Розгляд концепції еволюції популяції економічних агентів-носіїв технологій у вигляді алгоритмічної моделі: характеристики модельного світу і життєвого циклу економічних агентів, технологічних мутацій та дифузії інновацій як основи економічного росту.
Аннотация к работе
Поряд зі звичайними передумовами (екзогенно заданими ресурсами та технологією, постійною віддачою від масштабу, спадаючою граничною продуктивністю та конкурентною рівновагою) ця модель, згідно до Самуельсона [6], передбачає що: економічний інновація життєвий цикл Таким чином поняття капіталу виявилося фундаментально повязаним з проблемою часу, а локальні питання вимірювання капіталу в моделях з агрегованими виробничими функціями переросли в глобальну проблему: чи можливо в статичній (по суті рівноважній) моделі аналізувати динамічні процеси накопичення та розподілу [10]. З метою зіставлення результатів щодо моделювання економічної динаміки як процесу зміни макрогенерацій, отриманих в попередніх дослідженнях [9], [11], в роботі запропоновано концепцію моделювання технологічного розвитку системи як еволюції популяції економічних агентів-носіїв технологій (ЕПАТ). 3) обмежена обізнаність: жоден з агентів не має уявлення про всю систему в цілому, так само як і про характеристики всіх інших агентів; Спадковість - з одного боку, агенти-нащадки можуть успадкувати технології успішних агентів-предків (таким чином виконується припущення еволюційної теорії щодо більших шансів залишити нащадка більш адаптованими особинами), з іншого, внаслідок дифузії інновацій, агенти мають можливість перекупити технологію більш успішних сусідів. b.
Список литературы
1. Fisher F. Aggregate Production Functions and the Explanation of Wages: A Simulation Experiment // Review of Economics and Statistics. - 1971. Vol. 53, №4, р. 325.
2. Himoff J. Magenta technology multiagent logistics i-Scheduler for road transportation // Proceedings of the fifth international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems. - New York, NY, USA. - 2006, р. 1514-1521.
3. Marsella S. PSYCHSIM: Agent-based modeling of social interactions and influence // Proceedings of the International Conference on Cognitive Modeling. - Pittsburg. - 2004.
4. Panzarasa P. A logical approach to formalizing negotiation in multiagent systems // Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS), Carnegie Mellon University. - Pittsburgh. - 2003.
5. Robinson J. Reswitching: Reply // Quarterly Journal of Economics. - 1975. Vol. 89, № 1, p. 54.
6. Samuelson P. Parable and Realism in Capital Theory: The Surrogate Production Function // Review of Economic Studies. - 1962. Vol. 29, №3, р. 193-206.
7. Solow R. Capital Theory and the Rate of Return. Amsterdam: North-Holland. - 1963.
8. Tesfatsion L. Agent-Based Computational Economics: A Constructive Approach to Economic Theory // Handbook of Computational Economics, Vol. 2: Agent-Based Computational Economics, North-Holland. - Elsevier, Amsterdam, the Netherlands. - 2006.
9. Кононова К. Ю. Моделирование динамики макрогенераций // Бизнес-информ. - 2012. № 4, с. 38-41.
10. Коэн А., Харкурт Дж. Судьба дискуссии двух Кембриджей о теории капитала // Вопросы экономики. - 2009, № 8, с. 4-27.
11. Маевский В. И. Введение в эволюционную макроэкономику. - М.: Япония сегодня. - 2008.
12. Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: Монографія. - К.: КНЕУ. - 2011.
13. Нельсон Р. Р. Эволюционная теория экономических изменений. - М.: Дело. - 2002.
14. Новиков Д. А. Иерархические модели военных действий // Управление большими системами. - М.: ИПУ РАН. - 2012, вып. 37, с. 25-62.
15. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход. - ИД Вильямс. - 2006.
16. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС. - 2002.
17. Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. - М.: ЭКСМО. - 2007.