Dissertação

Modelling collective dynamics in climate chance agreements EVALUATED

Podemos ver a cooperação como sendo o objetivo principal de qualquer acordo de mudanças climáticas. No entanto, nem sempre é fácil alcançar este objetivo devido à tentação de não contribuir enquanto se tenta recolher os benefícios do trabalho dos outros. Usando um sistema multiagente, onde os agentes jogam um “jogo de bens públicos” e aprendem a jogar através de aprendizagem por reforço, simulamos como países podem não cair na Tragédia dos Comuns. Estamos interessados em investigar em que condições a cooperação entre agentes emerge e como esta se torna estável. Exploramos várias configurações possíveis, configurações de aprendizagem e o papel de vários tipos de fatores externos. Neste documento mostramos que em grupos mais pequenos a cooperação é mais fácil e que as contribuições para o bem comum aumentam. Também analisamos o comportamento dos agentes quando estes são sujeitados a objetivos incertos e a erros. Verificamos que, ainda assim, a cooperação é sustentável, bastando que a variância de objetivos e a taxa de erros sejam baixas. Finalmente, demonstrámos que quando os agentes são criados com diferentes níveis de riqueza, as decisões de cooperar ou não passam a incidir principalmente no grupo de ricos. Admiravelmente, mesmo não comunicando entre si e recorrendo a um simples algoritmo de aprendizagem por reforço, os agentes, conseguem convergir na adoção do mesmo conjunto de ações, originando perfis de estratégias que se constituem justos e equitativos.
Sistema multiagente, Aprendizagem por Reforço, Alterações Climáticas, Tragédia dos Comuns, Cooperação, Jogos de Bens Públicos

Novembro 10, 2017, 10:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Francisco João Duarte Cordeiro Correia dos Santos

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Fernando Pedro Pascoal dos Santos

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Colaborador Docente