El modelo ACEGES (Agent-based Computational Economics of the Global Energy System) es una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para la política energética mediante experimentos computacionales controlados. [1] La herramienta ACEGES está diseñada para ser la base de grandes simulaciones personalizadas del sistema energético global. El marco metodológico ACEGES, desarrollado por Voudouris (2011) [2] ampliando Voudouris (2010), [3] se basa en el paradigma de la economía computacional basada en agentes (ACE). ACE es el estudio computacional de economías modeladas como sistemas en evolución de agentes autónomos que interactúan. [4] [5]
La herramienta ACEGES está escrita en Java y se ejecuta en plataformas Windows , Mac OS y Linux . La herramienta ACEGES se basa en:
- La biblioteca MASON : una biblioteca de simulación de múltiples agentes de eventos discretos
- El proyecto R para la computación estadística
- El marco GAMLSS
Es importante aclarar que aunque el modelo ACEGES se basa en la literatura académica y política disponible, no sigue estrictamente ningún enfoque existente.
Historia
El proyecto ACEGES fue concebido por Vlasios Voudouris (con contribuciones de Michael Jefferson). Voudouris ahora es jefe de ciencia de datos en Argus Media . La primera versión de la herramienta de apoyo a la toma de decisiones ACEGES se redactó en 2010. Los modelos ACEGES de oferta y demanda de energía de 218 países. La herramienta ACEGES fue el principal resultado del Proyecto ACEGES . El objetivo general del proyecto ACEGES era desarrollar, probar y difundir un laboratorio computacional basado en agentes para el estudio experimental sistemático del sistema energético global a través del mecanismo de Escenarios Energéticos. En particular, la intención era mostrar cómo el marco y el prototipo de ACEGES se pueden utilizar para ayudar a los líderes del gobierno, las empresas y la sociedad civil a comprender mejor el panorama desafiante de la energía a través de experimentos computacionales controlados.
Demostraciones
La herramienta ACEGES se ha utilizado, por ejemplo, para probar la teoría del pico del petróleo y desarrollar escenarios plausibles de producción de petróleo convencional mediante demostración en:
- 4a Conferencia Internacional sobre Econometría Computacional y Financiera, Universidad de Londres y Escuela de Economía de Londres , 2010
- 16a Conferencia Internacional de Computación en Economía y Finanzas, Sociedad de Economía Computacional , 2010
- Università Bocconi , 2010
- Instituto de Energía UCL , 2011
- Universidad Estatal de Moscú , 2011
- UK Energy Day: Sustainable Supply - Un día de la energía dentro de la Semana Europea de la Energía Sostenible de la UE con el apoyo de Intelligent Energy Europe , 2011
- Comité selecto de Energía y Cambio Climático (sistema de Westminster) , Parlamento del Reino Unido - El suministro de energía del Reino Unido: ¿seguridad o independencia? Enlace , 2011
Los detalles sobre la herramienta de apoyo a la toma de decisiones ACEGES (incluida la documentación de respaldo) están disponibles en ABM Analytics .
Referencias
- ^ Voudouris, V., Stasinopoulos, D., Rigby, R. y Di Maio, C., (2011), "El laboratorio ACEGES de política energética: exploración de la producción de petróleo crudo", Política energética. Disponible en: Enlace
- ^ Voudouris, V. (2011), "Hacia una síntesis conceptual de modelos dinámicos y geoespaciales: fusionando los modelos basados en agentes y Objeto - Campo", Medio ambiente y planificación B: Planificación y diseño 38 (1) 95-114 Enlace
- ^ Voudouris, V. (2010), "Hacia una formalización unificadora de la representación geográfica: el modelo de campo de objeto con incertidumbre y semántica", Revista internacional de ciencia de la información geográfica, vol. 24, núm. 12, págs.1811-1828
- ^ Tesfatsion, L., 2006. Manual de economía computacional Volumen 2: Economía computacional basada en agentes. Elsevier, Amsterdam, cap. Economía computacional basada en agentes: un enfoque constructivo de la teoría económica.
- ^ Tesfatsion, L y Judd, K. (2006), Manual de economía computacional, Volumen 2: Economía computacional basada en agentes, Holanda del Norte