Design concepts

Quest a fas e è caratt eri sti ca dell a realizzazione di un modell o ABM, è in qu es ta fase che si devono cogli ere e descrivere quell e carat terist iche e quei com portam enti proprie dei model li ad agent e. Di s egui to si riportano quell e com ponenti che il ricercatore deve anal izzare una volt a che il modello è st ato realizzato e vi ene esegui to per lo st udi o del fenom eno. I successi vi topic sono st at i est ratti pri ncipalm ente dai lavori di R ai lsback e Grimm ed integrati con alcuni studi condotti da Bousquet e Lepage. In parti col are i pri mi due autori int erpret ano questa fase com e una seri e di i nt errogat i vi che i ri cercat ori si devono porre in fas e di esecuzione del modell o.

59 Propri et à emergenti : in questo cas o l ’at tenzione del ri cercatore è volt a ad indivi duare quali s ono i ris ult ati pri nci pali del model l o, ed in parti col are distinguere quali t ra quest i erano st ati previ sti prim a dell ’es ecuzione dell a simulazione e quali invece risultano essere delle “proprietà emergenti” che non sarebbero st at e previ ste senza la realizzaz ione del m odello.

Adatt amento: val utare l e cons eguenze nell ’out put del m od ello in bas e all a tipologi a di adattament o scelt o dagli agenti; l e s celte vengono int rapres e scegli endo in bas e a speci fi ci obi etti vi (goal -ori ent ed) oppure le scelt e degli agenti sono dei comport am enti m utuati dal contest o am bi ent al e in cui s ono ins eriti ? In bas e a queste due differenti tipologi e di adattamento valut are il ri scont ro nell e differenz e del ris ult ato finale del m odello.

Obi ettivi: questo aspett o di programmazione,come il precedent e riguarda es clus ivament e gl i agenti, i n parti colare l a val utaz i one degli obi ettivi o dell’obiettivo che gli agenti devono perseguire è necessario definire se si tratta di una misurazione uni voca oppure che i ncorpora più vari abili al propri o interno. In bas e ai ris ultati ott enuti dall e varie si mulazioni bisogna com pre ndere quanto questa funzione obi ettivo poss a es sere reali sti ca e s e i nfl uenz a l e s celt e degli agenti e in qual e modo le infl uenza. C oncludendo quest o topi c e il precedent e servono a veri fi care se il ri cercatore ha utilizzato e realizzato degli al goritmi di scelt a credibili ed affidabil i.

Sensi ng: in questo caso l ’analis i dell a vari azione dell ’output del m odello vi ene es egui ta considerando la vari azione dell a percezi one degli agenti, ovvero la variazione dell’output se viene variato l’ampiezza e la magnitudo della azione degli agenti. Queste cons eguenze poss ono ess ere ri cercate aum ent ando direttamente l’ampiezza del “sensing” dei singoli agenti oppure mediante la creazione o l’ampliamento del sensing mediato tra i varia agenti, ovvero aum ent ando la percezione di un agente at traverso il coll egam ento ad alt ri agenti. Capacit à previs ionale : strett am ent e correl at o all a modalità e capacit à di adatt am ento di ci as cun agent e l a capacità di previs ione degli agenti è i n part e cost ituit a dall a pres enz a o meno dalla capacit à di m emori zzare da parte degl i agenti. In questa fase è necessario osservare le conseguenze sull’output del modello dell a pres enza di una capaci tà previsi onale più o meno realisti ca da parte degli agenti .

Apprendi mento : in questo caso l’anali si de ll e vari azioni del l’output del modello viene es eguit a considerando di fferenti gradi di apprendi ment o degli agent i . L’obiettivo di questa fase è determinare le conseguenze di una variazione del grado di apprendim ent o da part e degl i agenti ed i n parti col are quanto quest a vari azione i nfl uisce sul risultat o final e del m odello.

Int erazione : l’anali si del modell o in quest a fase deve essere effettuat a considerando le modalità d’interazione tra gli agenti e tra gli agenti e l’ambiente.

60 Può ess ere ut ile, nei modelli che lo prevedono, variare l a m odalità d’interazione per verificare quali possono ess ere l e conseguenze sul ri sult at o fi nale.

Stocasti ct à del modello : in quest a fase il ricercatore dee valutare s e gli eventuali processi casuali inseriti all’interno del mod ello sono corretti oppure portano ad una dis torsione del modello.

Comport amenti coll ettivi : in quest a fase bisogna analizz are s e gli agent i durant e l’esecuzione del modello manifestano dei comportamenti di tipo collettivo e se li mani fest ano quali influenz e hanno questi comport am enti sull ’output del modell o. Oss ervazi one out put del modello : ques to as petto di nat ura tecnica, serve al ricercat ore per capi re quali s ono gli strum enti mi gliori per generare out put com prensibili; i n parti col ar m odo il ri cercat ore deve vesti re i panni dell’osservatore e comprendere quali strumenti gli permettono di comprendere in modo significativo l’output del modello. Gli strumenti a disposizione possono vari are da pl ot grafici, es port azione di fil e in excel oppure s em pli ci output num eri ci.