西崎一郎;Hideki Katagiri;Oyama、Toshihisa 使用社会规范的多智能体系统进行模拟分析。 （英语） Zbl 1195.91036号 计算。经济。 34，第1号，37-65（2009）. 总结：随着社会习俗或规范的存在，奈勒证明了在劳动力市场支持罢工的长期稳定平衡的可能性，这意味着至少有一些个人会合作，因此囚犯的困境可以逃脱。本文使用基于智能体的仿真模型，其中人工自适应智能体具有基于神经网络和遗传算法的决策和学习机制，将我们的仿真分析结果与Naylor的数学模型的结果进行了比较。特别是，虽然Naylor的模型是基于理性的，因为它与个人效用最大化有关，但在我们基于代理的仿真模型中，代理的行为是自适应的；代理人通过反复试验做出决定，他们从经验中学习，从而做出更好的决定。 引用于1文件 MSC公司： 91B14号机组 社会选择 91天30分 社交网络；意见动态 68T42型 Agent技术与人工智能 关键词：社会规范;名声;模拟;自适应代理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Nishizaki}等人，计算。经济。34，第1号，37--65（2009；Zbl 1195.91036） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Akerlof G.A.（1980）一种社会习俗理论，失业可能是其后果之一。经济学季刊94:749–775·Zbl 0434.90007号 ·doi:10.2307/1885667 [2] Andreoni J.、Miller J.H.（1995）《人工适应剂拍卖》。游戏与经济行为10:39–64·Zbl 0832.90019号 ·doi:10.1006/游戏.1995.1024 [3] Axelrod R.（1986）规范的进化方法。《美国政治科学评论》80:1095–1111·doi:10.2307/196858 [4] Axelrod R.（1987）《反复囚犯困境中的策略演变》。收录：Davis L.（编辑）遗传算法和模拟退火。伦敦皮特曼，第32-41页 [5] Axelrod R.（1997）《文化传播：一个具有局部趋同和全球极化的模型》。冲突解决杂志41:203–226·doi:10.1177/0022002797041002001 [6] Axelrod，R.（1997年b）。推进社会科学中的模拟艺术。R.Conte、R.Hegselmann和R.Terna（编辑），《模拟社会现象》（第21-40页）。斯普林格·弗拉格。 [7] Banerje B.，Sen S.（2002）选择合作伙伴。发表于：Parsons S.、Gmytrasiewicz P.、Wooldridge M.（编辑）基于代理系统中的博弈论和决策论。Kluwer学术出版社，波士顿/多德雷赫特/伦敦，第27–42页·Zbl 1079.91505号 [8] Barron J.M.、Gjerde K.P.（1997），代理关系中的同侪压力。《劳动经济学杂志》15:234–254·doi:10.1086/209832 [9] Bowles S.，Gintis H.（2004）《强互惠的演变：异质群体中的合作》。理论种群生物学65:17–28·Zbl 1105.92021号 ·doi:10.1016/j.tpb.2003.07.001 [10] Brenner T.（1998）进化算法能描述学习过程吗？。进化经济学杂志8:271–283·doi:10.1007/s001910050064 [11] Chellapilla K.，Fogel D.B.（1999）在没有专业知识的情况下进化神经网络来下棋。IEEE神经网络汇刊10:1382–1391·数字对象标识代码：10.1109/72.809083 [12] Conte，R.、Hegselmann，R.和Terna，R.（编辑）（1997年）。模拟社会现象。斯普林格·弗拉格·Zbl 0899.90001号 [13] Dorsey，R.E.、Johnson，J.D.和Van Boening，M.V.（1994年）。人工神经网络在首次价格密封投标拍卖中对决策曲面的估计。W.W.Cooper和A.B.Whinston（编辑），《计算经济学中的新决策》（第19-40页）。克鲁沃·Zbl 0870.90043号 [14] Downing T.E.、Moss S.、Pahl-Wostl C.（2001）《利用基于参与性主体的社会模拟理解气候政策》。收录：Moss S.、Davidsson P.（编辑）基于多代理的仿真。柏林斯普林格·弗拉格，第198-213页 [15] Epstein J.M.，Axtell R.（1996）发光人工社会。布鲁金斯学会出版社，华盛顿特区 [16] Erev I.，Rapoport A.（1998）市场进入游戏中的协调、“魔法”和强化学习。游戏与经济行为23:146–175·Zbl 0911.90356号 ·doi:10.1006/游戏.1997.0619 [17] Flache A.