マルチエージェントのための行動科学:実験経済学からのアプローチ(マルチエージェントシリーズ) [全集叢書]

マルチエージェントのための行動科学:実験経済学からのアプローチ(マルチエージェントシリーズ) の 商品概要

• 目次

  1．はじめに
  1.1　社会経済システムと創発
  1.2　行動モデルを裏付ける理論の不足
  1.3　行動モデルとして見る経済理論
  1.4　経済学における経済人の仮定
  1.5　実験経済学の発展
  1.6　マルチエージェントと実験経済学の融合による新たな社会科学の可能性
  1.7　本書のねらい
  
  2．市場実験を体験してみよう
  2.1　はじめに
  2.2　実験内容の説明
  　2.2.1　実験1：ダブルオークション
  　2.2.2　実験2：負の外部性が働く場合
  　2.2.3　実験3：ピグー税
  2.3　実験結果の集計
  2.4　市場均衡
  　2.4.1　需要関数と供給関数
  　2.4.2　均衡解
  　2.4.3　負の外部性と市場の失敗
  　2.4.4　負の外部性の問題に対する一つの解決方法
  2.5　発展的な実験
  
  3．エージェントシミュレーションをプログラミングしよう
  3.1　はじめに
  3.2　行動モデル：ゼロ知能エージェントモデル
  3.3　プログラミングしてみよう
  3.4　シミュレーションの実行
  　3.4.1　シミュレーション結果
  　3.4.2　結果の考察
  3.5　経済実験の結果との比較
  3.6　発展的なシミュレーション
  
  4．より複雑な市場実験とエージェントシミュレーション1
  4.1　はじめに
  4.2　資産市場実験
  　4.2.1　実験の説明
  　4.2.2　実験してみよう
  　4.2.3　実験結果の解説
  4.3　発展型ゼロ知能エージェントモデル
  　4.3.1　エージェントの行動ルール
  　4.3.2　NetLogoでの実装
  4.4　発展モデル：3タイプ相互作用モデル
  　4.4.1　3種類のエージェント
  　4.4.2　エージェントの行動ルール
  
  5．より複雑な市場実験とエージェントシミュレーション2
  5.1　はじめに
  5.2　価格予測実験
  　5.2.1　実験の概要
  　5.2.2　実験の結果
  5.3　Heuristics Switchingモデル
  　5.3.1　代表的な行動ルール（Heuristics）
  　5.3.2　Heuristics Switchingモデル
  
  6．ゲームの経済実験に参加しよう1：美人投票ゲーム
  6.1　はじめに
  6.2　美人投票ゲーム実験
  6.3　このゲームの背後にある考え方
  6.4　均衡分析
  6.5　行動モデル1：レベルKモデル
  6.6　戦略的環境の影響
  6.7　行動モデル2：認知階層モデル
  
  7．ゲームの経済実験に参加しよう2：公共財ゲーム
  7.1　はじめに
  7.2　公共財ゲーム実験
  7.3　背後の理論とナッシュ均衡からの逸脱
  7.4　実験結果
  7.5　実験におけるゲームの繰返しについて
  7.6　処罰可能な公共財ゲーム
  
  8．ゲーム環境下でのエージェントシミュレーション
  8.1　はじめに
  8.2　2つの学習モデル
  8.3　NetLogoプログラミング
  8.4　シミュレーションの実行
  　8.4.1　結果
  　8.4.2　考察
  8.5　寡占市場実験
  　8.5.1　実験の説明
  　8.5.2　寡占市場実験の結果
  　8.5.3　発展課題
  8.6　より発展した学習モデル
  
  9．マルチエージェント行動科学
  9.1　はじめに
  9.2　エージェントの行動モデル
  9.3　行動モデルの分類
  9.4　システムを理解するvs.行動を理解する
  9.5　シミュレーションで経済実験の行動を再現する
  9.6　行動モデルを所与としてシステム全体の挙動を見る
  9.7　経済実験の参加者をエージェントに代替させる
  
  10．実験経済学
  10.1　はじめに
  10.2　実験経済学の発展の経緯
  10.3　選好の統制を可能にする価値誘発理論
  10.4　これまでに行われている実験トピック
  
  11．おわりに
  11.1　マルチエージェントが抱える問題の所在
  11.2　マルチエージェントシステムの構成について再検討する
  11.3　実験経済学とマルチエージェントの融合に対する今後の期待
  
