共進化GPを基礎としたマルチエージェントシステムによる人工市場表現におけるカオス性(非線形回路とシステム,及び一般)
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概要
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本報告では,共進化遺伝的プログラミング(GP)の手法による社会学習を考慮したマルチエージェントシステムにより形成される人工株式市場の株価のカオス性をニューラルネットワークの手法で分析する。5つの種類のエージェントを導入し,株価を予測するエージェントのほかに非合理なものを仮定し,更には,知識ベースを独立したもののほかに,共用の知識ベースを準備し,社会学習を取り入れる。エージェントが運用できる資産に上限があること,株式をすべて売却する極端な行動をとらないことを仮定しており,これがエージェントの購買数量の決定関数に区分線形性を与える。株価の推定や投資ルールの生成について,ニューラルネットワークのモデル化で簡単化し,近似的に解析する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-23
著者
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