Hogyan segíthet az ügynök-alapú modellezés a gazdasági és társadalmi válságok kezelésében?

Az ügynök-alapú modellezés (ABM) alkalmazása a gazdasági és pénzügyi válságok, például a pandémák és háborúk következményeinek szimulálásában az egyik legfontosabb terület, amelyet ebben a munkában tárgyalunk. A hagyományos gazdasági modellek gyakran képtelenek megbirkózni a válságok összetettségével és előre nem láthatóságával, mivel az egyensúlyi feltételezésekre és a reprezentatív ügynökökre támaszkodnak. Ezzel szemben az ABM alulról felfelé építkező megközelítést alkalmaz, amely az egyes ügynökök viselkedésének szimulálásával segít megérteni, hogyan vezetnek a helyi döntések a nagyobb rendszerszintű következményekhez.

Az ABM azon képessége, hogy összetett rendszereket modellez és heterogén ügynököket integrál, különösen alkalmassá teszi a válságkezelés és a hosszú távú gazdasági előrejelzés területén. Az ügynök-alapú modellek révén a gazdasági és társadalmi rendszerek dinamikája és azok kölcsönhatásai jól modellezhetők, elősegítve a döntések finomhangolását és az adaptív válaszokat a különböző válsághelyzetekben.

Az ABM és a generatív megközelítések integrálása a nagy nyelvi modellek (LLM) használatával forradalmasítja a komplex rendszerek és viselkedéstudományok kutatását. Az LLM-ek alkalmazása az ügynök-alapú modellekben, mint azt Lu és társai, valamint Ghaffarzadegan és munkatársai legújabb kutatásai is bemutatják, lehetővé teszi a társadalmi normák terjedésének és más társadalmi dinamikáknak a modellezését. Ez az innováció nagyban hozzájárul az ABM és az ügynöki tanulási technikák folyamatos fejlődéséhez, amelyek segítségével a bonyolult gazdasági és társadalmi kihívások kezelésére új módszereket találhatunk.

A jelenlegi világban, amely folyamatosan változik, az ABM különösen ígéretes eszközként emelkedik ki, mivel lehetővé teszi a mikroszintű és makroszintű interakciók szimulálását. Ez segít a váratlan események hatásainak előrejelzésében és a jövőbeni kihívásokra való felkészülésben, miközben értékes betekintést nyújt a piaci dinamikákba és a közpolitikákba. Az ügynök-alapú modellek segítségével a jövő gazdasági és társadalmi rendszereinek komplex viselkedései és alkalmazkodó reakciói jobban megérthetők, miközben segíthetnek abban, hogy az irányító döntéshozók hatékonyabb válaszokat adjanak a globális válságokra.

Hogyan alkalmazzuk az ügynök-alapú modellezést (ABM) gazdasági válságok és járványok során?

Az ügynök-alapú modellezés (ABM) alkalmazása gazdasági válságok és járványok kezelésében egyre nagyobb figyelmet kapott az elmúlt évtizedekben. A COVID-19 világjárvány különösen rávilágított, hogy a hagyományos gazdasági és társadalmi modellek nem tudják megfelelően kezelni a társadalmi és gazdasági rendszerek összetett dinamikáját a válságok idején. Az ABM egy olyan eszközkészletet biztosít, amely képes a társadalom, a gazdaság és a vállalkozások közötti mikroszintű interakciókat szimulálni, figyelembe véve az egyes szereplők viselkedését és reakcióit.

Flaminio Squazzoni és munkatársai a járványokkal kapcsolatos kutatásukban arra hívták fel a figyelmet, hogy a COVID-19 hatásainak kezelése olyan finomhangolt adatokat igényel, amelyek tükrözik a helyi körülményeket és az egyes egyének társadalmi reakcióit. A hagyományos kutatási megközelítések nem fedik le teljes mértékben a társadalmi és viselkedési összetettséget, amit a járványok válsága okoz. Az ABM képes jobban megérteni és modellezni azokat a társadalmi és gazdasági jelenségeket, amelyek az egyének interakcióin keresztül manifesztálódnak.

