Pattern-Oriented Modeling of Commons Dilemma Experiments
Pattern-Oriented Modeling of Commons Dilemma Experiments
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公共困境实验的面向模式建模
DOI：
10.1177/1059712309342488
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发表时间：
2009
影响因子：
1.6
通讯作者：
Allen Lee
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Janssen;Nicholas P. Radtke;Allen Lee
发展集体行为计算模型的一个主要挑战是经验性验证。来自空间显式动态公地困境实验的实验数据被用来经验地接地一个基于代理的模型。在数据中发现了三种截然不同的模式。随机游走和贪婪代理这两种天真的模型并不能产生与这些模式匹配的数据。提出了一个更全面的模型，解释了参与者如何做出移动和收获决策。使用面向模式的建模，探索参数空间以识别满足所识别的三种模式的参数组合。只有不到0.1%的参数组合满足所有模式。这些参数设置被用来成功地预测一组新实验的模式。
A major challenge in the development of computational models of collective behavior is the empirical validation. Experimental data from a spatially explicit dynamic commons dilemma experiment is used to empirically ground an agent-based model. Three distinct patterns are identified in the data. Two naïve models, random walk and greedy agents, do not produce data that match the patterns. A more comprehensive model is presented that explains how participants make movement and harvest decisions. Using pattern-oriented modeling the parameter space is explored to identify the parameter combinations that meet the three identified patterns. Less than 0.1% of the parameter combinations meet all the patterns. These parameter settings were used to successfully predict the patterns of a new set of experiments.