Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Системный анализ и формализация маркетинговых процессов ... 9
1.1. Общий обзор и классификация потребительских рынков: 9
1.2. Структурно-параметрические описания активных элементов рынка и маркетинговой среды. 17
1:3: Формы и стратегии поведения продавцов и покупателей в маркетинговых ситуациях. 24
Глава 2. Математическое моделирование маркетинговых отношений. 30
2.1. Формализация маркетингового процесса олигопольного рынка.. 30
2.2. Математическая модель транзактивной фазы взаимодействия покупатель — продавец 34
2.3. Моделирование стратегий ценообразования и прогнозирования спроса. 42
Глава 3 Имитационная модель мультиагентной маркетинговой системы .. 50
3.1. Общая структура агентно-ориентированной имитационной системы. 50
3.2. Имитационная модель поведения агента-покупателя 59
3.3 Имитационная модель поведения агента- продавца. 68
Глава 4. Мультиагентное моделирование маркетинговых ситуацийі в универсальной имитационной системе Simplex 3. 86
4.1. Функциональная структура имитационной системы. 86
4:2. Имитационное моделирование маркетинговых процессов олигопольного рынка : 94
Заключение.
Основные результаты и выводы 107
Литература. 109
Приложения. 116
- Структурно-параметрические описания активных элементов рынка и маркетинговой среды.
- Математическая модель транзактивной фазы взаимодействия покупатель — продавец
- Имитационная модель поведения агента-покупателя
- Имитационное моделирование маркетинговых процессов олигопольного рынка
Введение к работе
В; условиях современной рыночной экономики, характеризующейся: динамичностью экономической среды, постоянным изменением конкурентных цен на продукцию, покупательной способности; населения? и колебанием курсов валют системные исследования * сложных маркетинговых процессов \ являются, основою выбора оптимальных стратегию товарного производства- и; маркетинговых решений^
Цель маркетингового исследования заключается в оценке существующей ситуации и прогнозировании развития и стабилизации рынка, необходимые дляі принятия» эффективных управленческих решений; Достоверная! маркетинговая информация позволяет снизить финансовый риск и последствия? ввода товарной продукции, определить состояние потребителей и внешней среды, оценивать деятельность конкурентов и координировать собственную стратегию, получить поддержку принятия; решений и повысить их эффективность.
В результате маркетинговых исследований накапливается > необходимая; информация о запросах потребителей, их покупательной способности; ценах и регионах с высоким спросом на предлагаемые изделия, т.е. с большей емкостью рынка и возможной наибольшей прибылью. Вместе с тем маркетинговые исследования позволяют определить направления наиболее выгодного вложения капитала и организации сбыта новых изделий, строить стратегию рекламы;: выявлять виды продукции, пользующиеся наибольшим спросом, каким потребителем востребованы- и в; какому регионе принесут наибольшую отдачу на каждый рубль затрат.
Таким образом* маркетинговая- деятельность представляет собой комплекс: мероприятий; ставящих целью изучение потребителя;. исследование мотивов* его поведения? на рынке, анализ собственно' рынка предприятия, исследование продукта, анализ форм и каналов; сбыта, анализ объема товарооборота предприятия; изучение конкурентов, определение форм; и
4 уровня конкуренции, исследование рекламной деятельности, определение наиболее эффективных способов продвижения товаров на рынке, изучение «ниши» рынка.
Изучение потребителя связано с определением структуры потребительских предпочтений товара данного производителя на рынке.
Исследования мотивов поведения потребителей на рынке,, в свою очередь,, связаны с прогнозированием поведения, определенных групп потребителей на рынке
Анализ рынка направлен* на; определение потенциальной; емкости рынка для поставляемой;. продукции,. определение характера потребительского спроса; распределение спроса по разным регионам..
Исследование продукта направлено на определение потребностей рынка в новых изделиях, улучшение или модернизацию уже существующих.
Анализ систем и методов реализации продуктов с точки зрения маркетинга^ позволяет определить, как лучше и эффективнее реализовать продукцию данного производителя;в условиях конкретного рынка, кто может быть торговым посредником и конкурентом; какова динамика продаж, издержек и прибыли предприятия, определяющие возможность наращивания объема товарооборота
Маркетинговая і деятельность по изучению конкурентов определяет главных конкурентов на рынке, их слабые и сильные стороны,. накапливает информацию о финансовом положении конкурентов, особенностях производственной деятельности и управления
Исследование рекламы помогает производителю-продавцу определить наиболее эффективные способы воздействия: на?покупателя; и повышения^его интереса к продукции, стимулы и способы продвижения товаров на рынке.
