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基于agent的消费者决策过程仿真模型

摘要：本文描述了一个在动态社交网络中模拟消费者决策过程的模型。该模型使用了消费者行为心理学理论、社交网络和复杂动力系统(如消费者行为框架和模糊逻辑)的理论和工具。我们使用实际数据对该模型进行了调整，并在汽车市场中进行了测试，结果显示，该模型可以重现现实世界市场上描述的趋势。

关键词：决策过程；有限理性；基于agent的模型；社交网络；模糊逻辑；消费者模型

简介

人的决策过程是复杂的，且人的理解能力对于相关活动内涵的理解、行为表现和与他人互动的方式都具有重要作用。在这个过程中，存在行为模式、认知心理系统、决策阈值、动态网络交互、可信度阈值、环境感知、主观评价、非理性行为、不确定性、知识传递等内容。

对于企业来说，在决策过程中，特定市场中的消费者是一个具有代表性的案例，因此他们可以据此制定有效的策略以达到利润最大化、产品多样化和扩大产品规模的目标。预测市场模式的可能性能够帮助人们制定更优的决定，同时与对手竞争，并了解市场内部的动态。

本研究使用仿真模型来代表社交网络中的消费者在一个汽车市场中的表现。研究的主要目的是利用基于agent的模型、模糊逻辑、消费者分析框架、概率论和网络动力学，考虑一组参数较少的相关特征，探究消费者认知过程中的相关因素。利用此模型，可以在每个场景中对不同的策略进行检验，以改进市场内部决策的方法。

本文结构如下：模型部分详细描述了模型的各个参数、仿真过程、评价方程及详细的算法。程序部分解释了标度、与真实数据的关系和仿真值。结果部分用图表展示了进行分析和评估的场景。最后，我们得出了本文的结论并提出了今后研究的方向。附录部分包括所有被评估产品的使用规则和具体值。

模型部分

我们基于agent的模型范式提出了研究的模型，采用该模型范式的原因在于它允许代表匿名性的个体之间的相互影响和个体的选择对总体的影响。模型由感知过程、认知过程和社交过程三部分组成。感知过程采用模糊逻辑，允许不同的个体对产品特征进行感知和评价来计算产品得分，真实的部分感知用有限理性来表示。完善框架是认知过程的基础，因为它的内容包括表征个体的相关成分和将所有非规范行为均归为必需的非理性行为。最后，图形理论表现了在社交网络中个体间的相互作用，可信度阈值使信息和来源评估成为可能，并为社交过程传递知识，赋予了所有个体学习的能力。

该模型假设：在知识传递过程中，所有个体都会传达真实的信息，所有人都可以在任何时刻购买其中的一种产品，且该群体是恒定的，模拟时间为一年(52周)。

该过程模型从产品感知开始，每个个体使用模糊逻辑对产品特征进行评价，然后做出初步选择，计算满意度，每个个体根据最大满意度原则计算不确定性，并进行产品的选择。

认知过程会对非理性行为的决策产生一个值；如果这个值是正的，那么个人购买产品就不会经过规范的认知过程。如果值为负，则规范认知过程被激活，取其中评价结果、计算模仿、查询、优化、重复之间下一步动作的个体变量和阈值，如图1所示。每个操作对应于单个知识库中的一个更改，然后下一步是根据所选择的操作更新知识库。之后，个人可以决定是否购买某特定的产品。

图1 使用阈值选择的操作。

在社交过程中，个体必须更新社交网络，加强或减弱与他们存在接触的联系的价值。所有流程都会不断被重复，直到达到定义的迭代次数为止。完整的流程如图2所示。

图2动态模型的完整过程

该模型需要一组参数来定义随机任意的主体行为、环境感知、社会交往和情景特征。模型的所有参数如表1所示。前三个参数用于设置全局总体的变量，第4到15个参数用于表示个体和随机行为，第16个参数用于建立网络动态，最后两个参数用于配置场景。

表1 模型参数

编号	代表字母	含义
1	T	人口规模
2	N	网络类型（1.随机2.小型世界 3.无限制）
3	Ig	非理性行为的整体占比
4	Tm	公差的均值
5	Tv	公差的方差
6	Am	野心的均值
7	Av	野心的方差
8	Vl	模糊限制的方差
9	Rm	规则加权的平均值
10	Rv	规则加权的方差
11	Em	经验的均值
12	Ev	经验的方差
13	Lp	谨慎的阈值
14	Ip	非理性行为的概率
15	R	模糊逻辑规则
16	Nf	可信度降低因子
17	P	产品和其特征值
18	D	模糊逻辑集和隶属函数

