Pojeto nº 02 Pesquisa de dois Projetos que apliquem Agentes/Multiagentes(SMA)

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Projeto nº 02
Pesquisa de dois Projetos que apliquem Agentes/Multiagentes(SMA) 
Ânderson Ranquetat de Lara
Aluno do Curso: Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas
Professor: Iverton Adão da Silva dos Santos
Tópicos Especiais em Computação Aplicada
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Nome do Projeto: Simulação Multiagente de uma economia do insumo-produto e de políticas de seleção de fornecedor
Local: Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais
Integrante: Fernando Matias Valadão
Ano : 2009
Link na Web: http://www.biblioteca.pucminas.br/teses/Informatica_ValadaoFM_1.pdf
Programa de Pós-Graduação em Informática
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INTRODUÇÃO
	O uso de simulação multiagente tem se mostrado uma ferramenta útil na modelagem e compreensão de fenômenos sociais e econômicos. A construção de arcabouços em software que auxiliem o estudo destes fenômenos, principalmente a emergência de redes econômicas, é uma área de pesquisa interdisciplinar envolvendo Ciência da Computação e Economia. Esta dissertação apresenta um simulador multiagente de uma economia descrita por sua matriz de insumo-produto.
	Experimentos foram feitos aplicando-se diferentes estratégias de seleção de fornecedores para os setores produtivos da economia. Cada estratégia é caracterizada pelas condições nas quais o fornecedor concede ou não descontos a outros parceiros comerciais, bem como a forma como ele seleciona o melhor fornecedor de insumos dos outros setores econômicos produtivos. Os resultados dos experimentos mostraram que fornecedores que adotam estratégias de cooperação concedendo descontos se saem melhor na economia em termos de capital acumulado e número de pedidos recebidos. Além disso, uma cadeia de suprimentos preliminar emerge entre os fornecedores de diferentes setores econômicos que adotam uma cooperação mútua entre si.
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OBJETIVOS
	Este projeto apresenta um arcabouço multiagente que permite simular uma economia caracterizada por sua matriz de insumo-produto. O uso deste arcabouço é mostrado simulando uma matriz simplificada da economia norte-americana, sobre a qual diferentes políticas de seleção de fornecedores são experimentadas para os setores produtivos da economia. 
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MATERIAIS E MÉTODOS
	Modelos em software baseados em agentes tem sido utilizados para representar cadeias de suprimentos (LIN; TAN; SHAW, 1998) e a formação de redes econômicas (TESFATSION, 2003). O objetivo é compreender o funcionamento destes fenômenos e testar hipóteses levantadas por economistas sobre os mesmos. 
	O arcabouço aqui apresentado modela cada setor econômico da matriz de insumo-produto como múltiplos agentes, de forma que cada um tenha sua própria política de seleção de fornecedores, dentre outras características. Os experimentos apresentados são analisados com o intuito de se observar o ganho obtido por agentes que adotam uma estratégia de cooperação com os demais agentes da economia. Para estes experimentos, o ato de “cooperar” foi definido como “dar desconto sobre o preço de mercado” nas transações com outros agentes. 
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O MÉTODO DO INSUMO-PRODUTO
	O método do insumo-produto “foi originalmente desenvolvido para avaliar as relações entre os diversos setores produtivos e de consumo de uma economia nacional” (LEONTIEF, 1988, p. 73). Apesar de sua aplicabilidade ter sido definida em termos de uma “economia nacional”, Leontief diz ainda que o método também passou a ser utilizado em economias de escalas menores, tal qual de uma zona metropolitana ou mesmo no processo produtivo de uma grande empresa.
	Leontief divide os setores de uma economia do insumo-produto em endógenos e exógenos. Os setores endógenos são os setores produtivos da economia. São aqueles que trocam insumos entre si para gerar seu produto final. Um exemplo são todos os segmentos da indústria, tanto de bens quanto de serviços. Já os setores exógenos são os setores de demanda final da economia, tais como as famílias e o governo.	
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	O método de insumo-produto utiliza como ferramenta de análise a matriz de insumo-produto. Ela mostra em que medida cada setor da economia se relaciona com os demais setores e consigo mesmo. A fonte de seus dados são registros estatísticos da economia referentes ao histórico de um determinado período de tempo. 
AS MATRIZES DE INSUMO-PRODUTO
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	As matrizes de insumo-produto apresentadas nas Tabelas 1 e 2 são conhecidas como matrizes de fluxo da economia. A matriz estrutural da economia, por sua vez, é definida como a matriz de insumo-produto constituída pelos coeficientes de insumo de todos os setores da economia.
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SISTEMAS MULTIAGENTES
	Weiss define um agente como “um sistema informatizado situado em um ambiente e capaz de ações autônomas neste ambiente com o intuito de atingir
	Dois termos desta definição merecem destaque: 
• Ambiente: o agente percebe o ambiente em que está inserido através de sensores 
• Ações autônomas: a partir das informações obtidas do ambiente via sensores, o agente decide ou não atuar neste ambiente. Estas decisões são tomadas de maneira independente pelo agente. 
Computacionalmente, o agente é implementado, na maioria das vezes, utilizando-se uma linguagem orientada a objeto (EPSTEIN; AXTELL, 1996, p. 5). 
	Um sistema multiagente é “um sistema constituído de um grupo de agentes que potencialmente interagem entre si” (VLASSIS, 2007, p. 1). seus objetivos” (WEISS, 2000, p. 29).
