경제학의 유전 알고리즘
Genetic algorithms in economics유전 알고리즘은 1986년 존 H. 밀러의 선구적인 연구 이후 경제학에 점점 더 많이 적용되어 왔다.거미줄 모델, 겹치는 세대 모델, 게임 이론, 일정 최적화, 자산 가격 책정 등 다양한 모델을 특성화하는 데 사용되어 왔다.구체적으로는 모델을 맞추는 수단이라기 보다는 학습을 나타내는 모델로 사용되어 왔다.
거미줄 모델의 유전 알고리즘
거미줄 모델은 t 기간 동안의 상품에 대한 단순한 공급과 수요 모델이다.기업(대리점)은 주어진 기간에 생산량을 결정하지만, 그 산출물은 다음 기간까지 생산되지 않는다.따라서, 기업들은 미래 가격이 얼마가 될지 예측하기 위해 일종의 방법을 사용해야 할 것이다.GA는 회사들에게 일종의 학습행위로 사용된다.처음에 그들의 양적 생산 결정은 무작위적이지만, 각 기간마다 조금 더 많은 것을 배운다.그 결과 요원들은 안정적이고 불안정한 사례에 대한 합리적 기대(RATEX) 평형 영역 내에 수렴하게 된다.선거 운영자를 사용하면 GA는 RATEX 평형까지 정확히 수렴한다.
이러한 요원들이 투입할 수 있는 학습 방법은 사회학습과 개인학습의 두 종류가 있다.사회 학습에서, 각 회사는 그것의 양적 생산 결정으로 사용되는 단일 끈을 부여 받는다.그런 다음 이 끈을 다른 회사의 끈과 비교한다.개인 학습의 경우, 대리인에게 끈이 주어진다.그런 다음 이러한 문자열을 에이전트의 모집단 풀 내의 다른 문자열과 비교한다.이것은 기업 내에서 상호 경쟁적인 아이디어라고 생각될 수 있는 반면, 사회적 사례에서는 더 성공적인 기업들로부터의 확고한 학습으로 생각될 수 있다.사회적 사례와 동일한 비용 기능을 가진 개별 학습 사례에서 이것이 동질적 해결책이라는 것은 모든 대리점의 생산 결정이 동일하다는 점에 유의한다.그러나 비용 기능이 동일하지 않으면, 이것은 기업이 서로 다른 수량을 생산하는 이기종 솔루션으로 귀결될 것이다(그들은 여전히 지역적으로 균일하며, 기업 자체의 풀 내에 있는 모든 문자열은 동일하다는 점에 유의한다).
모든 대리점이 수량 생산 결정을 한 후, 수량을 집계하여 수요 함수에 꽂아 가격을 받는다.그러면 각 회사의 이익이 계산된다.그리고 나서 피트니스 가치는 이익의 함수로 계산된다.자식 풀이 생성된 후 가상의 피트니스 값이 계산된다.이러한 가설적 가치는 종종 이전 가격 수준을 취하는 것에 의해서 가격 수준의 어떤 종류의 추정에 기초한다.
참고 항목
참조
- J H 밀러, '적응적 경제 행동의 유전자 모델' 미시간 대학 연구 논문, 1986.
- J 아리포비치, '경제 환경에서의 유전 알고리즘에 의한 학습' 1991년 시카고 대학 박사 논문
- J 아리포비치, '유전자 알고리즘 학습과 코브웹 모델', 경제 역학 및 제어 저널, 제18권, 제1호, (1994년 1월), 3–28.
- R Hoffmann, '반복된 죄수의 딜레마에서 상호작용과 학습의 독립적 위치', 이론과 결정, 제47권, 페이지 57–72, 1999.
- R 호프만, '협력의 생태학', 이론과 결정, 50권, 이슈 2. 페이지 101–118, 2001.
