Рассматривается модель олигополии с произвольным числом рациональных агентов, рефлексирующих по Курно или Штакельбергу, в условиях неполной информации для классического случая линейных функций издержек и спроса. Исследуется проблема достижения равновесия на основе математического моделирования процессов принятия агентами решений. Работы в этом направлении являются актуальными ввиду значимости понимания процессов, происходящих на реальных рынках, и сближения с ними теоретических моделей. В рамках динамической модели рефлексивного коллективного поведения каждый агент в каждый момент времени корректирует свой объем выпуска, делая шаг в направлении выпуска, максимизирующего его прибыль при ожидаемом выборе конкурентов. Допустимая величина шага задается диапазоном. В данной статье ставится и решается задача поиска диапазонов допустимых шагов агентов, которые формулируются как условия, гарантирующие сходимость динамики к равновесию. Новизну исследования определяет использование в качестве критерия сходимости динамики нормы матрицы перехода погрешностей от t -го к ( t +1)-му моменту времени. Показано, что динамика сходится, если норма меньше единицы, начиная с некоторого момента времени, и невыполнение этого критерия особенно проявляет себя при разнонаправленном выборе, когда одни агенты выбирают «большие» шаги движения к своим текущим целям, другие, наоборот, – «малые» шаги. Невыполнение критерия также усиливается с ростом рынка. Установлены общие условия на диапазоны сходимости динамики для произвольного числа агентов и предложен метод построения максимальных таких диапазонов, что также составляет новизну исследования. Представлены результаты решения указанных задач для частных случаев олигополии, которые являются наиболее широко распространенными на практике.
Рассматривается олигополия с произвольным числом лидеров по Штакельбергу в условиях неполной, асимметричной информированности агентов и неадекватности предсказаний ими действий конкурентов. Исследуются модели процессов принятия агентами индивидуальных решений. Теоретической основой для построения и аналитического исследования моделей процессов являются теория рефлексивных игр и теория коллективного поведения. Они дополняют друг друга тем, что рефлексивные игры позволяют использовать процедуры коллективного поведения и результаты размышлений агентов, приводящие к равновесию Нэша. Динамический процесс принятия решений рассматривается как повторяемые статические игры на диапазоне допустимых ответов агентов на ожидаемые действия окружения с учетом в каждой игре реальных экономических ограничений и конкурентоспособности. Каждый рефлексирующий агент в каждой игре рассчитывает свое текущее положение цели и изменяет свое состояние, делая шаги в направлении текущего положения цели так, чтобы получить положительную собственную прибыль или минимизировать потери. Основным результатом работы являются достаточные условия сходимости процессов в дискретном времени для случая линейных издержек агентов и линейного спроса. Получены новые аналитические выражения для диапазонов величин текущих шагов агентов, при которых гарантируется сходимость моделей коллективного поведения к статичному равновесию Нэша. Что позволяет каждому агенту максимизировать собственную прибыль, предполагая полное (совершенное) знание среди агентов. Анализируются также процессы, когда агент выбирает свой наилучший ответ. Последние могут не давать сходящиеся траектории. Подробно обсуждается случай дуополии в сравнении с современными результатами. Приведены необходимые математические леммы, утверждения и их доказательства.
Применение биоинспирированных моделей и методов является одним из подходов к решению задач групповой робототехники. Рассматривается одна из таких задач – моделирование фуражировки – и ее решение путем создания аналогов социальных структур муравьев и моделей кормового поведения. Показаны существенные для данной задачи характеристики семей муравьев – численность особей в социуме и его структура, скорость движения рабочих, дистанция взаимодействия индивидов и площадь территории. Кроме того, оценен имеющийся экспериментальный базис – группа роботов и полигон, – использующийся в качестве аппаратной платформы для экспериментов. Рассмотрено несколько моделей кормового поведения – без дифференциации функций фуражиров и с разделением последних на активных и пассивных. Активные фуражиры самостоятельно ищут источники ресурсов, а затем вовлекают в процесс добычи пассивных фуражиров; пассивные, пока не вовлечены в добычу, находятся на базе.
Поведение агентов описано набором конечных автоматов: базовые автоматы реализуют базовые поведенческие функции, мета-автомат описывает поведение на основе базовых автоматов. На экспериментальном базисе были отработаны базовые движения, заданные в автоматной логике. Комплексное тестирование моделей проводилось в среде моделирования Kvorum, где был создан аналог реального полигона. Моделирование представляло собой серию экспериментов для каждой модели, в которой агенты должны были собирать ресурсы. Серии отличались численностью агентов. Для оценки качества моделей использовалось отношение полученной энергии к среднему времени ее добычи. Эксперименты показали, что модель с дифференциацией функций работает эффективнее.
В настоящей работе предложена формальная модель индивидуального и группового поведения на основе применения p-адической системы координат, позволяющая осуществлять описание и прогнозирование поведенческих реакций персонала критически важных объектов в условиях внешних деструктивных информационных воздействий.
Отмечается роль памяти в моделировании упреждающего поведения. Приводятся наиболее изученные возможности памяти человека и особенности протекания когнитивных и рефлекторных процессов в ней. Формулируются требования к памяти киберсистемы, способной в ходе антиципации синтезировать сценарии упреждающего поведения в конфликте.
Предложен обзор возможных подходов к построению моделей социально-значимого поведения по сверхмалой неполной совокупности наблюдений и оценке параметров таких моделей. Рассмотрены такие методы как агентное моделирование, статистический подход, включая методы анализа малой выборки, методология временных рядов и их приложения к решению указанной задачи. Выявлены преимущества использования моделей в рамках теории вероятностных графических моделей.
