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1、行为概率的数学模型孙绍荣,焦,刘春霞(上海理工大学管理学院,上海200093)摘要:为了研究人们在某种行为回报的普遍预期下选择该行为的概率,建立了行为概率的数学模型.该模型的输入是有关行为的期望回报,输出是相应行为的概率.在群体的情况下,行为概率可以看作是群体中相应行为者的比例.该模型用历史数据统计回归其参数,模型的结果能够反映人们在选择行为时的理性规则与认知偏差的相互影响,可为政策制定和制度设计时预测其效果提供参考.关键词:行为;行为概率;数学模型中图分类号:C931文献标志码:ATheMathematicalModelofBehaviorProbabilitySU
2、NShao2rong,JIAOYue,LIUChun2xia(BusinessSchool,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China)Abstract:Inordertorevealpeople’sselectingprobabilitiesofcertainactionsunderthegeneralexpectationofreturn,themathematicmodelofbehaviorprobabilityisputforward.Theinputsofthemodel
3、areexpectedreturns;theoutputsofthemodelarebehaviorprobabilities.Inthecaseofcolonies,thebehaviorprobabilitycanberegardedastheproportionofthedoersofthebehaviors.Theparametersinthemodelcanbecalculatedoutfromdatainhistory.Thelogosrulesandthewarpsincognizingcanbealsoreflectedintheparameters.
4、Themodelwillbehelpfulinpolicymakingandinstitutiondesigning,whichismeaningfulinbothofpracticeandtheory.Keywords:behavior;behaviorprobability;mathematicalmodel1引言无论是组织管理还是社会管理,常常需要用一定的制度或者政策来规范人们的行为.而某种制度或者某种政策出台前,管理者常常需要事先估计其可能的效果,即对人们行为的影响程度的大小,由此来对制度或政策进行成本效益分析,以决定这些制度或者政策是否需要出台.这就需要建立
5、行为概率的数学模型,这种模型描述的是在人们对某种行为的回报的普遍预期下,人们选择该行为的概率是多少,在群体中,也就是选择该行为的比例有多少.目前的模拟和描述行为的数学方法主要有:元胞自动机(cellularautomata,CA)方法1,主要模拟个体之间的相互影响2～4;智能主体(Agent)技术,把群体中的大量个体看作是众多决策主体,主要模拟决策过程中各个Agent之间的相互影响,最后输出的是一个群体的决策结果5;随机激励学习(reinforcementlearning,RL)方法,模拟个体决策的学习过程;遗传算法,模拟个体特征的演化与变异过程;定性模拟算法(QSI
6、M算法),模拟按不同特征的个体组成的小组等等6.这些方法的共同特征,是构造出一个人造的并假设遵守一定规则的“虚拟人”,每个人都有一些离散的简单化的不同“状态”,并且“虚拟人”相互之间存在着一定的影响规则,把群体看作是由这样的“虚拟人”构成的,然后给出一定的初始条件,计算该群体最终演化的结果.其中,定性模拟算法(QSIM算法)是把群体中的个体分成n个组,假设每个组有不同的特征7,实质上这些“组”还是一种个体,在这一点上与其它的行为模拟算法并无本质的区别.收稿日期:2006209221资助项目:国家自然科学基金(70471066,70271005);上海市基础研究重点项目
7、(03JC14054);上海市重点学科项目实际上,在人所组成的群体中,个体种类相当复杂多样,在群体中个体比较多的情况下,个体的种类过渡可以看作是连续的,很难通过简单地划分几个类型就能准确地描述.此外,个体的状态也是相当复杂的和连续的,并不是几个简单的状态就能代表的.就拿对人们的行为决策的过程的模拟来说,一般的行为模拟方法都把人看作是完全理性的,即对利益的判断是“无偏的”,但实际中的人的行为决策过程非理性成份相当多,仅仅就非理性的认知偏差来说,就有许多种情况,从而导致人们的行为决策常常偏离理性最优.所以,这些基于离散的、有限类型和有限状态的个体基础上的
