ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREȘTI [621425]

ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREȘTI
FACULTATEA DE CIBERNETICĂ, STATISTICĂ ȘI
INFORMATICĂ ECONOMICĂ

LUCRARE DE LICENȚĂ

Coor donator științific: Absolvent: [anonimizat]
2017

ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREȘTI
FACULTATEA DE CIBERNETICĂ, STATISTICĂ
ȘI INFORMATICĂ ECONOMICĂ

Analiza unei firme folosind tehnici
de simulare NetLogo

Coor donator științific: Absolvent: [anonimizat]
2017

CUPRINS
1. INTRODUCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 4
CAPITOLUL I. ANALIZA ,DIAGNOZA SISTEMELOR ………………………….. ………………………….. …………………. 3
1.1 ISTORIC ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. 3
1.2 OBIECTIVELE ȘI DEFINI REA ANALIZEI ȘI DIAG NOZEI SISTEMELOR ………………………….. ………………………….. …….. 5
1.3 PRINCIPII ȘI METODE F OLOSITE ÎN ANALIZA Ș I DIAGNOZA SISTEMELO R ………………………….. ………………………….. 6
1.3.1 Tendința integratoare a analizei complexe a sistemelor ………………………….. ………………………….. …………. 7
1.3.2 Orientarea de activități de analiza spre problemele relevate ale sistemelor ………………………….. ………….. 7
1.3.3 Necesitatea unei activități permanente de analiza complexă a sistemelor ………………………….. …………….. 7
1.3.4 Inițierea și coordonarea analizei complexe a sistemelor din interiorul sistemului ………………………….. …. 7
1.3.5 Aplicarea pliabilă a soluțiilor propuse în proiectul noului sistem ………………………….. ………………………. 8
1.3.6 Relevarea și valorificarea relațiilor interumane. ………………………….. ………………………….. …………………… 8
1.3.7 Analiza și proiectarea informational -decizionala a sistemelor din faa de investiții ………………………….. … 8
1.3.8 Metodologia în analiza și diagnoza sistemelor ………………………….. ………………………….. ……………………. 10
1.4 ANALISTUL DE SISTEM Ș I ROLUL ACESTUIA ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 12
CAPITOLUL II. AGENȚI ȘI MODELAREA BAZATĂ PE AGENȚI ………………………….. …………………………. 14
2.1 DEFINIREA AGENȚILOR ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 14
2.2 EXEMPLE DE AGENȚI DIN ECONOMIE . ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 15
2.2.1 Agenți în procesul de creditare ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 15
2.2.2 Agent pentru cumpărături ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 16
2.2.3 Clasificarea de agenți. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………… 16
2.3 SISTEME BAZATE PE AGE NȚI ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………… 18
2.3.1 Sistemele cu agenți autonomi ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………….. 18
2.3.2 Agenții și mediul unde se situeaza ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 19
2.3.3 Sistemele multiagent (SMA) ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………. 21
2.3.4 Sistemele inteligente multiagent ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 22
2.4 MODELAREA BAZATĂ PE A GENȚI ÎN DISCIPLINEL E ECONOMICE ………………………….. ………………………….. ……… 23
2.4.1 Metode pentru crearea agenților ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………….. 24
2.4.2 Învățarea agenților ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …. 25
2.4.3 Normele de comportament și evoluția lor ………………………….. ………………………….. ………………………….. 25
2.4.4 Rețelele economice și formarea lor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 25
2.4.5 Agenții computaționali pentru piețe automatizate și proiectarea lor ………………………….. …………………… 26
2.4.6 Construirea de laboratoare de studiu cu agenți computaționali ………………………….. ………………………… 26
CAPITOLUL III. DINAM ICA DE SISTEM SI ST UDIUL DE CAZ ………………………….. ………………………….. .. 28
CAPITOLUL 3.1 DINAMICA DE SISTEM .ISTORIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 28
3.1 DINAMICA DE SISTEM , METODA . ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………….. 29
3.2 STUDIU DE CAZ ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………… 32
3.2.1 Descrierea aplicației ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 32
3.2.2 Testarea aplicație ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 38
3.2.3. E xemplul 1 cu rezultate orientative. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 39
3.2.4. Exemplul 2 simulat și prezentarea rezultatelor orientative. ………………………….. ………………………….. ….. 40
3.2.4. Exemplul 4 simulat si prezentat ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 41
3.2.5. Exemplul 4 Simulat si prezentat ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 42
CAPITOLUL 4 CONCLUZI I ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 43
BIBLIOGRAFIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………….. 44
ANEXA A ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 45

