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
126 KB...
03 05 2026 13:41:37
Статья в формате PDF
174 KB...
02 05 2026 16:59:20
Статья в формате PDF
230 KB...
01 05 2026 11:28:26
Статья в формате PDF
128 KB...
30 04 2026 8:10:50
Статья в формате PDF
104 KB...
29 04 2026 15:34:34
Статья в формате PDF
151 KB...
28 04 2026 19:41:37
Статья в формате PDF
108 KB...
27 04 2026 22:21:13
Статья в формате PDF
130 KB...
26 04 2026 6:37:42
Статья в формате PDF
114 KB...
24 04 2026 5:25:18
Статья в формате PDF
737 KB...
23 04 2026 9:31:37
В настоящей работе представлены результаты физиолого-гигиенической оценки бронежилетов для наружного ношения, отличающихся конструкцией и видом используемых для изготовления чехлов материалов.
Проведены три серии испытаний бронежилетов в условиях микроклиматической камеры в лаборатории специальной одежды Ивановского НИИ охраны труда и реальных условиях эксплуатации в Отделе специального назначения УИН Минюста России по Ивановской области. Сравнительная оценка физиолого-гигиенических хаpaктеристик бронежилетов в первой серии испытаний показала, что по показателям теплового состояния и сердечно-сосудистой системы бронежилет модели 1, чехол которого изготовлен из нового материала с дискретным полимерным покрытием, отличается в лучшую сторону. Исследовали во второй серии испытаний эту модель бронежилета, но с введением в структуру дополнительного амортизационного слоя. Результаты испытаний показали, что сдвиги функционального состояния носчиков наименее выражены при использовании бронежилета с амортизационным слоем. При проведении третьей серии испытаний на пересечённой местности наибольшее число носчиков отметили бронежилет модели 1 с амортизационным слоем как оптимальный.
...
22 04 2026 14:25:48
Статья в формате PDF
148 KB...
21 04 2026 5:48:50
Статья в формате PDF
116 KB...
20 04 2026 4:34:27
Статья в формате PDF
100 KB...
19 04 2026 18:36:55
Статья в формате PDF
199 KB...
18 04 2026 0:38:28
Статья в формате PDF
122 KB...
17 04 2026 12:22:44
Статья в формате PDF
105 KB...
16 04 2026 13:43:59
Статья в формате PDF
120 KB...
15 04 2026 8:31:25
Статья в формате PDF
101 KB...
14 04 2026 4:23:38
Статья в формате PDF
112 KB...
13 04 2026 12:15:26
Статья в формате PDF
242 KB...
12 04 2026 9:46:29
Статья в формате PDF
103 KB...
11 04 2026 17:50:50
Статья в формате PDF
235 KB...
10 04 2026 3:44:56
Статья в формате PDF
134 KB...
09 04 2026 22:47:10
Статья в формате PDF
106 KB...
08 04 2026 4:55:59
Статья в формате PDF
112 KB...
07 04 2026 23:52:20
В работе представлены данные по усовершенствованию методов коррекции нарушений гемостаза у больных с гнойными синуситами при черепно-мозговой травме. Показано, что метод внутрипазушной гепаринотерапии, как компонент комплексного лечения пациентов с гнойными синуситами в остром периоде церебро-фациальной травмы, позволяет эффективно коррегировать гиперкоагуляционные нарушения гемостаза и осуществлять профилактику связанного с этим нарушения синдрома ДВС. ...
06 04 2026 8:50:14
Статья в формате PDF
112 KB...
05 04 2026 13:47:40
Статья в формате PDF
100 KB...
04 04 2026 1:45:24
Статья в формате PDF
132 KB...
03 04 2026 21:14:16
Статья в формате PDF
106 KB...
02 04 2026 15:58:10
Статья в формате PDF
220 KB...
01 04 2026 10:31:22
Статья в формате PDF
237 KB...
31 03 2026 16:43:19
Статья в формате PDF
275 KB...
30 03 2026 19:10:15
Статья в формате PDF
114 KB...
29 03 2026 17:23:12
Статья в формате PDF
260 KB...
28 03 2026 15:52:47
Статья в формате PDF
299 KB...
27 03 2026 17:30:15
26 03 2026 10:33:19
Статья в формате PDF
295 KB...
25 03 2026 3:34:48
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 ::