Az ügynökalapú modellezés (ABM) az egyik legdinamikusabban fejlődő terület a társadalomtudományok és a gazdaságtan terén, lehetővé téve a komplex rendszerek szimulálását az egyéni viselkedések és döntések alapján. Ezen modellek alapja, hogy az egyes elemek (ügyfelek, szereplők, vállalatok, egyének) külön-külön, de kölcsönhatásba lépve, a közösség vagy a rendszer egészét alakítják. Az ügynökök viselkedését a szociálpszichológia, gazdaságtan, biológia vagy más tudományágak elméletei inspirálják, és az ilyen típusú modellek gyakran alkalmasak a társadalmi interakciók és a gazdasági döntések mélyebb megértésére.

A társadalmi viselkedés modellezésének számos területén, mint például a közlekedési rendszerek, az egészségügyi ellátás, a városok dinamikája, valamint a gazdasági válságok előrejelzése, az ügynökalapú modellek kulcsfontosságú szerepet játszanak. A modellek segítenek a rendszer dinamikájának megértésében, hiszen minden egyes ügynök (szereplő) képes egyedi döntéseket hozni, figyelembe véve környezetét és azokat az interakciókat, amelyek más ügynökökkel történnek. Így nemcsak a makroszintű trendeket figyelhetjük meg, hanem azt is, hogy miként alakulnak ki a társadalmi jelenségek az egyéni döntésekből.

Például, amikor a különböző gazdasági szektorok viselkedését modellezzük, egy ügynökalapú megközelítés segíthet abban, hogy megértsük, hogyan reagálnak a vállalatok és egyének a gazdasági válságokra, vagy hogyan történik a döntéshozatal az egyes szereplők szintjén. Az ilyen típusú szimulációk különösen hasznosak lehetnek a válságok előrejelzésében, hiszen az ügynökök döntései azonnal tükrözik a külső gazdasági hatásokat, és a modell képes előre jelezni a rendszerek reakcióit.

A társadalomtudományokban, különösen a szociálpszichológiában, az ügynökalapú modellezés nagy előnyökkel járhat, mivel segít a társadalmi normák, szabályok és egyéni motivációk megértésében. Az emberi döntéshozatali folyamatok, mint a kockázatvállalás, a társas interakciók és a közösségi döntések, az ügynökalapú modellezés révén jobban ábrázolhatóak. A viselkedési elméletek, mint a tervezett viselkedés elmélete (Theory of Planned Behavior), közvetlenül alkalmazhatók ezekben a modellekben, lehetővé téve a szociális tanulás és a döntéshozatal komplex dinamikájának vizsgálatát.

Az ABM használata az egészségügyi rendszerekben is kiemelt jelentőséggel bír. A betegség terjedésének modellezése, például a COVID-19 járvány szimulációja során, az ügynökalapú megközelítés segíthet abban, hogy jobban megértsük a különböző társadalmi és gazdasági tényezők hatását a járvány dinamikájára. Ezen modellek lehetővé teszik a különböző szcenáriók tesztelését és az egészségügyi politika hatékonyságának előrejelzését. Az ügynökök különböző szociális, gazdasági és egészségügyi paraméterek szerint programozhatók, így a szimulációk pontosabban tükrözik a valós társadalmi viselkedéseket.

Ezen kívül az ügynökalapú modellek az oktatás és a tudományos kutatás számára is értékes eszközt kínálnak, mivel segítenek a társadalmi és gazdasági rendszerek közötti összefüggések mélyebb feltárásában. A gazdasági modellekben alkalmazott ügynökalapú megközelítések gyakran lehetővé teszik az olyan kísérletek elvégzését, amelyek a társadalom egészére vonatkozóan új meglátásokat kínálnak.

Fontos, hogy az ügynökalapú modellek használata nemcsak technikai vagy matematikai eszközöket igényel, hanem az alapszintű elméleti tudást is, amely segíti a modell érdemi alkalmazását. A szociálpszichológiai, gazdasági, vagy akár biológiai elméletek alapos ismerete elengedhetetlen ahhoz, hogy az ügynökalapú modellek valóban értékes megoldásokat kínáljanak.