2

1. Introducere

În ultimii ani, tehnologie a avut o dez voltare foarte mare, dar a dus și la siguranta
populației și îmbunătățirea traiului uman. Această creștere a tehnologiei a fost și datorită creșterii
populației în proporț ie de 10, 000 de locuitori pe kilometru pătrat. Aceasta creș tere a tehnol ogiei a
creat anumite probleme în legatura cu folorirea carburantul corespunzător pentru oprirea
poluării . Echipele de cercetatori au creat un carburant ecologic ce rezolvă problemă cu poluarea
și ajută și la folosirea tehnologiei într -un mod mai eficient ș i dinamic.
În lucrarea de față urmarim în special firmele ce produc ș i distribuie carburantul pentru a
obține un profit pe urma acestuia, folosind anu mite protocoale pentru sistem și creând o simulare
virtuală folosind dinamica de sistem.
Pot fi usor de modificat parametrii aplicației ce simulează sistemul ș i se poate ajunge la
rezultatul obiectivului propus î ntr-un timp foarte scurt, toate acestea se da torează limbajului
simplu de programare NetLogo ce l-am utilizat în aplicaț ie.
În start ul lucrarii am descris analiza ș i diagnoza sistemelor pentru a aduce un surplus
legat de caracterul dinami c al proceselor și fenomenelor economice, dar ș i pentru a impun e o
preocupare permanentă a factorilor decizionali, de oarece ei au nevoie de o perfecț ionare
continua.
În al doilea capitol am vorbit despre agenți și m odelarea bazată pe agenți pentru a avea o
modalitate noua de analiză, dar și pentru ajut orul acordat î n modelarea ș i implementarea
sistemelor.
În capitolul trei unde regăsim ș i studiul de caz bazat pe o firma ce produce carburant eco ,
am vorbit în detaliu ș i despre dina mica de sistem. Aceasta ne ajută în studiul de caz pen tru a
pune în evidenț a anumite detalii ce pot schimba radical obiectivul de aducerea profit ului in
firma, dar ș i pentru a semnala p roblemele ce pot aparea datorită mediului extern, ajutân du-ne de
buclele feedback.

3
CAPITOLUL I. ANALIZA ,DIAGNOZA SISTEMELOR

1.1 Istoric

Caracterul dinamic al proceselor și fenomenelor economice,complexitatea și di versitatea
acestora, au impus o schimbare în toatalitate a factorilor dec izionali, îmbunatățirea continuă a
metodelor și tehnicilor orientate spre conducerea eficientă a acestor a, la nivel macroeco nomic și
nivel microeconomic. Caracteristicile proceselor și fenomenelor economice în mod nece sar își
impun în tratarea lor sistemică , principalele obiective fiind conducerea și o rganizarea acestora,
cele mai noi rezulate furnizate de discipline sunt: teori a jocurilor, statistică, cibernetică
economică, teoria deciziei, simularea, cerectari operaționale ș. a.
În contextul acesta folosirea conceptului de sistem și metodei abordării sistemice au
arătat o dezvoltare uriașă de la procesele pur tehnice, la cele economice, iar asta ne arată că sunt
unele din cele mai importante rezultate generate de cercetarea științifică în ultimii ani, care au
dus la dezvoltatea unor noi căi ce au îmbu nătățit organizarea și conducerea și sistemelor din
economie.
Modificarea și înlocuirea metodelori analitice, extrem de folositoare într -o gamă de
discipline, u nde creșterea cunoașterii obligă împărțirea întregului într -o serie de componenete, cu
abordare a sistemic ă integratoare, a ajuns la des coperirea unor rezulate valoroase, pe ambele
planuri, teoretic și aplicativ.
Încă din secolul trecut, analiza de sistem, și -a făcut simțită prezența în aplicații militare,
având o legătură destul de mare de o serie de rezultate obținute în domeniul cercetării
operaționale. Urmând să își continue dezvoltarea pe și în domeniul economic int -un aspect
aplicativ, ducând astăzi cond ucerea și proiectarea sistemelor la un nou nivel, iar acestea să fie
efectiv dependente de studiile din sfera analizei și diagnozei sistemelor (ADS).

