ОБ ОДНОЙ МОДЕЛИ РАВНОВЕСИЯ
В последнее время для анализа экономических систем используются методы биоэкономики. Биоэкономика - наука, объединяющая в себе методы эволюционной биологии, биологической антропологии и генетики.
В нашей работе для моделирования поведения совокупности адаптивных экономических агентов в паутинообразной модели использовался метод генетических алгоритмов [1]. Генетический алгоритм - стохастический метод глобального поиска, который реализует концепцию биологической эволюции. Генетические алгоритмы работают с популяцией возможных решений, применяя принцип «выживания наиболее приспособленных» для создания решений наиболее приближенных к цели. В каждом поколении создается новый набор индивидуумов при помощи их выбора и скрещивания путем применения операторов, заимствованных из генетики.
Паутинообразная модель описывает временное рыночное равновесие цен на отдельном рынке.
Пусть на конкурентном рынке существует n фирм, производящих одинаковый товар. Поведение каждой фирмы кодируется бинарной строкой длиной l. Эта строка кодирует действительное число, обозначающее количество продукции, которое решила произвести фирма i в цикле t.
Обозначим количество товаров, производимых фирмой i в цикле t через yi,t. Лица, принимающие в фирме решения, не знают цены следующего цикла в том момент, когда они определяют выпуск фирмы. Но им необходимо иметь ожидаемую цену . Исходя из этого ожидания, фирма i выбирает уровень выпуска, который принесет ей ожидаемой доход настолько большим, насколько это возможно. Оптимальное количество продукции для фирмы i задается через . Цена, определяющая рынок в цикле t, обозначается через pt и определяется с помощью обратной функции спроса. При рыночном равновесии ожидаемая цена должна в последствии совпадать с ценой равновесия, то есть для всех i, и все фирмы предпринимают одинаковые оптимальные действия для всех i и для некоторых .
Начальное состояние популяции задается случайным образом. Переход из цикла t в t+1 цикл осуществляется путем применения операторов генетического алгоритма [2]. Сначала необходимо представить стратегию каждой фирмы бинарной строкой. В работе количество выпускаемой продукции для k-ой фирмы определялось соотношением: , где , - значение i-го бита в строке k. Затем задавалась фитнес-функция, реализующая принцип выживания сильнейшего. В качестве фитнес-функции бралась функция дохода:
,
где означает цену, при условии, что вся популяция находится в состоянии .
Далее при помощи оператора пропорционального отбора выбирались фирмы, чьи значения функции приспособленности были большими. Тогда стратегии, дававшие среднюю прибыль, будут в дальнейшем в среднем использованы большим количеством агентов. Выбранные строки на следующем этапе разбиваются напополам, и к каждой паре с заданной вероятностью применяется оператор одноточечного кроссовера. После применения кроссовера каждый бит в каждой строке меняется на противоположный с заданной мутационной вероятностью.
Для моделирования была написана программа в пакете MATLAB при помощи инструментальной панели GA Toolbox. В данной инструментальной панели используются матричные функции пакета MATLAB для создания набора универсальных инструментов, обеспечивающих применение широкого диапазона методов генетических алгоритмов.
В результате проведения ряда экспериментов было обнаружено, что при любом задании параметров паутинообразной модели наблюдается резкое приближение к равновесному уровню. То есть фирмы способны были изменять свои решения таким образом, что количество выпускаемой ими продукции оставалось оптимальным, после довольно короткого периода эволюции.
В классической паутинообразной модели [3] возможна ситуация, когда на рынке не существует равновесия. Это происходит тогда, когда абсолютный наклон линии спроса превышает наклон линии предложения. Вместе с тем, эволюционное моделирование паутинообразной модели, проведенное в пакете MATLAB, демонстрирует, что процесс эволюции всегда сходится к некоторому равновесному состоянию вне зависимости от абсолютных наклонов линий спроса и предложения. Можно показать, что теорема шим (Schema theorem) объясняет данный феномен.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- J. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press: Ann Arbor, USA, 1975.
