Replicator Dynamics

「エージェントが設定されたゲームのルールの枠内で自由に活動・学習している状況下で、結果的に求められた社会的な厚生基準となるマクロな制約充足条件が満たされるようにゲームのルールをデザインしたい。そこではエージェントが自由に活動するのみならば、学習してその戦略を変化させることが本質的に重要になる。主流派経済学は価格を調整パラメータとして、需給の調整を完全情報に基づいて行う合理的エージェントを基本としてモデル化されており、学習を含む情報処理プロセスを陽には扱えない」
「エージェント集団の制度デザインの方法として、エージェントの自律性と学習を前提として、その活動の境界条件を変化させることでエージェント集団のマクロ的特性を変化させるという間接制御概念」
「レプリケータダイナミクスには、利得依存複製仮定と個体間の相互作用のランダムマッチング仮定がある。」
「個々のエージェントは、マクロデータを知ることで確率過程的な意味での学習を進めて行くと見なすことができる」
（出口弘「社会科学におけるエージェントベースアプローチーーその現状と課題）