Dans ce video je vais reviser ce modele en toutes les détails.
Cela nécessite quelque peu de maths,
donc c'est un video optionnel;
si vous êtes à l'aise avec les maths, allons-y,
mais si non, vous pouvez le sauter sans perdre trop de discernement sur le
fonctionnement du modele. Voici les détails.
On denote N le nombre de stratégies de chaque personne, et
M le nombre de semaines pour lesquelles on sait l'assiduité.
Désignons t comme la date actuelle (par semaine).
Les semaines précédentes sont donc t-1, t-2, etc.
Laissons A(t) être l'assiduité en temps t.
Chaque stratégie va ressembler cela:
Donc un stratégie qui prédira l'assiduité
pour semaine t sera 100 fois une somme, ou
la somme est d'un poids w qui est une constante
fois l'assiduité de la semaine précédente,
plus une autre constante fois l'assiduité de la semaine d'avant l'autre, etc,
Jusqu'à la limite de memoire, plus une autre constante.
C'est une combinaison linéaire très generale des semaines précédentes,
fois 100. Et les facteurs, w _i, viennent de l'interval [-1,1].
Chaque personne a N statégies, et ce qui distingue les stratégies
les une des autres c'est leur factuers, qui peuvent etre zero, ce qui veut dire
on n'a pas d'information pour la semaine, et chaque stratégie est différente.
Une de ces strategies qui est determine comme la "meilleure" stratégie actuelle,
on le distingue come S*(t), et la decision que chaque personne prend ce décrit par:
Si S*(t)- la meilleur stratégie determiné- on vera plus tard comment c'est determiné-
Si S*(t) est supérieure au seuil de surpopulation, qui est un nombre comme 60
n'y va pas, si non, vas-y. Cette S*(t) est differente pour chaque personne,
mais tous utilisent cette regle avec leur S*(t) pour decider si ils vont ou pas. Ok.
Pour commencer, on donne aux N stratégies de chacun un facteur quelconque,
tous sont données une histoire d'assiduité pour qu'ils fassent ces decisions,
Les M étapes temporelles précédentes sont initie avec une valeur, entre 0 et 99,
pour faire des predictions basées sur les premieres increments temporelles M,
et voici comment on determine la meilleure stratégie actuelle.
A chaque increment du temps, après que tous font leur décision,
ils apprennent l'assiduité actuelle et determinent quelle stratégie était
le meulleir indicateur. Celui la serait utilize par la personne a la prochaine.
Comment ça se passe?
Chaque personne détermine,
pour chaque increment du temps entre le present et les M étapes précédents,
quelle stratégie actuelle aurait eu le moindre erreur.
L'erreur est définie par la difference à chaque étape
entre les predictions d'une stratégie et les résultats réels d'assiduité.
Donc cette stratégie, S, trouve une difference
entre ce qu'elle a prédît cette fois et l'assiduité actuelle, plus
c'quelle avait prédît la semaine dernière moins l'assiduité de cette semaine, etc,
jusqu'a la limite de memoire, M. La meilleure stratgie actuelle est celle qui
a le moindre erreur entre toutes les stratégies. Et c'est tout!
Dans le prochain video nous allons regarder
une exécution NetLogo de l'équation.