S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Poistumistien valinnanmallintaminen rationaalisilleja harhaisille agenteille (Valmiin työn esittely)
Ilmari Kuikka
1.6.2010
Ohjaaja: DI Simo Heliövaara
Valvoja: prof. Harri Ehtamo
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Poistumistien valinnanmallintaminen best responsedynamiikalla
Alkuperäinen malli Ehtamo et al.
–Kukin pelaaja pyrkii valitsemaan poistumistien, jostapoistuminen mahdollisimman nopeaa
Best response dynamiikka
–Kukin pelaaja valitsee parhaan vasteen muidenpelaajien valintoihin
–Toistetaan kunnes kukaan pelaajista ei muutavalintaansa
Pelaajien valintojen suppeneminen Nash-tasapainoon
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Malli
Pelaajia mallinnetaan agenteilla, jotkapyrkivät minimoimaan poistumisaikaansa
Kukin agentti i valitsee sen oven k, johonliittyvä kustannusfunktio on pienin
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Muutokset alkuperäiseen malliin
Harhaisten agenttien osuus p
Kävely- ja odotusajan painokerroin α
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Harhaiset agentit
Poistumistilanteissa ei voida olettaa, ettäihmiset tuntisivat kaikkien ovienkapasiteetit
Tätä mallinnetaan harhaisilla agenteilla,joiden tieto ovien kapasiteeteista on väärä
Toimivat muuten rationaalisesti
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Koeasetelma
α = 0.5
p = 0.5
Ovi
Kapasiteettirationaalisille
Kapasiteettiharhaisille
1
3
2
2
1
2
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Ensimmäinen päivitys
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Toinen pävitys
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Tasapainotila
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Tuloksia
Harhaiset agentitnopeuttavat mallinsuppenemista
α = 1
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Tuloksia
Suurilla α:narvoilla paino onkävelyajalla jasuppeneminenon nopeaa
p = 0 %
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Tuloksia
Pienillä α:narvoilla myöspelkkienharhaistenagenttiensuppenemisaikakasvaa
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Tuloksia
Sopivillaparametriyhdistelmilläpieni osasimulaatioista eisuppene
Malli alkaaoskilloimaan kahdentai useamman tilanvälillä
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Johtopäätökset
Poistuvan ihmisjoukon jäsenet voivathahmottaa tilanteen eri tavalla
Tätä voidaan mallintaa muuttamallaalkuperäisen mallin parametreja
Tulosten perusteella Nash-tasapainolöytyy yleensä myös näillä muutoksilla
On olemassa parametriyhditelmiä joillamalli ei aina suppene tasapainoon
S ysteemianalyysin
Laboratorio
Teknillinen korkeakoulu
Ilmari Kuikka
Systeemitieteiden kandidaattiseminaari – Kevät 2010
Kysymyksiä?