【摘 要】
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分析了Agent的网络效应异质性和预期异质性对网络效应下标准竞争和扩散的影响。采用复杂网络"小世界效应"模型和基于Agent的计算机建模技术,并结合行为博弈学习理论EWA算法,
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分析了Agent的网络效应异质性和预期异质性对网络效应下标准竞争和扩散的影响。采用复杂网络"小世界效应"模型和基于Agent的计算机建模技术,并结合行为博弈学习理论EWA算法,由此对复杂网络下标准竞争过程中的主体异质性对标准扩散的影响进行计算机建模研究。基于异质性个体在局部网络中的交互作用和Agent行为的学习演化与预期调整,通过计算机仿真,发现网络效应异质性对标准扩散有正面促进作用。本文研究也发现预期的强度和预期调整因子的取值大小对标准竞争扩散的速度和结果有非常明显的影响。在一定情况下,异质性的预期能够克服先发优势;Agent的异质性预期也能帮助实现新旧技术的转换。
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