999 resultados para simulação baseada em agentes


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Este trabalho situa-se na área de Sistemas Multiagente, que é uma sub-área da Inteligência Artificial Distribuída. Em particular, o problema abordado nesta dissertação é o da modelagem de ambientes, um aspecto importante na criação de simulações baseadas em sociedades de agentes cognitivos, no entanto pouco tratado na literatura da área. A principal contribuição deste trabalho é a concepção de uma linguagem, chamada ELMS, própria para a definição de ambientes multiagente, e a implementação de um protótipo de interpretador para esta linguagem. O resultado da interpretação é um processo que simula o ambiente descrito em alto nível, e é apropriado para a interação com os agentes cognitivos que irão compartilhar o ambiente. Esta linguagem foi desenvolvida no contexto do projeto MASSOC, que tem como objetivo a criação de simulações sociais com agentes cognitivos. A abordagem deste projeto dá ênfase ao uso da arquitetura BDI para agentes cognitivos, a comunicação inter-agente de alto nível (ou seja, baseada em atos de fala) e a modelagem de ambientes com a linguagem ELMS, que é proposta neste trabalho. Os ambientes e agentes que podem ser usados na criação de simulaçõpes, bem como a comunicação entre eles utilizando a ferramenta SACI, são definidos ou gerenciados a partir de uma interface gráfica, que facilita a criação e controle de simulações com a plataforma MASSOC. Além de apresentar a linguagem ELMS e seu interpretador, esta dissertação menciona ainda, como breve estudo de caso, uma simulação de aspectos sociais do crescimento urbano. Esta simulação social auxiliou na concepção e avaliação da linguagem ELMS.

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Este trabalho apresenta e discute uma estratégia e discute uma estratégia inédita para o problema de exploração e mapeamento de ambientes desconhecidos usandoo robô NOMAD 200. Esta estratégia tem como base a solução numéricqa de problemas de valores de contorno (PVC) e corresponde ao núcleo da arquitetura de controle do robô. Esta arquitetura é similar à arquitetura blackboard, comumente conhecida no campo da Inteligência Artificial, e é responsável pelo controle e gerenciamento das tarefas realizadas pelo robô através de um programa cleinte. Estas tarefas podem ser a exploração e o mapeamento de um ambiente desconhecido, o planejamento de caminhos baseado em um mapa previamente conhecido ou localização de um objeto no ambiente. Uma características marcante e importante é que embora estas tarefas pareçam diferentes, elas têm em comum o mesmo princípio: solução de problemas de valores de contorno. Para dar sustentabilidade a nossa proposta, a validamos através de inúmeros experimentos, realizados e simulação e diretamente no robô NOMAD 200, em diversos tipos de ambientes internos. Os ambientes testados variam desde labirintos formados por paredes ortogonais entre si até ambientes esparsos. Juntamente com isso, introduzimos ao longo do desenvolvimento desta tese uma série de melhorias que lidam com aspectos relacionados ao tempo de processamento do campo potencial oriundo do PVC e os ruídos inseridos na leitura dos sensores. Além disso, apresentamos um conjunto de idéias para trabalhos futuros.

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O objetivo deste trabalho é modelar o comportamento estratégico dos indivíduos diante de um choque estocástico que desloca o preço de determinado ativo financeiro do seu equilíbrio inicial. Investiga-se o caminho do preço de mercado em direção ao novo equilíbrio, conduzido pelas sucessivas negociações dos agentes em busca de oportunidades de obter lucros imediatos. Os operadores, que por suposição possuem funções de utilidade avessas ao risco, devem escolher a quantidade ótima transacionada e quanto devem aguardar para executar as suas ordens, tendo em vista a diminuição da volatilidade do preço do ativo à medida que as transações se sucedem após o choque. Procura-se demonstrar que os operadores que aceitam incorrer em riscos mais elevados negociam com maior frequência e em volumes e velocidades maiores, usufruindo lucros esperados mais altos que os demais.

