Тема: Эволюционная модель конкуренции операторов связи
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
Краткий обзор литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Глава 1. Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1. Основные понятия и определения . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2. Эволюционные динамики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Глава 2. Визуализация процесса принятия решений . . . . . . . . . . 13
2.1. Алгоритм построения графического изображения динамики
системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2. Результаты работы программы . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3. Интерфейс программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
Глава 3. Модель конкуренции операторов связи . . . . . . . . . . . . 19
3.1. Формализация задачи конкуренции сотовых операторов . . 19
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Приложение
📖 Введение
Анализ процесса принятий агентами решений о выборе компаний- продавцов должен учитывать совокупное изменение состояния потребительского рынка. Для описания таких процессов могут быть использованы модели и методы эволюционной теории игр.
Это относительно новый раздел в области динамической теории игр. Базовые понятия эволюционной теории игр сформировались на основе ис-следований процесса естественного отбора в биологических системах [10]. Данная теория изучает поведение больших групп населения (популяций), состоящих из стратегически взаимодействующих агентов, и оценивает их эффективность.
С развитием эволюционного подхода и расширением его для приме-нения к экономическим моделям, идеи распространения "успешных" стратегий поведения через наследование были преобразованы в модель подражания "успешным" стратегиям. Благодаря такому подходу в последние несколько лет эволюционная теория игр развивается особенно быстро. На-пример, ее инструменты применяют в задачах логистики и управления для исследования мультиагентных систем, то есть в тех областях, где традиционные представления об агентах и их рациональности не могут быть оправданы.
В предположениях эволюционной теории агенты популяции выбирают свои стратегии исходя из состояния окружающей среды. То есть, лучшая стратегия обеспечивает лучшую адаптацию. Одной из основных задач эволюционной тории игр является прогнозирование "выживаемости" стратегии. В исследованиях, касающихся процесса естественного отбора, "выживаемость" определенной стратегии предполагает реальную выживаемость группы особей, использующих (наследующих) определенное поведение, обусловленное их физическими особенностями. Однако, по мере развития теории была получена возможность экономической интерпретации данных моделей. Под популяцией однородных особей может пониматься большая группа агентов с определенными экономическими целями, а под множеством стратегий - набор экономических действий, выбор которых влияет на достижение указанных целей.
✅ Заключение
Поскольку существует возможность задания любых начальных условий, полученный продукт можно использовать как для графического представления решения различных задач, так и для получения общего представления о тестируемых эволюционных моделях.
Похожий результат был изложен в 2013 году в работе Hofbauer J., Franchetti F. "An Introduction to Dynamo: Diagrams for Evolutionary Game Dynamics" [9]. Однако, по причине частично скрытого исходного кода и авторской этики результаты этой работы могут быть использованы только для создания демонстрационных изображений и не могут быть расширены для решения некоторых задач.
Программный код, реализованный в результате данной работы, является хорошей базой для дальнейшей работы с эволюционными динамиками. Их дополнение в дальнейшем позволит получать более подробную информацию об интересующих нас аспектах процесса изменения состояния системы. Алгоритм построения пространства Аз, приведенный во второй главе, может быть использован для описания процессов, подчиняющихся любым эволюционным динамикам. Таким образом, был разработан программный продукт, решающий задачу визуализации решения эволюционных задач с широким спектром возможных расширений.



