劣势条件下基于小世界网络的少数者博弈研究

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1、硕士学位论文劣势条件下基于小世界网络的少数者博弈研究作者姓名刘力波学科专业凝聚态物理指导教师全宏俊教授所在学院物理与光电学院论文提交日期2016年3月EvolutionaryMinorityGameonSmall-WorldNetworksintheDisadvantagedSituationADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuLiboSupervisor：Prof.QuanHongjunSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：O59学校代号：10561学

2、号：201220124341华南理工大学硕士学位论文劣势条件下基于小世界网络的少数者博弈研究作者姓名：刘力波指导教师姓名、职称：全宏俊教授申请学位级别：硕士学科专业名称：凝聚态物理研究方向：计算物理论文提交日期：2016年3月31日论文答辩日期：2016年3月21日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：杨湘波委员：傅秀军全宏俊侯志林朱瑞摘要在金融市场中，参与金融交易活动的经纪人除了要面临行业内的竞争压力之外，还需要随时接受来自整个市场冲击。本文中我们将模仿机制引入到劣势环境中的WS小世界网络中，模拟在系统风险冲击下的金融市场，研究了系统的资源利用率以及网络结构

3、中个体的策略变化情况。系统所处的劣势环境在一定范围内，经纪人之间可以通过互相学习和模仿，以提高策略的持有时间，减缓恶劣条件带来的冲击。然而当环境极其恶劣时，相互作用反而会降低系统效率，经纪人则采取较为谨慎的策略。并提出了基于策略周期性淘汰的演化少数者博弈模型，通过周期时步内的博弈表现，以胜率作为策略优劣的判断标准，淘汰掉胜率排名低于百分比pr的经纪人策略。通过仿真模拟发现，模型具有良好的资源优化配置效果，较低的淘汰率具有更佳的系统效率，并在一定范围内近似线性相关。研究还表明，随着策略淘汰率的提高，经纪人从自分离明显的极端决策行为逐渐转变为策略分布趋近均匀的多种决策选择行为。当系统处于WS小

4、世界网络中，发现个体之间的相互模仿机制有利于提高系统整体的均衡演化速率，加速优秀策略的信息传递，并且模型相比于自我为中心(self-around)的策略演化模型和策略随机(rand)演化模型，表现出更高的资源利用率。关键词：少数者博弈；劣势环境；小世界网络；周期性IAbstractInfinancialmarkets,agentsinvolvedinfinancialtransactionsinadditiontofacecompetitivepressureswithintheindustry,butalsohavetoaccepttheimpactfromtheentiremarket

5、.Theperformanceofevolutionaryminoritygamemodel(EMG)wasinvestigatedwhichintroducedimitationmechanismonWSsmall-worldnetworkinthedisadvantagedsituation,exploredtheresourceutilizationofthesystemandthestrategychangingofagentswhoamongthenetworkundertheimpactofthesystem'ssystemicrisk.Withinacertainrangeo

6、fexpressedenvironmentcausedbythesystem'ssystemicrisk,themodelwithimitationmechanismleadstoagoodoptimizingeffectofresourceallocation,agentscanlearnandimitatewithneighborswhileonthenetwork,improvethehold-timeofstrategiestorelievetheimpactofsuchbadconditions.However,whentheenvironmentisextremelybad,t

7、heinteractionwillreducetheefficiencyofthesystem,agentsaretakingamorecautiousstrategy.Anevolutionaryminoritygamemodelwithstrategyperiodicallychangingwasproposed,duringaperiodτstepsofthegame,acriterionissetbythesuc