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J-GLOBAL ID：201202268832616559   整理番号：12A0623647

学習ダイナミックスによるネットワーク形成の解析

Analysis of Network Formation with Learning Dynamics

著者 (2件)： MASUI Michiharu (Ishinomaki Senshu Univ., Ishinomaki) ,  OGAWA Mikio (Tokyo Inst. of Technol., Tokyo)
資料名： 石巻専修大学研究紀要(CD-ROM)  (Bulletin of Ishinomaki Senshu University (CD-ROM))
号： 23  ページ： 67-74  発行年： 2012年03月20日 
JST資料番号： L6658B  ISSN： 0915-8715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この研究の目的は,学習動力学をもつ意思決定者の挙動と,意思決定者の相互作用によるネットワークの形成について調べることである。学習動力学と複合ネットワークは,現実の世界を説明するのに広く使用されている。したがって,著者らは,学習動力学をもつ意思決定者を使って,意思決定者の相互作用をネットワークとして記述する。この研究では,2つのタイプの動力学に基づいて意思決定者をモデル化した。その結果,簡単な学習モデルでは,ネットワークは現実の世界と同様であるように思えたが,しかし,平均距離は現実の世界のそれより小さかった。言い換えれば,現実の世界と比べて,このモデルの世界はスケールが小さいということである。対照的に,最も応答性のよい力学モデルのネットワークは,現実の世界におけるネットワークとは著しく異なっていることがわかった。これらに対し,ハイブリッド,・モデルの結果は顕著であった。ハイブリッドモデルのネットワークの特性は現実のモデルと同じである。すなわち,多数のエッジをもつ何人かの「ハブ」プレーヤーが存在し,その度合いの分散は,現実の世界のネットワークで観測される指数法則に従う。

シソーラス用語： *改変 ,  学習 ,  *意思決定 ,  *相互作用 ,  モデリング ,  ハイブリッド方式
準シソーラス用語： *ネットワーク化

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  ダイナミックス ,  ネットワーク形成 ,  解析