Esto es una implementación en Netlogo
del modelo 'El Farol'
que describí en los vídeos anteriores.
Esta versión es una versión ligeramente modificada
de las que estan en la biblioteca de los modelos
y esta la podéis descargar de nuestra página web de materiales del curso.
Podéis ver los deslizadores aquí,
para el tamaño de la memoria,
que son las semanas que cada agente puede recordar de la asistencia,
el número de estrategias que cada agente tiene
y el umbral de saturación de gente.
Así que clicamos en 'SETUP'
y podemos ver que hay 100 personas
y aquí está el bar 'El Farol'.
Cuando empezamos el modelo,
vamos a ver si la gente va a ir allí o no cada semana.
Así que comenzamos en configurar el tamaño de la memoria a '1',
que es que solo podemos recordar la semana pasada,
y el número de estrategia a '1':
solo hay una estrategia por agente.
Clicamos en 'SETUP' otra vez
y hacer que la velocidad sea un poco más lenta, y 'GO'.
Esta línia roja es el umbral de saturación de gente a '60',
esta es la asistencia con el tiempo
y esta la asistencia en el bar
y aquí se muestra el porcentaje de días en que el bar es lleno.
Podemos ver que
si el tamaño de la memoria es '1'
y el número de estrategia es '1'
la situación es terrible:
el bar está siempre arrebatado.
Probamos con incrementar el número de estrategias,
a ver si esto ayuda en algo,
lo incrementamos a '10'
y clic en 'SETUP' con solo recordar la semana anterior
Y ahora, obtenemos esta gran oscilación,
con la cual el bar se va de totalmente llena a casi totalmente vacía.
El porcentaje de días llenos de gente es menor, así que hemos mejorado,
pero pensáis que la población puede recordar mejor de lo que puede hacer.
Así que incrementamos el tamaño de la memoria a '5'
Clic 'SETUP' y 'GO'
y las cosas se estan mejorando un poco
El bar nunca está completamente lleno
que es el 100% de personas que van allí.
El porcentaje de días llenos está estabilizando alrededor de 48-49%
Ok, que tal si incrementamos el tamaño de memoria a '10'
así que recuerda 10 veces más del pasado
a ver si esto mejora la situación
Ok, aquí vemos un resultado mucho mejor
en términos del porcentaje de los días llenos,
y una asistencia más cercana a la del umbral,
que es lo que realmente queremos.
Así que, de alguna forma,
cuando tenemos suficiente estrategias y suficiente memoria,
la populación como un todo, sin comunicarse,
sin comunicación entre los agentes,
puede daros un estado que es muy cercano al óptimo,
que es cuando el bar nunca está aborratado,
pero con suficiente gente que llega
casi al umbral de saturación de gente, sin sobrepasar de ello.
Podéis ver que se lo está acercando mucho.
La tarea a casa os permitirá experimentar esto incluso más.
Vamos a recapitular que es el modelo 'El Farol'
Asume una racionalidad limitada y conocimiento limitado,
que difiere de las asumpciones de la economía tradicional
Incluye adaptación, que es que los agentes pueden aprender de la experiencia.
Usando inducción, observan los valores de las asistencias pasadas
para decidirse qué estrategia usar en cada paso del tiempo.
El aprendizaje no es muy sofisticado aquí,
como podéis imaginar con incluso aprendizajes más sofisticados,
la población puede incluso hacer mejor,
y esto quizás lo querréis probar en la tarea a casa.
La questión era: la 'eficiencia' auto-organizada (la mejor situación de todas),
emerge con estas condiciones,
donde la mejor situación de todo
es aquella en la cual el bar nunca está llena,
pero con el nombre máximo de gente, que es 60, iría allí cada semana.
Y hemos visto que, hasta cierto punto,
con un poco de error, sí emerge.
Esto es una prueba de un principio que
Brian Arthur propuso para demostrar que sí se podría obtener
esta situación sin las asumpciones no realísticas de la economía tradicional.
En conclusión, el modelo general ha demostrado que
la cooperación auto-organizada y la 'eficiencia'
son posibles sin un racionamiento perfecto,
conocimiento completo, y razonamiento deductivo!