表2 个体特征

（其中n是被评估产品的数量，每个个体都有一个知识库。）

特征	范围
身份	N
经验的重要性	[0, 1] isin; R
容忍度	[0, 1] isin; R
野心	[0, 1] isin; R
产品体验	[0, n] isin; R
行为	[0, 6] isin; R
接受度	[0, 1] isin; R
周接受度	[1, 52] isin; R
重复度	N
谨慎度	N
满意度阈限	[0, 1] isin; R
不确定度阈限	[0, 1] isin; R
喜好范围	[0, 1] isin; R

表3 个体知识库

（其中c为产品特征的总数，ns为社会需要，ne为生存需要，np为个体需要）

特征	模糊规则	ns	ne	np
[1, c] isin; N	[minus;1, 0] isin; N	[0, 1] isin; R	[0, 1] isin; R	[0, 1] isin; R

每个个体必须初始化为表2所示的特定特征；这些参数都能使个体与他们的邻居进行互动，提升感知能力，做出决定，达到个体（购买）目标。

所有的个体均具备一个记忆，每个记忆都由一个知识库表示，在这个知识库中有一个模糊的规则，以及与之相关的重要性，这个重要性是他们评估所选产品的一个特性。社会需要、生存需要和个人需要是重要性的。每个特征的得分是四个值之间的加权和，如果模糊规则值不同于minus;1，则个体不知道被评估的特征，其得分为0。知识库的定义如表3所示。产品的最终得分是所有评价特征得分的平均值。

对于评估的具体案例，我们使用的评价特征是加速度、最大速度、功率、容积箱、消耗、重量、安全性评分和二氧化碳排放。它们都在正实数域中。

感知过程

有限理性是感知过程的基础，个体只能看到环境的一部分，他们必须在其他限制条件下做出决定，如记忆容量、计算约束、反应时间、知识等等。

有限理性基于三个概念：信息不全、预期困难和行为的限制性。在有限理性的基础上，个体行为遵循一个有三种操作的循环：感知、决策和执行。在感知操作中，agent获取自身所处环境的信息。该决策寻求某个操作，你可以对这个操作进行思考、测试，并根据其目标在其所处的环境中选择更可取的操作。如果所选择的行为是可实现的，则执行过程包括完成之前所选择的行为。

模拟单个产品评估的概念，数据集和为每个单独的用于生成相关的随机因素评价的模糊集合如附录B所示，评估加速度特性的示例如图3所示，这个示例考虑了200个个体，每个个体都由五组高斯函数进行计算。

图3 计算加速度特性的隶属函数

认知过程

在认知过程中，个体会表现出非理性的行为，因为他们是感性的，会受到趋势、激情、邻居等因素的影响。我们设定一个参数，这个参数称为非理性行为概率，它将所有非理性因素进行分组，以促进模型的实施应用。

如果行为是理性的，那么认知过程就会使用消费概念。一旦个体通过感知过程了解了产品的特性，他们就可以用下面的等式来进行评价：

将得分标准化，其中c_i,_j为第i个产品和第j个特征的模糊逻辑评价结果，满意度得分为

其中vs_i是第i个产品的分数，C是特征的总数，N是需求类型总数，最后B_j,_z表示第j个特征和第z个需求类型的知识库。整个的方程表明：产品得分是所有特征的得分和权重之间的平均值。下一步是选择满意度得分最高的产品

其中s是与满意度得分最高的产品相关的指标。计算出的第二个分数是不确定性，分为社会的和个体的。其中社会的不确定性为

其中，ss是选择相同产品的邻居的数量，ds是选择不同产品的邻居的数量，is是不确定性得分，如果该个体的大多数邻居选择了与他选择的相同产品，那么他的不确定性就很低。个体的不确定性是

如果某个体选择的产品与他过往选择的产品不同，那么该个体的不确定性就较高。ex为经验权重，amb为野心阈值。总的不确定性是

svs是社会所需要的价值总和，svp是所有经验和个人需要值的总和,alpha;是社会需求在知识库的百分比比例,beta;是经验的百分比比例和个人需求。最后，is和iex的值各自乘它们所占百分比的值。在计算了这两个分数之后，则需要确定下一个方程的个体是否会有理性的行为

如果变量irr小于或等于一个定义的阈值uirr，那么个体购买产品会跳过认知过程，否则个体会在模仿，询问，优化，重复和购买使用之间决定下一步的行动。

其中tol为公差不确定的阈值，1式为模仿，2式为询问，3式为优化，4式为重复，5式为购买。如果已经了选择“重复”行为prud次，则可能进行购买。每个操作都会修改知识库，用于查询行动过程，修改方程如下所示

lt;

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