SMASO

Micro-Economia com Agentes: utilização do programa
Agent.micro.econ

SISTEMAS MULTI-AGENTE E
SIMULAÇÃO DE ORGANIZAÇÕES

Quantidades iniciais de bens
e serviços
 Agent.micro.econ(dados2, 0).

Utilidade dos bens por
agente [dados 2]

Preços iniciais [dados2]

Produção semanal [dados2]

Consumo Semanal

O consumo semanal foi calculado (segundo a
documentação de apoio ao programa)
assumindo os seguintes pressupostos/consumos:
 3 refeições por dia, 7 dias por semana (3*7=21);
 6 pares de sapatos/camisas/etc. por ano –
considerando um ano com 52 semanas
(6/52=0,1154);
 1 automóvel de 5 em 5 anos – considerando um
ano com 52 semanas, 5 anos têm 260 semanas
(1/260=0,003846);
 6 tratamentos por mês – considerando um mês
com 4.333 semanas (6/4.333=1.38)

Efeito de variação de
parâmetros na simulação

EXPERIÊNCIA 1 - Simulação 5 semanas e analise
critica

EXPERIÊNCIA 2 - Aumento da produção no
sector agrícola em 30%

Simulação 5 semanas

 Agent.micro.econ(dados2, 5)

Evolução da riqueza sector ao
longo da simulação [dados2]

Conclusão

Da análise destes resultados verificamos que o
equilíbrio de mercado é atingido, as
quantidades oferecidas por produto são
iguais às quantidades procuradas. O preço
para o qual as quantidades oferecidas vão ser
iguais às quantidades procuradas é o preço de
equilíbrio, atingido logo na segunda semana.

Aumento da produção no
sector agrícola em 30%
 Agent.micro.econ(dados3, 5).

Conclusões

Da análise destes resultados verificamos que
aumentando a produção do sector agrícola
em 30% vamos criar um situação de
sobreprodução que faz com que o preço dos
bens agrícolas comece a baixar após a
terceira semana devido ao excesso de oferta
e mantenha tendência de descida

Controlo de produção de
um bem
EXPERIÊNCIA 1 - Simulação 10 semanas com
variação de produção até 30% [dados1]
dados 2 e variação de produção até 100%
monopólio de produção por um agente agrícola
agentes em sobreprodução agrícola
agentes em subprodução agrícola

variação de produção até 30% [dados1]

EXPERIÊNCIA 8 - Simulação 10 semanas com dados 2
e variação de produção até 100%

(cont.)

agentes em sobreprodução agrícola

 todos os agentes agrícolas a produzirem 109.2, i.e. mais 30 % do que o valor
de produção em equilíbrio (84)

agentes em sobreprodução agrícola (cont.)

agentes em subprodução agrícola

agentes em subprodução agrícola (cont.)

Conclusões

 Foi interessante a descoberta do
comportamento dos agentes quando inseridos
num sector composto por vários agentes sendo
que o comportamento é notoriamente diferente
daquele em que existe apenas um agente por
sector, referindo-nos nós à diferença no
comportamento e valores necessários na
variação da produção semanal de um único
agente para maximizar a riqueza do sector no
final das várias semanas de simulação de trocas.

SISTEMAS MULTI-AGENTE E SIMULAÇÃO DE
ORGANIZAÇÕES – parte 2

 Quantidades iniciais de bens e serviços [dados
2]


 Produção Semanal [dados 2]


 Controlo de produção de dois bens por um
Agente:
 EXPERIÊNCIA 1 - Simulação 10 semanas de
ALLD e analise critica
ALLC e analise critica

EXPERIÊNCIA 1 - Simulação 10 semanas de ALLD e
analise critica

Conclusões

 Assim, para uma variação de 42% com a
estratégia ALLD temos uma riqueza no final da
simulação com 10 semanas de 6737.818
unidades. Relembramos que o valor atingido
para a riqueza sem qualquer variação da
produção, isto é, com produção estática é de
5897.631 (ver figura anterior) ou seja a nossa
estratégia ALLD e variação de produção
dinâmica implicam uma melhoria dos resultados
de riqueza finais do agente 1 de 14.246%.

EXPERIÊNCIA 2 - Simulação 10 semanas de ALLC e
analise critica

Conclusões

 Assim, para uma variação de 44% com a
estratégia ALLC temos uma riqueza no final da
simulação com 10 semanas de 6913.251
unidades. Relembramos que o valor atingido
para a riqueza sem qualquer variação da
produção, isto é, com produção estática é de
5897.631 (ver figura anterior) ou seja a nossa
estratégia ALLC e variação de produção
dinâmica implicam uma melhoria dos resultados
de riqueza finais do agente 1 de 17.221%.

Uso de estratégias comportamentais de jogo

ALLC e análise critica
ALLD e análise critica

análise critica

análise critica

 Na semana 6 o sector agrícola produziu um
total de 212 unidade, passando para 616 na
semana 7.Os agentes A e B produziram 86%
do total do sector, uma variação de produção
de 3 vezes mais. O preço praticado pelo
mercado seria de 4.16€ passou para 1.89€
devido ao excesso de produção.

análise critica

análise critica

 Pode-se verificar que o Agente B toma uma
decisão sempre contrária ao Agente A. Se o
Agente A aumenta a produção o Agente B
diminui a produção em relação a semana
anterior. Esta ação faz com que exista um
equilíbrio de bens agrícolas
 O equilíbrio na produção de bens agrícolas
traduz-se num equilíbrio do preço, que
podemos ver a partir da semana 6.

análise critica

 Adotando a estratégia de contrarreação, a riqueza do
sector agrícola aumentou todas as semanas, ao contrário
do que aconteceu na estratégia de cooperação. A diferença
foi superior a 3000€ no final das duas simulações.
 Na estratégia de cooperação quando o Agente A aumenta a
produção o Agente B também o faz, produzindo o mesmo
numero de unidades. Acontece que muitas vezes o
aumento traduz-se num excesso de produção, o que faz
baixar o preço. Na estratégia de contrarreação as
produções acabam por ser contrárias, o que faz com que
não exista frequentemente excesso de produção e o preço
estabilize, fazendo assim com que a riqueza evolua
constantemente.

SISTEMAS MULTI-AGENTE E
SIMULAÇÃO DE ORGANIZAÇÕES

FIM

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