Adaptive Behavior
Adaptive Traits를 최적화하는 과정은 다음과 같다.
이 모델에 대한 새로운 파라미터로 profit-multiplier(0.5~1.0)와 risk-multiplier(1.0~2.0)를 추가해서 분석해 보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다. 어느 한 가지는 고정하고 값을 변화시켰을 때 위험과 이익이 변하는 양상을 볼 수 있다.
Satisficing decision
Alternative를 찾을 때 꼭 최적의 값을 찾지 않아도 되는 경우가 있다. 이 때는 적당히 좋은 값(good enough)을 찾는다. 비즈니스 투자 모델의 경우 투자자들은 그들이 소유한 종목 이외의 이익이나 실패 위험을 알 수 없다. 그렇기 때문에 적당한 한계점(threshold)을 기준으로 잡아 종목을 선택할지 말지 결정한다.
Adaptive Traits를 최적화하는 과정은 다음과 같다.
- 대체할 수 있는것(alternatives)을 확인한다.
- 유효하지 않은 것은 제거한다.
- 각각의 alternatives가 목적 함수를 얼마나 충족하는지에 따라 유효한 것을 평가한다.
- 가장 좋은 목적함수 값을 주는 최적의 alternative를 선택한다.
- Agentset (대체할 수 있는 후보) : turtles, links, turtles-at, turtles-on, turtle-here, link-neighbors, in-link-neighbors, out-link-neighbors 등
- Agentset의 부분집합 만들기 : other, in-radius, in-cone, with, with-max, max-n-of, with-min, and, or, patch-set, turtle-set, link-set 등
이 모델에 대한 새로운 파라미터로 profit-multiplier(0.5~1.0)와 risk-multiplier(1.0~2.0)를 추가해서 분석해 보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다. 어느 한 가지는 고정하고 값을 변화시켰을 때 위험과 이익이 변하는 양상을 볼 수 있다.
Alternative를 찾을 때 꼭 최적의 값을 찾지 않아도 되는 경우가 있다. 이 때는 적당히 좋은 값(good enough)을 찾는다. 비즈니스 투자 모델의 경우 투자자들은 그들이 소유한 종목 이외의 이익이나 실패 위험을 알 수 없다. 그렇기 때문에 적당한 한계점(threshold)을 기준으로 잡아 종목을 선택할지 말지 결정한다.