Az ABM és a gépi tanulás (ML) ötvözése egy másik fontos fejlesztési irány. A gépi tanulás, különösen a mélytanulás, bonyolult struktúrákat és hatalmas paraméterszámot tartalmaz, ami kihívást jelent az értelmezhetőség szempontjából. Azonban a modern nyelvi modellek, mint a Nagy Nyelvi Modellek (LLM), képesek segíteni az ügynök-alapú modellek fejlesztésében és programozásában. A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás alkalmazása az ügynök-alapú modellekhez a leírási és előrejelzési feladatokban jelentős előrelépést hozhat.

Owadally és munkatársai az biztosítási iparágban végzett kutatásuk során arra a következtetésre jutottak, hogy a mikroszintű heterogenitás és interakciók megértése elengedhetetlen a válságok és ciklusok kezelésében. Az ABM egyik legnagyobb előnye, hogy képes modellezni a gazdasági rendszerekben bekövetkező gyors változásokat és azok hatásait. Garrido és kollégái például banki hálózatokban végzett kutatásuk során szimulálták a hitelezési sokkok hatását egy bank rendszerén belül, és megvizsgálták, hogyan terjednek el a csődök a pénzügyi szektorban.

A gépi tanulás módszereit nemcsak az ügynökök viselkedésének előrejelzésére, hanem azok tanulására is alkalmazzák, miközben kölcsönhatásba lépnek egymással és a környezetükkel. Az ABM emulálására alkalmazott különböző gépi tanulási módszerek összehasonlítása segít az optimális megoldások megtalálásában, amelyek képesek leképezni az ügynök-alapú modellek összetett, nemlineáris viselkedését.

A „A Machine Learning perspective of Agent-Based Models—Applications to Economic Crises and Pandemics, with practical examples in Python, R, Netlogo and Julia” című könyv az ABM paradigmáját alkalmazza gazdasági válságok és járványok esetén, és gyakorlati példákat hoz a Python, R, Netlogo és Julia programozási nyelveken történő megvalósításra. A könyv egyik legnagyobb újítása, hogy egyszerűen bemutatja a modellezési elveket, és lépésről lépésre ismerteti, hogyan lehet modelleket létrehozni, amelyek gazdasági és menedzsment jelenségeket reprodukálnak.

A könyvben bemutatott Ultimátum-játék például jól illusztrálja az ügynök-alapú modellek tanulási képességeit. Az Ultimátum-játék során az ügynökök különböző stratégiákat alkalmaznak, és a gépi tanulás különböző formái, például megerősítéses tanulás, segítenek az ügynököknek az optimális stratégiák megtalálásában. Az ügynökök közötti interakciók során történő tanulás, valamint a választási döntések és azok következményei kulcsfontosságú szerepet játszanak a modellezett rendszerek viselkedésének alakításában.

Fontos, hogy az ABM és a gépi tanulás integrációja nem csupán egy technikai kihívás, hanem etikai és gyakorlati kérdéseket is felvet. Az átláthatóság, a modellek validálása és a megfelelő etikett betartása mind elengedhetetlenek annak érdekében, hogy az ilyen típusú modellek valóban hasznosak legyenek a gazdasági és társadalmi döntéshozatalban. Az ABM alkalmazásával történő szimulációk során nemcsak a gazdasági tényezőket, hanem a társadalmi hatásokat is figyelembe kell venni, hogy a modellek valósághű és megbízható eredményeket adjanak.

