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Social learning With Bayesian Agent and Random Decision Making

文章摘要中大體的概述:

研究物件:   在社交學習中隨機性對決策的影響。  在定址系統中,每一個智慧體依次的做出抉擇

依照現實 情況。每一個 個體都會依據兩個對自然=仿照假設做出決策,它們的在相同的情況下,而且相互獨立。每一個個體又清楚之前個體做出的決策。

Paper :提出每一個個體向先前的個體學習,並通過使用貝葉斯理論更新個體的社會信念

主要做的事情:

(1)定義了社會信念(social belief)

(2)證明了使用所提出的隨機策略,可以規避 漸進學習過程中的資訊瀑布

資訊瀑布,又稱資訊級聯。描述了當人們的選擇受到前人資訊的影響,放棄自己喜好,追隨前人的選擇的一種現象。羊群效應也揭示瞭如此現象。造成資訊瀑布有兩個條件:可以看到別人的選擇,看不到別人的心理。資訊瀑布會造成一種情況,即使你的選擇並不是你喜歡的,你還是會跟隨前人。

首先:智慧體做決策時有預先已經定義好的順序,然後每個個體一旦做出抉擇,其他所有個體都會知道,這些個體就會根據自己的觀察以及前任的基礎之上做出抉擇。

其次:舉例說明可以解決的相關的假設問題

In our paper, we study the problem of learning when the agents in the network do not share their private observations but they do their decisions with the rest of the agents

 概念:  信念空間

定義具體的沒要太看懂,下面是原文中的 說明圖形

 在涉及到漸進分析-----資訊 就是產生個體A來說 個體的私有資訊已經沒有作用,開始表現出隨大流的情況

 

經過代換: