通过人工智能技术与控制方法预测并稳定两个宏观经济模型中的混沌 regime

经济中的关键任务之一是利用数学模型预测经济主体对未来经济变量值的预期。数学模型的行为可能不规则，包括混沌，这降低了其预测能力。本文研究两个经济模型的行为 regime 并识别其中的不规则动力学。以这些模型为例，我们展示了进化算法与连续深度 Q 学习方法结合 Pyragas 控制方法在推导稳定不稳定周期轨迹并抑制混沌动力学的控制作用方面的有效性。我们比较了应用控制前后模型动力学的定性与定量特征，并通过数值模拟验证了所得结果。所提方法可提高预测的可靠性并调整经济机制以实现最大决策效率。