Sugarscape es un modelo para la simulación social basada en agentes artificialmente inteligente que sigue algunas o todas las reglas presentadas por Joshua M. Epstein y Robert Axtell en su libro Growing Artificial Societies . [1]
Origen
Los fundamentos de los modelos de Sugarscape se remontan a la Universidad de Maryland, donde el economista Thomas Schelling presentó su artículo titulado Modelos de segregación . [2] Escrito en 1969, Schelling y el resto de la fraternidad de modelado del entorno social tenían sus opciones limitadas por la falta de una potencia informática adecuada y un mecanismo de programación aplicable para desarrollar plenamente el potencial de su modelo.
La simulación basada en agentes de John Conway , " Game of Life ", fue mejorada y aplicada a la idea original de Schelling por Joshua M. Epstein y Robert Axtell en su libro Growing Artificial Societies . Para demostrar sus hallazgos en el campo de la simulación basada en agentes, se creó un modelo y se distribuyó con su libro en CD-ROM. El concepto de este modelo ha llegado a conocerse como "el modelo Sugarscape". [1] Desde entonces, el nombre "Sugarscape" se ha utilizado para modelos basados en agentes que utilizan reglas similares a las definidas por Epstein & Axtell.
Principios
Todos los modelos de Sugarscape incluyen los agentes (habitantes), el entorno (una cuadrícula bidimensional) y las reglas que gobiernan la interacción de los agentes entre sí y con el entorno.
El modelo original presentado por J. Epstein & R. Axtell (considerado como el primer modelo de agente a gran escala ) se basa en una cuadrícula de celdas de 51x51, donde cada celda puede contener diferentes cantidades de azúcar (o especia). En cada paso, los agentes miran a su alrededor, encuentran la célula más cercana llena de azúcar, se mueven y metabolizan. Pueden dejar contaminación, morir, reproducirse, heredar fuentes, transferir información, comerciar o tomar prestado azúcar, generar inmunidad o transmitir enfermedades, según el escenario específico y las variables definidas en la configuración del modelo.
El azúcar en la simulación podría verse como una metáfora de los recursos en un mundo artificial a través del cual el examinador puede estudiar los efectos de la dinámica social como la evolución, el estado civil y la herencia en las poblaciones. [3]
La simulación exacta de las reglas originales proporcionadas por J. Epstein y R. Axtell en su libro puede ser problemática [4] y no siempre es posible recrear los mismos resultados que los presentados en Growing Artificial Societies .
Implementaciones de modelos
El modelo Sugarscape ha tenido varias implementaciones, algunas de las cuales están disponibles como software de código abierto.
Ascape
Se desarrolló una implementación original en Ascape , un software Java adecuado para la simulación social basada en agentes . El modelo Sugarscape sigue siendo parte de la biblioteca incorporada de modelos distribuidos con Ascape. [5]
NetLogo
NetLogo se ha utilizado para construir modelos Sugarscape. En la biblioteca de modelos de NetLogo se incluyen tres escenarios de Sugarscape: "Growback inmediato", "Growback constante" y "Distribución de riqueza". Además de estos tres escenarios, se encuentra el modelo Sugarscape NetLogo de Iain Weaver, que es parte de la Biblioteca de modelos de la comunidad de usuarios. "Se basa en el modelo de comunidad NetLogo de Owen Densmore para abarcar todas las reglas discutidas en Growing Artificial Societies con la excepción de la regla de combate (aunque es trivial de incluir, agrega poco valor al modelo)". [6] El modelo está equipado con una rica documentación [7] que incluye instrucciones para la replicación exitosa de las reglas originales de Sugarscape. [4]
SugarScape con esteroides
Debido a la naturaleza emergente de los modelos basados en agentes (ABM), es fundamental que los tamaños de población en las simulaciones coincidan con los tamaños de población de los sistemas dinámicos que se están modelando. [8] Sin embargo, el rendimiento de los marcos de simulación de agentes contemporáneos ha sido inadecuado para manejar tamaños de población tan grandes y los marcos de computación paralelos diseñados para ejecutarse en clústeres de computación han sido limitados por el ancho de banda disponible. A medida que aumenta la potencia de cálculo con la ley de Moore , se puede esperar que aumente el tamaño y la complejidad de los marcos de simulación. El equipo de RM D'Souza, M. Lysenko y K Rahmani de la Universidad Tecnológica de Michigan utilizó un modelo Sugarscape para demostrar el poder de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) en simulaciones ABM con más de 50 actualizaciones por segundo con poblaciones de agentes que superan los 2 millones. [9]
Mathematica
Se puede encontrar otra implementación escrita en Mathematica . [10]
MASÓN
El proyecto MASON de GMU , disponible bajo la Licencia Libre Académica , también incluye una implementación de Sugarscape. [11]
Referencias
- ↑ a b Epstein, Joshua M .; Axtell, Robert (11 de octubre de 1996). Sociedades artificiales en crecimiento: ciencias sociales de abajo hacia arriba . Prensa de la Institución Brookings. págs. 224 . ISBN 978-0-262-55025-3.
- ^ "Sugarscape - Sociedades artificiales basadas en agentes en crecimiento" . Sourceforge . Consultado el 7 de noviembre de 2010 .
- ^ "Agentes en el trabajo" . CIO Insight . 1 (27): 43. 1 de junio de 2003. ISSN 1535-0096 . Consultado el 11 de noviembre de 2010 .(Obtenido de ABI / Inform Document ID: 347271391)
- ^ a b "Replicando Sugarscape - Universidad de Leicester" . Archivado desde el original el 19 de junio de 2012 . Consultado el 18 de enero de 2011 .
- ^ "Manual del desarrollador del modelo Ascape" . Sourceforge . Consultado el 9 de noviembre de 2010 .
- ^ "Modelos de comunidad de usuarios de NetLogo: Sugarscape" . Consultado el 9 de noviembre de 2010 .
- ^ "El paisaje azucarado" . Universidad de Leicester . Archivado desde el original el 2 de octubre de 2017 . Consultado el 19 de enero de 2011 .
- ^ Gilbert, Nigel; Bankes, Steven (2002). "Plataformas y métodos para el modelado basado en agentes" (PDF) . Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 99 (3): 7197–7198. doi : 10.1073 / pnas.072079499 . PMC 128584 . PMID 12011398 .
- ^ D'Souza, Roshan M .; Lysenko, Mikola; Rahmani, Keyvan (2007). "SugarScape con esteroides: simulando más de un millón de agentes a tasas interactivas" (PDF) . Actas de la conferencia Agent2007 . Chicago, IL.(Ver también: diapositivas de presentación )
- ^ "Sugarscape: modelado basado en agentes - proyecto de demostraciones de Wolfram" . Wolfram . Consultado el 18 de enero de 2011 .
- ^ Bigbee, Anthony; Cioffi-Revilla, Claudio; Luke, Sean (2007). Terano, T .; Kita, H .; Deguchi, H .; et al. (eds.). "Replicación de Sugarscape usando MASON" (PDF) . Enfoques basados en agentes en sistemas económicos y sociales complejos IV: Actas posteriores al Taller internacional de la AESCS 2005 . Tokio: Springer.
enlaces externos
- Biblioteca de modelos de NetLogo
- NetLogo: Growback inmediato
- NetLogo: Growback constante
- NetLogo: Distribución de riqueza
- NetLogo: Biblioteca de modelos comunitarios
- Modelos de comunidad NetLogo: Sugarscape
- Sugarscape en Mathematica
- Sugarscape en MASON