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动态市场模型：一种进化算法
nandehutu2022
514 4
2022-06-24
英文标题：
《Kinetic Market Model: An Evolutionary Algorithm》
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作者：
Evandro Luquini and Nizam Omar
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  This research proposes the econophysics kinetic market model as an evolutionary algorithm\'s instance. The immediate results from this proposal is a new replacement rule for family competition genetic algorithms. It also represents a starting point to adding evolvable entities to kinetic market models.
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中文摘要：
本研究提出了经济物理动力市场模型作为进化算法的实例。该建议的直接结果是为家族竞争遗传算法提供了一种新的替换规则。它还代表了向动态市场模型中添加可进化实体的起点。
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Neural and Evolutionary Computing        神经与进化计算
分类描述：Covers neural networks, connectionism, genetic algorithms, artificial life, adaptive behavior. Roughly includes some material in ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.
涵盖神经网络，连接主义，遗传算法，人工生命，自适应行为。大致包括ACM学科类C.1.3、I.2.6、I.5中的一些材料。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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何人来此
2022-6-24 01:57:05
动态市场模型：进化算法Evandro Luquinizam OmarABSTRACTan进化算法实例。这个提议的直接结果是为家族竞争遗传算法提供了一个新的替代规则。它还代表了向动态市场模型中添加可转换实体的起点。关键词优化启发式、动态市场模型、平等的经济物理学、多样性、家庭竞争进化算法1简介经济物理学denes本身作为一门跨学科学科，将物理学方法，尤其是统计力学方法应用于经济学问题，nance和其他社会科学[]。这门学科的主要贡献之一发生在《经济质量》（economicinequality）中，经济物理学家一直在开发动态市场[]。虽然灵感来源于气体动力学理论，但这些市场模型仅使用能量交换的概念构建，没有速度或方向。在这个比喻中，金钱和个人的概念取代了能量和原子的概念。原子碰撞成为一种货币交易，在这种交易中，一对随机代理在随机规则的指导下交换一定数量的资源。使用简单的交换规则，该模型发展了这一艺术社会学会识别计量经济数据中的相似分布[，]。无论最初的人口是多少，其中许多市场都达到了固定分布。在现代人类社会中观察到的类似行为会产生稳定状态：几乎所有资源都会逐渐转移给一个小团体或个人。与现象经济物理学家称之为凝聚[]不同的是，当所有个体聚合到同一状态时这些模型中的nal分布将人口维持在无和社会可用资源总和之间。
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nandehutu2022
2022-6-24 01:57:08
这种动态类似于一个最小化过程，因为它在[]之前不断移动，这些分布的出现和模型的动态表明了一种优化启发式。尽管《audynamics》将动态市场模型视为一种进化算法。2作为选择的动力学市场物理学家用一个交换规则描述他们的模型，方程1[，]。此外，还有另一个先决条件：（mi，mj）是从一个N大小的群体中随机抽取的一对个体，按世代方式进行替换。mi（t+1）=ε* mi（t），其中ε=U（0，1）（1a）mj（t+1）=mj（t）+（mi（t）- mi（t+1））（1b）这样描述，动力市场模型与变量相同。父母重组的选择（mi，mj）没有偏向最佳，也没有任何机会了解全球人口状况。此外，置换阶段允许家庭从（mi（t），mj（t））过渡到状态→ （mi（t+1），mj（t+1））。尽管每个学科都有词汇，但术语家庭竞争图1：家庭竞争或能量交换的模式。从（mi（t）、mj（t））开始采样和选择新状态。这可以通过2中的等效项来揭示。S={S，S，S，…sk}，k能量状态从U（0，mi（t））（2a）mi（t+1）=X，X∈ S、 P（X=X）=S（2b）mj（t+1）=mj（t）+（mi（t）- mi（t+1））（2c）提案2a取代1a和de对于能量小于mi（t）的状态的采样集。这意味着mi（t+）是hanmi（t）。使用能量守恒原理选择MJ（t+）。