- Herbert Dawid, Michael Kopel. On economic applications of the genetic algorithm: a model of the cobweb type. // Journal of Evolutionary Economics (1998), 8: 297-315.
- Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. Электронный учебник.
Статья в формате PDF
113 KB...
01 05 2024 5:45:20
Статья в формате PDF
95 KB...
30 04 2024 2:14:41
Статья в формате PDF
125 KB...
29 04 2024 23:57:15
Статья в формате PDF
106 KB...
27 04 2024 11:10:14
Статья в формате PDF
233 KB...
26 04 2024 17:14:29
Статья в формате PDF
126 KB...
25 04 2024 9:21:46
Статья в формате PDF
249 KB...
24 04 2024 6:50:33
Статья в формате PDF
248 KB...
23 04 2024 6:24:35
Статья в формате PDF
117 KB...
22 04 2024 2:22:44
Статья в формате PDF
309 KB...
20 04 2024 19:42:42
Статья в формате PDF
106 KB...
19 04 2024 8:28:23
Статья в формате PDF
312 KB...
17 04 2024 7:36:57
Статья в формате PDF
110 KB...
16 04 2024 0:31:33
Статья в формате PDF
103 KB...
15 04 2024 4:50:35
Статья в формате PDF
205 KB...
14 04 2024 10:48:56
Статья в формате PDF
123 KB...
12 04 2024 3:53:23
Статья в формате PDF
103 KB...
11 04 2024 4:45:29
Статья в формате PDF
109 KB...
09 04 2024 19:24:51
Представлен научный обзор литературных данных о репаративной регенерации соединительной ткани и возможного регуляторного влияния на этот процесс с помощью облучения рефлексогенных кожных зон электромагнитным излучением крайне высокочастотного и терагерцового диапазонов. Акцентируется внимание на значении нейровегетативного компонента в ходе адаптационных реакций соединительной ткани к повреждению с помощью современных стресс-лимитирующих реабилитационных технологий. Анализируются современные гипотезы предполагаемого механизма действия корригирующих методик на основе электромагнитных стимулов крайне высокочастотного и терагерцового диапазонов на процессы межклеточных нейроиммунноэндокринных взаимодействий. Обосновывается необходимость дальнейших экспериментальных исследований на клеточном уровне in vitro для подбора оптимальных параметров воздействия с целью регуляции пролиферативной и функциональной клеточной активности и разработки новых приборов с шумовым диапазоном излучения.
...
08 04 2024 9:44:59
Статья в формате PDF
121 KB...
07 04 2024 2:10:56
Статья в формате PDF
250 KB...
06 04 2024 1:47:31
Статья в формате PDF
128 KB...
05 04 2024 2:15:47
Статья в формате PDF
266 KB...
04 04 2024 17:14:22
Статья в формате PDF
106 KB...
03 04 2024 10:18:10
Статья в формате PDF
125 KB...
02 04 2024 1:57:20
Статья в формате PDF
212 KB...
01 04 2024 13:40:11
Статья в формате PDF
121 KB...
31 03 2024 20:17:31
Статья в формате PDF
140 KB...
30 03 2024 2:34:54
Статья в формате PDF
107 KB...
29 03 2024 22:21:19
Стромальная закладка краниальных брыжеечных лимфатических узлов происходит у плодов белой крысы 17-18 суток в результате инвaгинации ветвей краниальной брыжеечной и подвздошно-ободочной артерий с окружающей рыхлой соединительной тканью в просвет кишечных лимфатических стволов.
...
28 03 2024 0:22:37
Статья в формате PDF
151 KB...
27 03 2024 6:25:44
Статья в формате PDF
118 KB...
26 03 2024 1:34:51
Статья в формате PDF
120 KB...
25 03 2024 13:33:20
Статья в формате PDF
100 KB...
24 03 2024 12:27:16
Статья в формате PDF
112 KB...
23 03 2024 7:19:16
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
