共進化 GP を基礎としたマルチエージェントシステムによる人工市場表現におけるカオス性  [in Japanese] Analysis of Chaotic Behavior of Artificial Stock Market realized by the Multi-agent Systems based on the Co-evolutionary Genetic Programming  [in Japanese]

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Abstract

本報告では,共進化遺伝的プログラミング(GP)の手法による社会学習を考慮したマルチエージェントシステムにより形成される人工株式市場の株価のカオス性をニューラルネットワークの手法で分析する。5つの種類のエージェントを導入し,株価を予測するエージェントのほかに非合理なものを仮定し,更には,知識ベースを独立したもののほかに,共用の知識ベースを準備し,社会学習を取り入れる。エージェントが運用できる資産に上限があること,株式をすべて売却する極端な行動をとらないことを仮定しており,これがエージェントの購買数量の決定関数に区分線形性を与える。株価の推定や投資ルールの生成について,ニューラルネットワークのモデル化で簡単化し,近似的に解析する。

This report deals with the analysis of chaotic behavior of multi-agent systems based on the co-evolutionary Genetic Programming (GP) in the artificial stock markets. Assuming five types of agents, in which rational agents prefer forecast models (equations) or production rules to support their decision making, and irrational agents select decisions at random like a speculation. Piecewise linear function is assumed in the decision of buy/sell stock due to the restriction of trading funds, which is resemble to the neural network. Then, we examine the chaotic behavior of agents by using the approximate representation of the system by a neural network.

Journal

  • IEICE technical report. Nonlinear problems

    IEICE technical report. Nonlinear problems 103(336), 27-32, 2003-09-30

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  13

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003291296
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10060800
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    6732495
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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