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SIMULAÇÃO MULTIAGENTE APLICADA ÀS CIÊNCIAS SOCIAIS
	Os melhores resultados foram obtidos pela estratégia “Olho por Olho, Dente por Dente” (AXELROD, 1984) 4 . Uma conclusão obtida foi que nem sempre uma estratégia complexa é necessária e garante os melhores resultados. 
	
	No contexto das Ciências Econômicas, utilizar-se software para simular e modelar processos econômicos fez surgir a disciplina “Economia Computacional baseada em Agentes” (“Agent-Based Computational Economics” ou ACE, na sigla em inglês). Tesfatsion define a ACE como “o estudo computacional de economias modeladas como sistemas evolutivos constituídos por agentes autônomos interagindo entre si” (TESFATSION, 2003, p. 2).
A ECONOMIA COMPUTACIONAL BASEADA EM AGENTES
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O REPAST COMO FERRAMENTA DE AUXÍLIO À SIMULAÇÃO
	Existem várias alternativas de arcabouços para construção de sistemas multiagentes. Railsback e outros apresentam os resultados da avaliação dos quatro principais: Netlogo, MASON, Repast e Swarm (RAILSBACK; LYTINEN; JACKSON, 2006). 
	Dentre os recursos fornecidos por este arcabouço, podem-se destacar as interfaces para criação de rede de conexões entre os agentes, um recurso muito utilizado em simulações de cadeia de suprimentos e de valor (MACAL; NORTH, 2005; MACAL; NORTH, 2006).
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SIMULAÇÃO DE UMA ECONOMIA DO INSUMO-PRODUTO 
	O Repast foi escolhido como ferramenta de auxílio na construção do simulador, dadas as suas características e vantagens discutidas para a simulação voltada às Ciências Sociais.
	A primeira seção, descreve o modelo de simulação da economia de insumo-produto como uma extensão do modelo de simulação de cadeias de suprimentos. 
A seção seguinte, foi utilizado diagramas de classe da UML para mostrar quais agentes e entidades constituem o simulador. 
	E é finalizado descrevendo os detalhes do comportamento dos agentes modelados, bem como as políticas de seleção do fornecedor. São utilizados diagramas de sequência da UML para mostrar estas informações. 
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	Simuladores multiagentes de cadeias de suprimentos modelam cada nível da cadeia como um agente, e as interações entre os agentes seguem este sentido linear:
O agente “Fornecedor” interage com o agente “Fabricante” para entregar produtos; 
O agente “Fabricante” interage com o agente “Fornecedor” para receber insumos e interage com o agente “Distribuidor” para entregar produtos; 
O agente “Distribuidor” interage com o agente “Fabricante” para receber insumos e interage c
O agente “Varejista” interage com o agente “Distribuidor” para receber
insumos e interage com o agente “Cliente” para entregar produtos; 
O agente “Cliente” interage com o agente “Varejista” para receber produtos. om o agente “Varejista” para entregar produtos;
MODELO DE SIMULAÇÃO
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	O modelo de simulação da economia do insumo-produto estende esta ideia de interações lineares ao longo da cadeia de suprimentos: o agente de cada setor econômico possui interações com os agentes de todos os outros setores econômicos.
Simulador da Economia do Insumo-Produto como uma Extensão de Simuladores de Cadeia de Suprimentos 
	Nota-se que o agente do setor de demanda final (Cliente) não entrega insumos nem recebe pedidos de insumos dos agentes dos setors produtivos. Além disso, um agente de um setor produtivo não faz pedido para um outro agente do mesmo setor que o seu. Por exemplo: o agente “Fornecedor”’ não faz pedido para um outro agente “Fornecedor”.
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CONCLUSÃO
	Esta trabalho apresentou um simulador multiagente de uma economia com múltiplos setores endógenos ou produtivos e um setor exógeno ou de demanda final.
	Cada setor econômico pode ser modelado com múltiplos agentes, o que permite caracterizar a heterogeneidade destes setores.
	 A partir do comportamento e das propriedades dos agentes de diferentes setores, a economia é simulada como uma troca contínua de produtos e capital entre os agentes.
	 O trabalho desenvolvido representa uma contribuição à “Economia Computacional Baseada em Agentes”
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REFERÊNCIAS
AXELROD, R. The Evolution of Cooperation. 2. ed. [S.l.]: Basic Books, 1984. 241 p.
LIN, F.-R.; TAN, G. W.; SHAW, M. J. Modeling supply-chain networks by a multi-agent system. In: Proceedings of the Thirty-First Annual Hawaii International Conference on System Sciences. [S.l.]: IEEE Computer Society, 1998. p. 105–114.
MACAL, C. M.; NORTH, M. J. Tutorial on agent-based modeling and simulation. In: Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference. [S.l.: s.n.], 2005.
MACAL, C. M.; NORTH, M. J. Tutorial on agent-based modeling and simulation part ii: How to model with agents. In: Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference. [S.l.: s.n.], 2006.
RAILSBACK, S. F.; LYTINEN, S. L.; JACKSON, S. K. Agent-based simulation platforms: Review and development recommendations. Simulation, v. 82, n. 9, p. 609–623, 2006.
TESFATSION, L. Agent-based computational economics: Modeling economies as complex adaptive systems. Information Sciences, v. 149, p. 263–269, 2003. Disponível em: http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/aceIS.pdf. Acesso em: 25 mar 2008.