Bienevenidos a la sesion 17 del tutorial de Mesa de Complexity Explorer
para modelado de agentes en Python.
Para esta sesión, vamos a completar nuestro
algoritmo de transacciones
que de hecho completará nuestro modelo
en el que todos nuestros agentes están haciendo las interacciones esperadas.
En realidad, esta es la continuación de la 3a parte, donde terminamos el modelo
en lugar de resumir el modelo
nos vamos a concentrar en dónde vamos con nuestro algoritmo transaccional.
Muy bien, vamos a comenzar. Primero, asegúrense de iniciar
una instancia de CoogleColab u otro IDE
y de que su modelo esté funcionando
y que debe producir una serie de sentencias verdadero/falso.
Esas sentencias lógicas nos dicen si los criterios de la transacción
están satisfechos o no.
Con ello, recordemos que podemos invocar de los vecinos transaccionales
un par de acciones con las que determinamos
a nuestros vecinos, y luego llamamos la función trade
primero como una revisión rápida, y luego calcula nuestra tasa marginal
para cada uno de los agentes.
Así que subimos, y podemos ver el cálculo aquí
lo cual es una fracción entre la azúcar añeja y la dotación de especias
respecto al metabolismo.
Tras calcular el mrs, entonces calculamos su riqueza
y vemos si su mrs se acerca. Si es así, retornamos.