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Modelo de Simulação de Interações entre Agentes
Introdução Teórica
Este modelo de simulação é inspirado na Teoria dos Jogos, em particular no Dilema do Prisioneiro e nas experiências de Robert Axelrod sobra a evolução da cooperação. O objectivo é observar como diferentes comportamentos (estratégias) emergem, evoluem e se adaptam em populações de agentes autónomos que interagem de forma limitada e local.
A Teoria dos Jogos estuda situações onde o resultado de cada participante depende não só das suas próprias decisões, mas também das decisões dos outros. O Dilema do Prisioneiro clássico representa um caso paradigmático onde a escolha entre cooperar e desertar conduz a tensões entre benefício individual e colectivo.
A introdução de simulações evolutivas permite observar como estratégias cooperativas podem surgir mesmo em ambientes competitivos, quando as Interações são repetidas e há herança de comportamento entre gerações. Neste contexto, o modelo aqui descrito procura capturar esses mecanismos fundamentais através de entidades que:
- possuem atributos psicológicos representados pelos traços dos Big Five;
- interagem com vizinhos num espaço limitado (grelha 2D);
- recebem recompensas segundo o Dilema do Prisioneiro;
- evoluem ao longo do tempo por mutação e seleção natural baseada em sucesso relativo.
Caracteristicas da Simulação
Entidades e atributos
Cada entidade representa um agente autónomo com as seguintes propriedades:
- TtL (Time to Live): tempo de vida medida em ciclos.
- Pontuação: valor acumulado das interações com outras entidades.
- Big Five: vetor contínuo
[0..1]^5representando traços psicológicos (O, C, E, A, N) - Histórico: lista de interações (parceiro, resultado, timestamp)
- Alcance Interação: raio (em células) dentro do qual a entidade pode interagir (valor inicial: 1)
A estratégia da entidade é derivada dinamicamente por uma função estrategia = f(BigFive).
Espaço e interações
As entidades estão dispostas numa grelha 2D fixa. Cada uma pode interagir apenas com as entidades dentro do seu 'Alcance Interação'. Após cada interação:
- Ambas registam o resultado (razão + timestamp);
- Actualizam a sua pontuação total;
- Adquirem conhecmento indirecto sobre os parâmetros (Big Five) da entidade com quem interagiram.
Função recompensa
A matriz de recompensas segue o paradigma do Dilema do Prisioneiro:
| Entidade 1 | Entidade 2 | Pontuação E1 | Pontuação E2 |
|---|---|---|---|
| Coopera | Coopera | 3 | 3 |
| Coopera | Deserta | 0 | 5 |
| Deserta | Coopera | 5 | 0 |
| Deserta | Deserta | 1 | 1 |
Reprodução e Mutação
Quando TtL = 0, a entidade calcula a média dos resultados obtidos e determina se se pode reproduzir.
A reprodução ocorre se obtiver pelo menos 50% da pontuação máxima. O numero de descendentes é o seguinte:
- 1 descendente: 50% a 66% da pontuação máxima;
- 2 descendentes: 66% a 83% da pontuação máxima;
- 3 descendentes: mais de 83% da pontuação máxima.
Os descendentes herdam os valores Big Five com mutação:
BigFive_descendente = BigFive_parente + α * (BigFive_adversario_mais_forte - BigFive_parente) + erro
onde α é um factor de convergência (ex: 0.05) e erro é ruido aleatório controlável.
Caso a entidade tenho obtido uma pontuação abaixo dos 50%, essa entidade é eliminada da grelha, deixando vazio o espaço que ocupava.
Caso a haja reprodução, o primeiro (ou único descendente) irá ocupara vaga deixada pelo seu parente, e o(s) restante(s) descendente(s) irão ocupar as vagas livres na vizinhança (considerando a propriedade 'Alcance Interação' do parente). No caso excepcional de não haver vagas para a nova entidade, é iniciado um ciclo de interações com as entidades vizinhas, e no final de interagir com todas entidades vizinhas, irá tomar o lugar da entidade com quem teve a vitória com melhor pontuação. Caso não obtenha mais de 50% de pontuação, esta nova entidade é eliminada.
Parâmetros Globais Configuráveis
- Tamanho da Grelha (NxM): define o número total de espaços a serem ocupados pelas entidades
- Alcance Interação: raio de vizinhança (padrão=1)
- TtL Inicial: número de ciclos de vida por entidade
- Fator de Mutação α: intensidade da convergência
- Ruido/Erro: grau de aleatoriedade nas mutações
- Pontuação Máxima por Interação: valor máximo de um resultado por interação (padrão=1)
Extensões Futuras
- Interações em grupo e formação de coligações
- Adaptação contínua das estratégias durante o ciclo de vida
- Métricas de diversidade e fitness global
- Mobilidade na grelha (migração de entidades)
- Influência de fatores embientais e recursos limitados