Для * принятия оптимальных управленческих решениш в условиях жесткой і конкурентной^ борьбьи фирма-продавец должна' располагать огромными объемами; коммерческой- информации; позволяющей выявить потребности и покупательную способность покупателя и прогнозировать, конкретный і спрос на
5 данный товар или услугу с установлением долговременных связей покупателей с продавцом (производителем) товара.
Возникновение и: развитие предпринимательства в народном хозяйстве современной России: сделало актуальным принципиально новые проблемы» маркетинга во всех сферах товарно-денежных отношений.
Маркетинг продовольствия является, динамично развивающейся* производственно-организационной структурой, обеспечивающей как потребности- населения? в продуктах питания; так и: продовольственную безопасность государства.
Рассматривая маркетинг продовольствия как объект управления! следует отметить многоуровневый і иерархический характер системы, функционирующей в і условиях информационной- неопределенности, определяемой жесткой конкуренцией между производителями и сбытовиками; нерегулируемым притоком импортного продовольствия,*, не сложившимся оптовым рынком:
В сфере управления сбытом и реализацией пищевых продуктов следует выделить три уровня: федеральный, региональный и областной (городской). Принятие решений на каждом уровне в своих функциональных сферах сводится к стабилизации рынка при; различных экономических и социальных возмущениях,, выбору оптимальных стратегий ценообразования! и балансированию спроса и предложений:в текущих условиях. Однако рынок, как большая динамическая социально-экономическая» система; объединяет огромное количество взаимодействующих звеньев с множеством! СОСТОЯНИЙ' и форм взаимодействия; многообразием факторов; влияющих на их поведение и цели в конкретный период. Поэтому принятие решений особенно в переходные маркетинговые периоды требует переработки больших объемов статистических данных: и; компьютерной поддержки в і прогнозировании маркетинговых ситуаций! и выборе стратегий- их. стабилизации на основе формализованных знаний;
Существующие методы, основанные на аналитических описаниях и теории игр [10, 44, 55, 67 и др.], рассматривают статические состояния элементов двух противостоящих сторон без учета динамики поведения каждого элемента и его прямого влияния на состояние других элементов. В* связи с этим для принятия, адекватных решений возникает необходимость в развиваемой впоследнее время в России [3,16,26,32,46 и др.] и за рубежом [57,65,70,73-76] агентно-ориентированной имитации взаимодействия активных элементов [3,27] — интеллектуальных агентов [59,73] В; маркетинговых ситуациях. Активные элементы - участники рынка варьируют свои свойства и поведение в зависимости от состояния других элементов и среды. Агентно-ориентированная имитация вскрывает и объясняет механизм возникновения оптимального поведения сложной мультиагентной системы, состоящей из: множества взаимодействующих активных элементов, описываемых как некоторые интеллектуальные агенты.
Особенность таких имитационных моделей заключается в том, что они описывают индивидуальные характеристики всех участников рынка и их целевые функции на каждом шаге взаимодействия, а не усредненные или обобщенные параметры состояния. Поэтому разработка мультиагентных имитационных моделей, отражающих многообразие поведения и взаимодействия! активных элементов — участников рынка в заданном информационном пространстве маркетинговой? среды является. социально значимой и актуальной для оценки ситуаций и принятия ответственных решений в рыночных системах на областном, региональном и федеральном уровнях.
Цель диссертационной работы заключалась в разработке метода, моделей и алгоритмов: агентно-ориентированной имитации; взаимодействия; интеллектуальных агентов — участников рынка, варьирующих свои свойства и поведение в маркетинговых ситуациях в зависимости от поведения других элементов и окружающей среды.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
анализ и систематизация существующих маркетинговых систем с формализацией параметров состояния и целей;
структурно-параметрическое моделирование маркетинговых ситуаций с упорядочиванием множества параметров состояния взаимодействующих классов агентов - продавцов и покупателей; маркетинговой среды и целей, а также множеством характеристик влияния и взаимосвязей между ними;
разработка метода мультиагентной имитации; взаимодействия активных элементов маркетинговой среды;
разработка математических моделей и алгоритмов динамического поведения и взаимодействия интеллектуальных агентов* в зависимости от параметров состояния других агентов и среды;
создание банка моделей мультиагентной системы имитационного моделирования маркетинговых ситуаций.