  引用・参考文献
  索引

• 出版社からのコメント

  経済実験とマルチエージェントシミュレーションの生産的な融合の可能性を示したテキスト。

• 内容紹介

  【本書の特徴】
  本書は，実験経済学のアプローチを基にした，マルチエージェントシミュレーションにおける意思決定主体の行動モデル構築に関する教科書である。いくつかの章では，実験を経験しながら学べるように配慮した。さらに，実験と同じ状況のシミュレーションを，NetLogoを用いて読者自身がプログラミングできるように丁寧に解説。
  社会経済システムのマルチエージェントシミュレーションを行う際，どのように行動モデルを構築するかは，常に頭を悩ませる問題である。一方，実験経済学では，人間を被験者として，その意思決定を実験室で観察・分析を行う経済実験という方法論が確立されている。本書は，実験経済学の観点から，そのような問題に正面から立ち向かう，これまでになかった新しい教科書である。
  
  【読者対象】
  入門レベルのミクロ経済学やゲーム理論の知識をもつ，理工系および社会科学系の学生。
  
  【各章について】
  本書は，「市場」と「ゲーム」の2つのタイプに分けて書かれており，2～5章が市場タイプ，6～8章がゲームタイプの内容になっている。
  1章では，マルチエージェントシミュレーションにおける行動モデルを構築するにあたり，なぜ実験経済学のアプローチに基づくのかを説明する。
  2章では，ダブルオークション形式の市場実験を紹介し，次いで3章では2章の実験に対応した単純な行動モデル（ゼロ知能エージェントモデル）を構築し，シミュレーション結果と実験結果の比較を行う。
  4章では，複数期間に渡って取引される資産市場実験と，それに対応できるように3章のゼロ知能エージェントモデルを発展させた行動モデルを構築する。
  5章では，複数期間に渡って資産の価格を予測する実験を紹介し，その結果を上手く再現できるHeuristics Switching モデルという行動モデルについて説明する。
  6章では，美人投票ゲームと，その実験結果の特徴を再現できるレベルKモデルと認知階層モデルを紹介。
  7章では，公共財ゲームの実験を紹介し，続く8章では，同ゲームにおける学習エージェントのモデルを構築し，学習プロセスの違いが結果に与える影響を学ぶ。
  9章では，被験者とエージェントの対戦を通じて人間の振舞いを理解する試みなど，両分野の融合的なアプローチをまとめた。
  10章では，実験経済学について概説する。そして11章では，まとめとして，マルチエージェントの問題の所在やその構成について再検討を行い，今後への期待を述べて本書を締めくくる。
  
  【著者からのメッセージ】
  世界的に見ても，実験経済学とマルチエージェントの両分野を融合的にまとめた教科書は未だなく，画期的な教科書だと思います。本書がきっかけとなり，理工系のエージェントシミュレーションを学習している読者が経済実験の方法を採用したり，一方で，経済学などの社会科学系の学問を学ぶ読者がエージェントシミュレーションを用いるようになるなど，両分野の結びつきが進むことは，この上ない喜びです。そのような文理融合型研究者が育つことを心より願っています。
  
  図書館選書
  実験経済学のアプローチを基に，マルチエージェントシミュレーションにおける意思決定主体の行動モデル構築を解説した。NetLogoを用いたプログラミングやz-Tree を用いて，誰でも経済実験ができるようにした。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  西野 成昭(ニシノ ナリアキ)
  １９９９年神戸大学工学部機械工学科卒業。２００１年神戸大学大学院自然科学研究科博士前期課程修了（機械工学専攻）。２００４年東京大学大学院工学系研究科博士後期課程修了（精密機械工学専攻）、博士（工学）。２００４年東京大学研究員。２００６年東京大学助手（２００７年より助教に名称変更）。２００９年東京大学准教授
  
  花木 伸行(ハナキ ノブユキ)
  １９９７年筑波大学第三学群国際関係学類卒業。１９９９年米国コロンビア大学大学院経済学博士前期課程修了。２００３年米国コロンビア大学大学院経済学博士後期課程修了、Ｐｈ．Ｄ．（Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ）。２００３年米国コロンビア大学地球研究所研究フェロー。２００５年筑波大学専任講師。２００９年仏国地中海大学教授。２０１５年仏国ニース・ソフィアアンティポリス大学教授。２０１９年大阪大学教授

マルチエージェントのための行動科学:実験経済学からのアプローチ(マルチエージェントシリーズ) の商品スペック