Le simulazioni ad agenti: una ministoria, e un po’ di metodologia

Presentazione sul tema: "Le simulazioni ad agenti: una ministoria, e un po’ di metodologia"— Transcript della presentazione:

1 Le simulazioni ad agenti: una ministoria, e un po’ di metodologia
economia computazionale, lezione 3 roberto leombruni torino,

2 la metodologia delle simulazioni in 4 portate
menu menù della lezione entrée ministoria delle simulazioni la metodologia delle simulazioni in 4 portate le 4 congetture homo analyticus vs. homo ACE leggi e spiegazione causale simulazioni e spiegazione causale dessert le buone prassi

3 la metodologia delle simulazioni in 4 portate
menu 2 menù della lezione entrée ministoria delle simulazioni la metodologia delle simulazioni in 4 portate le 4 congetture homo analyticus vs. homo ACE leggi e spiegazione causale simulazioni e spiegazione causale dessert le buone prassi 

4 la metodologia delle simulazioni in 4 portate
menu 3 menù della lezione entrée ministoria delle simulazioni la metodologia delle simulazioni in 4 portate le 4 congetture homo analyticus vs. homo ACE leggi e spiegazione causale simulazioni e spiegazione causale dessert le buone prassi  

5 ministoria delle simulazioni ad agenti
...se fosse una ministoria della rivoluzione industriale: 1. il vapore e il treno 2. l’organizzazione di fabbrica 3. i bambini nelle miniere di carbone

6 ministoria delle simulazioni ad agenti
1. la programmazione ad oggetti 2. i personal computer oltre la soglia dei megahertz 3. swarm, la “fabbrica” delle simulazioni

7 ministoria delle simulazioni ad agenti
1. la programmazione ad oggetti 2. i personal computer oltre la soglia dei megahertz 3. swarm, la “fabbrica” delle simulazioni

8 ministoria delle simulazioni ad agenti
... la programmazione ad oggetti ... istruzione Start Stop programmazione procedurale programmazione ad oggetti titolo di studio struttura familiare reddito preferenze scelte scolastiche offerta di lavoro ... scelte familiari Nome File Tipo File Cartella ... annulla salva

9 ministoria delle simulazioni ad agenti
... la “fabbrica” di swarm ... Obiettivo degli ideatori di swarm: Evitare che il ricercatore debba affrontare tutte le questioni informatiche coinvolte nella costruzione di sistemi artificiali simulati. Che cos’è swarm: È un pacchetto software per simulare sistemi complessi. Permette di costruire e osservare il funzionamento di “mondi simulati”, popolati da agenti dotati di caratteristiche e regole proprie che interagiscono tra loro. Cosa include swarm: un “motore” (il kernel) in grado di far girare le simulazioni una libreria di tools utili per l’implementazione di simulazioni una libreria di simulazioni di esempio

10 metodologia delle simulazioni intro: le quattro congetture
Sinonimo di filosofia della scienza, dal greco mèthodos, ciò che sta “al di sopra” della strada. Guardiamo le simulazioni dall’alto: sono una delle possibili strade che un ricercatore può percorrere per “produrre” conoscenza scientifica? metodologia delle simulazioni intro: le quattro congetture metodologia delle simulazioni intro: le quattro congetture

11 metodologia delle simulazioni intro: le quattro congetture
1 (la congettura iper-scettica) qualunque risultato interessante può essere stabilito con le tecniche usuali: Non abbiamo bisogno delle simulazioni. 2 (l’ipotesi della matita) sono uno strumento simpatico ma utile al più nel buttare giù gli appunti. 3 (l’ipotesi del consulente) sono uno strumento raffinato che aiuta lo studioso in momenti importanti della sua ricerca. 4 (quella giusta) offrono una metodologia altrettanto solida e logicamente fondata che i principali “competitori”.

12 metodologia delle simulazioni intro: le quattro congetture
Tesi Le simulazioni offrono una metodologia altrettanto solida e logicamente fondata che i principali “competitori”. 1 Il punto di partenza: I risultati delle simulazioni non sono altrettanto generali quanto quelli di un teorema 2 Ma il “contributo” di conoscenza portato da un teorema sta nelle relazioni causali che definisce. 3 Dimostrare un teorema è un modo efficace di stabilire un nesso causale, ma non è l’unico. La replicabilità delle simulazioni fornisce lo stesso risultato.

13 metodologia delle simulazioni homo analyticus vs homo ACE
y = f(x)!! La mattina, scrive con delle formule matematiche tutte le ipotesi di un nuovo modello Passa il pomeriggio a fare derivate, integrali e a sostituire variabili La sera, stanco ma soddisfatto, pubblica un nuovo teorema La mattina (verso mezzogiorno) gli viene in mente un mega modello in cui si simulano tutto e tutti Passa il pomeriggio a scrivere pagine e pagine di codice, e a fare debugging Passa la sera e tutta la notte a guardare grafici colorati sul monitor del computer

14 metodologia delle simulazioni homo analyticus vs homo ACE
Perché ci piacciono i teoremi Cosa abbiamo con le simulazioni PY = vM Perché sono chiari... pagine e pagine di codice Legge: M > Y  P > 0 Condizioni iniziali: M > Y Explanandum: P > 0 ...e ci forniscono spiegazioni scientifiche chiare e rigorose pagine e pagine di risultati