Научная- новизна. Предложен метод агентно-ориентированного имитационного моделирования динамического взаимодействия активных элементов в большой рыночной системе.
Разработана структурно-параметрическая модель олигопольной рыночной ситуации, описывающая в матричной форме априорно известные данные о состоянии производителей-продавцов и покупателей;. их взаимосвязях между собой и факторами внешней среды ( в текущий маркетинговый период.
Предложен общий формализованный алгоритм; мультиагентной; имитации динамических процессов маркетингового периода, включающего транзактивную фазу рыночной сделки и фазу ценообразования.
Разработаны математические модели и алгоритмы поведения; и взаимодействия интеллектуальных агентов в транзактивной фазе маркетингового периода. Сформулирован обобщенный критерий предпочтения и выбора партнера.
8 Разработаны математические модели ценообразования: и алгоритмы поведения, и взаимодействия олигополистов - конкурентов в переходных процессах стабилизации олигопольного рынка.
Разработана, мультиагентная; имитационная модель, динамических маркетинговых отношений и ситуаций.
Практическая^ значимость работы. Разработана компьютерная; технология мультиагентного имитационного моделирования и анализа маркетинговых ситуаций и процессов стабилизации рынка.
На основе предложенных моделей^ иг алгоритмов разработано программное- обеспечение: мультиагентной системы имитации рынка Market, включающее MDb-описания структурных, базисных и мобильных компонентов» и реализованная в среде экспериментирования универсальной имитационной системы Simplex3.
Разработана инструкция по инсталлированию модели и подготовке исходных данных, проведению имитационного эксперимента и обработке; результатов имитации маркетинговых ситуаций при различных переменных состояния і и ценовых стратегиях: интеллектуальных агентов на примере олигопольного рынка.
Разработанная! мультиагентная имитационная; модель и программное обеспечение Market использовались для оценки ценовой политики ивлияния рекламного фактора фирмы Canon на. рынке- офисной техники.
Апробация' работы. Результаты работы были представлены на: 12-й международной? конференции Process Control 99; Bratislava 1999; 4-й и; 5-й Международных научно-технических конференциях "Пища. Экология. Человек", Москва, 2001 и 2003 гг.; Международной конференции "Математические методы в технике и технологиях", Тамбов, 2002 г.; 2-й Международной конференции по проблемам управления; ИЛУ РАН, Москва, 2003 г.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ в докладах, материалах и тезисах международных конференций, в >т.ч. одна на английском языке.
Структура и. объем диссертации. Диссертация состоит из введения* четырех глав, заключения и приложений и содержит 116 страниц основного; текста, 26 рисунков, 12 таблиц и листингов, список литературы; из 76 наименований.
Работа выполнялась по программе научного сотрудничества Московского^ государственного университета прикладной биотехнологии с университетом Пассау (Германия) при консультациях заведующего кафедрой-«Исследование операций и теории систем (Operations Research шкЬ Systemstheorie) » университета Пассау, профессора,. доктора Бернда Шмидта (Prof. Dr. Bernd Schmidt).
Структурно-параметрические описания активных элементов рынка и маркетинговой среды.
Динамика процессов взаимодействия и поведения участников рынка связана с максимизацией функции прибыли /-го производителя-продавца [67]. При заданном векторе цен р(; і = 1,п /-го продавца функции объемов сбыта v,(p,...#,) а также затрат на производство и реализацию ,( ( .../7,,)) прибыль gt /-го продавца можно выразить как
При и=2 и d2g,/dpf 0 максимум прибыли /-го производителя-продавца Аналитическое решение системы возможно [55] лишь для частных случаев олигопольного рынка с небольшим числом п поставщиков при постоянных значениях dp j/dp і = const, а именно: и приводит к определению вектора стабильных цен, гарантирующих; максимально возможную прибыль каждого производителя на рынке. Однако? при учете влияния на функцию прибыли g( множества параметров состояния покупателя и факторов внешней социальной и производственной среды аналитическое описание маркетинговой системы и нахождение вектора цен в различных маркетинговых ситуациях аналитическими методами становится практически невозможным.