Az ügynök-alapú modellezés jövője tehát szoros összefonódásban van a gépi tanulás fejlődésével. Az ilyen típusú modellek képesek megérteni és előrejelezni a bonyolult társadalmi és gazdasági dinamikákat, miközben folyamatosan tanulnak a környezetükkel való kölcsönhatásaik során. A jövő kutatásai és alkalmazásai valószínűleg tovább finomítják ezeket a módszereket, és még pontosabb eszközöket adnak a válságok kezelésére és a társadalmi-gazdasági rendszerek megértésére.

Hogyan működnek az ügynökök és azok küszöbértékei egy ultimátum játékban?

A kód következő lépése a játék ügynökeinek példányosítása. Az ügynökök példányait egy listában tároljuk. A 7.3. kódrészletben látható, hogy egy üres listát hozunk létre, amelyben az ügynökök (amennyit csak szükséges) példányai fognak szerepelni. Ezt a listát a számítógép memóriájában tároljuk.

Először 50 ügynököt veszünk figyelembe: 25 felajánlót és 25 válaszadót. A kód, amely az ügynököket példányosítja az "agent.py" fájlban, egyszerű, amint azt a 7.3 és 7.4-es listák mutatják. A for ciklus 25 alkalommal fut le, minden egyes futás alkalmával egy ügynök példányosítása történik. A ciklus változója, n, meghatározza, hogy az ügynök felajánló vagy válaszadó lesz-e. Ha n kisebb, mint 10, akkor felajánló, ha nagyobb, akkor válaszadó lesz az ügynök.

python
Copy code
for n in range(0, 20):

    if n < 10:
        type_of_agent = 0  # felajánló
        ag = agent(n, threshold_proposer(), type_of_agent)  # sorrend, küszöbérték, felajánló
    else:
        type_of_agent = 1  # válaszadó
        ag = agent(n, threshold_responder(), type_of_agent)  # sorrend, küszöbérték, válaszadó
    agent_list.append(ag)  # ügynökök hozzáadása a listához

Minden egyes ügynök példányosításakor három értéket adunk át az osztály init metódusának. Az első az ügynök egyedi azonosítóját (n), a második a küszöbérték, amely meghatározza a felajánló maximális ajánlott értékét vagy a válaszadó minimálisan elfogadható értékét, a harmadik pedig az ügynök típusát, vagyis azt, hogy felajánló (0) vagy válaszadó (1). Minden iteráció után az ügynök példányát hozzáadjuk az előzőleg létrehozott ügynöklistához.

A következő fontos lépés az ügynökök osztályának kezelése. Az Agent osztályban az init metódus felelős azért, hogy az ügynökről szóló adatokat tároljuk: az ügynök egyedi azonosítóját, a küszöbértéket és az ügynök típusát. Továbbá két változó, a total_earned és a total_not_earned is létrejön, amelyek az ügynök által elfogadott vagy elutasított ajánlatok alapján nyújtanak információt. Ha a válaszadó elutasítja az ajánlatot, az összeg a total_not_earned változóban, ha elfogadja, akkor a total_earned változóban kerül mentésre.

python
Copy code
def __init__(self, id, base_threshold, type_of_agent):
    self.id = id
    self.base_threshold = base_threshold
    self.type_of_agent = type_of_agent
    self.total_earned = 0
    self.total_not_earned = 0

A metódus négy paramétert vár: egy fájlreferenciát (ahová az eredményeket rögzítjük), az ajánlott értéket, a válaszadó ügynököt és a korábbi tapasztalatokból származó adatokat. Az ajánlatot úgy számítjuk ki, hogy egy adott bázisértékhez (például 2000 pénzegységhez) egy százalékos értéket rendelünk, amely az ügynök küszöbértékétől vagy a korábbi tapasztalatok alapján kerül meghatározásra.

Az ilyen típusú modellalkotásban kiemelt figyelmet kell fordítani arra, hogy a válaszadók és felajánlók közötti dinamika folyamatosan változik, és az ügynökök nemcsak matematikai szabályok alapján működnek, hanem azok tanulnak is a korábbi tapasztalatokból. Ez segít jobban megérteni, hogyan fejlődnek az ügynökök a folyamat során, és hogyan alkalmazkodnak a különböző küszöbértékekhez és játékmenetekhez.

