目录

  • 1 什么是“复杂”(Complex)?
    • 1.1 身边的复杂性
    • 1.2 复杂性科学与复杂系统
    • 1.3 复杂性科学的方法论
    • 1.4 NetLogo
    • 1.5 第一章测验
  • 2 动力学(Dynamics)
    • 2.1 什么是“动力学”?
    • 2.2 迭代(Iteration)
    • 2.3 线性(Linear)与非线性(Nolinear)系统
    • 2.4 系统动力学(System Dynamics)
    • 2.5 复杂系统分析视角
    • 2.6 第二章测验
  • 3 分形(Fractal)
    • 3.1 什么是"分形"
    • 3.2 科赫曲线 (Koch curve)
    • 3.3 分数维度 (Fractal Dimension)
    • 3.4 听曼德博讲分形
    • 3.5 第三章测验
  • 4 遗传算法(Genetic Algorithms)
    • 4.1 进化——自然选择的结果
    • 4.2 计算机科学中的进化论
    • 4.3 遗传算法示例
    • 4.4 第四章测验
  • 5 元胞自动机(Cellular automata)
    • 5.1 什么是元胞自动机
    • 5.2 生命游戏(Game of “Life”)
    • 5.3 初等元胞自动机(Elementary cellular automata)
    • 5.4 Wolfram的新科学
    • 5.5 第五章测验
  • 6 生物系统中的自组织模型
    • 6.1 自组织(Self-Organization)
    • 6.2 群游(Flocking and Schooling)
    • 6.3 同步(Synchronization)
    • 6.4 第六章测验
  • 7 社会系统中的合作与自组织
    • 7.1 合作模型(Cooperation)
    • 7.2 囚徒困境(The Prisoner's Dilemma)
    • 7.3 El Farol酒吧问题(El Farol Bar Problem)
    • 7.4 第七章测验
  • 8 网络(Network)
    • 8.1 什么是网络?
    • 8.2 网络科学(The Science of Networks)
    • 8.3 小世界网络(Small World Networks)
    • 8.4 无标度和长尾网络结构(Scale-Free and Long-Tailed Network Structure)
    • 8.5 第八章测验
El Farol酒吧问题(El Farol Bar Problem)

Self-Organization and Cooperation in Economics

Traditional economics


Assumptions:

  • Perfectly rational self-interested agents

  • Each has complete knowledge of others’strategies

  • Each can do deductive reasoning


Result:“ Efficiency”(Best possible situation for all)

Can make predictions with analytic (mathematical) models, assuming “equilibrium” dynamics.

“Complexity” economics


Assumptions:

  • Self-interested agents with bounded rationality

  • Limited knowledge of others’strategies

  • Each does primarily inductive reasoning

  • Agents adapt over time to ever-changing environment


Analytic models often not possible; equilibria are never reached; often need agent-based models with ability to adapt.

El Farol Problem

How can all the people “cooperate” without communicating and without rational deductive reasoning?


  • 每周四晚上会有爱尔兰音乐的现场演奏(大家都喜欢)

  • 60人刚刚好

  • 100个人想去,但是只有当他们知道要去酒吧的人少于60个才真的想去

  • 人们没有事先联络

  • 每个人知道的信息都是上M个周四分别有多少人去了酒吧

  • 例如,M = 3, 人们得到的信息是上周四去了20个人,大上周四去了76人,三周前的周四去了35人

每个人要做出的决策是:这周四我该去吗?

Netlogo 模型库 -> social science ->El Farol

  • 每个人有N个策略,每个策略都是通过历史数据预测本周四有多少人会去。

  •  每个人都可能有不同的策略组

  • 例如,如果 N = 3, 那么你的策略组可能是:

• Strategy 1: = 上周人数

• Strategy 2: = 100-上周人数

• Strategy 3: = 0.2 * last week + 0.1 * two weeks ago

  • 为了做出决策,你要决定那个策略是“当下最好”的。

  • 使用选出的策略预测本周四将会去的人数,如果超过60,则决定不去,否则就去。

  • 所有人独立的同时进行预测,并且没有沟通。

El Farol 模型的意义

  • 有限理性“ bounded rationality”

  • 不完全信息 limited knowledge

  • 包含适应性Includes adaptation (inductive learning from experience)

El Farol模型显示了自组织合作和效率是可以在没有完美理性、完全信息和演绎推理的形况下存在。