Az ügynökalapú modellezés erőssége abban rejlik, hogy képes szimulálni a szociális dinamikákat, és lehetővé teszi a viselkedési és gazdasági rendszerek alapos elemzését. Az ilyen típusú modellek képesek arra, hogy előrejelzéseket adjanak a társadalmi és gazdasági folyamatok jövőbeli alakulásáról, valamint a komplex döntéshozatali mechanizmusok megértésében is segítenek. Az ügynökalapú modellek tehát rendkívül hasznosak a társadalomtudományok széles spektrumában, mivel segítenek a társadalmi struktúrák és rendszerek viselkedésének előrejelzésében, az egyéni döntéshozatal és interakciók dinamikájának vizsgálatában.

Miért választják a fejlesztők a Julát? A programozási nyelv fejlődése és jövője

A Julia programozási nyelv 2018 augusztusában vált stabil, 1.0-ás verziójával, és azóta dinamikusan növekvő közösséggel és piaci érdeklődéssel rendelkezik. A nyelv célja kezdetben az volt, hogy a létező nyelvek legjobb tulajdonságait egyesítse egyetlen rendszeren belül. A fejlesztők olyan nyelvet szerettek volna, amely minden szempontból kiemelkedő: legyen annyira használható, mint a Python a generikus programozásban, annyira könnyen használható statisztikai célokra, mint az R, erős legyen szövegkezelésben, mint a Perl, képes legyen erőteljes lineáris algebrai számításokra, mint a Matlab, és olyan jól illeszkedjen más programokhoz, mint a shell. A nyelv ezen ígéreteit és még többet is teljesítette, hiszen mindezeknek a kombinációjával vált vonzóvá a tudományos és ipari környezetek számára egyaránt.

A Julia az egyik legnépszerűbb programozási nyelvvé vált, 2020-ban a letöltések száma 87%-kal, a csomagok száma pedig 73%-kal nőtt. A nyelv folyamatosan fejlődik, és már nemcsak a kutatók, hanem számos nagyvállalat és projekt is választotta. Például a Celeste program 178 terabyte csillagászati képek feldolgozására használja a Julát, elérve a 1.54 petaFLOPS teljesítményt, ami a világ néhány más nyelve, mint a C, C++ és Fortran eredményeihez hasonlítható. Emellett a Julia-t választották a CliMA éghajlati modellezéshez, a NASA és a Brazil Űrkutatási Intézet műhold-szimulációihoz, valamint a Pfizer gyógyszerfejlesztési céljaira is. A nyelv ingyenes és nyílt forráskódú, így bárki számára hozzáférhető, és hozzájárulhat a nyelv és annak ökoszisztémájának fejlesztéséhez.

A Julia által kínált legfontosabb előnyök közé tartozik, hogy ez egy általános célú programozási nyelv, amely széles körben alkalmazható különböző tudományos területeken, ellentétben a specifikus nyelvekkel, mint például a MATLAB vagy a Mathematica. A Julia könnyen tanulható és írható, ami fontos tényező a tudósok számára, akik nem feltétlenül rendelkeznek széleskörű programozói képzettséggel. A nyelv egy beépített REPL (read-eval-print loop) környezettel is rendelkezik, amely lehetővé teszi a gyors kódtesztelést és az ötletek gyors kipróbálását, ami kulcsfontosságú a tudományos számításokban.

A Julia fejlesztői közössége rendkívül aktív, és több mint hétezer regisztrált csomaggal rendelkezik, amelyek folyamatosan frissülnek és karbantartásra kerülnek. A Pkg csomagkezelő segítségével a csomagok könnyen telepíthetők, frissíthetők és eltávolíthatók. A Pkg képes kezelni a csomagok közötti függőségeket, és lehetőséget biztosít a különböző projektekhez tartozó környezetek létrehozására. Ez biztosítja a kód reprodukálhatóságát, ami alapvető fontosságú a tudományos programozásban, ahol gyakran szükség van arra, hogy a projekt kódját különböző személyek teszteljék vagy módosítsák.

