O presente trabalho investiga a relação entre aprendizado e dinâmica em sistemas complexos multiagentes. Fazemos isso através de estudos experimentais em um cenário de racionalidade limitada que situa-se na interesecção entre Inteligência Artificial, Economia e Física Estatística, conhecido como “Minority Game”. Apresentamos resultados experimentais sobre o jogo focando o estudo do cenário sob uma perspectiva de Aprendizado de Máquina. Introduzimos um novo algoritmo de aprendizado para os agentes no jogo, que chamamos de aprendizado criativo, e mostramos que este algoritmo induz uma distribuição mais eficiente de recursos entre os agentes. Este aumento de eficiência mostra-se resultante de uma busca irrestrita no espaço de estratégias que permitem uma maximização mais eficiente das distâncias entre estratégias. Analisamos então os efeitos dos parâmetros deste algoritmo no desempenho de um agente, comparando os resultados com o algoritmo tradicional de aprendizado e mostramos que o algoritmo proposto é mais eficiente que o tradicional na maioria das situações. Finalmente, investigamos como o tamanho de memória afeta o desempenho de agentes utilizando ambos algoritmos e concluímos que agentes individuais com tamanhos de memória maiores apenas obtém um aumento no desempenho se o sistema se encontrar em uma região ineficiente, enquanto que nas demais fases tais aumentos são irrelevantes - e mesmo danosos - à performance desses agentes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/5654 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Araújo, Ricardo Matsumura de |
| Contributors | Lamb, Luis da Cunha |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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