15 metodologia delle simulazioni leggi e spiegazione causale
Spiegazione nomologico-deduttiva: Dato un explanandum E, trovare una legge L e delle condizioni iniziali C tali che L  C  E (Hempel and Oppenheim, 1948) L’ombra dell’albero E: l’ombra è lunga l L: l = h / tan() C: l’elevazione del sole è , l’altezza dell’albero è h L’albero dell’ombra E: l’albero è alto h L: h = l tan() C: l’elevazione del sole è , la lunghezza dell’ombra è l Una “spiegazione” del calo delle nascite E: Nell’anno t i nati sono N(t) L: N(t) = ARIMA(p, d, q) C: N(t-1), N(t-2), ..., N(t-p)

16 metodologia delle simulazioni leggi e spiegazione causale
Se una teoria ha successo non è in virtù del fatto che è stato scritto sotto forma di formule e teoremi, ma perché ha evidenziato ed esplorato un nesso causale interessante. Le formule e i teoremi sono l’unico modo per evidenziare ed esplorare nessi causali?

17 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Le simulazioni ad agenti sono un metodo valido per stabilire nessi causali? Per rispondere, abbiamo bisogno di una definizione di “causa” Definizione “forte”: si dice che C causa E se C è condizione necessaria e sufficiente perché si verifichi E

18 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Le simulazioni ad agenti sono un metodo valido per stabilire nessi causali? Per rispondere, abbiamo bisogno di una definizione di “causa” Definizione “forte”: si dice che C causa E se C è condizione necessaria e sufficiente perché si verifichi E Spiegazione causale: Dato un explanandum E, si dice che C causa E se C è una condizione in sé non sufficiente, ma parte necessaria di un gruppo di condizioni non necessarie ma sufficienti perché si verivichi E. La cosidetta condizione INUS. (John L. Mackie, 1962) ... esistono definizioni meno esigenti...

19 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
L’esempio di Mackie. Cosa vuol dire che un corto circuito ha causato un incendio: Il corto circuito da solo non è sufficiente... I ...ma è un elemento necessario ad un insieme di condizioni... N ...che – ancorché non necessario – ... U ...è sufficiente a causare l’incendio. s corto circuito mobili vicino alla presa ... clima caldo e secco

20 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Il modello di segregazione di Schelling. Tesi: Se osserviamo segregazione razziale nelle città, questo non vuol dire automaticamente che le persone sono razziste. razzismo forte preferenza per non avere vicini “diversi” quando si cambia casa si valuta chi saranno i nuovi vicini segregazione prima o poi si cambia casa

21 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Il modello di segregazione di Schelling. Tesi: Se osserviamo segregazione razziale nelle città, questo non vuol dire automaticamente che le persone sono razziste. “pigrizia” leggera preferenza per non avere vicini “diversi” quando si cambia casa si valuta chi saranno i nuovi vicini segregazione prima o poi si cambia casa

22 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Il modello di asta con “ZI traders”, Gode e Sunder (1993). Tesi: Il fatto che un mercato sia allocativamente efficiente non vuol dire che gli individui siano razionali e ottimizzanti. Concorrenza perfetta + massimizzazione dell’utilità + tatônnement walrasiano = _________________________________ i mercati sono allocativamente efficienti (la rendita effettiva del consumatore è uguale alla rendita potenziale)

23 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Il modello di asta con “ZI traders”, Gode e Sunder (1993). Tesi: Il fatto che un mercato sia allocativamente efficiente non vuol dire che gli individui siano razionali e ottimizzanti. homo economicus compra e vende in base ad un processo di ottimizzazione la compra vendita avviene in mercati strutturati efficienza si compra e vende sotto un vincolo di bilancio

24 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
Il modello di asta con “ZI traders”, Gode e Sunder (1993). Tesi: Il fatto che un mercato sia allocativamente efficiente non vuol dire che gli individui siano razionali e ottimizzanti. ZI trader compra e vende in modo del tutto casuale la compra vendita avviene in mercati strutturati efficienza si compra e vende sotto un vincolo di bilancio

25 metodologia delle simulazioni simulazioni e spiegazione causale
“Allocative efficiency of a double auction derives largely from its structure, independent of traders’ motivation, intelligence, or learning. Adam Smith’s invisible hand may be more powerful than some may have thought; it can generate aggregate rationality not only from individual rationality but also from individual irrationality.” Dhananjay K. Gode e Shyam Sunder, Allocative efficiency of Markets with Zero-Intelligence Traders: Market as a Partial Substitute for Individual Rationality, Journal of Political Economy, 1993.

26 le buone prassi . . . E IBE, Inference to the best explanation, McIlraith (1998)...

27 le buone prassi . . . E

28 le buone prassi E . . .

29 Le buone prassi le buone prassi 1 Non reinventare la ruota:
1.1 Fondamento sulla letteratura 1.2 Utilizzo di codice o implementazioni già esistenti 2 La replicabilità è tutto 3 Analisi di sensitività dei risultati