エージェントベースシミュレーションを用いたネットワーク形成における被験者の行動分析(基礎理論)
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概要
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Berninghausら(2007)により提案されたネットワーク形成に関する数理モデルでは,周辺支持スターネットワークが狭義ナッシュ均衡であることが示されている.この数理モデルの妥当性を検証するための被験者実験では,周辺支持スターネットワークは一時的に形成されるが,スター構造が崩れ,中心プレイヤーが交代して異なる周辺支持スターネットワークが形成された.本論文では,このような被験者の行動の要因を分析するために,進化型ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムを開発し,シミュレーションを実施する.被験者の試行錯誤的な意思決定構造や,長期的な累積利得の最大化,意思決定におけるノイズなどの要因を考慮したエージェントの学習機構を導入し,被験者実験において周辺支持スターネットワークの中心プレイヤーが交代した原因を考察する.
- 2011-09-01
著者
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