При множестве взаимодействующих элементов рынка; характеристик их состояния и взаимосвязей формализованное накопление знаний в маркетинговом информационном пространстве сводится к составлению структурно-параметрической матричной модели [13Ц6,36] рыночной системы, упорядочивающей вдоль главной диагонали матрицы (Таблица 1) блоки? параметров состояния и характеристик связей активных элементов рынка и среды взаимодействия, а именно: 1. Общие характеристики рынка: - общий уровень спроса и предложений; - средняя цена предложений; - общий объем продаж и товарооборот и др. 2. Характеристики продавца — олигополиста: - объем индивидуальных поставок; - себестоимость и исходная цена продукта; - текущая цена отдельных видов продукта; - доля рынка; - прибыль от единицы продукции; - конкурентноспособность; - персональные характеристики агента; - неценовые факторы; - вид и качество товара; - условия доставки (цена, время и т.п.); - фасовка, тара и упаковка; - срок годности и условия хранения; - место торговой точки и др. 3. Характеристики клиента-покупателя: - индивидуальный спрос; - максимальная доступная цена продукта; - покупательная способность; - факторы предпочтения; - критерий выбора и другие. Характеристики и свойства продукта, такие как качество и себестоимость, гарантии и срок годности, экологическая чистота и безопасность продукта, потребительские свойства и т.п., могут быть также выделены в самостоятельный блок или отнесены к блокам описания взаимодействующих активных элементов. Вариант структурно-параметрической модели олигопольной рыночной системы с группированием в диагональные блоки главных показателей состояния и взаимодействия олигополистов и покупателей, описанных в алгебраических и дифференциальных уравнениях (1-1) - (1-4), приведен в таблице 1-1. В случае независимости параметров, соответствующий блок на главной диагонали представляет собой единичную диагональную матрицу 6jk, где 5jk — символ Кронекера. При наличии взаимосвязей между параметрами недиагональные элементы описывают операторы связей как внутри блока так и между блоками, отражая формализованную структуру и характер взаимосвязей между отдельными агентами и средой через коэффициенты и производные в известных аналитических описаниях, например,. в. системах уравнений (1-3), (1-4). Отсутствие связи отмечается нулем. В случае возможного влияния соответствующие недиагональные миноры матрицы остаются пустыми (обозначены как ) и их последующее заполнение обусловлено накоплением недостающих знаний.
Bt- зависимости от глубины априорных знаний недиагональные элементы и блоки модели могут отражать характеристики персональных отношений (взаимодействия; согласия, независимости, конфликта) между участниками рынка и влияние факторов окружающей среды с внешними возмущающими воздействиями, такими как, скачки валютного курса, различное временное поведение покупателя в зависимости от его доходов, стоимости потребительской, корзины и потребности в товарах на день. При этом каждая /-я строка упорядочивает характеристики влияния компонентов и-факторного пространства на /-й фактор, а каждый у-й столбец — направления и оценки воздействия у-го фактора на другие компоненты маркетинговой среды.
Таким образом, структурно-параметрическая матрица представляет полное описание структуры и формы связей между параметрами состояния и цели активных элементов в среде взаимодействия и конфликта. Отыскание характеристик связей в виде адекватных корреляционных, регрессионных или функциональных зависимостей может быть, осуществлено известными методами факторного анализа, планирования эксперимента, имитационного моделирования и экспертных оценок в зависимости от степени априорных представлений о природе конфликта и взаимодействия.
