进化动力学的发展及其研究与应用进展(3)
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【关键词】
【摘要】4. 进化动力学在其它学科中应用的国内进展 4.1. 社会行为与监管策略 进化动力学尤其是进化博弈理论正被广泛地应用于分析社会中个体、企业或其它组织
4. 进化动力学在其它学科中应用的国内进展
4.1. 社会行为与监管策略
进化动力学尤其是进化博弈理论正被广泛地应用于分析社会中个体、企业或其它组织群体在有限理性下的行为,其对认识社会现象,提供政策指导和监管方案等方面提供了一个崭新的视角。而影响较大的是运用进化动力学对我国产业改革进行的分析。于斌斌[53]基于产业链上下游企业的进化博弈模型分析了传统产业和战略性新兴产业的创新链接机理。陆立军和于斌斌[54]用进化博弈理论分析了传统产业和战略性新兴产业的融合发展问题,讨论了企业行为和政府策略对其演化的影响,并以浙江绍兴为例对该理论进行了实证分析,结果发现传统产业与战略性新兴产业融合发展有明显的阶段性,其中政府和龙头企业的策略选择会显著地影响演化趋势及最终的融合度。与之类似的,接玉梅[49]运用进化博弈的双种群博弈理论研究了水源地和下游之间的生态补偿合作演化,艾建国等[55]研究了有限理性下的保障房退出机制,为政府合理制定奖惩标准解决保障房退出难的问题提供了一种思路。代应等[56]研究了低碳经济下企业节能减排技术改造。韩德军等[57]研究了中国农村土地制度的历史变迁。
还有许多人利用进化动力学研究了政府与行业间以及行业内部相互博弈的过程,并探讨了博弈过程中政府干扰造成的影响,例如赵湜[58]研究了以有限理性为前提下的可见保险险种的创新进化,发现在博弈过程中,只要有一方主动选择积极策略,则另一方也会逐步向积极的方向发展。他认为新险种能带来超额收益是保险公司选择开发新险种策略的必要条件,而科技保险市场具有活力,且干预行为具有良好的社会效应则是政府进行有效干预险种创新的基础。
上述方面的一大类应用是研究有效的监管模式。周晶[59]对有限理性框架下构建保险监管机构间的非对称进行了分析,并指出多个险监管者共存时,监管行为不同步,容易出现监管漏洞,而监管收益和监管成本是造成监管不同步及监管漏洞的重要原因,结合此前英国 V&G公司破产的案例,验证了该博弈模型及其结论的合理性与可靠性。余孝军等[60]建立了公路可监管问题的进化博弈模型,发现在有限理性的基础上,进化稳定策略与博弈双方的收益、系统所处的初始状态等有关。王永刚等[61]利用进化博弈论对不完全信息状况下的民航安全监管进行了研究,建立了不完全信息状况下民航安全监管的进化博弈模型。研究表明安全投入、监管成本、航空公司规模等因素的变化将对安监部门和航空公司之间的博弈产生重要影响,进而影响航空公司的安全运营策略。与之类似,唐柳[62]研究了政府监管金融服务外包供应商的策略选择对监管效果的影响;程道光[63]分析了高职院校的学生管理策略。闫杰[64]分析了安全监管部门和承包商的行为特征以及进化稳定策略,提出对安全监管部门的策略建议。何学锋等[48]分析了科技项目财政资金监管与使用。
除此以外,也有一些不从政府或监管者作用角度讨论的研究。例如,廖开际和吴敏[65]基于有限理性和进化群体博弈对网络团购的分析。冯珍等[66]对智慧旅游服务供应链中企业之间相互竞争的进化博弈的分析。
4.2. 资源配置优化
在资源配置的问题上,许多时候需求是相互冲突的,面对这类问题进化博弈论可以用于优化配置策略,达到总体最佳性能。颉斌等[67]基于进化博弈论研究了云计算虚拟计算资源配置的配置策略,建立了相应的自适应资源配置模型,并以性能为进化博弈目标,通过该模型得到最优策略;实验发现,相比SLA的资源调度策略,该策略能有效减少资源的使用。徐明等[68]利用进化博弈理论对带宽资源的调度进行优化,在此基础上提出了一种MAC协议以降低水声传感器网络低带宽、高延迟特性对介质访问MAC层性能的影响。该协议针对空间复用和时间复用这两种策略利用复制动力学方程演化得到稳定策略。仿真实验的结果表明,该水声传感器网络 MAC协议相比传统协议,有效提高了网络吞吐量及数据包发送成功率。
4.3. 合作与共享
企业间的知识共享是典型的博弈情形,如果能正确引导,促进企业或组织的信任,这对企业发展及社会经济发展都有促进作用。也有学者针对这一问题的情形进行了进化动力学的分析。刘臣等[69]针对组织间知识共享的问题建立了单群体和多群体动态博弈模型,并分析了模型的进化稳定策略和稳定域。翟丽丽等[70]讨论了软件企业有限理性下,产业虚拟集群企业间的信任进化,引入合作收益、收益分配系数、风险成本以及背信成本等影响因素,构建软件产业虚拟集群企业间信任进化博弈模型。研究表明,通过提高软件企业间合作收益,降低风险成本,适当调整收益分配系数与背信成本,均可以提高软件产业虚拟集群企业间信任。孙晶磊等[71]建立了一个进化博弈数理模型研究Web2.0环境下组织内部的知识共享,发现了得出了类似的结论。陈萍风[72]对比分析了强关系和弱关系企业网络中的知识共享,发现当均不共享成本很高时,强关系企业网络相对于弱关系企业网络更有利于企业间知识的共享;当知识共享的纯收益大于搭便车的纯收益时,企业更倾向于知识共享。
文章来源:《生物数学学报》 网址: http://www.swsxxb.cn/qikandaodu/2020/1111/374.html
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