Sensing
에이전트가 어떤 정보를 가지고 있는지, 어떻게 그것을 얻었는지에 대한 것이 Sensing이다. 에이전트는 주로 환경이나 다른 에이전트로 부터 정보를 얻고 그 정보에 의해 반응한다. 에이전트가 어떤 변수를 사용했는지, 무엇으로부터 정보를 얻었는지, 어떻게 정보를 얻었는지가 모델링 sensing의 핵심이다.
Scope of Variables
ABM에서 사용할 수 있는 변수들은 다음과 같다.
The Business Investor Model
비즈니스 투자 모델은 수익과 위험정도가 다른 투자 후보들이 있을 때, 어떤 것에 투자할지에 대해 시뮬레이션하는 것이다. 모델의 목적은 주어진 정보를 사용하여 모델의 emergent output에 대한 sensing의 영향을 알아보는 것이다. 여기서 turtle이 투자자, patch가 투자 후보들이다. turtle의 변수로 location, current wealth(W)가 있고, patch의 변수로 annual net profit(P), annual risk-probability of losing all its wealth(F)가 있다. 모델의 time step은 1년이고 25년까지 실행한다. time step마다 투자자는 어떤 곳에 투자할지 선택하고 자산이 업데이트된다.
이 모델에서는 수익은 높이고 위험은 줄이는 선택을 어떻게 할 것인지 정해야한다. time step마다 투자자의 평균 자산,평균 수익, 위험, 실패한 투자자의 수가 output으로 나오고 수익과 위험 사이의 trade-off를 통해 발현된다. 투자자인 turtle은 투자 후보들 중에서 목적함수의 값을 최대화하는 이웃의 patch로 이동한다. (현재 위치가 제일 좋은 선택이면 움직이지 않는다.) 여기서 목적함수는 마지막에 예측되는 효용 (미래의 자산)을 최대화 하는 것이다. 여기서 $T$는 time horizon을 뜻한다.
에이전트가 어떤 정보를 가지고 있는지, 어떻게 그것을 얻었는지에 대한 것이 Sensing이다. 에이전트는 주로 환경이나 다른 에이전트로 부터 정보를 얻고 그 정보에 의해 반응한다. 에이전트가 어떤 변수를 사용했는지, 무엇으로부터 정보를 얻었는지, 어떻게 정보를 얻었는지가 모델링 sensing의 핵심이다.
Scope of Variables
ABM에서 사용할 수 있는 변수들은 다음과 같다.
- Global Variables : 어떤 객체든지 항상 변할 수 있는 값이다. (Model-level, Environment parameters, Interface, Behavior space 등)
- Patch Variables : patches-own 사용가능, pcolor, pxcor 등 patch에 관련된 것을 사용한다. turtle은 그들이 위치한 patch의 변수에 직접적으로 접근가능하다.
- Turtle and Link Variables : turtles-own, links-own 사용가능, 각각의 turtle 또는 link에만 한정된다.
- Local Variables : let 명렁어를 사용하여 만들고 set을 사용하여 값을 변환시킨다. 객체가 생성되는 장소에서만 생성할 수 있으며, 다른 객체는 접근할 수 없다. procedure(또는 [])가 종료되면 사라진다.
let max-neighbor-value max [value] of neighbors ask neighbors [set value 99] ask neighbors [set value ([value] of myself)] The Business Investor Model
비즈니스 투자 모델은 수익과 위험정도가 다른 투자 후보들이 있을 때, 어떤 것에 투자할지에 대해 시뮬레이션하는 것이다. 모델의 목적은 주어진 정보를 사용하여 모델의 emergent output에 대한 sensing의 영향을 알아보는 것이다. 여기서 turtle이 투자자, patch가 투자 후보들이다. turtle의 변수로 location, current wealth(W)가 있고, patch의 변수로 annual net profit(P), annual risk-probability of losing all its wealth(F)가 있다. 모델의 time step은 1년이고 25년까지 실행한다. time step마다 투자자는 어떤 곳에 투자할지 선택하고 자산이 업데이트된다.
이 모델에서는 수익은 높이고 위험은 줄이는 선택을 어떻게 할 것인지 정해야한다. time step마다 투자자의 평균 자산,평균 수익, 위험, 실패한 투자자의 수가 output으로 나오고 수익과 위험 사이의 trade-off를 통해 발현된다. 투자자인 turtle은 투자 후보들 중에서 목적함수의 값을 최대화하는 이웃의 patch로 이동한다. (현재 위치가 제일 좋은 선택이면 움직이지 않는다.) 여기서 목적함수는 마지막에 예측되는 효용 (미래의 자산)을 최대화 하는 것이다. 여기서 $T$는 time horizon을 뜻한다.
$U = (W+TP)(1-F)^T$
