Modelli Per La Complessità. La Simulazione Ad Agenti In Economia
- ISBN/EAN
- 9788815109880
- Editore
- Il Mulino
- Collana
- Strumenti. Economia
- Formato
- Brossura
- Anno
- 2006
- Pagine
- 389
Disponibile
32,00 €
Il funzionamento dell'economia è complesso e difficilmente riconducibile a modelli, se non a costo di forti semplificazioni. Il computer può essere di grande aiuto nel rappresentare la complessità della realtà economica propria dei sistemi micro e macro, ad esempio simulando azioni e reazioni dei soggetti economici. Il manuale presenta questa nuova metodologia di simulazione, fondata sugli agenti intesi come componenti software, seguendo diversi percorsi di lettura. Dopo aver fornito al lettore il sapere minimo per costruire modelli di simulazione ad agenti, si propongono gli strumenti per l'interazione tra persone e sistemi di simulazione nonché per la simulazione dell'impresa e delle organizzazioni. Sono poi approfondite metodologie di applicazione delle tecniche ad agenti, anche nella direzione dell'intelligenza artificiale. Infine, gli autori indicano ulteriori linee di ricerca e propongono una rassegna di applicazioni avanzate.
Maggiori Informazioni
| Autore | AA.VV. |
|---|---|
| Editore | Il Mulino |
| Anno | 2006 |
| Tipologia | Libro |
| Collana | Strumenti. Economia |
| Lingua | Italiano |
| Indice | Premessa 1. Introduzione «dall'esterno della disciplina economica», di Domenico Parisi I. MODELLI AD AGENTI 2. Modelli ad agenti: introduzione, di Pietro Terna 3. Uso della simulazione in economia, di Magda Fontana 4. Le critiche e la diffusione della nuova metodologia, di Pietro Terna 5. Una risposta alle critiche: le metodologie per la definizione dei modelli di simulazione, di Matteo Richiardi e Roberto Leombruni 6. Gli agenti dall'informatica alle scienze cognitive e alle applicazioni, di Marco Remondino 7. Costruzione degli agenti: introduzione, di Pietro Terna II. COSTRUZIONE DEGLI AGENTI 8. Processi cognitivi e studio delle proprietà emergenti nei modelli ad agenti, di Riccardo Boero, Marco Castellani e Flaminio Squazzoni 9. Apprendimento: reti neurali, algoritmi genetici, sistemi a classificatore, di Gianluigi Ferraris 10. Costruire agenti intelligenti utilizzando la teoria dell'evidenza, di Guido Fioretti 11. Tempo, casualità e sincronizzazione degli eventi nei modelli, di Gianluigi Ferraris 12. La struttura delle comunicazioni tra agenti, di Guido Fioretti III. STRUMENTI 13. Strumenti: introduzione, di Pietro Terna 14. Swarm, di Riccardo Boero e Matteo Morini 15. JAS, di Michele Sonnessa 16. NetLogo, di Michele Sonnessa IV MODELLI 17. Un simulatore di borsa costruito con Swarm, di Pietro Terna 18. Una simulazione neo-keynesiana ad agenti eterogenei, di Massimo Salzano 19. L'impresa come contesto tipico per la complessità, di Pietro Terna 20. I livelli della simulazione per l'impresa, di Michele Sonnessa 21. jES (java Enterprise Simulator) e jES Open Foundation, di Pietro Terna V. APPLICAZIONI 22. Esperimenti con agenti umani in un contesto di simulazione, di Pietro Terna 23. Ottimizzazione della produzione (applicazioni nel ciclo tessile), di Matteo Morini 24. Organizzazione di sistemi aziendali, di Pietro Terna 25. Razionalizzazione di interventi con azione sul territorio, di Pietro Terna 26. Simulazioni ad agenti e industrie ad alta intensità di capitale, di Massimo Daniele Sapienza 27. Una sintesi: dall'analisi «what-if» all'evoluzione dell'impresa, di Gianluigi Ferraris 28. Imprese e reti di imprese, modellistica evolutiva, di Pietro Terna 29. Banche e imprese, di Domenico Delli Gatti, Mauro Gallegati e Gianfranco Giulioni 30. Conclusioni, di Francesco Luna Riferimenti bibliografici Indice analitico Notizie sugli autori |