Loading...
机构名称:
¥ 3.0

3 如果 α i = 0,这意味着代理不与任何外部源交互,那么时间 t 的信念为 P tb,就像经典 DeGroot 学习模型一样。4 我在定理 4.3 的证明中扩展了定理 3.1,以表明这个量是定义明确的。我还在第 2.2 节和第 5 节中讨论了影响者可能拥有的其他目标。5 Chandrasekhar 等人 (2020) 提供了实证证据,证明简单的 DeGroot 学习反映了观察到的行为模式。Molavi、Tahbaz-Salehi 和 Jadbabaie (2018) 以及 Dasaratha、Hak 和 Golub (2019) 提供了微观基础。DeMarzo、Vayanos 和 Zwiebel (2003) 强调了对该规则的批评,他们表明在 DeGroot 学习下代理不考虑信息重复。然而,他们表明,考虑这种偏见需要强大的计算能力。因此,有有限理性论据支持学习规则。

战略影响者和信念的塑造

战略影响者和信念的塑造PDF文件第1页

战略影响者和信念的塑造PDF文件第2页

战略影响者和信念的塑造PDF文件第3页

战略影响者和信念的塑造PDF文件第4页

战略影响者和信念的塑造PDF文件第5页

相关文件推荐

2024 年
¥1.0
2024 年
¥10.0
2023 年
¥1.0
2023 年
¥2.0
2024 年
¥2.0
2023 年
¥1.0
2022 年
¥4.0
2023 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2023 年
¥7.0
2023 年
¥1.0
2025 年
¥1.0
2024 年
¥1.0
2022 年
¥4.0
2024 年
¥1.0
2022 年
¥1.0
2023 年
¥1.0
2020 年
¥1.0
2024 年
¥1.0
2024 年
¥1.0
2024 年
¥2.0
2020 年
¥1.0
2025 年
¥3.0
2020 年
¥3.0