社会行为建模与相关问题的思考.pptx

社会行为建模与相关问题的思考黄海军北京航空航天大学经济管理学院haijunhuang@buaa.edu.cnTel: 8231 6608一个微观经济学中经常使用的例子市场均分，各占一半0.5(2L-2?l)=L-?l２?lLL左边人的新市场分额是L+?l L，右边的人损失了市场！最后的结局两个商人的利益没有变（如果服务质量相同）．居民的总付出没有变，但选择权增加．不同位置的居民的便利程度发生变化．如何提供一种数学解释呢？xyLL左边人的市场是：x+0.5(2L-(x+y))=L+0.5x-0.5y右边人的市场是：y+0.5(2L-(x+y))=L+0.5y-0.5x如果给定y, 左边人为了极大自己的市场，会令x=L;同理，如果给定x, 右边人为了极大自己的市场，会令y=L．均衡的结果必然是L+0.5x-0.5y＝L+0.5y-0.5x，则x=y.所以，x=y都可以实现市场均分．但除了x=y=L外，只要有一点小扰动，都会令市场均分被打破．最稳健的解是x=y=L.如果考虑居民的利益，最好的解是x=y=0.5L(需要用另外的模型推导）再来一个有趣的例子DOＵＥ－均衡上述ＵＥ是一种信息对称透明、自私博弈的结果，它对应一个最优化问题。Day-to-Day Route Choice是一个长期重复的非合作博弈过程。在没有路径诱导系统支持下，路网信息不向外发布，司机不知道当天别人的择路情况，但可以根据自己过去选择多条路径的历史经验来做出判断，也就是根据自己的长期观察来积累经验，确立一种路径更新规则，不断地调整自己的路径。实验证明，“调整”的最终结果逼近UE状态。针对只有两条路径的简单路网，Selten等人（2003）以18个Bonn大学的学生为实验对象进行了路径选择行为实验，利用非合作博弈方法将实验结果与路网UE的解析结果进行对比分析。Klügl和Bazzan（2003）进一步考虑司机在日常路径选择中的学习能力，定义了一种自适应的启发式更新规则来模拟司机的择路行为，结果表明路网的流量分布可以收敛到UE状态。我们的实验：累计更新规则对最后100天的指标进行平均，路径2上的流量为298.65，标准差6.6840。精确的UE解点上，路径2的流量是300。900为什么可以收费？DO可以证明：再也找不到比更好的流量分布，能够令网络总时间进一步减小。这个流量分布是系统最优状态下的流量分布，如果不依靠收费调节，就需要靠行政命令来实现。现在我们不是用行政手段，只设置了一个收费站和恰当的收费水平，仍然靠自由市场的准则，居然得到了系统最优的状态（也就是用市场准则实现了计划经济的目标）！研究表明，驾车者在选择出行路径和出发时间时，往往只考虑自己能感知的成本、不管别人，没有系统的观点或者说没有全局的观念（也不可能有）。这个问题上很难有“服从组织、服从中央”的概念。为什么要用模型？把模糊的概念通过模型明确化，使每个人都能接受对这一问题的看法；为复杂现象建立小而精巧的模型，提供解释问题的规范的标准和框架。一旦建立了模型，在前提假设下，可能得出具有一般性的结论，发现凭经验难以发现的有趣规律和原因。随着模型的发展，得到新启示，并使你有效地探讨过去不能够研究的新问题，可作为进行实证性分析的基础。问题过于复杂，用语言根本就表达不出来或不清楚！出发地O从O到D，怎么走？目的地DZone: 1,790Node: 13,000Link: 40,000Chicagos.t.Equivalent math expressions例子：包含出发时间、出行目的与场所、停车场和路径选择的变分不等式模型：VI的约束条件：用向量VI表达就特简单！说明：(这项研究发表在Transportation Res.-B, 2006, 40(5), 368-395, 共28页)这是一个描述城市人口在一天24小时内从事各种活动（上班、购物、娱乐、餐饮、家中休息等）和通过交通系统实现这些活动的综合模型，它是拟动态的，用VI表达。模型中包含的决策类型有：社会活动确定、目的地选择、出发时间选择、停车场选择、行车路线选择。前三类选择用nested -logit模型描述，后两类选择必须满足均衡条件（是一种Nash博弈）。证明: VI最优性符合这些要求。可以将公共交通方式考虑进去，模型变得更加复杂。VI问题非凸、动态、尺寸很大，设计了启发式方法求解。算例：网络中有固定位置的停车场，也有街边停车场。可以分析城市人口一天主要活动的时空分布，分析车辆流量在路段上的分布，也可以研究不同停车收费政策的后果，等等。加深了对城市人口日常活动的时空分布规律的认识。各停车场的利用情况某小区三类活动人口的时变情况某小区上班族的离开率A：固定停车场Ｃ：街边停车场三种不同的收费政策对Ａ、Ｃ停车场的影响为什么要用模型？模型是一种比喻，模型搞懂了，