Análise do modelo de Kiyotaki-Wright em simulações multiagentes que utilizam a plataforma Swarm / Analysis of the Kiyotaki-Wright Model in Multi-Agent Simulations that Use the Swarm Platform
AUTOR(ES)
Wildener Monteiro Rodovalho
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
10/02/2011
RESUMO
O objetivo deste trabalho é realizar uma repetição metodológica dos trabalhos de Duffy, Ochs e Rouchier. Entretanto, ele possui um enfoque diferente. Dos vários modelos teóricoeconômicos que explicam o surgimento do dinheiro, um se destaca por sua simplicidade, eficiência e robustez: o modelo de Kiyotaki-Wright. Por este motivo, alguns economistas se propuseram a aplicar este modelo em experimentos com seres humanos e em simulações computacionais. Destes, Duffy e Ochs vieram pouco depois, corrigindo algumas falhas do processo de aplicação usado pelos que lhes antecederam. Os estudos de Duffy e Ochs mostraram que o modelo de Kiyotaki-Wright é realmente válido para aquilo a que se propõe. No entanto, apesar dos esforços empreendidos, seus agentes não conseguiram alcançar o equilíbrio previsto. Nesta mesma linha, a francesa Rouchier repetiu metodologicamente os trabalhos de Duffy e Ochs ao mesmo tempo em que criticava os detalhes de suas implementações. Ao aproveitar a pesquisa, Rouchier criou quatro outros sub-modelos na tentativa de levar seus agentes ao equilíbrio proposto, alcançando um sucesso parcial. No presente trabalho, a plataforma de desenvolvimento do sistema computacional é a Swarm, criada especificamente para simulações multi-agentes e usada, na maioria das vezes, em modelos dos campos social e biológico. O processo de racionalização dos agentes é dado na forma de tentativa e erro como rege a técnica de aprendizado por reforço. Ele analisa, em cada período, a resposta dada pelo ambiente. Finalmente, uma nova entidade chamada de Mediador é criada para intermediar as relações entre os agentes e, principalmente, para colocá-los em pares de forma aleatória. Os resultados alcançados são, em geral, mais próximos do equilíbrio quando comparados aos resultados das pesquisas anteriores. A partir deles, são feitos alguns estudos sobre a relação entre o número de agentes e o número de períodos da simulação com a aproximação dos valores para o equilíbrio.
ASSUNTO(S)
sistema multi-agentes plataforma swarm modelo de kiyotaki-wright aprendizado por reforço engenharia de software multi-agent system swarm platform kiyotaki-wright model reinforcement learning