Математическая модель транзактивной фазы взаимодействия покупатель — продавец
Установление контакта между покупателями и продавцами во время транзактивной фазы определяется конкретными значениями коэффициентов и переменных Рі.рГ " и р/"" в общих зависимостях спроса (1-1)j-ro покупателя, у = 1,т и предложений (1-7) /-го продавца, / = 1,п. Задаваясь величиной минимального спроса у " 1 [ед. товара] j-vo покупателя при максимально приемлемой для него цене товара р и точкой удвоенного минимального спроса, из (1-7) легко выразить индивидуальный спрос в зависимости от цены в виде где k = - характеристика индивидуальной покупательной способности [ед. товара/рубль]; константа, соответственно, низкой, средней и высокой покупательной способности. Аналогично объем предложений /-го продавца при прогнозируемой им максимально возможной цене товара из (1-1) определится как: где р„р,,р, - текущая максимально допустимая и минимально возможная цена товара /-го продавца; uf — максимальный объем предложений от /-го продавца. Интервал варьирования цен составит где g = 1,2,...- коэффициент вариации назначаемой цены. При этом текущую цену, устанавливаемую продавцом, можно определить как
По окончании транзактивной фазы продавец сравнивает текущий спрос с ожидаемым уровнем? и подбирает цену для следующего периода соответственно своей доле спроса. Общая математическая модель переносится на отдельных участников рынка так, что аналитически рассчитанные значения стабильных цен по (1-9), (1-10 ) при соответствующих значениях ktt, kj,, pf1 и р(тш должны подтверждаться. С моделью можно провести различные эксперименты с варьированием параметров kh kj„ pf1 и р(тт отдельных участников рынка и наблюдать результаты имитации без решения системы дифференциальных уравнений (1- 3). Моделирование процесса взаимодействия покупателя и продавца исходит из того, что цель производителя-продавца - продать товар с получением максимальной прибыли, а цель покупателя — купить товар по наиболее низкой цене. Необходимо найти компромиссное решение, приемлемое и для продавца и для покупателя. Для этого вводится функционал предпочтения Pry ; і = 1,п ; j = 1,т і-го продавца j-м покупателем, учитывающий при принятии решения такие факторы, как качество продукции, удобное местонахождение торговой точки, хорошее обслуживание, имидж фирмы-продавца, рекламная компания, привлекательная упаковка и другие неценовые факторы оценки продавца. Значение всех учитываемых факторов необходимо привести к безразмерной шкале относительных величин где ztjk - относительное значение к-то неценового показателя в оценке г -го продавца/-. покупателем; Цк , Zyk фактическое и желаемое значения Аг-го показателя в оценке /-го продавцауЧм покупателем; AZyk - допустимое отклонение от желаемого значения.
Для множества принимаемых во внимание факторов функционал предпочтения /-го продавца j-м покупателем можно записать в виде аддитивно-мультипликативной свертки — относительное отклонение &-го фактора и его весовой коэффициент; Zyr— отклонение г-го фактора критической группы, определяющей неприемлемость /-го продавца для j-ro покупателя. "і При условии bIJk=l критерий (2-6) изменяется от 1 до О от максимального предпочтения до исключения, соответственно, и обращается также в нуль при появлении какого-либо критического фактора, например, брак или обман при расчете и т.п. Весовые коэффициенты могут быть заданы таблицей экспертных оценок для каждого покупателя [21]. Для всех покупателей и продавцов составляется матрица предпочтений Pry ; / = Г,п ;j — 1,т так, что Р% =1/ /= 1,тп и для каждого покупателя критерий выбора продавца определяется как минимальное отношение предлагаемой цены к функционалу предпочтения
Вместе с информацией о количестве продавцов п и покупателей т , объемах щ предложений и уровнях индивидуального спроса гу , а также минимальных ценах рГт , ниже которых продавец не может продать свою продукцию, и ценах ../?/" , выше которых покупатель отказывается от покупки, матрица предпочтений становится исходной базой данных для решения распределительной задачи тразактивной фазы текущего маркетингового периода
Имитационная модель поведения агента-покупателя
Каждый; покупатель в гетерогенном олигопольном рынке характеризуется! функцией индивидуального спроса: (2-1) и факторами? предпочтения, определяющими выбор коммерческого партнера-продавца. Поведение покупателя; описывается? базисным; компонентом класса Consumer, который во время» каждой транзактивной фазы маркетингового периода должен выбрать агента-продавца и установить объем заказа. Для этого с началом транзактивной фазы он посылает запрос о цене всем известным агентам класса Producer., Далее собираются встречные ценовые предложения, выбирается цена и заказываемое количество товара:. Выбор партнера? происходит по двум? факторам: предлагаемая; цена- т функционал предпочтения (2-6). Цена pt в массиве Pricet; / = /,л известна, покупателю из сообщений» продавцовj а функционал предпочтения Pry как характеристика покупателя, задается; в массиве preft; i = l,n. Выбор продавца; определяется; минимальным; значением? критериям Qjj (2-7). При; нескольких: одинаковых минимальных значениях продавец выбирается случайно или по какому-либо дополнительному признаку, например, пространственное удаление продавца от покупателя. Функционал предпочтения может меняться в ходе моделирования как функция времени и отношений«покупатель-продавец». Объем, заказа определяется; по функциональной зависимости «цена-спрос», задаваемой в табличной; форме и показывающей при какой цене; спрос больше не повышается (точка:насыщения), а также максимальную; цену pj , при которой спрос пропадает (точка запрета):