A Julia lehetőséget biztosít más programozási nyelvek funkcióinak és kódjainak felhasználására is. A nyelv képes interakcióba lépni más, tudományos számításokhoz használt nyelvekkel, mint például a C, C++, Python, R, Matlab, és még sok más. Ezenkívül a Julia saját C API-jával és egyéb eszközeivel lehetővé teszi a kódok integrálását különböző nyelvek között, például a PyCall.jl segítségével Python kódok futtatása is lehetséges.

A Julia egy különleges programozási paradigmát alkalmaz, amely segít megoldani a "kifejezés problémáját" (expression problem), amelyet először 1998-ban fogalmaztak meg. A kifejezés problémája arra utal, hogy egy meglévő kód kiterjesztése során szükség van annak újraírására. A funkcionális programozásban például új adatstruktúrák hozzáadása a kód módosítását igényli, míg objektum-orientált programozásban a funkciók hozzáadásakor szükséges a meglévő osztályok módosítása. A Julia a többes dispatch mechanizmusával (multiple dispatch) képes megoldani ezt a problémát. A többes dispatch dinamikusan, futási időben választja ki a megfelelő függvényt az argumentumok típusa alapján, így lehetővé téve a kódok bővítését anélkül, hogy a már meglévő kódot meg kellene változtatni.

A Julia tehát lehetőséget biztosít a tudósoknak és fejlesztőknek, hogy egyszerre élvezhessék a könnyű használhatóságot és a magas teljesítményt. A nyelv nemcsak a tudományos közösség számára nyújt kiváló eszközt, hanem a fejlesztők számára is rendkívül vonzó, akik számára fontos a kód tisztasága és a teljesítmény.

Hogyan kapcsolódnak a válságok az organizációs tanuláshoz?

Senge "Az ötödik diszciplína" című művében a tanuló szervezeteket olyan szervezeteként definiálja, amelyek folyamatosan bővítik képességüket, hogy elérjék a valódi céljaikat, ahol új és széleskörű gondolkodási minták alakíthatók ki, ahol a közös vágyak szabadon fejlődhetnek, és ahol az emberek folyamatosan tanulnak, hogyan tanuljanak együtt. Senge öt "komponens technológiát" ajánl, amelyek elengedhetetlenek a tanuló szervezet eléréséhez, köztük a rendszerelmélet, a személyes mesterség, a mentális modellek, a közös víziók kialakítása és a csapatok közötti tanulás.

Ezek a fogalmak mélyebb és átfogóbb megértést igényelnek, mivel az egyes technológiák szoros kapcsolatban állnak az organizációk működésével. A rendszerelmélet azt sugallja, hogy az embereknek képesnek kell lenniük felismerni a tetteik közötti összefüggéseket, még akkor is, ha ezek térben és időben távol esnek egymástól. A személyes mesterség a folyamatos fejlődést és az egyéni víziók elmélyítését célozza, míg a mentális modellek segítenek abban, hogy a szervezeti tagok tudatosan kezeljék azokat a rejtett előítéleteket és feltételezéseket, amelyek akadályozhatják az új lehetőségek felismerését.

A közös víziók hangsúlyozása a szervezet jövőjével kapcsolatos közös képek kialakítására vonatkozik. Az egyes tagok nemcsak a hivatalos vízióval vagy célokkal kell hogy azonosuljanak, hanem azt a közös célkitűzést kell létrehozniuk, amely valódi elköteleződést eredményez. Az utolsó technológia, a csapatok közötti tanulás, az egyéni tanulás helyett a csapatok közötti tudásmegosztást hangsúlyozza, mivel a szervezetek számára végső soron a csapatok tanulása fontosabb, mint az egyéneké.

Garvin kritikát fogalmaz meg Senge ajánlásaival kapcsolatban, mivel szerinte azok túl elvontak a gyakorlati alkalmazás szempontjából. Különösen három aspektust emel ki: (1) a tanuló szervezet meghatározása, (2) a vezetők iránymutatásai az alkalmazás érdekében, és (3) a tanulás mértékének és szintjének mérésére vonatkozó kritériumok. Garvin szerint egy tanuló szervezet az a szervezet, amely képes tudást létrehozni, megszerezni és átadni, és ennek tükrében módosítani viselkedését, hogy tükrözze az új tudást és felismeréseket.