Hogyan támogatja a rendszeres tanulás az organizációkat a válságkezelésben?

A Clarion például egy olyan integrált kognitív architektúrával rendelkezik, amely két szintből áll: egy felső szintből, amely az emberek által végzett explicite tanulást rögzíti, és egy alsó szintből, amely az implicit tanulást modellezi a megerősítéses tanulás segítségével. E két szint együttesen a rendszeres tanulás egyik példáját képezi, mivel az emberek tudását és a gépi tanulási algoritmusok által szerzett tudást összekapcsolja.

A Hibrid gépi tanulás (HML) és a rendszeres tanulás közötti különbség abban rejlik, hogy míg a HML különböző algoritmusokat kombinál a probléma megoldásához, addig a rendszeres tanulás a rendszer különböző részeinek struktúráját alkalmazza a megoldás megtalálására. A HML egy olyan megközelítés, amelyet gyakran alkalmaznak az adaptív neuro-fuzzy következtetési rendszerekben, például az ANFIS-ben. Az ANFIS a fuzzy logika és a mesterséges neurális hálózatok (ANN) elveit kombinálja, és öt rétegből áll, amelyek közül az első három a fuzzy logikából, míg a hátralévő két réteg az ANN-ból származik. Az ilyen típusú megközelítések különösen jól alkalmazhatók komplex rendszerekben, ahol az algoritmusok kombinációja újfajta megoldásokat adhat.

A rendszeres tanulás alkalmazásai különösen fontosak azokban a helyzetekben, amikor az emberek döntései és reakciói a gépi tanulási modellek és algoritmusok segítségével optimalizálhatók. Az például egy repülőgép működésének problémája jól szemlélteti ezt a megközelítést, mivel a gépi tanulás algoritmusai olyan emberi irányítókat indukálnak, akik modellezik az emberi vezérlési készségeket. Ezen keresztül a rendszeres tanulás segíthet abban, hogy a gépek és az emberek közötti interakciók hatékonyabbá váljanak, és a rendszerek intelligensebbé váljanak azáltal, hogy jobban alkalmazkodnak az emberi viselkedéshez.

A szervezetek válságkezelésében és a tanulási folyamatok fejlesztésében a többügynökös rendszerek és az ügynökalapú modellek segítségével megérthetjük, hogy hogyan befolyásolják a tanulási típusok a döntéshozatali folyamatokat. A rendszeres tanulás elmélete különösen alkalmas arra, hogy egyesítse a szervezeti tanulás különböző aspektusait, és válaszokat adjon arra, hogyan támogathatják a gépi tanulási megoldások a szervezeti viselkedés és válságkezelési stratégiák fejlődését.

Továbbá, a rendszeres tanulás fogalma még további kutatásokat igényel, különösen a gyakorlatba történő alkalmazása tekintetében. A jövőbeni alkalmazásoknak két fő formája lehet: az egyik a többügynökös szimulációk alkalmazása, hogy megértsük, hogyan viselkednek a szervezetek a rendszeres tanulás integrációja során más tanulási típusokhoz képest, míg a másik közvetlenül a szervezetek platformjaiba történő beágyazás, hogy elősegítsük a valós szervezeti tanulást. A rendszeres tanulás tehát nemcsak egy elméleti fogalom, hanem egy gyakorlati eszköz is, amely valódi hatással lehet a szervezetek működésére és a válságkezelésben való alkalmazásukra.

Hogyan működnek a stratégiai szövetségek és miért fontos a megerősítő tanulás a NetLogo-ban?