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Trata o presente objeto de pesquisa da proposta de desenvolvimento de um modelo de ambiente de avaliação remota para Ensino à Distância, baseado no paradigma de Orientação a Objetos e elaborado com base na tecnologia de sistemas multiagentes. Para a validação do modelo, foi desenvolvido um protótipo denominado Javal, capaz de permitir a aplicação e monitoração da realização de avaliações e testes à distância. As soluções comerciais disponíveis no mercado, como Question Mark Perception, Aula Net e WebCT possuem código fechado e custo elevado, além de serem baseadas em soluções proprietárias (QML - Question Mark, ASP - Microsoft, etc.), necessitando de plataforma específica para instalação de servidores e clientes. Quanto ao aspecto funcional, estas ferramentas possuem a base de sua lógica de funcionamento em execução de scripts no servidor. Para cada item de uma avaliação a ser respondido, torna-se necessária a efetivação de uma nova conexão. O modelo proposto traz toda a funcionalidade do sistema para o ambiente do aluno, tornando necessária apenas uma conexão para a busca da avaliação e outra para o envio dos resultados, reduzindo o tráfego na rede. Quanto ao aspecto pedagógico, estas ferramentas limitam-se apenas a apresentar uma avaliação somativa do aluno, geração de graus e estatísticas, não se preocupando em monitorar seus aspectos comportamentais, capazes de apontar indícios de possíveis falhas no aprendizado ou na elaboração da avaliação. A proposta do modelo é da apresentação de um ambiente orientado a objetos, capaz de distribuir elementos representativos das avaliações existentes no modelo tradicional de ensino, incorporando recursos capazes de possibilitar a monitoração de aspectos comportamentais do aluno, pelo emprego de agentes monitores ou tutores, que podem acompanhar o aluno e auxiliá-lo em situações de dificuldade. O modelo proposto por este trabalho envolve as avaliações formativas e somativas, aplicadas de forma assíncrona e individual. Como sugestão para trabalhos futuros, o modelo propõe o desenvolvimento de classes capazes de implementar a aplicação de avaliações síncronas e em grupo. A validação do modelo proposto foi realizado através do desenvolvimento de um protótipo que, com base no desenvolvimento de uma API Javal específica, implementa os principais tipos de questões disponíveis no sistema de ensino tradicional, além de agentes tutores de avaliação.

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Este trabalho apresenta uma abordagem numérica da fratura baseada no Método dos Elementos Finitos na qual são considerados materiais frágeis como objeto de estudo. As simulações realizadas são possíveis através de um algoritmo computacional que consiste na implementação de molas entre as faces dos elementos finitos. Esta composição constitui o método denominado Interfaces Coesivas. As molas fornecem o efeito de coesão e é representado por leis constitutivas do tipo bi-linear. Sua descrição é apresentada, bem como sua implementação na análise. Tanto o modo I como o modo II de ruptura são considerados. Com o objetivo de verificar o presente modelo com outros resultados e soluções, são analisados exemplos numéricos e experimentais extraídos da literatura. Tais exemplos tratam da nucleação, propagação e eventuais paradas de trincas em peças estruturais submetidas aos mais diversos carregamentos e condições de contorno. É ainda discutido como os parâmetros de fratura do material interferem no processo de ruptura. Uma tentativa é feita de determinar estes parâmetros, em especial no caso de concreto.

