基于社会网络的少数者博弈决策模型研究

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1、基于社会网络的少数者博弈决策模型研究摘要复杂决策系统是复杂系统研究中的重要分支，其核心问题是解决由大量自主行动、分布式、有限理性的个体如何通过局部的相互作用形成系统整体行为的涌现？如何利用这种复杂的涌现机制，对诸如经济系统、宏观市场、社会群体等复杂系统进行控制与决策？本文通过建立基于网络演化的少数者博弈模型为这种复杂系统提供了一种新的建模方法和决策工具。本文在研究决策系统和复杂适应系统理论基础上，分析了由众多个体组成的竞争系统的特点，提出了一种复杂决策系统通用的模型框架，并分析了它应具备的特征，建立了一个通用的复杂决策系统建模策略，以此为基础可以方便的

2、开发复杂决策系统的计算机模型。这一部分工作的目的，是力图使复杂决策系统的建立有一个清晰的逻辑框架和开发流程。也为后文的研究理清了思路，做好了铺垫。社会经济系统中，由于资源稀缺，大量存在着个体争当少数者的现象，本文将金融物理领域研究股票市场经纪人演化博弈的模型——少数者博弈模型（MinorityGame，简称MG模型）作为本文研究的具体实例，将其结构用前文建立的复杂决策模型的框架进行描述，建立了MG模型I面向对象的实现，通过仿真分析了其性质。由于该模型描述的对象有很强的现实背景，因此适合将其作为描述复杂决策系统的一种简单有效的模型。由于少数者博弈模型假设

3、经纪人独立进行决策，缺少局部信息交换和相互学习的能力，对于现实决策问题的模拟存在一定偏差。本文将小世界网络作为描述经纪人之间联系的工具，建立了基于社会网络下的少数者博弈决策模型。文章详细描述了新模型的建模方法和运行流程，建立起面向对象的决策过程仿真实验平台。通过实验仿真，发现了模型在决策效率，经纪人群落演化等方面反映出的一些独特的现象，能很好的解释现实市场中的竞争机制和市场结构的形成。随后本文使用该模型对现实股票交易中的决策问题进行了实证研究，通过选取若干支股票交易的历史数据作为决策依据，考察了该决策模型的实际决策效果。通过理论分析，仿真研究和实证研究

4、，文章得到如下结论：(1)使用多主体建模的方法可以有效的建立具有适应性的决策模型；(2)经纪人之间的信息交换会加强优秀经纪人的优势；(3)经纪人由于竞争和信息交换，会提高系统整体的智能水平和效率，但会造成资源分配和社会结构的严重不平衡；(4)该决策模型可以适应不同的市场环境，使得经纪人把握住真实股票市场的某些变化规律，对股票走势在一定程度上进行预测。关键词：复杂适应系统，少数者博弈，社会网络，演化，复杂决策系统IIResearchonMinorityGameDecisionModelBasedonSocialNetworkABSTRACTComplex

5、DecisionSystemisanimportantbranchofComplexSystem.Themainquestioninthisfieldishowthesystemledtoemergencebythelocalizedinteractionamonglargeindependent,distributedandboundedrationalindividualsandhowtocontrolthecomplexsystemssuchaseconomysystem,transactionmarketandsocialcolonybyusi

6、ngsuchemergencemechanism.Thisthesisintroducesakindofminoritygamedecisionmodelbasedonsocialnetworkasausefulsimulationanddecisiontool.AkindofComplexDecisionSystem(CDS)structureisestablishedbasedonthestudyandanalysisofdecisionprocessandComplexAdaptiveSystemtheory.Thiswouldhelpdevel

7、opingtheCDSsimulationplatformandestablishingafoundationforthestudyofMGmodel.Ineconomysystem,individualsalwaysliketobeminoritybecauseofthelimitationofresource.TheMinorityGameModelinFinancialPhysicsisIIIestablishedtosimulatethisscenario.Sincelotsofphenomenainrealitycouldbeabstract

8、edasaMinorityGame,ourresearchadoptMGmodelasasim