actor框架（actor最高级形式）
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actor最高级形式
在对象导向编程中，Actor是一种并发计算模型，用于协调多个任务和并发操作，实现并发编程。Actor的最高级形式是Actor系统框架，它可以实现全局共享状态、动态运行时、错综复杂和高度并发的问题。
Actor系统框架是一个高度抽象的概念，不同的编程语言和开发平台会有不同的实现方式。例如，在Scala编程语言中，Actor系统框架被称为Akka，它是一个开源的Actor模型实现，并提供了高度并发的、分布式的计算框架。在Java编程语言中，Actor模型的实现则需要依赖第三方库或框架，如可以使用Quasar或Akka，但也可以使用其他的、自行开发的Actor模型实现。
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期望效用理论是20世纪50年代，冯·诺依曼和摩根斯坦(Von Neumann and Morgenstern)在公理化假设的基础上，运用逻辑和数学工具，建立了不确定条件下对理性人(rational actor)选择进行分析的框架。
不过， 该理论是将个体和群体合而为一的。后来，阿罗和德布鲁（Arrow and Debreu）将其吸收进瓦尔拉斯均衡的框架中，成为处理不确定性决策问题的分析范式，进而构筑起现代微观经济学并由此展开的包括宏观、金融、计量等在内的宏伟而又优美的理论大厦。
期望效用函数理论的修正扩展：
1、Karmark(1978)提出主观权重效用(Subjectively Weighted Utility，SWU)的概念，用决策权重替代线性概率，这可以解释Allais问题和共同比率效应，但不能解释优势原则的违背。
2、扩展性效用模型（generalized utility model）。该类模型的特点是针对同结果效应和同比率效应等，放松预期效用函数的线性特征，或对公理化假设进行重新表述，模型将用概率三角形表示的预期效用函数线性特征的无差异曲线。
3、“后悔”的概念被引入，以解释共同比率效应和偏好的非传递性；如Loomes和Sudgen（1982）所提出的“后悔模型”引入了一种后悔函数，将效用奠定在个体对过去“不选择”结果的心理体验上。
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