A gyakorlati tapasztalatok alapján Garvin öt fő tevékenységet javasol, amelyek a tanuló szervezetek alapvető építőelemei. Ezek közé tartozik a tudományos alapú problémamegoldás, a kísérletezés, a saját tapasztalatokból való tanulás, másoktól való tanulás és a tudás átadása. A tudományos alapú problémamegoldás az adatokra és statisztikai eszközökre támaszkodik, és elkerüli a találgatásokat. A kísérletezés két formában jelenhet meg: a folyamatos fejlesztési programok formájában, amelyek a napi működést célozzák, illetve a bemutató projektek formájában, amelyek új elveket és megközelítéseket mutatnak be, később pedig szélesebb körben alkalmazhatók. A saját tapasztalatokból való tanulás magában foglalja az előző tapasztalatok, hibák és sikeres megoldások rendszerezett értékelését, míg a másoktól való tanulás lehetőséget ad arra, hogy a szervezet mások bevált gyakorlatain keresztül új perspektívákat szerezzen.

Garvin minden egyes építőelemhez megfelelő mentális beállítódást, eszközkészletet és viselkedési mintákat társít. Mindezek együttese segíti elő a tanulás kultúráját, amely elengedhetetlen a folyamatos fejlődéshez. A tudás átadása a szervezeten belüli hatékony kommunikációt jelenti, amely különböző mechanizmusok segítségével történhet, mint például a jelentések, látogatások, személyzeti rotációk vagy tréningprogramok.

A válságok és a tanulás kapcsolata különös figyelmet érdemel, mivel a válságok olyan rendkívüli és váratlan események, amelyek magas szintű bizonytalanságot idéznek elő, és közvetlenül fenyegethetik a szervezet legfontosabb céljait. A válságok tehát nemcsak külső, hanem belső változásokat is eredményezhetnek, amelyek új tanulási lehetőségeket kínálnak a szervezetek számára. A válságokat az alábbi jellemzők ismerhetik fel: alacsony valószínűség, magas következmények és a szervezet alapvető céljaival való összeütközés.

A válságok különböző szintű hatásokat gyakorolhatnak a társadalomra, a gazdaságra vagy a szervezetekre. Ezen belül is az a válság, amely egy szervezet számára közvetlenül fenyegetővé válik, különös figyelmet igényel. A válságok nemcsak a szervezet működését érinthetik, hanem hozzájárulhatnak a tanulási folyamatok elmélyüléséhez is, ha megfelelően kezelik őket. Azok a szervezetek, amelyek képesek válságokból tanulni, gyakran előnyben vannak a versenytársakkal szemben, mivel a válságok a gyors alkalmazkodás és az új stratégiák kidolgozásának lehetőségét kínálják.

Hogyan érhetjük el a méltányosságot és hatékonyságot többügynökös rendszerekben?

A többügynökös megerősítéses tanulás (MADRL) területén a méltányosság és a hatékonyság kombinálása számos kihívást jelent. A legfontosabb célja, hogy különböző megoldásokat találjunk, amelyek mindkét célt képesek egyidejűleg támogatni, figyelembe véve a valós alkalmazások során fellépő dinamikákat. Az egyik alapvető megközelítés, amit ebben a munkában alkalmazunk, a heterogén tesztelés. Ennek során az ügynökök vagy önző, vagy méltányos módon cselekszenek, de nem frissítik a politikáik súlyait. Ezzel lehetőség nyílik a korábban tanult politikák közvetlen keverésére, és így az ügynökök viselkedésének spektruma szélesebbé válik.

