| Sezione
di Simulazioni ad agenti
A cura di: Dott.
A.Cappellini, Dott. P.Mezzera , Dott. A.Vanara
La complessità e i modelli basati sugli agenti
Negli ultimi anni un'attenzione particolare è stata rivolta allo studio
della teoria della complessità e alla sua applicazione in campo economico.
Secondo tale impostazione il sistema socioeconomico è un sistema adattivo
complesso, composto da un elevato numero di individui che interagendo tra loro
localmente danno luogo a proprietà globali del sistema che non sono prevedibili
o deducibili anche conoscendo esattamente gli individui e le loro regole di
interazione locale.
L'interesse mostrato per il tema della complessità da parte di numerose
discipline scientifiche ha reso difficile definirne esattamente il campo di
studio.
Secondo i ricercatori del Santa Fe Institute - uno dei poli di ricerca all'avanguardia
nello studio dei sistemi complessi - la complessità consiste di sei principali
caratteristiche:
1) interazioni disperse tra una moltitudine di agenti eterogenei che operano
localmente in un determinato ambiente;
2) assenza di controllori globali; le interazioni tra agenti avvengono senza
l'intervento di meccanismi centralizzati di controllo e coordinamento;
3) organizzazione gerarchica trasversale: l'organizzazione globale consiste
di molti differenti livelli; le unità di ogni livello possono servire
come building blocks delle unità di livello più alto;
4) adattamento continuo: il comportamento degli agenti si modifica in risposta
ai cambiamenti dell'ambiente e in base all'esperienza accumulata;
5) continue "novità" (perpetual novelty): comportamenti e strutture
possono stimolare la creazione di nuovi comportamenti e di nuove strutture;
6) dinamica "out of equilibrium": dato lo stato di continua evoluzione
il sistema non opera vicino a nessun punto di equilibrio ottimale.
Nei sistemi complessi è estremamente difficile individuare rapporti di
causa ed effetto tra gli elementi e prevedere come il sistema si evolve nel
tempo. Essi, infatti:
- reagiscono in modi imprevedibili alle perturbazioni provenienti dall'esterno:
una perturbazione grande può essere riassorbita dal sistema senza apparenti
effetti mentre una piccola perturbazione può provocare sensibili variazioni;
- sono molto sensibili alle condizioni iniziali: piccole differenze possono
condurre a risultati profondamente diversi;
- non sono indipendenti dal contesto in cui operano;
- sono coinvolti in rapporti di dipendenza reciproca: un elemento del sistema
influenza un altro elemento e ne è, a sua volta, influenzato;
- sono adattivi: cioè cambiano in funzione dell'ambiente in cui si trovano
e a loro volta modificano tale ambiente;
- il ruolo di ciascun elemento del sistema non è ben identificabile in
quanto al sistema non è applicabile il principio di sovrapposizione.
In definitiva, la caratteristica fondamentale di questi sistemi è che
le proprietà emergenti sono proprietà delle interazioni tra le
diverse parti non proprietà delle parti in se stesse.
Le peculiarità dei sistemi complessi rendono evidente come lo studio
dell'economia - come sistema complesso adattivo - non possa essere condotto
in modo appropriato con gli strumenti analitici tradizionali, per esempio con
sistemi di equazioni; tali strumenti sono, infatti, adatti allo studio dei sistemi
lineari, ma non si prestano allo studio delle problematiche connesse ai sistemi
complessi.
Come affermato in Parisi (2001), la teoria dei sistemi complessi è in
un certo senso anch'essa complessa, in quanto riguarda numerosi elementi che
vengono fatti interagire tra di loro.
L'analisi di questi sistemi deve, quindi, essere effettuata con nuovi e appropriati
strumenti concettuali e metodologici come le simulazioni con modelli basati
su agenti; tali simulazioni consentono, infatti - grazie alle elevate capacità
di calcolo e di memoria del computer - di tenere in conto l'insieme delle parti
e delle loro interazioni (supplendo, così, ai limiti delle capacità
cognitive umane) e di sperimentare la non linearità degli effetti aggregati
dei comportamenti individuali.
Grazie ai modelli ABM è possibile studiare il comportamento che emerge
a livello globale come conseguenza delle numerose interazioni non lineari che
hanno luogo a livello locale; tali interazioni sono la base per una varietà
estremamente ricca di possibili conseguenze; conseguenze - imprevedibili a priori
- che non possono essere analizzate mediante la mera ispezione del modello,
ma che necessitano di un metodo di sintesi: un metodo, cioè, che parta
dalle componenti del sistema per studiare cosa emerge quando tali componenti
vengono messe insieme e fatte interagire.
Come affermato in Waldrop (1995) i ricercatori del Santa Fe Institute sono convinti
che l'applicazione delle idee sviluppate dalla complessità consentirà
di comprendere le dinamiche spontanee ed autorganizzantisi del mondo in una
prospettiva del tutto nuova (con la possibilità di esercitare un impatto
immenso sulla conduzione dell'economia, degli affari e della politica); essi,
ritengono di disporre degli strumenti matematici e metodologici necessari per
costruire un nuovo paradigma di riferimento che costituirà la base per
la prima alternativa rigorosa al pensiero lineare, che domina la scienza fin
dai tempi di Newton, e che ha ormai raggiunto i suoi limiti nell'affrontare
i problemi del mondo moderno.
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