Efeitos da topologia de interação e do regime de ativação em vários sistemas multiagente

Resumo

Os efeitos de estruturas distintas de interação e ativação de agentes são comparados e contrastados em vários modelos multiagentes de fenômenos sociais. Gráficos e redes aleatórias representam dois tipos limitantes de redes de interação de agentes estudadas, com as chamadas redes de 'mundo pequeno' sendo uma forma intermediária entre esses dois extremos. Um modelo de comportamento de aposentadoria é estudado com cada tipo de rede, resultando em diferenças importantes nos principais resultados do modelo. Então, no contexto de um modelo de formação de firmas, no qual estruturas multiagentes (firmas) são emergentes, é demonstrado que o meio de interação - seja por meio de agentes individuais ou por meio de firmas - afeta o caráter qualitativo dos resultados. Finalmente, 'cronogramas' alternativos de ativação de agente são estudados. Em particular, dois modos de ativação são comparados: (1) todos os agentes sendo ativos exatamente uma vez a cada período, e (2) cada agente tendo um número aleatório de ativações em cada período com média 1. Em muitas circunstâncias, esses dois regimes produzem resultados indistinguíveis em o nível agregado, mas em certos casos as diferenças entre eles são significativas.

qual das seguintes medidas altera o preço médio de bens e serviços de consumo?

Este artigo foi publicado em Simulação baseada em multi-agente , Springer Verlag Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2000.



Introdução

Uma classe de sistemas multiagentes (MAS) consiste em um número relativamente pequeno de agentes, cada um dos quais tem um comportamento relativamente sofisticado (por exemplo, um modelo cognitivo rico, talvez para lidar com um ambiente de tarefa complexo [18]). Um tipo diferente de SMA envolve um número relativamente grande de agentes comportamentais simples. Esta segunda família de sistemas multiagentes é de interesse significativo como base para modelos empiricamente relevantes de fenômenos sociais e econômicos humanos. Tais modelos envolvem tipicamente o uso de dados sociais ou econômicos agregados para estimar parâmetros de um MAS em que os agentes têm estados internos heterogêneos (por exemplo, preferências), mas um repertório comum de comportamentos (por exemplo, troca econômica).

Uma razão para a elevada atenção dada aos agentes simples é que a norma prevalecente nas ciências sociais matemáticas é construir modelos que abstraiam os detalhes da cognição.2 Dito de outra forma, o foco dos economistas e outros cientistas sociais quantitativos em modelos comportamentais simples é um sintoma da falta hoje de algo parecido com um modelo universal de cognição. Uma segunda razão para o interesse diferencial em modelos compostos por números moderados ou grandes de agentes simples é que tais sistemas são bastante capazes de comportamento agregado complexo, envolvendo, por exemplo, o surgimento espontâneo de normas comportamentais (por exemplo, [19]) ou do self -organização de coalizões multiagentes (por exemplo, [3]). Compreender a origem desses padrões complexos de comportamento emergente costuma ser um desafio significativo e seria ainda mais difícil se os agentes individuais fossem complexos por si mesmos - se as decisões individuais também fossem emergentes.

Qual das opções a seguir tem mais probabilidade de ser motivada por ideologia, cultura ou objetivos comerciais?