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The rapid growth of urban areas has a significant impact on traffic and transportation systems. New management policies and planning strategies are clearly necessary to cope with the more than ever limited capacity of existing road networks. The concept of Intelligent Transportation System (ITS) arises in this scenario; rather than attempting to increase road capacity by means of physical modifications to the infrastructure, the premise of ITS relies on the use of advanced communication and computer technologies to handle today’s traffic and transportation facilities. Influencing users’ behaviour patterns is a challenge that has stimulated much research in the ITS field, where human factors start gaining great importance to modelling, simulating, and assessing such an innovative approach. This work is aimed at using Multi-agent Systems (MAS) to represent the traffic and transportation systems in the light of the new performance measures brought about by ITS technologies. Agent features have good potentialities to represent those components of a system that are geographically and functionally distributed, such as most components in traffic and transportation. A BDI (beliefs, desires, and intentions) architecture is presented as an alternative to traditional models used to represent the driver behaviour within microscopic simulation allowing for an explicit representation of users’ mental states. Basic concepts of ITS and MAS are presented, as well as some application examples related to the subject. This has motivated the extension of an existing microscopic simulation framework to incorporate MAS features to enhance the representation of drivers. This way demand is generated from a population of agents as the result of their decisions on route and departure time, on a daily basis. The extended simulation model that now supports the interaction of BDI driver agents was effectively implemented, and different experiments were performed to test this approach in commuter scenarios. MAS provides a process-driven approach that fosters the easy construction of modular, robust, and scalable models, characteristics that lack in former result-driven approaches. Its abstraction premises allow for a closer association between the model and its practical implementation. Uncertainty and variability are addressed in a straightforward manner, as an easier representation of humanlike behaviours within the driver structure is provided by cognitive architectures, such as the BDI approach used in this work. This way MAS extends microscopic simulation of traffic to better address the complexity inherent in ITS technologies.

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Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov, simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo, educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos: GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF (“melhor” significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja, capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os resultados dos testes são uma evidência prática que a distância proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente, neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da distância de informação.

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A Inteligência Artificial é uma área da computação onde se está constantemente desenvolvendo pesquisas em software educacionais, principalmente os Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Esses sistemas têm a capacidade de se adaptarem às particularidades de cada aluno, proporcionando assim, ambientes que facilitam a aprendizagem do usuário. Recentemente foi incorporada a tecnologia de agentes na modelagem do STI e nos ambientes educacionais na Internet. Estes agentes são denominados pedagógicos quando estão ligados a um ambiente onde existe uma sociedade de agentes que compõem um sistema de ensino-aprendizagem. Este texto apresenta um modelo de adaptação para ambientes genéricos de ensino, composto por agentes pedagógicos. A proposta é baseada em estudos relacionados com sistemas hipermídia adaptativos, sistemas tutores inteligentes, sistemas multiagentes e agentes pedagógicos. Inicialmente, o texto descreve o modelo. Logo após, é apresentada a implementação dos agentes os quais tem como tarefa prover a adaptação do ensino, sendo responsáveis em fornecer o caminho mais efetivo para a aprendizagem do aluno. Os agentes do modelo são denominados Agente Tutor, Agente Perfil e Agente de Comunicação. A realização da adaptação da instrução às características individuais do aprendiz implica o sistema conhecer: os padrões cognitivos de aprendizagem do aluno, traduzidos como estilos de aprendizagem e as suas implicações pedagógicas; e a modelagem das características do aprendiz: nível de conhecimento, metas, experiência e preferências do aprendiz. Finalmente, o texto descreve um estudo de caso, onde o modelo proposto foi integrado num ambiente de aprendizagem, e validado numa disciplina virtual a fim de avaliação de seus objetivos.

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O objetivo deste trabalho foi analisar o processo de ensino-aprendizagem de Física através de abordagens didáticas envolvendo o uso de atividades de simulação e modelagem computacionais em um ambiente de atividade colaborativa presencial. Num primeiro estudo, realizado a partir de uma metodologia quantitativa, avaliou-se o desempenho dos alunos em testes que tinham como tópico a interpretação de gráficos da Cinemática, antes e depois de trabalharem com atividades de simulação e modelagem computacionais em atividades extra-aula. Os resultados deste primeiro estudo mostram que houve melhorias estatisticamente significativas no desempenho dos alunos do grupo experimental, quando comparado aos estudantes do grupo de controle, submetidos apenas ao método tradicional de ensino. Na seqüência, foram realizados outros dois estudos dentro de uma metodologia qualitativa, em que o foco estava no processo de ensino-aprendizagem que ocorre em ambiente de sala de aula. Foi utilizada uma abordagem que envolveu, além das atividades computacionais, um método colaborativo presencial como dinâmica de base para o estabelecimento das relações interpessoais entre o professor e a turma, e os alunos entre si.A fundamentação teórica adotada esteve baseada na teoria de Ausubel sobre aprendizagem significativa e na teoria de Vygotsky sobre interação social. O referencial de Halloun sobre modelagem esquemática também foi utilizado. Os resultados sugerem que as atividades de simulação e modelagem computacionais são potencialmente facilitadoras de aprendizagem significativa em Física. Sugerem, também, que a atividade colaborativa presencial contribui positivamente para esse tipo de aprendizagem.

