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6 y+ b6 ?, h- U$ a第１篇：“利用认知现实Agent模型模拟组织决策”
3 k2 c0 L: g$ C+ @7 r* W作者：Ron Sun and Isaac Naveh1 |4 r7 Q; Q( h% |) o
翻译：陆云波 陆莺
% y# n3 a9 |3 x, i( \0 P+ V7 Z3 R$ F( z* R+ \, l+ X. c- n
5 [" F) |( m3 K& j6 _* Q 摘要：
2 q6 x- e2 N' R E8 X/ o4 f1 o$ { 大部分基于Agent的社会模拟工作都假设了高度简化的Agent模型，而很少考虑个体认知的细节。这里，为了努力减少这种趋势，我们用一个现实认知Agent模型（CLARION）来替代以前在组织设计任务中使用的简单模型。在此基础上，我们探究支配个体Agent的认知参数间的交互、Agent在不同组织结构中的放置以及组织的绩效。这两个学科，认知建模和社会模拟可以很好的整合起来－尽管它们离得相对较远。
0 L, ~9 s6 w3 V# V. C7 l 关键词：
6 p) A- O! @8 F" L+ A, c$ S 认知，认知结构，认知建模，分类决策; ~' W1 _4 o# g6 `: W0 `
- j8 L7 k3 j$ y7 i f绪论
' e6 T) i- o% G9 C- q! d2 X社会模拟中抽象对认知现实主义; F8 I- |/ b0 S. K1 ^
1.1 ! h/ u* e6 W4 d) F. Q4 i
合并了广泛认知机能的认知Agent计算机模型（例如各种记忆/陈述，各种学习模式，和感观原动能力）在人工智能和认知科学中得到了发展(例如, Anderson and Lebiere 1998; Sun 2002)。在认知科学中，它们被看作认知结构。近来在认知结构计算机建模的发展为用有形的方式来说明复杂认知过程提供了新的途径(Anderson and Lebiere 1998)。7 T% `% H0 L% x/ e
1.2 # t8 L5 l$ M% Q# Q* k7 y- n {
人工智能从设计机能智能Agent的目标出发。尽管这个任务巨大的困难逼迫研究的力量向智能高度限制的领域转移，一些研究人员还是坚持把块放在一起，目标是设计自治的Agent。同时，越来越多的人对多Agent交互感兴趣，多Agent交互提出了在认知Agent中协调和合作的论点。
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然而虽然如此，大部分社会模拟研究还是在Agent的部分上假定了非常初步的认知(例如, Cecconi and Parisi 1998)。同时，尽管认知科学的研究人员对个体认知投入了相当多的精力(例如, Anderson 1983; Klahr et al 1987; Rumelhart and McClelland 1986; Sun 2002)，社会与文化的过程以及它们和个体认知的关系通常还是没有被认知科学所研究(有一些明显的例外； 例如, Hutchins 1995)。这两个领域间的分裂可以从很多地方看到，例如每个领域的不同杂志（例如，JASSS，为社会模拟的《涌现和计算机及数学的组织理论》，为认知建模的《认知科学》，《认知系统研究》），不同的会议（例如，在芝加哥的Agent 200x系列会议和社会模拟国际会议，认知建模的国际会议），不同的组织（例如，计算机和组织科学北美联合会和欧洲社会模拟联合会，认知科学社会），作者在这些领域极少有交叉。大部分常用的社会模拟工具(例如，蚁群和就餐)也包含了非常简单的Agent模型。
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' ^! p5 a( a1 N$ W, R! v6 b% A然而，我们相信社会模拟需要认知科学，因为个体认知更好的模型能够引导我们更好的理解包含多Agent交互的聚集过程(Moss 1999; Castelfranchi 2001)。合并了现实趋向、偏好和个体认知Agent能力的认知模型(Boyer and Ramble 2001)能够用来作为理解多Agent交互更现实的基础。这个观点以前在社会模拟(例如, Edmonds and Moss 2001)、博弈论的认知现实主义(Kahan and Rapaport 1984)和多Agent系统中都被提出来过(Sun 2001)。; J$ l- r( k% w) W9 V: I
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发表于 2007-9-22 09:21:19
楼主
发表于 2008-6-16 18:03:24
