Cover Complexity Models
series "Strumenti"
pp. 416, Brossura, 978-88-15-10988-0
publication year 2006

PIETRO TERNA, RICCARDO BOERO, MATTEO MORINI, MICHELE SONNESSA

Complexity Models

Agent-Based Simulation in Economics

Economies work in complex ways that are difficult to model unless major simplifications are introduced. Computer simulations can help represent the complexity of reality and the actions and reactions of economic actors. The models described in this manual are inhabited by agents who interact with one another and their environment, and who modify their behaviour through learning. Model-building is simplified by programme protocols and adopting frameworks that explicate the role of the environment, agents, and behaviour rules. These methodologies can be extended to the exploration of social networks (businesses and business systems) for purposes of both theoretical analysis and practical application (productive context simulation, banking systems, industrial business systems). This is an extremely novel field of study that is only beginning to enter university classrooms, chiefly in study programmes concerning business administration, economics, management, and computer science. The text's value is enhanced by a website offering additional technical details, software supplements, and simulation programmes.

Contents: 1. Introduction: "From Outside Economics" - 2. Agent-Based Models: An Introduction - 3. Using Simulations in Economics - 4. Critique and Growth of the New Methodology - 5. A Reply to Criticism: Methodologies for Defining Simulation Models - 6. Agents: Computers, Cognitive Science, Applications - 7. Building Agents - 8. Cognitive Processes and Studying Emergent Properties in Agent-Based Models - 9. Learning: Neural Networks, Genetic Algorithms, Classification Systems - 10. Building Intelligent Agents with Evidence Theory - 11. Time, Causality, and Event Synchronisation in Models - 12. Structure of Communication among Agents - 13. Instruments: An Introduction - 14. Swarm - 15. JAS - 16. NetLogo - 17. A Stock Exchange Simulation with Swarm - 18. A Neo-Keynesian Simulation with Heterogeneous Agents - 19. Businesses as a Typical Context for Complexity - 20. Simulation Levels for Business - 21. jEs and jEs Open Foundation - 22. Experiments with Human Agents in a Simulation Context - 23. Production Optimisation (Textile Cycle Application) - 24. Business Systems Organisation - 5. Operational Rationalisation through Territorial Action - 26. Agent Simulation and High Capital Intensity Industries - 27. A Summary: From What-If Analysis to Business Evolution.

Pietro Terna teaches Information Technology and Simulation in Economics at the University of Turin.

Premessa
1. Introduzione «dall'esterno della disciplina economica», di Domenico Parisi
I. Modelli ad agenti
2. Modelli ad agenti: introduzione, di Pietro Terna
3. Uso della simulazione in economia, di Magda Fontana
4. Le critiche e la diffusione della nuova metodologia, di Pietro Terna
5. Una risposta alle critiche: le metodologie per la definizione dei modelli di simulazione, di Matteo Richiardi e Roberto Leombruni
6. Gli agenti dall'informatica alle scienze cognitive e alle applicazioni, di Marco Remondino
7. Costruzione degli agenti: introduzione, di Pietro Terna
II. Costruzione degli agenti
8. Processi cognitivi e studio delle proprietà emergenti nei modelli ad agenti, di Riccardo Boero, Marco Castellani e Flaminio Squazzoni
9. Apprendimento: reti neurali, algoritmi genetici, sistemi a classificatore, di Gianluigi Ferraris
10. Costruire agenti intelligenti utilizzando la teoria dell'evidenza, di Guido Fioretti
11. Tempo, casualità e sincronizzazione degli eventi nei modelli, di Gianluigi Ferraris
12. La struttura delle comunicazioni tra agenti, di Guido Fioretti
III. Strumenti
13. Strumenti: introduzione, di Pietro Terna
14. Swarm, di Riccardo Boero e Matteo Morini
15. JAS, di Michele Sonnessa
16. NetLogo, di Michele Sonnessa
IV Modelli
17. Un simulatore di borsa costruito con Swarm, di Pietro Terna
18. Una simulazione neo-keynesiana ad agenti eterogenei, di Massimo Salzano
19. L'impresa come contesto tipico per la complessità, di Pietro Terna
20. I livelli della simulazione per l'impresa, di Michele Sonnessa
21. jES (java Enterprise Simulator) e jES Open Foundation, di Pietro Terna
V. Applicazioni
22. Esperimenti con agenti umani in un contesto di simulazione, di Pietro Terna
23. Ottimizzazione della produzione (applicazioni nel ciclo tessile), di Matteo Morini
24. Organizzazione di sistemi aziendali, di Pietro Terna
25. Razionalizzazione di interventi con azione sul territorio, di Pietro Terna
26. Simulazioni ad agenti e industrie ad alta intensità di capitale, di Massimo Daniele Sapienza
27. Una sintesi: dall'analisi «what-if» all'evoluzione dell'impresa, di Gianluigi Ferraris
28. Imprese e reti di imprese, modellistica evolutiva, di Pietro Terna
29. Banche e imprese, di Domenico Delli Gatti, Mauro Gallegati e Gianfranco Giulioni
30. Conclusioni, di Francesco Luna
Riferimenti bibliografici
Indice analitico
Notizie sugli autori