ОБ ОДНОЙ МОДЕЛИ РАВНОВЕСИЯ

В последнее время для анализа экономических систем используются методы биоэкономики. Биоэкономика - наука, объединяющая в себе методы эволюционной биологии, биологической антропологии и генетики.
В нашей работе для моделирования поведения совокупности адаптивных экономических агентов в паутинообразной модели использовался метод генетических алгоритмов [1]. Генетический алгоритм - стохастический метод глобального поиска, который реализует концепцию биологической эволюции. Генетические алгоритмы работают с популяцией возможных решений, применяя принцип «выживания наиболее приспособленных» для создания решений наиболее приближенных к цели. В каждом поколении создается новый набор индивидуумов при помощи их выбора и скрещивания путем применения операторов, заимствованных из генетики.
Паутинообразная модель описывает временное рыночное равновесие цен на отдельном рынке.
Пусть на конкурентном рынке существует n фирм, производящих одинаковый товар. Поведение каждой фирмы кодируется бинарной строкой длиной l. Эта строка кодирует действительное число, обозначающее количество продукции, которое решила произвести фирма i в цикле t.
Обозначим количество товаров, производимых фирмой i в цикле t через yi,t. Лица, принимающие в фирме решения, не знают цены следующего цикла в том момент, когда они определяют выпуск фирмы. Но им необходимо иметь ожидаемую цену . Исходя из этого ожидания, фирма i выбирает уровень выпуска, который принесет ей ожидаемой доход настолько большим, насколько это возможно. Оптимальное количество продукции для фирмы i задается через . Цена, определяющая рынок в цикле t, обозначается через pt и определяется с помощью обратной функции спроса. При рыночном равновесии ожидаемая цена должна в последствии совпадать с ценой равновесия, то есть для всех i, и все фирмы предпринимают одинаковые оптимальные действия для всех i и для некоторых .
Начальное состояние популяции задается случайным образом. Переход из цикла t в t+1 цикл осуществляется путем применения операторов генетического алгоритма [2]. Сначала необходимо представить стратегию каждой фирмы бинарной строкой. В работе количество выпускаемой продукции для k-ой фирмы определялось соотношением: , где , - значение i-го бита в строке k. Затем задавалась фитнес-функция, реализующая принцип выживания сильнейшего. В качестве фитнес-функции бралась функция дохода:
,
где означает цену, при условии, что вся популяция находится в состоянии .
Далее при помощи оператора пропорционального отбора выбирались фирмы, чьи значения функции приспособленности были большими. Тогда стратегии, дававшие среднюю прибыль, будут в дальнейшем в среднем использованы большим количеством агентов. Выбранные строки на следующем этапе разбиваются напополам, и к каждой паре с заданной вероятностью применяется оператор одноточечного кроссовера. После применения кроссовера каждый бит в каждой строке меняется на противоположный с заданной мутационной вероятностью.
Для моделирования была написана программа в пакете MATLAB при помощи инструментальной панели GA Toolbox. В данной инструментальной панели используются матричные функции пакета MATLAB для создания набора универсальных инструментов, обеспечивающих применение широкого диапазона методов генетических алгоритмов.
В результате проведения ряда экспериментов было обнаружено, что при любом задании параметров паутинообразной модели наблюдается резкое приближение к равновесному уровню. То есть фирмы способны были изменять свои решения таким образом, что количество выпускаемой ими продукции оставалось оптимальным, после довольно короткого периода эволюции.
В классической паутинообразной модели [3] возможна ситуация, когда на рынке не существует равновесия. Это происходит тогда, когда абсолютный наклон линии спроса превышает наклон линии предложения. Вместе с тем, эволюционное моделирование паутинообразной модели, проведенное в пакете MATLAB, демонстрирует, что процесс эволюции всегда сходится к некоторому равновесному состоянию вне зависимости от абсолютных наклонов линий спроса и предложения. Можно показать, что теорема шим (Schema theorem) объясняет данный феномен.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- J. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press: Ann Arbor, USA, 1975.
- Herbert Dawid, Michael Kopel. On economic applications of the genetic algorithm: a model of the cobweb type. // Journal of Evolutionary Economics (1998), 8: 297-315.
- Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. Электронный учебник.
Статья в формате PDF
111 KB...
13 06 2026 5:19:51
Статья в формате PDF
103 KB...
12 06 2026 12:33:55
Статья в формате PDF
113 KB...
10 06 2026 13:24:20
Статья в формате PDF
216 KB...
09 06 2026 18:20:34
Статья в формате PDF
291 KB...
05 06 2026 19:31:26
Статья в формате PDF
155 KB...
04 06 2026 5:48:38
Статья в формате PDF
117 KB...
03 06 2026 3:34:31
При моделировании микроускорений возникает вопрос о функции распределения этой величины. В работе исследуется статистическая функция распределения микроускорений внутри космического аппарата, имеющего большие упругие элементы, после выключения управляющих paкетных двигателей.
...
02 06 2026 8:30:56
Статья в формате PDF
155 KB...
01 06 2026 5:37:20
Статья в формате PDF
104 KB...
31 05 2026 20:36:57
Статья в формате PDF 112 KB...
30 05 2026 19:12:12
Статья в формате PDF
253 KB...
29 05 2026 17:29:13
Статья в формате PDF
120 KB...
28 05 2026 2:26:16
Выбрать оптимальный метод введения больных в период реабилитации после черепно-мозговой травмы. Материалы и методы: За 2011 год в Новокуйбышевской центральной городской больницы пролечено 960 пострадавших с черепно-мозговой травмой, из них 780 пострадавших с сотрясением головного мозга. Все пациенты с сотрясением головного мозга, первых семь дней находились на стационарном лечении в условиях травматологического отделения. Под наблюдением врачей нейрохирурга, травматолога, невролога и окулиста, проводилась дегидратационная и симптоматическая терапия. После первой недели стационарного лечения данных пациентов разделили на три равных группы по 260 человек и в дальнейшем их вели по- разному. Результаты: Удовлетворительные результаты лечения получены в первой группе у 252 пациентов (97%), у второй группы 243 пациентов(93%), а в третьей 156 пациентов (60%). Один день дневного стационара в травматологическом отделение в Новокуйбышевской центральной городской больницы НЦГБ стоит 360 рублей, а один день дневного стационара, стоит 190 рублей. Таким образом стоимость лечения пациентов первой группы = (7 + 7)·360 = 5040 рублей, стоимость лечения пациентов второй группы = 7·360 + 7·190 = 2520 + 1330 = 3850 рублей, стоимость лечения пациентов третьей группы = 7·360 = 2520 рублей. Из данных расчетов видно, что пациенты третьей группы, требует меньше расходов, но к сожалению, у них намного хуже результаты лечения. Результаты лечения пациентов первой и второй группы пpaктически одинаковы, а стоимость пациентов второй группы намного меньше.
...
27 05 2026 9:15:57
Статья в формате PDF
114 KB...
26 05 2026 19:56:24
Статья в формате PDF
151 KB...
25 05 2026 11:31:17
Статья в формате PDF
105 KB...
24 05 2026 19:42:31
Статья в формате PDF
224 KB...
23 05 2026 22:41:39
Статья в формате PDF
113 KB...
22 05 2026 14:31:40
Статья в формате PDF
112 KB...
21 05 2026 11:35:43
Статья в формате PDF
107 KB...
20 05 2026 2:23:18
18 05 2026 11:31:27
Статья в формате PDF
188 KB...
17 05 2026 20:45:45
Статья в формате PDF
155 KB...
16 05 2026 14:21:34
Статья в формате PDF
100 KB...
15 05 2026 16:21:35
Статья в формате PDF
115 KB...
14 05 2026 3:21:47
Статья в формате PDF
103 KB...
12 05 2026 14:41:32
Статья в формате PDF
111 KB...
11 05 2026 2:35:51
Статья в формате PDF
102 KB...
10 05 2026 19:12:46
Статья в формате PDF
109 KB...
09 05 2026 3:18:40
Статья в формате PDF
106 KB...
08 05 2026 6:37:20
Статья в формате PDF
124 KB...
07 05 2026 11:17:53
06 05 2026 4:43:13
Статья в формате PDF
181 KB...
05 05 2026 13:39:40
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::