Предложен подход к решению задачи оценки интенсивности рискованного поведения индивида по данным, которые являются системами ответов респондентов на вопросы, касающиеся их поведения. Оценка строится методом максимального правдоподобия, причём функция правдоподобия характеризует правдоподобие реализации конкретной системы ответов. Построены функции правдоподобия для ситуации, когда исследователь имеет данные о нескольких последних последовательных эпизодах поведения и ситуации, когда имеются данные об одном последнем эпизоде поведения и рекордных интервалах между последовательными эпизодами процесса за заданный промежуток времени.
Представлен подход, позволяющий формализовать задачу оценки интенсивности социально-значимого поведения в терминах вероятностных графических моделей. Сведение этой задачи к разработке особой вероятностной графической модели класса байесовских сетей доверия позволяет воспользоваться уже существующим мощным алгоритмическим аппаратом теории байесовских сетей доверия и свободно распространяемым программным инструментарием для проведения вычислительных экспериментов и для использования построенной модели в практических целях. Описана простейшая модель, основанная на данных об интервалах между эпизодами поведения, предложены варианты ее дальнейшего развития.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям о его последних эпизодах, предшествующих интервью. Предложены методы обработки неопределенности исходных данных, основанные на смешанном вероятностно-нечетком подходе. Получены аналитические, включая их асимптотические, приближения и численные оценки интенсивности поведения. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные процедуры обработки.
Рассматривается подход к оцениванию интенсивности и производных параметров поведения респондентов по сведениям о последнем эпизоде их поведения. В качестве модели поведения предложен гамма-пуассоновский процесс, описаны его характеристики, а также различные варианты его параметризации. Разработан метод, позволяющий обработать систематическую ошибку, возникающую из-за неявного предположения, что момент интервью является эпизодом поведения. В работе также предложены способы обработки исходных данных, характеризующихся гранулярностью.
В статье представлены предварительные результаты исследования адаптивного потенциала людей, живущих с ВИЧ. Полученный статистический материал формирует основу для разработки моделей рискованного поведения ВИЧ-инфицированных, представляющего опасность с точки зрения вероятности распространенности ВИЧ-инфекции. Эти модели, в частности, предназначаются для разработки методов косвенной оценки риска передачи ВИЧ-инфекции. Установленные связи рискованного поведения ВИЧ- инфицированных с рядом показателей их адаптивных стилей позволят рационально планировать и устанавливать цели поведенческих интервенций, направленных на помощь ВИЧ- инфицированным приспособиться к сложившейся жизненной ситуации.
Предложен обзор средств представления и обработки неопределенности, которые могут оказаться полезными для решения задачи оценки интенсивности и производных характеристик поведения респондентов по их самоотчетам об эпизодах поведения. Рассмотрен вероятностный подход, байесовский подход, теория Демпстера–Шефера, теория нечетких множеств и их приложения к решению указанной задачи.
Модели поведения пользователей -- одно из основных направлений исследований в области улучшения интернет-поиска; это обычно вероятностные модели, обучающиеся из данных о пользовательских действиях (click logs). Мы представляем обзор современных моделей поведения пользователей, а также рассказываем о том, как модели поведения комбинируются с другими признаками в функции ранжирования
Модели поведения пользователей -- одно из основных направлений исследований в области улучшения интернет-поиска; такие модели обычно основаны на графических вероятностных моделях и обучаются из логов пользовательских действий (click logs). В работе вводится новая модель поведения пользователей -- SCM (session click model, клик-модель сессии). Мы показываем, что новая модель проще для вывода, но в практических приложениях даёт результаты лучше, чем существующие модели.
В статье описан один из возможных подходов к развитию модели, предложенной ранее для обработки сведений о последних эпизодах рискованного поведения. Построены модели, позволяющие определить взаимосвязи между параметрами, определяющими интенсивность поведения, и некоторыми демографическими и психологическими характеристиками респондента. Рассмотрен ряд критериев качества для таких моделей. Кроме того, описан один из методов обработки неопределенности, возникающей при исследовании ответов вида «сегодня» на вопрос о времени последнего эпизода.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям об их последних эпизодах. Предпринята попытка избежать неявного предположения о том, что следующий эпизод происходит в момент интервью (или в ближайшее время после него), поскольку такое утверждение зачастую не соответствует действительности. В работе подробно описаны недостатки такого подхода, а также предложены способы моделирования и обработки неопределенности, связанной с корректным учетом момента интервью и прогнозом следующего эпизода. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные модели обработки.
Рассматривается развитие процедур оценивания интенсивности поведения по данным о минимальном, максимальном и обычном интервале между эпизодами указанного поведения. Математической моделью поведения выступает пуассоновский процесс; наблюдения представляют собой ответы респондентов на естественном языке об указанных интервалах. Описанный в статье подход учитывает гранулярность исходных данных и основывается на использовании аппарата порядковых статистик и применении метода рандомизации. Рассмотрены примеры применения полученных оценок для анализа не только рискованного, но и ругих видов социально-значимого поведения.
Статья отражает результаты очередного этапа исследований, посвященных подходам к оценке интенсивности рискованного поведения. Статья содержит описание способов формирования указанной оценки интенсивности на основе максимального и минимального интервала, а также интервала-медианы между эпизодами поведения. Решение рассматриваемой задачи основывается на формировании и анализе формул для функции распределения (и совместного распределения) соответствующих порядковых статистики, плотности распределения, а также на выборе значений его параметров. Предложены подходы к анализу качества полученных оценок.
26 - 18 из 18 результатов