Тема: Эволюционная модель конкуренции операторов связи

С развитием средств коммуникаций, в том числе интернета и мобильных сетей, люди стали быстро получать подробную информацию обо всех
предложениях на рынке товаров и услуг. Бурный рост в сфере интернет-торговли, в частности онлайн магазинов и курьерских служб, позволяет
людям осуществлять покупки в любых точках планеты. Значимость географического положения производства товара со временем уменьшается.
Все это приводит к увеличению ассортимента конкурирующих товаров и
услуг и, соответственно, росту конкуренции среди продавцов. В связи с
этим на рынке складывается ситуация, при которой даже незначительная
разница в цене или качестве продукта может сильно повлиять на спрос
в пользу конкурента. Поведение покупателей ставит перед продавцом вопрос: как регулировать цены на товары, учитывая конкуренцию, чтобы
избежать потери клиентов? Поэтому задача прогнозирования поведения
потребительских предпочтений является одной из наиболее актуальных.
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 исследований 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 применения 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-
3пример, 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.
Например, при моделировании поведения потребительского рынка
можно говорить о стратегии агента как о выборе агентом одной из конкурирующих компаний в качестве поставщика товаров или услуг. В этом
случае "выживаемость" стратегии подразумевает достаточное число клиентов, пользующихся услугами определенной компании продолжительное
время.
Аналогичный эволюционный подход может быть применен к задаче прогнозирования поведения абонентов сотовых компаний. Выбор такого подхода обусловлен тем, что множество абонентов представляет собой
большую группу лиц, в которой расходы каждого индивида зависят от поведения остальных. Долевое распределение абонентов по представленным
на рынке сотовым операторам формирует состояние среды.
Моделирование таких процессов имеет ряд особенностей. Во-первых,
изменения состояния системы описываются системой нелинейных диффе-
4ренциальных уравнений. Получить их решение в общем виде достаточно
сложно, поэтому многие эволюционные задачи требуют численного решения. Во-вторых, для получения представления об общих тенденциях поведения клиентов компаний необходимо рассмотреть большое количество
различных начальных условий.
Купить

В ходе проделанной работы был создан универсальный механизм визуализации процессов принятия решений для четырех эволюционных динамик.
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 Δ3, 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

Купить