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
85 KB...
22 09 2026 0:51:38
Статья в формате PDF
136 KB...
21 09 2026 0:42:35
Статья в формате PDF
384 KB...
20 09 2026 20:34:28
Статья в формате PDF
110 KB...
19 09 2026 8:13:38
Статья в формате PDF
209 KB...
18 09 2026 13:19:22
Статья в формате PDF
120 KB...
17 09 2026 19:49:27
Статья в формате PDF
308 KB...
16 09 2026 1:32:54
Статья в формате PDF
121 KB...
15 09 2026 9:40:35
Статья в формате PDF
284 KB...
14 09 2026 10:37:21
Самоорганизация мерзлотных геохимических ландшафтов определяется явлением криобиогенеза и эффектами, которые он вызывает. Криобиогенез - это единство и взаимосвязь биогенных и криогенных процессов, формирующих мерзлотную экосистему, в которой геохимические процессы и миграция химических процессов тесно взаимосвязаны и взаимообусловлены энергией, веществом и информацией живого вещества и криогенеза. Главным условием возникновения и развития мерзлотных ландшафтов является непрерывный периодический (зима-лето) круговорот вещества во времени - криогенный и биогенный, проявляющийся в единстве, взаимодействии и соответствии друг с другом. Периодичность и взаимодействие этих главных противоположных процессов обеспечивают целостность и устойчивость системы. Периодичность явлений (зима-лето, оледенение - межледниковье) - важный признак мерзлотных ландшафтов. Этот признак обобщающий критерий и мера самоорганизации системы. В мерзлотном ландшафте биологический круговорот выполняет основную организующую роль. Он связывает воедино биогенный и криогенный циклы миграции - потоки вещества и энергии биогенеза и криогенеза, создают новую информационную систему, отличную от исходных составляющих. Криогенез и самоорганизация наиболее ярко проявляются в экосистемах на рудных провинциях, геохимически специализированных породах, нефтегазоносных и угленосных породах. Высокая самоорганизация мерзлотных ландшафтов (экосистем) Северной Азии с высокой биопродуктивностью и биоразнообразием с обилием животных (звери и рыбы) были главным фактором этногенеза.
...
13 09 2026 18:46:43
Статья в формате PDF
125 KB...
12 09 2026 23:50:25
Статья в формате PDF
106 KB...
11 09 2026 13:10:20
Статья в формате PDF
113 KB...
10 09 2026 12:42:58
Статья в формате PDF
113 KB...
09 09 2026 17:53:22
На основе построения тренд-сезонных моделей исследуется динамика цен на первичном и вторичном рынках жилья Ивановской области в период 2000-2007 гг. В статье освещаются основные этапы построения моделей, приводятся количественные оценки их параметров. Особое внимание уделяется присутствию S – образной кривой роста в динамике цен на жилье. В результате использования методики с учетом индексов сезонности получены средние прогнозные значения цен на жилье Ивановской области.
...
08 09 2026 18:16:42
Статья в формате PDF
89 KB...
05 09 2026 15:21:32
Статья в формате PDF
106 KB...
04 09 2026 11:48:48
Статья в формате PDF
150 KB...
03 09 2026 8:29:19
Статья в формате PDF
136 KB...
02 09 2026 21:35:24
Статья в формате PDF
87 KB...
01 09 2026 3:47:56
Статья в формате PDF
118 KB...
30 08 2026 3:49:43
Статья в формате PDF
263 KB...
29 08 2026 14:13:41
Статья в формате PDF
145 KB...
28 08 2026 11:10:31
Статья в формате PDF
104 KB...
27 08 2026 17:50:25
Проведено ретроспективное изучение историй болезней 71 пациента, оперированных по поводу закрытой травмы селезенки.Из общего количества оперированных пациентов спленэктомия была выполнена 25 пациентам, 26 – спленэктомия была дополнена аутолиентрaнcплантаций путем пересадки кусочков селезенки размером 1,5 см3 в ткань большого сальника, а 20 больным были выполнены органосохраняющие операции с использованием лазерной техники. Изучение исследуемых показателей проводили в момент поступления больных, на первые, третьи, пятые, седьмые и десятые послеоперационные сутки. Группу сравнения составили 46 относительно здоровых добровольцев того же возраста и пола. Лейкоцитарный индекс интоксикации рассчитывали по формуле предложенной В.К. Островским и Ю.М. Свитич. Кроме того определялись лейкоцитарный индекс интоксикации по индексу Я.Я. Кальф-Калифа, а так же индекс резистентности организма и индекс сдвига лейкоцитов крови. В результате проведенного исследования установлено, чтоизменения индексов хаpaктеризующих резистентность организма, у пациентов оперированных на поврежденной селезенке, в ближайшем послеоперационном периоде зависят не от хаpaктера выполненной операции, а от послеоперационных суток. В тоже время в отдаленном послеоперационном природе прослеживается взаимосвязь между хаpaктером выполненной операции и изменениями индексов хаpaктеризующих резистентность организма.
...
26 08 2026 0:28:15
Статья в формате PDF
132 KB...
24 08 2026 19:51:37
Статья в формате PDF
116 KB...
23 08 2026 4:14:48
Статья в формате PDF
127 KB...
22 08 2026 19:50:10
Статья в формате PDF
254 KB...
19 08 2026 1:31:55
Статья в формате PDF
133 KB...
18 08 2026 16:56:31
Статья в формате PDF
117 KB...
17 08 2026 1:27:54
Статья в формате PDF
264 KB...
16 08 2026 15:11:36
Статья в формате PDF
100 KB...
15 08 2026 0:33:26
Статья в формате PDF
113 KB...
14 08 2026 16:55:10
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 ::
