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两年前,刚刚接触Netlogo仿真平台,感觉程序如此简单、精炼,但仿真效果却大为惊人!!!对于只能简单“看图说话”的我而言,无疑是找到了知己!于是乎,结合当时的研究方向——危机管理,写了一篇《基于元胞自动机的行业危机扩散博弈分析》,丰富与拓展了之前的行业危机研究。
摘要:元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)模拟仿真实现了行业危机扩散博弈过程的可视化,简化了博弈分析过程。本文首先进行了行业危机扩散的博弈分析,通过纳什均衡解的求解误差发现危机扩散受到很多因素影响,并且具有一定的随机性,增加了博弈分析的难度。基于此,引用元胞自动机结合行业危机扩散博弈的策略组合,构建了行业危机扩散的CA算法,解决了行业危机扩散博弈的有限理性假设问题,并使用仿真效果较好的多主体可视化软件Netlogo进行仿真。
行业危机扩散仿真及结果分析
1 仿真界面设计
采用Netlogo平台,按照行业危机扩散的CA算法进行行业危机扩散仿真程序设计,得到了如图4所示的界面、界面控件说明(表1)及核心程序。其中,图4右侧的图形是行业危机扩散的二维效果图,白色、黑色和灰色方块分别表示安全消极采取措施、危机和安全积极采取措施型企业,红色三角形表示危机事件(红色三角形的数量反映了该危机事件的扩散程度),箭头的指向表示危机事件随机波及企业的方向。图5是行业危机随机经过一段时间扩散所得到的仿真效果图,由右侧二维图形可见,整个行业区域内目前只剩下安全积极型企业和危机企业,每个元胞(方块)上的数字代表每个企业经过危机扩散后的状态值。左侧曲线图描述各类企业数量的变化,为了便于区分,对于安全消极型企业(白色方块)和安全积极型企业(灰色方块)的数量变化,分别采用绿色和粉红色曲线进行描述。
行业危机扩散仿真初始界面
文中主要分析了行业危机扩散阈值,即birth-energy控件,发现其大小与行业自身的信用依赖度有关,如乳制品行业的信用依赖度就很高,导致其行业危机扩散阈值较低,更容易发生行业危机。
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GMT+8, 2024-11-24 01:58
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