A második kulcsfontosságú technika a SOTO modell kiterjesztése, amely lehetővé teszi, hogy a csapat-orientált politika a saját, önző politikát kiegészítse, és így biztosítsa a méltányos cselekvési ajánlásokat. Ezt a módszert nevezzük összefonódott SOTO-nak (I-SOTO). A kétféle politika, az önző és a csapat-orientált, egyaránt ajánlásokat ad egymásnak, és ezáltal létrejön egy olyan interakció, amely segíthet abban, hogy egyensúlyt találjunk a hatékonyság és a méltányosság között.

A kutatásunk egyik legfontosabb eredménye, hogy a heterogén kombinációval egy lineáris spektrumot alakíthatunk ki, amelyben a méltányos-hatékony viselkedés különböző mértékekben jelenik meg. Ez különösen igaz az I-SOTO esetére, ahol mindkét politika ajánlásokat oszt meg, és így új lehetőségek nyílnak meg a jobb megoldások keresésére, anélkül, hogy az egyik célt feláldoznánk a másikért. Az I-SOTO alkalmazásával képesek vagyunk olyan megoldásokat találni, amelyek legalább az egyik célt – méltányosságot vagy hatékonyságot – jobban kielégítik, miközben nem áldozzuk fel a másikat.

A kutatás során végzett kísérletek azt mutatják, hogy az I-SOTO módszer sikeresen alkalmazható olyan környezetekben, ahol a méltányosságot és a hatékonyságot nemcsak különálló célokként kell kezelni, hanem olyan dinamikát kell létrehozni, amely lehetővé teszi, hogy a két cél egyidejűleg fejlődjön. Az I-SOTO tehát egy olyan új perspektívát ad a többügynökös rendszerek tervezésében, amelyet a tervezők figyelembe vehetnek a különböző célok elérése érdekében.

A méltányosság és hatékonyság viszonyát a kutatásunk három fő szempontból közelíti meg. Először is, a SOTO kiterjesztése, amely lehetővé teszi az önző és csapat-orientált politikák közötti ajánlások összefonódását, és ezt különböző β(er) tréning stratégiákkal teszteljük. Másodszor, megvizsgáljuk, hogy az I-SOTO alkalmazásával lehetséges-e jobb, méltányosabb és hatékonyabb megoldásokat találni, mint a SOTO alapmodellje. Végül kísérleti eredményeket szolgáltatunk, amelyek segítséget nyújthatnak a rendszerek tervezőinek abban, hogy melyik politikai beállítást válasszák, hogy elérjék céljaikat, legyen szó méltányosságról vagy hatékonyságról.

A méltányosság és hatékonyság kérdése szoros összefüggésben áll a megerősítéses tanulás alapvető elveivel, különösen a Markov döntési folyamatok (MDP) és azok kiterjesztett változataival. Az MDP azokat a folyamatokat modellezi, ahol az ügynökök állapotokat és cselekvéseket használnak döntéseik meghozatalához. Az állapotok és cselekvések közötti összefüggések pontos modellezésére van szükség, hogy az ügynökök a lehető legjobb döntéseket hozhassák a környezetükben. Az MDP egy alapvető kiindulópont a megerősítéses tanulás számára, és lehetőséget ad arra, hogy különböző politikai modelleket teszteljünk és értékeljünk a méltányosság és hatékonyság szempontjából.

A további kutatások és kísérletek során az I-SOTO módszer alkalmazása új lehetőségeket nyithat a többügynökös rendszerek fejlesztésében. Ahhoz, hogy még mélyebb megértést nyerjünk a rendszer viselkedéséről és a különböző politikák kölcsönhatásáról, fontos a különböző tréning stratégiák és beállítások alapos tesztelése. A méltányosság és hatékonyság közötti egyensúly megtalálása mindig dinamikus és kontextusfüggő, ezért a tervezőknek rugalmasan kell alkalmazkodniuk az egyes alkalmazások specifikus igényeihez.

Hogyan befolyásolja a háború a civil lakosság életét és a segélyszervezetek munkáját?
Mi rejlik a Lotterie mögött, és hogyan formálja a város valóságát?
Hogyan oldjuk meg a "Scratch disks full" hibaüzenetet Photoshopban?
Hogyan kezeljük a szoftverlicencek kérdését?