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Durante os últimos anos as áreas de pesquisa sobre Agentes Inteligentes, Sistemas Multiagentes e Comunicação entre Agentes têm contribuído com uma revolução na forma como sistemas inteligentes podem ser concebidos, fundamentados e construídos. Sendo assim, parece razoável supor que sistemas inteligentes que trabalhem com domínios probabilísticos de conhecimento possam compartilhar do mesmo tipo de benefícios que os sistemas mais tradicionais da Inteligência Artificial receberam quando adotaram as concepções de agência, de sistemas compostos de múltiplos agentes e de linguagens de comunicação entre estes agentes. Porém, existem dúvidas não só sobre como se poderia escalar efetivamente um sistema probabilístico para uma arquitetura multiagente, mas como se poderia lidar com as questões relativas à comunicação e à representação de conhecimentos probabilísticos neste tipo de sistema, principalmente tendo em vista as limitações das linguagens de comunicação entre agentes atuais, que não permitem comunicar ou representar este tipo de conhecimento. Este trabalho parte destas considerações e propõe uma generalização do modelo teórico puramente lógico que atualmente fundamenta a comunicação nos sistemas multiagentes, que será capaz de representar conhecimentos probabilísticos. Também é proposta neste trabalho uma extensão das linguagens de comunicação atuais, que será capaz de suportar as necessidades de comunicação de conhecimentos de natureza probabilísticas. São demonstradas as propriedades de compatibilidade do novo modelo lógico-probabilístico com o modelo puramente lógico atual, sendo demonstrado que teoremas válidos no modelo atual continuam válidos no novo modelo. O novo modelo é definido como uma lógica probabilística que estende a lógica modal dos modelos atuais. Para esta lógica probabilística é definido um sistema axiomático e são demonstradas sua correção e completude. A completude é demonstrada de forma relativa: se o sistema axiomático da lógica modal original for completo, então o sistema axiomático da lógica probabilística proposta como extensão também será completo. A linguagem de comunicação proposta neste trabalho é definida formalmente pela generalização das teorias axiomáticas de agência e comunicação atuais para lidar com a comunicação de conhecimentos probabilísticos e pela definição de novos atos comunicativos específicos para este tipo de comunicação. Demonstra-se que esta linguagem é compatível com as linguagens atuais no caso não-probabilístico. Também é definida uma nova linguagem para representação de conteúdos de atos de comunicação, baseada na lógica probabilística usada como modelo semântico, que será capaz de expressar conhecimentos probabilísticos e não probabilísticos de uma maneira uniforme. O grau de expressibilidade destas linguagens é verificado por meio de duas aplicações. Na primeira aplicação demonstra-se como a nova linguagem de conteúdos pode ser utilizada para representar conhecimentos probabilísticos expressos através da forma de representação de conhecimentos probabilísticos mais aceita atualmente, que são as Redes Bayesianas ou Redes de Crenças Probabilísticas. Na outra aplicação, são propostos protocolos de interação, baseados nos novos atos comunicativos, que são capazes de atender as necessidades de comunicação das operações de consistência de Redes Bayesianas secionadas (MSBNs, Multiple Sectioned Bayesian Networks) para o caso de sistemas multiagentes.

