O que andamos aqui a fazer, lendo uma obra de José Maria Castro Caldas, é seguir uma série de experiências de Simulação Multi-Agentes que pretendem fornecer elementos para discutir a hipótese da ordem social espontânea: será que a mera interacção de agentes que prosseguem exclusivamente o seu interesse individual, tal como ele é percepcionado individualmente, resulta necessariamente em soluções eficientes para os problemas colectivos?
Não entraremos aqui nos pormenores de construção da base computacional da experiência, que recorre ao Algoritmo Genético (uma técnica de evolução artificial). Contudo, sempre diremos que Castro Caldas define dois modelos para testar como é que agentes, em interacção com um grande número de outros agentes (numa “sociedade artificial”), aprendem a seleccionar um comportamento que responda o melhor possível à “função de utilidade” que para eles foi definida. Um “comportamento” é definido por uma “regra” que em cada momento tem como efeito aquilo que o agente faz ou deixa de fazer. O Algoritmo Genético (AG), como ferramenta de evolução artificial, é aplicado, pois, às regras que ditariam o comportamento dos agentes.
Num dos modelos, designado como AG-aprendizagem-individual, cada agente dispõe de um reportório de regras de comportamento que podem ser seguidas por esse agente (reportório de regras na mente de um agente). Trata-se, portanto, de um algoritmo genético de várias populações (de regras), tantas quantas os agentes simulados. O AG-aprendizagem-individual simula aprendizagem por reforço: para cada situação, um indivíduo dispõe de um reportório limitado de acções alternativas; as que forem testadas e negativamente avaliadas serão abandonadas; as que forem usadas e avaliadas positivamente continuarão a ser usadas; novas acções podem ser incluídas no reportório, para teste e avaliação e eventual uso posterior.
Não entraremos aqui nos pormenores de construção da base computacional da experiência, que recorre ao Algoritmo Genético (uma técnica de evolução artificial). Contudo, sempre diremos que Castro Caldas define dois modelos para testar como é que agentes, em interacção com um grande número de outros agentes (numa “sociedade artificial”), aprendem a seleccionar um comportamento que responda o melhor possível à “função de utilidade” que para eles foi definida. Um “comportamento” é definido por uma “regra” que em cada momento tem como efeito aquilo que o agente faz ou deixa de fazer. O Algoritmo Genético (AG), como ferramenta de evolução artificial, é aplicado, pois, às regras que ditariam o comportamento dos agentes.
Num dos modelos, designado como AG-aprendizagem-individual, cada agente dispõe de um reportório de regras de comportamento que podem ser seguidas por esse agente (reportório de regras na mente de um agente). Trata-se, portanto, de um algoritmo genético de várias populações (de regras), tantas quantas os agentes simulados. O AG-aprendizagem-individual simula aprendizagem por reforço: para cada situação, um indivíduo dispõe de um reportório limitado de acções alternativas; as que forem testadas e negativamente avaliadas serão abandonadas; as que forem usadas e avaliadas positivamente continuarão a ser usadas; novas acções podem ser incluídas no reportório, para teste e avaliação e eventual uso posterior.
No outro modelo, designado por AG-aprendizagem-social, todos os agentes partilham o mesmo conjunto de regras de comportamento que podem seguir num dado momento. Pretende-se que representem o conjunto de possibilidades de acção que “a sociedade” conhece num dado momento. Trata-se de um algoritmo genético com uma única população de regras. O AG-aprendizagem-social simula a aprendizagem de um agente inserido num ambiente social, baseada na observação dos comportamentos de outros agentes e das respectivas consequências. Aqui só daremos relato dos resultados das experiências com o modelo AG-aprendizagem-social, mas as conclusões não são limitadas por esta opção.
Vamos apresentar várias experiências, cada uma delas com a seguinte estrutura: um tipo de problema “social” anteriormente estudado por outros meios é apresentado; o problema é traduzido numa aplicação do AG na sua interpretação comportamental; compara-se o resultado da situação que seria previsto pela hipótese da ordem social espontânea e o resultado produzido pela experiência multiagentes com AG.
REFERÊNCIA
(Castro Caldas 2001) CASTRO CALDAS, José Maria, Escolha e Instituições – Análise Económica e Simulação Multiagentes, Celta Editora, Oeiras, 2001
Pode ler a primeira nota desta série clicando aqui.