4
În această desvoltare a analizei și diagnozei sistemelor se afla trei etape importante ce vor
fi relevate ulterior.
Prima etapă a fost găsită în desfășurarea celui de -al doilea război mondial, unde analiza
sistemelor urma să fie utilizată în controlarea sistemelor industriale. Rezolvarea problemelor din
sisteme s -a făcut prin folosirea unor algorit mi și a unor modele de soluționare ce țin de cercetări
operaționale. Prin folosirea cercetărilor operaționale nu s -a ajuns la rezultatele dorite, afirma
profesorul Bernard Roy. Nerezolvarea s -a datorat complexității economice și dinima continuă a
acesteia, dat fiind mediul de cu care interferează sistemele industriale și de unde primește reacții
cu un impact direct și foarte influențabil asupra funcționării.
O a doua etapă s -a bazat pe dezvoltarea soluționării problemelor la nivelul macro și
microeconomic, iar acesta s -a desfășurat în același timp cu thenica sistemelor moderne de calcul.
S-au pus bazele în rezolvarea cu succes a problemelor cu sisstemul analizat, care este puternic
conectat cu celelalte sisteme.
Un mare interes la arătat rolul și limitele sistemelor informatice, unde ne arată că
sistemele informatice pot creea efecte negative rapide inteligenței și raționamentul uman,cât și
întreprinderilor. Dar practică a arătat că poate fi ușor rezolvată criza modelarii matematice, care
se aplică în înt reprinderi, prin viziuni sistemice, foarte asemănătoare de unele necesități reale ale
unor ușeri principali.
Ultima etapă și nu cea din urmă, a apărut la sfârșitul secolului XX, unde a arătat un
progres destul de ridicat în disciplinele analizei de sistem . În această perioadă a apărut "teoria
complexității"1, aceasta arată că problemele nu pot fi rezolvate într -un timp cât mai rapid cu
tegnicile exacte. Tot în aceeași perioadă au apărut și sistemele expert, extinderea unor tehnici, ce
se ocupă cu interact ivitatea și a relelor de calculatoare. Aceste noi apariții în cercetările
operaționale arata o creștere destul de mare pentru rolul sistemului informational -decizional în
managementul unităților economice, iar prin acestea se vedea calar o evoluție în teor ia deciziei și
în managementul întreprinderii, iar aceasta dezvoltare au avut un mare impact în dezvoltarea și
în punerea în practică a analizei și diagnozei sistemelor.