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A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

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Este trabalho apresenta um sistema multiagente que permite simular execuções musicais em violão. Em uma execução musical no violão observam-se elementos distintos que, trabalhando em conjunto, produzem a sonoridade desejada pelo músico. Ou seja, as ações tomadas pelo violonista, através do sincronismo de suas mãos sobre o instrumento, influenciam diretamente na sonoridade obtida. A idéia básica deste trabalho é desenvolver uma comunidade de agentes que represente as entidades envolvidas em uma performance musical de violão. Quatro agentes foram identificados e modelados no contexto desta dissertação. São eles: Mão Esquerda (ME): Responsável pela execução dos acordes, ou seja, deve possuir o conhecimento de formação de acordes dada a afinação do instrumento bem como a interpretação das cifras que representam os acordes. Agente Mão Direita (MD): Responsável pelo ritmo impresso na música; Caixa de Som (CS): Permite que os usuários simplesmente escutem a composição, sem nenhuma (ou muito pouca) interferência na composição. Agente Solista (SL): Projetado somente para ler arquivos MIDI e enviar notas para o Agente Caixa de Som (CS). O conhecimento relativo ao reconhecimento das cifras, geração do acorde e posterior cálculo do desenho do acorde para um instrumento de corda foi encapsulado em duas bibliotecas que visam auxiliar no desenvolvimento de outros novos projetos que necessitem de funcionalidades similares. Ainda, são abordadas as questões da comunicação entre os agentes e componentes gráficos utilizados na captura de informações rítmicas. O material musical produzido pelo sistema está contido no CD-ROM em anexo, bem como a documentação das API’s.

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Este trabalho analisa os efeitos econômicos da competição tributária regional a partir de uma metodologia de equilíbrio geral computável. O objetivo é investigar se a competição tributária regional pode ser consistente com um equilíbrio welfare-improving quando as externalidades fiscais, subjacentes às mudanças estratégicas na política tributária dos governos regionais e às regras do federalismo fiscal vigente no Brasil, são plenamente assimiladas nos payoffs dos agentes econômicos. Para tanto, foi elaborado um modelo inter-regional de equilíbrio geral computável que divide a economia brasileira em duas regiões integradas, o Rio Grande do Sul e o Restante do Brasil. Este modelo foi utilizado para implementar dois experimentos de simulação sobre políticas contra-factuais de competição fiscal. O primeiro experimento avalia os efeitos de uma política regional de incentivo realizada pelo governo estadual gaúcho, baseada na renúncia tributária do ICMS, visando a atração de novos investimentos. Este experimento considera que os novos investimentos são exógenos à região e ao país como um todo e não se assume resposta estratégica do governo do Restante do Brasil. Os resultados mostram que a política é welfare-improving para as duas regiões e gera um retorno tributário líquido positivo para o governo do Rio Grande do Sul. Contudo, o efeito sobre as finanças do governo do Restante do Brasil é negativo, resultado que pode ser visto como um fator de incentivo para uma resposta política de competição fiscal. O segundo experimento avalia os efeitos de políticas de competição tributária regional entre os governos estaduais, assumindo-se que as alíquotas do ICMS são utilizadas como instrumentos estratégicos num jogo não cooperativo para atração de fatores produtivos. O experimento foi implementado para três fechamentos fiscais distintos com a finalidade de avaliar a sensibilidade dos resultados. O primeiro fechamento assume um regime fiscal do tipo soft budget constraint pelo qual o déficit orçamentário é a principal variável endógena para acomodar os custos da competição; o segundo fechamento assume um regime fiscal do tipo hard budget constraint pelo qual o consumo dos governos regionais (provisão de bens públicos) é a principal variável endógena; o terceiro fechamento considera o governo federal como um terceiro player no jogo de competição tributária regional e assume que a alíquota do imposto sobre a renda é a principal variável endógena de ajuste fiscal para capturar o papel das ligações verticais via mecanismos de transferências. Independente do fechamento fiscal, constata-se que a competição tributária gera um equilíbrio welfare-improving, mas o nível dos efeitos de bem-estar é bastante diferenciado entre os fechamentos. Constata-se ainda que o equilíbrio de Nash é do tipo race-to-the-bottom para as alíquotas de ICMS nos dois primeiros fechamentos, mas é race-to-the-top no terceiro porque a estratégia ótima do governo federal força os governos regionais a um equilíbrio com alíquotas de ICMS mais elevadas. As externalidades fiscais têm um papel crucial nos resultados encontrados, particularmente no segundo experimento, pois aliviam a necessidade de ajuste na provisão de bens públicos provocada pelo equilíbrio race-to-the-bottom e, assim, permitem que os ganhos de bem-estar do consumo privado superem as perdas decorrentes da redução na provisão de bens públicos.

