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暂无浏览历史合作的复杂性(基于参与者竞争与合作的模型)/世纪前沿
出 版 社:
上海人民
- 出版时间:2008/04
- ISBN:9787208075702
- 销售状态:在销
定价:¥30.00
时代网价:¥25.50 折扣:85折 节省:¥4.50
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内容简介
本书作者罗伯特·阿克塞尔罗德主持的“囚徒困境重复博弈计算机程序奥林匹克竞赛”在学术界无人不知。其试验结果,对当代社会科学许多领域的传统理念产生了广泛的影响和冲击。在本书中,作者从其最初赢得全球声誉的《合作的进化》中“一报还一报”的简单模型策略中,细致地“复杂化”出更多丰富结论。作者在对“重复囚徒困境博弈”试验结果的理论意义和所引发问题进行具体讨论的基础上,侧重于研究博弈中的合作。书中设计了一个接近人类社会群体的现实情景,引入噪声考量和博弈规则,利用计算机程序建模,进行试验,并在理论上分析可行性。作者把模型从外生偏好假设中解放出来,这将为社会科学的进步扫除很多障碍。
作者的另一著作《合作的进化》(上海人民出版社2007年版)被公认作出了根本性的贡献,自从出版以来已经被翻译成八种文字。本书是那本里程碑式著作的延续,它既可以作为了解复杂理论以及计算机模型在社会科学中应用的一个介绍,也可以作为对当前这个领域一个综述。本书不仅重要,而且有趣,值得阅读。
作者的另一著作《合作的进化》(上海人民出版社2007年版)被公认作出了根本性的贡献,自从出版以来已经被翻译成八种文字。本书是那本里程碑式著作的延续,它既可以作为了解复杂理论以及计算机模型在社会科学中应用的一个介绍,也可以作为对当前这个领域一个综述。本书不仅重要,而且有趣,值得阅读。
作者介绍
罗伯特·阿克塞尔罗德:密歇根大学政治学与公共政策教授,美国科学院院士,著名的行为分析及博弈专家,主要由于他在博弈论和复杂性理论上的基础性突破而广为人知。阿克塞尔罗德是把计算机模型运用到社会科学问题领域的权威学者。作者受到过来自美国科学促进会、美国政治科学协会、麦克阿瑟基金会以及美国国家科学院的奖励。除本书外,还著有《合作的进化》等著作。
目录介绍
从合作的进化到合作的复杂性
英文版前言
导论
第一章 演化新策略
第二章 处理噪音
第三章 发展规范
第四章 选择阵营
第五章 设定标准
第六章 建构新的政治行动者
第七章 文化的散布
附录A 复制基于参与者模型
附录B 基于参与者模型的学习指引
译后记
英文版前言
导论
第一章 演化新策略
第二章 处理噪音
第三章 发展规范
第四章 选择阵营
第五章 设定标准
第六章 建构新的政治行动者
第七章 文化的散布
附录A 复制基于参与者模型
附录B 基于参与者模型的学习指引
译后记
书摘书评
第一章 深化新策略
本章从榔头和钉子的比喻开始。钉子是我想解决的问题,榔头是我想尝试使用的工具,它看起来非常适合敲打我的钉子。 现在这个成问题的钉子就是:一报还一报策略(TIT FOR TAT)在我的计算机竞赛中的成功,是否很大程度上取决于递交策略的人预先对于其他人的策略内容有所考虑?换句话说,人们对他人行为的信念,会影响到竞赛的结果吗?或者,如果竞赛环境中不存在任何对其他人倾向甚或响应性的先入成见,一报还一报的相互作用这种情况还会成功吗?
要回答这个问题,需要一种产生新策略的方法,它不能涉及人类的先人成见。密歇根的计算机科学家约翰·霍兰研究出来的工具正可以执行这个功能。我和霍兰很熟,因为我们都是一个小型研究小组多年的成员。它就是BACH小组,以最早一批成员的名字命名:阿瑟·伯克斯(Arthur Burks),我自己,迈克尔·科恩和约翰·霍兰。霍兰发明的遗传运算法则技术(Holland,1975),其灵感来自于发现适应性解决方法以对付难题的能力。到20世纪80年代中期已证明,可以有效地运用遗传运算法则技术,在极度复杂的计算机问题中发现有效的解决方法(Goklber9,1989;MitcheK l 996)。
我本人对演化模拟的兴趣可追溯到1960年。当时我在读高中,做了一个科学项目,内容是假设的生命形式和环境的计算机模拟。后来我就读芝加哥大学时,专业是数学。但我曾花费一个夏天的时间在数理生物学委员会阅读进化生物学的资料。尽管我对计算机、数学和进化论有兴趣,但我最终却选择了政治科学专业继续深造。当时我最想研究的问题是国家间的冲突如何避免,尤其要避免核战争。获得耶鲁的博士学位后,我在伯克利大学教授国际政治,后来转到密歇根大学,同时在政治科学系和现在的公共政策学院任教。
……
本章从榔头和钉子的比喻开始。钉子是我想解决的问题,榔头是我想尝试使用的工具,它看起来非常适合敲打我的钉子。 现在这个成问题的钉子就是:一报还一报策略(TIT FOR TAT)在我的计算机竞赛中的成功,是否很大程度上取决于递交策略的人预先对于其他人的策略内容有所考虑?换句话说,人们对他人行为的信念,会影响到竞赛的结果吗?或者,如果竞赛环境中不存在任何对其他人倾向甚或响应性的先入成见,一报还一报的相互作用这种情况还会成功吗?
要回答这个问题,需要一种产生新策略的方法,它不能涉及人类的先人成见。密歇根的计算机科学家约翰·霍兰研究出来的工具正可以执行这个功能。我和霍兰很熟,因为我们都是一个小型研究小组多年的成员。它就是BACH小组,以最早一批成员的名字命名:阿瑟·伯克斯(Arthur Burks),我自己,迈克尔·科恩和约翰·霍兰。霍兰发明的遗传运算法则技术(Holland,1975),其灵感来自于发现适应性解决方法以对付难题的能力。到20世纪80年代中期已证明,可以有效地运用遗传运算法则技术,在极度复杂的计算机问题中发现有效的解决方法(Goklber9,1989;MitcheK l 996)。
我本人对演化模拟的兴趣可追溯到1960年。当时我在读高中,做了一个科学项目,内容是假设的生命形式和环境的计算机模拟。后来我就读芝加哥大学时,专业是数学。但我曾花费一个夏天的时间在数理生物学委员会阅读进化生物学的资料。尽管我对计算机、数学和进化论有兴趣,但我最终却选择了政治科学专业继续深造。当时我最想研究的问题是国家间的冲突如何避免,尤其要避免核战争。获得耶鲁的博士学位后,我在伯克利大学教授国际政治,后来转到密歇根大学,同时在政治科学系和现在的公共政策学院任教。
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