Algoritmos evolutivos en juegos de formación de red
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La modelación individual de la interacción entre agentes en Economía ha recibido particular atención en los últimos años. Estos aportes han recaído inicialmente en modelos analíticos y formales que contemplan la aparición de interacciones locales entre los individuos. El enfoque basado en agentes es otra forma de modelar esta interacción. Sus resultados no son formales sino numéricos. Los agentes resultan ser bajo este marco de investigación objetos de programas. Los objetos agente tienen estados y reglas de comportamiento. Correr un modelo de agentes comprende la inicialización d...
La modelación individual de la interacción entre agentes en Economía ha recibido particular atención en los últimos años. Estos aportes han recaído inicialmente en modelos analíticos y formales que contemplan la aparición de interacciones locales entre los individuos. El enfoque basado en agentes es otra forma de modelar esta interacción. Sus resultados no son formales sino numéricos. Los agentes resultan ser bajo este marco de investigación objetos de programas. Los objetos agente tienen estados y reglas de comportamiento. Correr un modelo de agentes comprende la inicialización de la población de agentes, el proceso subsiguiente de interacción entre los mismos y el monitoreo del resultado final. En definitiva, correr el modelo en el tiempo la suficiente cantidad de veces, en caso de ser estocástico, es lo único que se necesita para resolverlo . Este trabajo utiliza algoritmos evolutivos como medios de representación del aprendizaje social con el objetivo de analizar su performance para replicar conclusiones de modelos teóricos. El marco de análisis son diversos juegos de formación de red provistos por la teoría microeconómica reciente.
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