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Essa dissertação tem como objetivo a modelagem, implementação e a simulação de um mercado de leilão duplo artificial utilizando a abordagem multiagente. Mercado de leilão duplo permite que ofertas de compra e de venda possam ser feitas a qualquer momento e de forma contínua. As bolsas de Nova Iorque (NYSE) e de Chicago (CME) são exemplos deste tipo de leilão. Mercados artificiais são modelos que têm o objetivo de capturar as propriedades dos mercados reais para reproduzir e analisar a dinâmica do mercado através de experimentos computacionais. Assim como no mercado real, o modelo propõe que os agentes interagem entre si assincronamente em sessões de negociações contínuos. Estas últimas características do modelo são viabilizadas através do uso de técnicas e arcabouços tecnológicos que são atualmente utilizados nos mercados reais. Neste trabalho, são investigados os comportamentos do mercado artificial para diferentes grupos de agentes e parâmetros. Ao longo dos experimentos foram constatados que o volume de negociação e a volatilidade dos preços, por exemplo, são diretamente proporcionais ao orçamento dos agentes. Também foram identificados alguns fatos estilizados nas séries de preços geradas a partir do mercado artificial.

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As pesquisas sobre governança no sistema financeiro contribuem significativamente para a análise dos diversos elementos que influenciam a performance nesse setor. No entanto, estudos empíricos nessa área ainda são limitados. Um dos motivos é a complexidade inerente à noção de governança na área pública. Da mesma forma que os sistemas complexos, a governança pode ser descrita como um sistema que abrange um grande número de entidades interdependentes entre si, com diferentes graus de relacionamentos. Neste trabalho de pesquisa, o significado de governança regulamentar do SFN se insere nesse escopo de entendimento, isto é, a governança como um fenômeno que resulta das diversas interações existentes entre os atores que influenciam ou são influenciados pelas atividades de regulação do setor financeiro. Em função das especificidades dos sistemas complexos, desenvolve-se e implementa-se um modelo baseado em agentes para a análise da governança regulamentar do SFN mediante experimentos de simulação. Os modelos baseados em agentes possibilitam explicitar aspectos relativos às interações e comportamentos dos agentes (nível micro), ou seja, os comportamentos não-lineares do sistema, que são difíceis de serem capturados com outros formalismos matemáticos. O modelo baseado em agentes é integrado a um modelo econométrico que tem como função caracterizar o ambiente macro-econômico. O ambiente micro é modelado por intermédio de agentes computacionais, com o uso da arquitetura BDI (do inglês, beliefs-desires-intentions). Esses agentes interagem entre si e com o ambiente, possuem crenças sobre o meio onde atuam e desejos que querem satisfazer, levando-os a formar intenções para agir. O comportamento dos agentes foi modelado utilizando-se lógica difusa (fuzzy logic), com o uso de regras construídas por intermédio de pesquisa de análise de conteúdo, a partir de informações coletadas em notícias de jornais, e entrevistas semiestruturadas com especialistasda área financeira. Os resultados dos experimentos demonstram o potencial da simulação dos modelos baseados em agentes para a realização de estudos de ambientes complexos de governança regulamentar.