Stability and Evolution of Synonyms and Homonyms in Signaling Game

Synonyms and homonyms appear in all natural languages. We analyze their evolution within the framework of the signaling game. Agents in our model use reinforcement learning, where probabilities of selection of a communicated word or of its interpretation depend on weights equal to the number of accumulated successful communications. When the probabilities increase linearly with weights, synonyms appear to be very stable and homonyms decline relatively fast. Such behavior seems to be at odds with linguistic observations. A better agreement is obtained when probabilities increase faster than linearly with weights. Our results may suggest that a certain positive feedback, the so-called Metcalfe’s Law, possibly drives some linguistic processes. Evolution of synonyms and homonyms in our model can be approximately described using a certain nonlinear urn model.     

不完全契约下政府实施公共品负担对私人部门行为选择影响机制研究

政府部门往往会承担公共品负担提高社会公共福利和满足社会诉求,私人部门在PPP项目建设运营中会采取机会主义行为损害政府部门利益和降低社会福利。本文运用演化博弈分析私人部门的机会主义行为演化机制。通过模型分析可得,当政府补贴系数低于一定程度时,私人部门采取机会主义行为的概率随着公共品负担强度的增加而增加;当政府实施公共品负担小于一定强度时,私人部门会随着政府补贴程度提高而不采取机会主义行为,而当公共品负担强度大于一定值时,政府补贴政策正相关性就被严重削弱;私人部门占据更多的利益分配比重,更有倾向采取机会主义行为。根据研究结果,政府部门应增强契约精神,公共品负担下,政府补贴并不能有效降低机会主义行为,而应完善监管机制和提升私人部门对项目收益的信心。     

双边配给问题的Shapley解及其在博物馆通票问题中的应用

双边配给问题描述了现实生活中一类带有二部图结构的稀缺资源配置问题, 例如, 在自然灾害期间救援物资的配给; 电力和天然气等自然资源按需分配; 高校引进人才调配等。本文通过求解线性规划, 并从联盟边际贡献的角度出发定义了双边配给问题的一个Shapley解。之后, 通过合作对策模型和解的公理化方法说明新解的合理性。首先, 建立双边配给问题的合作对策模型, 论证了新解与双边配给合作对策的Shapley值一致; 其次, 证明了Shapley解是唯一满足优先一致性的有效配给方案。最后, 将Shapley解应用于博物馆通票问题的研究, 探讨了博物馆合作制定通票后所得单票和通票收益的分配方式。     

基于Shapley值法的三级闭环供应链收益分配模型

以合作博弈为基本研究方法,构建了由制造商、第三方物流和零售商组成的三级闭环供应链收益分配模型,不同合作方式下各合作联盟收益的特征函数的计算结果表明:在采取合作时,各合作联盟的收益均大于或等于各成员在不合作时各自的收益之和,文章验证了在三级闭环供应链收益分配模型中应用Shapley值法的可行性,说明构建的收益分配模型具有普遍适用性.然后运用Shapley值法求得三级闭环供应链收益分配的合理均衡解,最后结合算例进行了分析论证.     

环上的广义导子与Von Neumann代数上的P-核值保持映射

设Ａ是Ｂ（Ｈ）的子代数，ψ是Ａ到Ａ的线性映射，且对Ａ中的每个正交投影算子ｐ，有ψ（ｐ）（ｋｅｒｐ）ｒａｎｐ，则称ψ是Ａ到Ａ的Ｐ－核值保持映射，本文主要得到如下结果：每个２－非绕的半素环上的广义Ｊｏｒｄａｎ导子都是广义导子；每个ＶｏｎＮｅｕｍａｎｎ代数上的范数拓扑连续的Ｐ－核值保持映射是广义内导子．     

基于进化博弈视角的水源地与下游生态补偿合作演化分析

水源地与下游地方政府之间的协议合作可以协调流域上下游之间的矛盾和利益,是一种可实现流域生态保护良性循环的生态补偿尝试。本文应用进化博弈的双种群博弈理论,研究了水源地和下游地方政府之间博弈演化过程及影响因素。研究表明,流域上下游地方政府合作的演化方向主要受水源地不保护及下游不补偿受到的惩罚、下游对水源地的补偿额度、水源地和下游合作的初始成本、水源地生态保护的成本及收益等八个因素的影响。降低水源地的保护成本及水源地和下游合作的初始成本,提高水源地因保护而获得的综合效益、提高水源地不保护及下游不补偿受到的惩罚额度、合理确定下游对水源地的补偿额度将有利于水源地生态补偿机制向合作方向演进。     

基于博弈论的融资租赁保证金确定方法研究

针对融资租赁中租金偿还违约风险的防范问题,研究了如何合理设置租赁保证金来防范违约风险.运用博弈理论建立了租金偿还的动态博弈模型,采用逆向归纳法求解该博弈模型并推导出了预防性保证金确定方法及其适用条件,通过边界条件的改变继而推导出了补偿性保证金确定方法及其适用条件.算例分析表明,运用两种方法来计算租赁保证金时,只需已知租赁项目各期租金和租赁资产的价值而无需知道租赁项目的各期收益,仅以出租人预期租赁项目在各期的收益与租金之间的大小作为判据来选择保证金确定方法.两种保证金确定方法具有较高的实用性和可操作性,是出租人合理地确定租赁保证金的有效方法.     

双寡头动态R&D竞合模型的构建与分析

放松了经典Cournot模型中市场容量不变的假设,构建了双寡头企业R&D动态竞争的Cournot模型,研究了双寡头在R&D投入和产量决策两个阶段完全竞争与完全合作情形下的均衡结果.结果表明增加新增市场容量可以提高企业的最佳R&D投入水平和均衡利润,并且可以维持更长久的博弈周期.结果还表明动态R&D竞争模型是对传统模型的进一步拓展,能适用于更广泛、更实际的竞争情形.     

Complex adaptive systems and game theory: An unlikely union

A Complex Adaptive System is a collection of autonomous, heterogeneous agents, whose behavior is defined with a limited number of rules. A Game Theory is a mathematical construct that assumes a small number of rational players who have a limited number of actions or strategies available to them. The CAS method has the potential to alleviate some of the shortcomings of GT. On the other hand, CAS researchers are always looking for a realistic way to define interactions among agents. GT offers an attractive option for defining the rules of such interactions in a way that is both potentially consistent with observed real‐world behavior and subject to mathematical interpretation. This article reports on the results of an effort to build a CAS system that utilizes GT for determining the actions of individual agents. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Complexity, 16,24–42, 2010     

Information patterns and Nash equilibria in extensive games: 1

In this paper we explore the relation between information patterns and Nash Equilibria in extensive games. By information we mean what players know about moves made by others, as well as by chance. For the most part we confine ourselves to pure strategies. But in Section 2 behavioral strategies are also examined. It turns out that they can be modeled as pure strategies of an appropriately enlarged game. Our results, applied to the enlarged game, can then be reinterpreted in terms of the behavioral strategies of the original game.