В целом формализованный; процесс поведения компонента; класса; Consumer в транзактивной фазе описывается следующим образом: Consumer посылает сообщение: С Ask всем известным продавцам Producer; собирает предложения по ценам (сообщения POffer)\ выбирает Producer с минимальным Qy , заказывает объем покупки В ; соответствии с таблицей; «цена-спрос» - (сообщение GOrder) и в завершение транзакции; получает подтверждающее сообщение от Producer (сообщение PAsk); Во время; фазы ценообразования; покупатель остается пассивным:; и активизируется только в транзактивной фазе следующего периода; Для обмена-информацией между подкомпонентами Consumer вводится» аналогичный Message мобильный; компонент CThought (мысль),. для передачи сообщений типа- СТТуре: СТМОреп — сообщение о начале транзактивной фазы; CTMClose — сообщение о начале фазы ценообразования; СТАск — сообщение от CSensor с подтверждением получения заказа от покупателя Id с количеством Quantity и ценой Price ; CTOffer — сообщение от CSensor с предложением цены от продавца с индексом Id; CTAskUpd - ценовой запрос покупателя к продавцу с индексом Id; CTOrdUpd- заказ покупателя продавцу с индексом itf; CTSelPId -- сообщение о выборе партнера - продавца Id. Перечень может быть расширен новыми сообщениями без изменения і первоначальной структуры связей между подкомпонентами Для; обработки информации: и принятия решения в компоненте Consumer используется1 организационная структура, интеллектуального агента [75,76 ], включающая подкомпоненты (Рис.3.5): CSensor - подкомпонент, принимающий сообщение Message из Connector m преобразующий его в соответствующее внутреннее сообщение CThought , CPerceptiom - вспомогательный компонент, дополняющий в случае необходимости: CThought из CSensor и г направляющий» его в CCognition; CCognition - база знаний Consumer — подкомпонент, содержащий сведения о покупателе, накапливаемые; с помощью сообщений; и обработки данных;:. CBehaviour- базисный компонент, определяющий поведение агента с описанием процедур ценового запроса и выбора продавца-, определения заказа; коррекции массивов спроса и предложений; CActor - подкомпонент, обрабатывающий внутреннее сообщение С Action из CBehaviour и формирующий соответствующее сообщение Message для пересылки в і Connector; Мобильныш компонент CThought переносит все- возможные сообщения между подкомпонентами компонента Consumer с описанием, показанными на листинге 3-4; Сообщение возникает в CSensor; откуда через CPerception; передается? в CCognition и другие, трансформируется через соответствующие акции в CBehaviour и вновь анализируется; в CCognition. CSensor принимает сообщения; Message от компонентов Connector, Statistic и Control ъ накопительном? массиве, Mrecvd; (Рис;3 5) и генерирует внутреннее сообщение CThought в выходном накопителе CTsensd.
При смене переменной состояния MState в компоненте Control тип сообщения CThought меняется с СТМОреп на CTMClose (Листинг в приложении 1-4). CPerseption — подкомпонент, перерабатывающий внутреннее сообщение, поступающее от CSensor в накопитель CTSends. В простейшем случае сообщение без изменений в исходной форме переправляется в компонент CCognition (знания) через свой выходной; накопитель CTPercvd. В случае зависимости от переменных состояния других компонентов CPerseption соответствующим образом модифицирует сообщение. Компонент включается для дальнейшего развития модели интеллектуального агента и в данном случае выполняет пассивную функцию передачи сообщения в CCognition.
Имитационное моделирование маркетинговых процессов олигопольного рынка
В первом эксперименте с двумя спокойными агентами-продавцами и 16-ю покупателями параметрическое описание исходных данных сводилось к следующему виду:
Очевидно, что в данном случае не следует ожидать резких ценовых скачков, так как оба продавца относятся к типу спокойных и не прибегают к действиям типа (3-6) и (3-2). Также можно предположить, что в соответствии с алгоритмом поведения (рис 3-6) и управления стратегиями (рисЗ-7) агент-2 с меньшим начальным кредитом доверия к индивидуальной Cut-стратегии (InitCredit = 100.00) откажется от нее раньше 1-го агента-продавца и как кооперативный Cooperation- лидер попытается переключить своего конкурента также на кооперативную стратегию. Если величина Credibility 1-го продавца также перешла за пороговое значение, он примет пассивную кооперативную стратегию Cooperation-follower поиска общей оптимальной цены.
