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.