10、社会建构与有限理性参与者:模拟框架解析

社会建构与有限理性参与者:模拟框架解析

1. 引言

如今,随着计算机性能和软件语言的不断进步,多参与者模拟在研究中的应用愈发广泛。模拟模型能力的提升,使我们能够对组织以及人类参与者合作的设想进行研究。通过模拟模型,我们可以开展一些在现实生活中难以进行的实验,比如避免干扰人们的日常行为、应对复杂的情况、解决各种测量不足的问题,特别是在组织研究中应对长时间跨度的问题。

本文旨在为组织的多参与者模拟提供一个框架,该框架以模拟的有限理性参与者和社会建构为主要构建模块。基于此框架的模拟模型可用于研究社会建构对参与者和组织行为的影响,所得知识可用于开发组织的新型协调形式、设计信息系统以及理解虚拟组织的发展。本文在设计多参与者模拟框架时运用了认知科学、组织符号学、组织理论和多智能体模拟等理论视角。

多参与者模拟基于这样一种理念:展现复杂行为的系统需通过计算来生成这种行为。像组织或社会这类系统的行为之所以复杂,是因为传统数学工具难以对其进行描述。在处理复杂行为时,运用遵循简单规则的计算机智能体之间的交互进行计算模拟,能取得更好的效果。系统层面的复杂行为相对于智能体层面的简单规则而言是涌现的。基于计算等价性原理,我们可以借助由计算机智能体构成的模拟模型来研究人类组织。

我们认为合作与协调源于社会建构的运用,这与认知科学中常见的非社会视角不同。合作基于相互交织的习惯和相互承诺,这些常以协议、合同和计划等符号结构来表达。在组织符号学的描述层面,这些符号结构被视为社会可供性或社会建构。社会建构引导个体参与者形成和强化旨在合作、协调及符合社会规范行为的习惯,并且可以基于组织符号学的概念和方法进行建模。

与许多多参与者模拟方法不同,我们将参与者建模为基于认知科学中已知

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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