В момент Т = 12 агент-2 преодолевает пороговое значение Credibility и изменяет свою стратегию на кооперативную. Так как первый продавец продолжает сохранять индивидуальную Cut-стратегию, агент-2 сам становится кооперативным лидером и повышает цену на единицу, сигнализируя тем самым 1-му, что он отказывается от своей индивидуальной стратегии. В; следующем периоде агент-1 узнает, что агент-2 перешел на кооперативную стратегию, так как его сдвиг цены был нетипичным для Cut-стратегии. Тем не менее агент-1 продолжает Cut-стратегию, ожидая увеличение своей доли рынка, в то время как доля его конкурента агента-2 из-за большой цены через несколько периодов должна соответственно снизится. Однако отсутствие изменений цен обоих агентов-продавцов до момента Т= 16 говорит агенту-2 о том, что его конкурент не желает изменять Cut-стратегию. Поэтому, действуя согласно (3-7), агент-2 приводит свою цену на уровень цены агента-1, который; в і следующий: момент, следуя индивидуальной стратегии захвата рынка, снижает цену на единицу. Агент-2 в свою очередь, сохраняет цену, ожидая, что предпримет его конкурент. В момент Т= 26 лидер вновь прибегает к действию (3-7), но конкурент вновь повторяет свои индивидуальные действия. Наконец, в период Т=3 0 агент-1 исчерпывает свой кредит доверия, опускаясь ниже порогового значения, и принимает пассивную кооперативную стратегию Coopfollower.
В последующие периоды до Т= 64 отыскивается оптимальная цена. При этом Cooperation-leader делает первый шаг и ожидает, пока пассивный агент Cooperation-follower не последует за ним со своим предложением цены.
Во втором эксперименте имитируется. взаимодействие двух нервных продавцов и 16-ти покупателей с аналогичными первому эксперименту параметрическими описаниями агентов-покупателей, существенно различными исходными величинами; кредита доверия InitialCredit и одинаковыми начальными ценами, задаваемыми командами: SetVar / Market / Seller [1] / Pbehaviour / InitCredit 200.00 SetVar / Market I Seller [2] / Pbehaviour / InitCredit 300.00 SetVar/Market/Seller [1]/ Pbehaviour / Personality nervous SetVar I Market I Seller [2] I Pbehaviour / Personality nervous SetVar I Market I Seller [1] / Pbehaviour / ActPrice 55.00
Здесь агент-1 первым оставляет Cut-стратегию с уменьшением InitialCredit ниже нуля, но далее, вместо увеличения цены на единицу, как это было в случае спокойного агента, он прибегает к резкому действию (3-6). Соответственно, ъгент-2 повышает цену до трех единиц ниже нового максимального уровня (3-2), предполагая при большой разнице цен очень высокую долю рынка и желая существенно повысить свою прибыль. Сразу же после этого величина кредита доверия агента-1 из-за малой прибыли падает так низко, что он выполняет действия (3-4) и (3-7), соответственно, приближая свою цену к цене конкурента и далее принимая цену агента-2. В противоположность этому агент-2 остается при своей Cuthroat стратегии и в процессе борьбы цен снижает свою цену, пока значение кредита доверия 1- го агента не станет ниже порогового уровня (-400), т.е. величины (-2) InitialCredit. Это происходит в момент времени Т= 35, после чего следует новый резкий скачок цены агента-1 .и повторение последующих действий до Т = 42, когда, наконец, агент-2 теряет доверие к продолжению индивидуальной стратегии и переключается на Cooperation-follower. В следующие периоды кооперативный лидер агент-1 проводит поиск оптимальной кооперативной цены, стабилизирующейся на уровне Р — 55 у.е.
Третий? эксперимент имитирует отношения двух олигополистов с различными персональными признаками при тех же 16-ти агентах-покупателях, одинаковых начальных уровнях доверия к выбранной стратегии различных ценах и прочих данных, задаваемых операциями? ввода
