Questa è un'implementazione con NetLogo del modello di El Farol che ho descritto nei precedenti video. Questa è una versione leggermente modificata di una presente nella libreria dei modelli e potete scaricarla dalla pagina relativa ai materiali del corso. Potete vedere che c'è un cursore per la memoria, che è per quante settimane ogni agente ogni agente può ricordare la frequenza, il numero delle strategie che ogni agente ha e la soglia di sovraffollamento. Quindi premiamo Setup. E possiamo vedere che c'è un centinaio di persone e qui il bar El Farol. E quando facciamo partire il modello, vedremo le persone che decidono se andarci o no, ogni settimana. Iniziamo a impostare la memoria a 1. Ovvero possiamo ricordare solo la settimana precedente, e il numero di strategie a 1, solo una strategia per agente. Premiamo Setup di nuovo, e poi diminuiremo un pochino la velocità, e Go. Questa linea rossa qui è lo soglia di sovraffollamento a 60. Questa è la frequenza, nel tempo, e questa è la frequenza al bar. E questo mostra la percentuale di giorni nei quali il bar è affollato. Possiamo vedere che se la memoria è a 1 e il numero di strategie è 1, le cose vanno malissimo. Il bar è sempre strapieno. Ok, proviamo ad aumentare il numero delle strategie. Vediamo se porta dei giovamenti. Aumetiamolo a 10, e premiamo Setup. Rirocordiamo solo fino ad una settimana fa. E ora otteniamo queste grandi oscillazioni, da dove noi andiamo al bar va dal comletamente sovraffollato a completamente o quasi completamente vuoto. La percentuale di giorni affollati scende quindi abbiamo un aumento, ma pernsereste che la popolazione è ora in grado di apprendere meglio cosa fare. Quindi aumentiamo la memoria. Portiamola a cinque. Premiamo Setup e Go. E le cose vanno un pochino meglio. Il bar non è mai completamento affollato, ovvero con un centinaio di persone La percentuale di giorni affollati si livella a circa 48-49%. Ok Allora cosa che aumentiamo lasciamo a 10, e aumentiamo la memoria a 10 ricordate dieci volte fa. Vediamo se migliora qualcosa. Ok Otteniamo risultato migliori in temini di percentuale di giorni affollati e molto più vicini alla frequenza della soglia, che è quello che davvero vogliamo. Quindi in qualche modo quando abbiamo abbastanza strategie e abbastanza memoria la popolazione intera senza comunicare senza, senza alcuna comunicazione tra gli agenti, raggiunge uno stato dove siamo molto vicini all'ottimo dove l'ottimo dovrebbe essere. Sempre avere un bar non sovraffollato, ma con abbastanza persone vicino alla soglia di sovraffollamento senza superarla. Vedete che va molto vicino. I compiti vi permetteranno di sperimentare ancora più a fondo. Ricapitoliao il problema di El Farol. Parte dal pressupposto di razionalità limitata, e conoscenza limitata, diversamente dagli assunti dell'economia tradizionale. Include l'adattamento, che è, l'apprendimento degli agenti dall'esperienza, usando l'induzione, osservando valori attesi passati. E li usano per decidere quale strategia usare ad ogni step. L'apprendimento non è molto complicato, quindi potete immaginare che con un apprendimento più sofisticato la popolazione può persino fare meglio, e questo è qualcosa che potreste provare nei vostri compiti. La domanda era: l'efficienza auto-organizzata, la situazione migliore, emerge sotto queste condizioni? Allora, abbiamo detto che la situazione migliore dovrebbe essere che il bar non sia mai sovraffollato, ma il numero massimo di persone, che è 60, siano presenti ogni settimana. E abbiamo viso, sì, per certi versi con un piccolo errore emerge. Questa è una prova del principio che Brian Arthur ha proposto di mostrare che potrete ottenere questo comportamento senza l'assunto assai irrealistico dell'economia tradizionale. In conclusione, il modello El Farol ha dimostrato che cooperazione ed efficienza auto-organizzata sono possibili senza la perfetta razionalità, completa conoscenza e ragionamento deduttivo.