基于智能体建模经济仿真探究综述

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1、基于智能体建模经济仿真探究综述摘要:经济仿真作为实验经济学的一种研究手段,目前广泛应用于经济、金融各领域的研究,对于经济系统演化、经济主体特征和政策模拟等领域的研究做出了突出贡献。本文首先简要回顾了经济仿真的发展历程,总结了经济仿真研究方法的特点;然后综述了国内外学术界对于经济仿真理论与应用研究的成果,总结了在Swarm仿真平台下进行经济仿真研究的框架;最后分析了目前制约经济仿真研究的主要因素和可行的解决手段。关键词:复杂适应性系统;基于智能体建模;经济仿真;Swarm中图分类号:TP391.9文献标识码:A文章编号:1001-828X(201

2、2)10-0-03一、引言自二十世纪五十年代博弈论学科基础和理论体系建立伊始,博弈论就被广泛应用于社会、经济领域,并逐渐成为研究社会、经济主体行为与利益关系的有力工具。在博弈理论发展的同时,另一项加速人类历史发展进程的技术诞生了,那就是计算机科学。随着计算机技术的快速发展,计算机的体积越来越小,运算速度越来越快,功能越来越强,在计算机环境模拟经济系统运行的可能性大大增加。约翰・霍兰于1994年提出了著名的复杂适应性系统理论(ComplexAdaptiveSystem,简称CAS),为人们研究经济系统提供了一种重要的思路与方法,该理论同时成为目前

3、经济系统仿真研究的理论基础。在具备了理论基础与技术基础之后,计算机环境下的虚拟经济系统仿真方法成为一种全新的研究手段。以霍兰提出的CAS理论为基础的,基于智能体建模的系统仿真方法成为博弈论研究的有力扩展,用以验证博弈理论的正确性,研究经济系统的演化过程,并推演新的结论。现在,经济仿真方法作为实验经济学的一种研究手段,广泛应用于经济、金融各领域的研究,对于经济系统演化、经济主体特征和政策模拟等领域的研究做出了突出贡献。二、国外经济仿真研究综述基于智能体建模的经济仿真方法是随着计算机技术的发展而产生的一种较为前沿的经济理论研究手段。由于国外计算机技

4、术、系统科学等基础理论发展较为成熟,因此对于经济仿真的应用研究成果非常丰富。美国的ASPEN模型可以说是经济仿真方法应用最早、成就最大的经济系统仿真模型oASPEN模型是美国Sandia国家实验室开发的基于微观经济主体的经济仿真模型,主体自学习与自适应特性的引入使得该模型对经济系统的模拟更加接近于真实情况。ASPEN模型作为一个政策模拟平台,对美国的财政、金融领域政策的制定提供了重要的参考。Strader>Lin和Shaw(1998)①对分散式装配供应链的订单执行情况进行了仿真研究,对经济仿真方法在供应链管理领域的应用进行了尝试。Bruun和L

5、una(1999)②利用开放性的Swarm仿真平台建立了一个用以模拟宏观经济系统运行的仿真模型,并通过该模型对经济的内生增长理论进行了仿真研究。Sapienza(2000)③建立了人工劳动力市场,模拟了不同类型的劳动力在市场中的流动,将经济仿真方法引入到了人力资源研究领域。Corazza(2000)④利用随机非线性动力学系统研究了垄断市场中供给方造假问题,对特定市场结构中的经济主体行为特征进行了研究。Tout和Stender(2001)⑤建立了一个具有适应性的经济仿真模型,研究指出了霍兰提出的遗传算法仿真模型的某些限制,及该模型与博弈论、控制论

6、和进化论之间关系的缺陷,探讨了仿真模型在不同研究领域的适用性问题。Luna和Perrone(2001)⑥在综合了一系列学者在Swarm仿真平台的研究成果基础上,系统地阐述了基于智能体的经济金融仿真模型在Swarm仿真平台上的应用,为Swarm仿真平台的推广和发展奠定了基础。FrancescoLuna和BenediktStefannson(2001)⑦编著了一部系统全面的在Swarm仿真平台上进行经济仿真研究的专著,该著作系统论述了基于智能体建模和面向对象设计在经济仿真中的运用,同时也较为详尽地在技术层面上探讨了Swarm仿真平台的应用,并综合了

7、各个领域的Swann仿真研究成果,成为日后经济仿真研究的重要参考。LeBaron(2002)⑧建立了人工股票市场,将基于智能体的建模运用到了股票市场投资者行为的研究领域,使经济仿真方法的应用逐渐从宏观系统演化层面深入到微观经济主体行为研究层面。Foster(2005)⑨对经济系统的复杂性进行了深层次的探讨,研究指出,对于经济现象的研究不能过于简单,要从系统的整体性和复杂性深入分析经济现象的实质和内在联系。Jeffrey(2006)⑩指出目前的经济仿真研究中的经济变量大都具有排外性,如果要引入某些非经济类变量,通常要以效用函数的方式,基于此种情形

8、,Jeffrey建立了一个用以引入非经济类变量的模型框架,扩展了经济仿真模型中对于非经济类要素变量的应用范围。三、国内经济仿真研究综述国内的经济仿真研

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