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WHAT IS IT?
El Farol es un bar en Santa Fe, Nuevo México. El bar es popular, especialmente los jueves por la noche, cuando ofrecen música irlandesa, pero a veces se llena de gente y resulta desagradable. De hecho, si los clientes del bar creen que habrá hacinamiento, se quedan en casa; de lo contrario, se van a divertir a El Farol. Este modelo explora lo que sucede con la asistencia general al bar en estos populares jueves por la noche, ya que los clientes usan diferentes estrategias para determinar cómo creen que estará lleno. El Farol fue propuesto originalmente por Brian Arthur (1994) como un ejemplo de cómo se pueden modelar sistemas económicos de agentes racionales limitados que usan el razonamiento inductivo.
HOW IT WORKS
Un agente irá al bar el jueves por la noche si cree que no habrá más de un cierto número de personas allí, este número está dado por el OVERCROWDING-THRESHOLD. Para predecir la asistencia de una semana determinada, cada agente tiene acceso a las cifras reales de asistencia del bar de los jueves anteriores y a un conjunto de estrategias de predicción. Una estrategia de predicción se representa como una lista de “n” ponderaciones que determina cómo cree el agente que los datos históricos afecta la predicción de asistencia para la semana actual. Esta definición de estrategia se basa en una implementación del modelo de Arthur revisado por David Fogel et al. (1999). El agente decide qué estrategia utilizará, determinando cuál habría sido la mejor si la hubiera utilizado en las semanas anteriores. El número de estrategias potenciales que tiene un agente viene dado por NUMBER-STRATEGIES, y estas estrategias potenciales se distribuyen aleatoriamente a los agentes durante la SETUP, pero en cualquier momento, cada agente solo utilizará una estrategia, en función de su capacidad previa para predecir la asistencia. La longitud del historial de asistencia que los agentes pueden usar para una predicción o evaluación de una estrategia viene dada por MEMORY-SIZE.
HOW TO USE IT
Para usar el modelo, configure con los deslizadores NUMBER-STRATEGIES, OVERCROWDING-THRESHOLD and MEMORY SIZE, después presione SETUP y luego GO. El gráfico muestra la asistencia media al bar a lo largo del tiempo.
THINGS TO NOTICE
La parte verde del mundo representa las casas de los clientes, mientras que la parte azul representa el Bar El Farol. Con el tiempo, la asistencia aumentará y disminuirá, pero su valor medio se acerca al umbral OVERCROWDING-THRESHOLD THINGS TO TRY Intente ejecutar el modelo con diferentes configuraciones para MEMORY-SIZE y NUMBER-STRATEGIES. ¿Qué sucede con la variabilidad en la asistencia a medida que disminuye el número de estrategias? ¿Qué sucede con la variabilidad en la gráfica si disminuye el tamaño de la memoria?
EXTENDING THE MODEL
Actualmente, los pesos que determinan cada estrategia se generan de forma aleatoria. Intente alterar los pesos para que solo reflejen una combinación de las siguientes estrategias de agentes: – predice siempre lo mismo que la asistencia de la semana pasada – un promedio de la asistencia de las últimas semanas – lo mismo que hace 2 semanas ¿Puedes pensar en otras reglas simples que se podrían seguir? Al final del artículo original de Arthur, menciona que aunque usa una técnica de aprendizaje simple (el método de la «bolsa de estrategias»), casi cualquier otro tipo de técnica de aprendizaje automático lograría los mismos resultados. De hecho, Fogel et al. implementó un algoritmo genético y obtuvo resultados diferentes. Intente implementar otra técnica de aprendizaje automático y vea cuáles son los resultados. NETLOGO FEATURES Las listas se utilizan para representar estrategias e historiales de asistencia. n-valores es útil para generar estrategias aleatorias.
RELATED MODELS
El modelo original de Arthur se ha generalizado como Minority Game, que también existe en la biblioteca de modelos. Además, existe un modelo llamado El Farol Network Congestion que utiliza el Problema de la barra de El Farol como modelo de cómo elegir la mejor ruta en una red. Finalmente, existe una implementación alternativa de este modelo con más parámetros que es parte de los Modelos de Comunidad de Usuarios de NetLogo.
CREDITS AND REFERENCES
Este modelo está inspirado en un artículo de W. Brian Arthur. «Razonamiento inductivo y racionalidad limitada», W. Brian Arthur, The American Economic Review, 1994, v84n2, p406-411. David Fogel y col. también construyó una versión de este modelo utilizando un algoritmo genético. «Reconsideración del razonamiento inductivo y la racionalidad acotada», Fogel, D.B .; Chellapilla, K .; Angeline, P.J., Transacciones IEEE sobre Computación Evolutiva, 1999, v3n2, p142-146. Esta versión del modelo fue ligeramente modificada por Melanie Mitchell.
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