A stratégiai szövetségek modellezésében és elemzésében a NetLogo környezetének alkalmazása lehetővé teszi az ilyen típusú rendszerek dinamikájának vizsgálatát, különös figyelmet fordítva a különböző vállalatok közötti együttműködés és tanulás folyamatára. A rendszer a vállalatokat (tökéletes analógiában az "organizációkat") szimulálja, és megvizsgálja, hogyan befolyásolják a döntéseket a szövetségek között zajló tanulási és növekedési folyamatok. Az AllFlock1 modell például egy olyan algoritmust használ, amely az együttműködésen és a tanuláson alapuló dinamikát modellezi.

A szimuláció során a vállalatok fejlődését és növekedését különböző paraméterek alapján értékelik, például a szövetségük hatása, a választott stratégia eredményei, valamint a tudás és az erőforrások közötti egyensúly. A modell egyik kulcsfontosságú eleme a megerősítő tanulás alkalmazása, amely lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy folyamatosan alkalmazkodjanak és tanuljanak a saját tapasztalataik és a környezetükből származó visszajelzések alapján.

A modellben szereplő változók között a következő paraméterek találhatóak, amelyek segítik a tanulási folyamatot:

• σ (sigma): A kihasználás aránya a tudás és tapasztalat között, amely meghatározza, mennyire hajlamosak a vállalatok alkalmazni a már megszerzett tudást a döntéseikben.

• δ (delta): A kihasználás minősége, amely a vállalatok döntéseinek megbízhatóságát és hatékonyságát jelzi.

• γ (gamma): Az időbeli kedvezményes faktor, amely a jövőbeli jutalmak értékét csökkenti.

• Idő: Az értékelési időszak, amely alatt az ügynökök mérlegelik, hogy érdemes-e fenntartaniuk a szövetséget.

• Ci(t): Az i. szervezet kimenetele, növekedésének mértéke az adott szövetséghez viszonyítva.

• Li(t): Az i. szervezet nettó eredménye, amely tükrözi a szövetséghez való tartozásból származó előnyöket vagy hátrányokat.

• r: A jutalom, amelyet az ügynökök akkor kapnak, amikor egy adott döntés eredményes.

• E: A kihasználás valószínűsége, amely meghatározza, hogy egy adott választás valóban kiaknázásra kerül-e.

• α (alpha): A tanulási sebesség, amely azt mutatja meg, hogy milyen gyorsan alkalmazkodnak az ügynökök a környezetükhöz.

A fenti paraméterek szerepe az, hogy a szövetségek közötti tanulás és döntéshozatal folyamatosan fejlődik és finomodik, ahogy az ügynökök egyre inkább optimalizálják választásaikat a szövetségben elért növekedés és siker maximalizálása érdekében.

A szimulációs környezetben az ügynökök folyamatosan értékelik a szövetségük hatását, és mérlegelik, hogy érdemes-e folytatni a közös munkát. A "Go" gomb megnyomásával elindítható a szimuláció, amely addig fut, amíg a rendszer konvergenciát nem talál, vagy a felhasználó le nem állítja azt. A NetLogo felületén található csúszkák segítségével a felhasználó változtathatja a különböző paraméterek értékeit, és így különböző forgatókönyveket modellezhet.

A szimulációban az ügynökök közötti interakciók is fontos szerepet kapnak. A "setup" és a "go" eljárások segítségével az ügynökök létrehozása és mozgása valósul meg, míg a "choose" eljárás az ügynökök közötti tanulás folyamatát irányítja. A döntések nemcsak a vállalatok közötti együttműködést tükrözik, hanem az egyes ügynökök tanulási dinamikáját is.

Végül, amikor a szövetségek döntései és a vállalatok növekedése az idő előrehaladtával követhetőek, a szimuláció segíthet megjósolni, hogy egy szövetség meddig maradhat fenntartható, és mikor válhat szükségessé a változtatás vagy a kilépés. Az ilyen típusú modellezés tehát rendkívül fontos eszköz lehet a vállalati stratégiák és a hosszú távú siker értékelésében.