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可人4
2022-6-24 01:57:11
从经济物理学的角度来看，这意味着交易中agentmi（t）的损失将被用来准确地确定mj（t）的能量增益，因此I（t+）+mj（t+）=mi（t）+mj（t）是正确的。在进化计算的传统应用中，用能量水平确定个体，也称为一般不知道，等价于守恒原理。用于设定其形状。方程Mj（t+）≈ mj（t）+（mi（t）- mi（t+）代替1b和2c，有利于解释MJ（t+）作为采样过程的结果。因此，mj（t+）成为严格节能的必要条件。这些de定义允许该模型支持任何进化计算个体。S={S，S，…sk}来自f（mi（t），mj（t））∪ {mi（t），mj（t）}（3a）W={W∈ 西南≥ mj（t）}（3b）L={L∈ S | l≤ mi（t）}（3c）mi（t+1）=X，X∈ 五十、 P（X=X）=| L |（3d）Q={Q∈ W | q<=mj（t）+（mi（t）- mi（t+1））}（3e）mj（t+1）=max Q（3f）在进化计算术语中，sets是一个具有k成员的家族。它有父母{mi（t），mj（t）}和他们的通过重组和突变byf（mi（t），mj（t））产生的弹簧。更准确地说，集合中的元素是家庭成员的耐性。对于经济物理学家来说，这就像他们市场上的资产成为每个代理人所携带的解决方案或其内在价值。3家庭竞争中其他方法的探索性比较。为了进行此比较第一个选择是精英重组。它根据规则4a、5a选择两个最佳个体和另一个随机成员。mi（t+1）=min S（4a）mj（t+1）=min B（4b），对于B=S\\mi（t+1）（4c）mj（t+1）=X（5a），其中P（X=X）=B（5b），对于X∈ B（5c）每个替换规则，实验使用100个随机初始种群规模运行10次。采样仅使用PMX运算符和两个con配置：一个实验的样本数k=2，另一个实验的样本数k=10。
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可人4
2022-6-24 01:57:15
结果如图所示。2.4结论所提出的配方在两个实验中都有较好的结果。最初的数据表明，动能市场替代品与其他替代品相比，后者很早就失去了它。在未来的研究中，应该对结果进行更稳健的统计分析。参考文献[1]Cerdá，J.、Montoliu，C.和Colom，R.Lgem：《晶格玻尔兹曼经济模型》（lattice boltzmann EconomicModeling）57，7-8（2013），1648–1655。[2] Chatterjee，A.、Chakrabarti，B.K.和Manna，S.Pareto定律在具有随机储蓄倾向的市场动力学模型中的应用。Physica A：统计力学及其应用335，1（2004），155–163。[3]400–405.[4] Ispolatov，S.、Krapivsky，P.L.和Redner，S.《资产变动模型中的财富分布》。欧洲物理杂志B-凝聚态物质和复合系统2，2（1998），267–276。[5]281.[6] 遗传算法。进化计算16，3（2008），315–354.7209801200180025000250 500 750 1000epoch fitnessk=2BB minBR minKMM min，mean，max7209801200180025000250 500 750 1000epoch fitnessk=10BB minBR minKMM min，mean，maxFigure 2：使用以下替换规则优化TSPlib的eil76：两个更好（BB）、最好和其他随机（BR）和动态市场（KMM）。[7] Schinckus，C.1996–2016：二十年的经济物理学：方法多样性之间阳离子与概念连贯。欧洲物理杂志SpecialTopics 225，17-18（2016），3299-3311。[8] Sharma，K.和Chakraborti，A.物理学家研究社会经济不平等的方法：人类可以被模拟成原子吗？arXiv预印本XIV:1606.06051（2016）。[9] Slanina，F.《开放经济中的非弹性散射粒子和财富分布》。《物理评论》E 69，4（2004），046102。[10] 雅科文科（Yakovenko，V.M.）和小罗斯（Rosser Jr，J.B.）学术讨论会：金钱、财富和收入的统计机制。《现代物理学评论》81，4（2009），1703。
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