政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/88679

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題名:	遺傳規畫在人工智慧經濟學中的發展與評估 The development and evaluation of genetic programming on artificial intelligence economics
作者:	葉佳炫 Yeh, Chia Hsuan
貢獻者:	陳樹衡 Chen, Shu Heng 葉佳炫 Yeh, Chia Hsuan
關鍵詞:	遺傳程式遺傳規畫有限理性演化檔案系統歸納性學習 Genetic Algorithm Genetic Programming Bounded Rationality Evolution Classifier System
日期:	1994
上傳時間:	2016-04-29 16:30:03 (UTC+8)
摘要:	本論文是承續近來〝有限理性總體經濟學〞發展下之一支研究。有關有限理性的定義，在本研究中乃是以Sargent(1993)及Leijonhufvud(1993)為根據。Sargent(1993)認為：經濟學家在建立模型時，要怎麼樣去塑造其模型中的決策者的預期及學習呢？為了在精神上求一致起見，不應將模型中的決策者想成比經濟學家本人更聰明或更無知。有關這兩個角色應一致的要求，似乎便成了有限理性總體經濟學中相當關鍵的磐石。有關預期與學習形成的部份在計量經濟學上，又可大致分為兩個階段。在第一階段中，是以統計決策理論為主所建構的預期與學習過程，這類型的預期是奠基於以機率模型為主的學習過程。此類學習過程可以說是1980年代以來，理性預期學習過程的主要架構。使用這種學習模型需對決策者在所擁有的資訊上，做較強的限制。而第二階段的學習模式是要減輕模型中對決策人在資訊上的負荷，即將第一階段機率模型的學習擴充至非機率模型的學習。而幾乎所有學習上的問題，都可以視為一個尋找的問題，模型選擇是尋找模型，參數估計是尋找參數。在模型的設定上，以往我們處理的程序是：假設模型為....，則我們可以....。對於模型的選定並沒有嚴格的判定標準可供依循。然而遺傳規畫不但對模型的設立，提供了一個良好的典範，而且對如何尋找模型，提供了一個一般性的尋找模式。模型的選取，應是先經由尋找的過程而得到的，而非憑空自上帝的手中取得。因此，就如何建立起尋找的方式，其較模型的選擇更為基本且更為重要。遺傳規畫運作之初，並沒有包含先驗的知識，初始的模型是經由隨機創造而得。在演化的過程中，模型逐漸地有了系統（型態）的出現。這種尋找的過程，既不偏向隨機也不偏向系統，在隨機與系統中，取得了一個完美的平衡點。在遺傳規畫運作下，要選擇何種模型，將視實驗者的時間成本而定。換句話說，即遺傳規畫提供了實驗者到目前為止最好的模型，是否該花更多時間以取得〝較精確〞的模型，將由實驗者自行決定。在此情況下，我們在模型的選擇上，有了一個較為適當的判定基準：模型的大體輪廓將是藉由進化的方式取得，不是經由天外神來之筆而誕生。在模型精確度的選擇上，將由個人的時間成本來定奪。就在這層意義上來說，此種選擇的模式比較符合〝人性〞，亦與經濟學的精神相符合。本論文的目的便是要了解遺傳規畫在實際運作上的一些特性，以及該如何正確地使用它才能得到最大的功效，以期望它能成為我們在處理有限理性總體經濟學上的一個重要工具。
描述:	碩士國立政治大學經濟學系 G81258003
資料來源:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#B2002003869
資料類型:	thesis
顯示於類別:	[經濟學系] 學位論文

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