一个具有随机扰动项的动态学习模型的构建

摘要

文章在符合假设的条件下构建了一个具有随机扰动项的动态演化学习模型,它通过具有概率分布的决策行为来描述系统的演化,当它达到稳态时的决策行为概率可以作为纳什均衡的扩展。