我们展示了自动生成各种独特的新ABM的能力，这些新ABM比原始的手工构建的ABM更准确、更稳健地适合实验数据。为此，我们通过算法探索可能的行为规则空间，以供代理选择如何对灌溉基础设施的维护做出贡献。我们发现，与原始模型相比，我们表现最好的模型通常具有额外的随机性和有利因素，如其他关于偏好和感知相对收入的因素。鉴于原始模型中只有一小部分的这一变化产生了这样的进步，我们的结果表明，iGSS方法有很大潜力继续推导复杂社会-生态困境的更准确模型。
建议引用
Lux Miranda&Ozlem O.Garibay&Jacopo Baggio，2023年。"灌溉试验中驱动决策的人类行为因素的进化模型发现,"人工社会与社会模拟杂志《人工社会与社会模拟杂志》，第26卷（2），第1-11页。手柄：RePEc:jas:jasssj:2022-143-2
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