，Mäs M.（2008）《如何正确把握时机》。人口统计学差异团队中接触时机对团队凝聚力影响的计算模型。计算和数学组织理论14:23–51·兹比尔1151.91735 [18] Flache A.，Mäs M.（2008）为什么断层线很重要？人口统计学上的断层线如何削弱团队凝聚力的计算模型。仿真建模实践与理论16:175–191·doi:10.1016/j.simpat.2007.11.020 [19] Gächter S.，Fehr E.（1999）《作为社会交换的集体行动》。《经济行为与组织杂志》39:341–369·doi:10.1016/S0167-2681（99）00045-1 [20] Goldberg D.E.（1989）搜索、优化和机器学习中的遗传算法。艾迪森·韦斯利·Zbl 0721.68056号 [21] Hassoun M.H.（1995）《人工神经网络基础》。麻省理工学院出版社，剑桥·Zbl 0850.68271号 [22] Holland J.H.、Miller J.H.（1991）《经济理论中的自适应智能代理》。《美国经济评论》81:365–370 [23] Holländer H.（1990）《自愿合作的社会交流方法》。《美国经济评论》80:1157-1167 [24] Huck，S.、Kübler，D.和Weibull，J.（2001）。企业的社会规范和最佳激励。工作文件565，工业经济研究所。 [25] Kandel E.，Lazear E.P.（1992）《同龄人压力和伙伴关系》。政治经济学杂志100:801–817·doi:10.1086/261840 [26] Kübler D.（2001）关于社会规范的监管。法律经济学与组织杂志17:449–476·doi:10.1093/jleo/117.449 [27] Leshno M.、Moller D.、Ein-Dor P.（2002）群体决策过程中的神经网络。国际博弈论杂志31:447–467·Zbl 1083.91049号 ·doi:10.1007/s001820300130 [28] Moss，S.和Davidsson，P.（编辑）（2001年）。基于多代理的仿真。斯普林格·弗拉格。 [29] Naylor R.（1989）罢工、搭便车者和社会习俗。经济学季刊104:771–785·doi:10.2307/2937867 [30] Nishizaki I.（2007）基于代理的模拟的一般框架，用于分析玩家在游戏中的行为。电信与信息技术杂志4:28–35 [31] Nishizaki I.、Ueda Y.、Sasaki T.（2005）彩票作为维护全球公共资源的融资手段和基于代理的模拟分析。应用人工智能19:721–741·doi:10.1080/08839510500191828 [32] Niv Y.，Joel D.，Meilijson I.，Ruppin E.（2002）觅食蜜蜂强化学习的进化：风险规避行为的简单解释。神经计算44–46:951–956·Zbl 1007.68854号 ·doi:10.1016/S0925-2312（02）00496-4 [33] Nyborg K.，Rege M.（2003）《社会规范：体贴吸烟行为的演变》。《经济行为与组织杂志》52:323–340·doi:10.1016/S0167-2681（03）00031-3 [34] Parsons，S.、Gmytrasiewicz，P.和Wooldridge，M.（编辑）（2002年）。基于agent系统中的博弈论和决策论。Kluwer学术出版社·兹比尔1079.91500 [35] Rapoport A.、Seale D.A.、Winter E.（2002年），非对称参与者大群体中的协调和学习行为。游戏与经济行为39:111–136·Zbl 1013.91024号 ·doi:10.1006/game.2001.0885 [36] Rege M.、Telle K.（2004）《社会认可和框架对公益合作的影响》。公共经济学杂志88:1625–1644·doi:10.1016/S0047-2727（03）00021-5 [37] Roth A.E.，Erev I.（1995）《广泛形式游戏中的学习：中期实验数据和简单动态模型》。游戏与经济行为8:163–212·Zbl 0833.90144号 ·doi:10.1016/S0899-8256（05）80020-X [38] Sichman，J.S.、Bousquet，F.和Davidsson，P.（编辑）（2003年）。基于多代理的仿真II。施普林格-维拉格·Zbl 1006.68953号 [39] Sundali J.A.、Rapoport A.、Seale D.A.（1995）与对称玩家的市场进入游戏中的协调。组织行为与人类决策过程64:203-218·doi:10.1006/obhd.1995.1100 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。