KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2023 / Cilt: 34

The El Farol Bar Problem: Karar Vermede Kullanılan Farklı Beklenti Modellerinin Karşılaştırılmalı Analizi

The El Farol Bar Problem: A Comparative Analysis of Expectation Models Used in Decision Making

Burak ÇETİNER
Hakan YAŞARCAN
Sayfa
91–109
Yayın Tarihi
2023-08-10
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgularımıza göre, beklemediğimiz şekilde adaptif öğrenen ajanların davranışı, tümdengelimli muhakeme kullanan ajanlardan beklenebilecek davranışa yakınsıyor.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Arthur (1994) “Bounded Rationality and Inductive Reasoning” adlı makalesinde El Farol Bar Problemini (EFBP) tanıtmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, Arthur'un çalışmasını farklı beklenti modelleri kullanan ajanlar oluşturarak genişletiyoruz ve onları ortalama katılım ve standart sapma gibi performans ölçütleri açısından karşılaştırıyoruz.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgularımıza göre, beklemediğimiz şekilde adaptif öğrenen ajanların davranışı, tümdengelimli muhakeme kullanan ajanlardan beklenebilecek davranışa yakınsıyor.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:ajan temelli benzetim · el farol bar problemi · karar verme

Özet

Arthur (1994) “Bounded Rationality and Inductive Reasoning” adlı makalesinde El Farol Bar Problemini (EFBP) tanıtmaktadır. EFBP'nin etmen tabanlı bir modelini oluşturmakta ve bunu "sınırlı rasyonellik" kavramının önemini açıklamak için kullanmaktadır. Arthur'a göre, tümdengelimli akıl yürütme, EFBP için istenen bir davranışı üretecek kararlar oluşturamayacaktır. Bu nedenle, karar vermede tümevarımsal akıl yürütmeyi kullanan sınırlı rasyonel ajanlar, bu ve benzeri türdeki problemler için bir zorunluluktur. Bu çalışmada, Arthur'un çalışmasını farklı beklenti modelleri kullanan ajanlar oluşturarak genişletiyoruz ve onları ortalama katılım ve standart sapma gibi performans ölçütleri açısından karşılaştırıyoruz. Ajanların genel performansında bir gelişme bekleyerek katılım kararlarını oluştururken tümevarımsal muhakemeyi kullanan adaptif öğrenme yöntemini kullanıyoruz. EFBP analizi boyunca, haftalık katılım bilgisini kullanmanın olumsuz etkisini ve heterojenliğin rolünü keşfediyoruz. Bulgularımıza göre, beklemediğimiz şekilde adaptif öğrenen ajanların davranışı, tümdengelimli muhakeme kullanan ajanlardan beklenebilecek davranışa yakınsıyor.

Abstract

Arthur (1994) introduces the El Farol Bar Problem (EFBP) in his article “Bounded Rationality and Inductive Reasoning". He creates an agent-based model of the EFBP and uses it to explain the importance of the concept "bounded rationality". According to Arthur, deductive reasoning will not create decisions that will produce a desired behavior for the EFBP. Hence, boundedly rational agents using inductive reasoning in decision making is a must for this and similar type of problems. We extend Arthur's work by creating different types of agents and compare them in terms of performance measures such as mean attendance and standard deviation of attendance. We introduce adaptive learning agents that use inductive reasoning in forming their decisions expecting an improvement in the overall performance of the agents. Throughout the analysis of the EFBP, we discover the role of the heterogeneity and the detrimental effect of using the weekly attendance information. Unexpectedly, as a result of our findings, the behavior of adaptive learning agents converges to the behavior that would be expected from agents using deductive reasoning.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇETİNER, B., YAŞARCAN, H. (2023). The El Farol Bar Problem: Karar Vermede Kullanılan Farklı Beklenti Modellerinin Karşılaştırılmalı Analizi. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 34, 91–109. https://ajindex.com/articles/958591

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Adler, J. L. & Blue, V. J. (2002), A cooperative multi-agent transportation management and route guidance system, Transportation Research Part C: Emerging Technologies,. 10 (5-6), 433-454. Doi: https://doi.org/10.1016/S0968-090X(02)00030-X
  2. Arthur, W. B. (1994), Inductive reasoning and bounded rationality, The American Economic Review, 84(2), 406-411. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/2117868
  3. Arthur, W. B. (1999),
  4. Complexity and the economy, Science, 284(5411), 107-109. Doi: https://doi.org/10.1126/science.284.5411.10
  5. Chakrabarti, B. K. (2007), Kolkata restaurant problem as a generalised El Farol bar problem, Econophysics of Markets and Business Networks, 239-246. Doi: https://doi.org/10.1007/978-88-470-0665-2_18
  6. Challet, D., & Zhang, Y. C. (1997), Emergence of cooperation and organization in an evolutionary game, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 246(3-4), 407-418. Doi: https://doi.org/10.1016/S0378-4371(97)00419-6
  7. Chen, S. H. & Gostoli, U. (2017), Coordination in the el farol bar problem: the role of social preferences and social networks, Journal of Economic Interaction and Coordination, 12(1), 59-93. Doi: https://doi.org/10.1007/s11403-015-0150-z
  8. De Cara, M. A. R., Pla, O. & Guinea, F. (1999), Competition, efficiency and collective behavior in the “El Farol” bar model, The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems, 10(1), 187-191. Doi: https://doi.org/10.1007/s100510050843
  9. Edmonds, B. (1998), Gossip, sexual recombination and the El Farol Bar: Modelling the emergence of heterogeneity, IFAC Proceedings Volumes, Cambridge, 31(16), 219-225. Doi: https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)40485-X
  10. Elsner, W. (2017), Complexity economics as heterodoxy: Theory and policy, Journal of Economic Issues, 51(4), 939-978. Doi: https://doi.org/10.1080/00213624.2017.1391570
  11. Fogel, D. B., Chellapilla, K. & Angeline, P. J. (1999). Inductive reasoning and bounded rationality reconsidered, Transactions on Evolutionary Computation, 3(2), 142-146. Doi: https://doi.org/10.1109/4235.771167
  12. Foxon, T. J., J. Köhler, Michie, J. & Oughton, C. (2013), Towards a new complexity economics for sustainability, Cambridge Journal of Economics, 37(21), 187-208. Doi: https://doi.org/10.1093/cje/bes057
  13. Galib, S. M. & Moser, I. (2011), Road trafic optimisation using an evolutionary game, in Proceedings of the 13th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation, Dublin, 519-526. Doi: https://doi.org/10.1145/2001858.2002043 G