5

1.2 Obiectivele și definirea analizei și diagnozei sistemelor
Analiza de sistem a fost definită ca o disciplină cu rolul metodologic integrator , acest rol
a fost definit de către profesorul Gh. Boldur -Latescu în managementul modern al științei și tot el
o numește ca fiind analiza complexă a sistemelor. Analiza de sistem se bazează pe conceptul de
sistem și este orientată pe verificarea sistemelor complexe, dar și în proiectarea lor. Prin acestea
se scot în evidență criteriile care au fost urmărite pentru a crește performanțele, ținând cont de
căile cele mai accesibile și de resursele c are duc la prelucrarea acestora.
Un alt profesor, Paul Licker, spune că analiza de sistem aparține specific managementului
resurselor informaționale, ceea ce se bazează pe tehnlogie și teoria informațională.
Profesorul Paul Lick afirm ă că analiza înce pe cu nevoile informational -decizio nale ce
trebuiesc cunoscute, iar pe această bază a analizei se găsesc două funcții de bază:
Prima funcție se ocupă cu definirea și realizarea de aplicaatii -utilizator, acestea fiind utile
și foarte eficiente în conducere a activității.
Resursele informaționale sunt întreținute cu grijă folosind analizele de tip cost -beneficiu
în timpul vieții sistemului de dezvoltare, aceasta fiind a doua funcție a analizei susținută de
profesorul Paul Licker.
Analiza și diagnoza sistem elor este văzută ca un mod de accesare a metodelor științifice
ce ajută la proiectare, modelare, diagnosticare și soluționare în lumea reală, a tot ceea ce se
axează pe metoda abordării sistemice, ce ține cont de incertitudinile care se utilizează în orice
sistem pentru corectarea unor calități în conducerea corectă a sistemului.
Adevăratul scop al analizei și diagnozei de sistem este de a sprijini indrepatarea actului
decizional ce aparține unui domeniu public și privat, dar și de a coopera cu managerii să își
îmbunătățească sistemul de conducere a problemelor cu care se întâlnesc.
Un rol foarte important la această dezvoltare a analizei l -au avut dificultățile reale din
economie cu care sunt atacați și pe care trebuie să le găsească soluții operative.

6
Analiza de sistem ne oferă un mijloc de a veni noi cu cele mai bune și recente reziltate
științifice din toate materiile economice, unde în trecut erau de competenta oamenilor din
politică.
1.3 Principii și metode folosite în analiza și diagnoza sistemelo r
A devenit una din cele mai necesare activități, analiza de sistem, în momentul în care sunt
probleme în sistem, sau atunci când apar sisteme identice mult mai performante, pe care
managerul sistemului la descoperă și trebuie să le țină cont pentru viito rul lui în politica
economică de conducere din sistemul în care se afla.
Toată încercarea metodologică a analizei de sistem este conturat pe ideea de existanta și
ocazia de a îmbunătăți performanțele sistemului prin analiza și proiectare științifică."
Pentru că aceasta metodologie să fie posibilă trebuie să fie parcurse mai multe etape ce
ține de:
 definirea și descoperirea problemei în sistemul existent;
 examinarea și utilizarea caracteristicilor sistemului, cât și conexiunile cu mediul;
 "analiz ă crit ică a sistemului existent se face prin intermediul analizei și diagnozei
și se cauta puntele slabe și puntele forțe, în alte situații se cauta și alte influientele
ce acționează asupra lui;
 Crearea unui nou proiect se țină cont de predicții anterioare;
 testarea și validarea sistemului ;
 implementarea noului sistem ;
 operarea și întreținerea curentă a sistemului elaborat"2.
Toate aceste etape sunt ansamblate într -un ciclu, care e ste numit în dinamica temoporară
a sistemului ca ciclu de viață al sistemului. Anexa 1

7
În acest ciclu al vieții unui sistem în practică s -au construit o serie de concluzii ce au fost
numite principii generale ale analizei complexe a sistemelor , ele au fost sintetizate și puse în
esență.
1.3.1 Tendința integratoare a analizei com plexe a sistemelor
Primul principiu se referă la renunțarea abordărilor unilaterale din această disciplină și
sunt puse în practică alte procedee ce sunt foarte corecte. Problemele fiind foarte dificile și
foarte complexe s -a apelat la lucrul în echipa c eea ce duce la un rezultat mult mai benefic
disciplinei și la o dinamică mult mai bună.
1.3.2 Orientarea de activități de analiza spre problemele relevate ale sistemelor
În multe aplicații s -a pus baza doar pe folosirea metodologiilor de proiectare și analiza,
ce verificau problemele doar în mică parte de prelucrare și stocare a informațiilor. Acest
principiu a venit cu o abordare mult mai în detaliu ce vizează aspectele cu un caracter decizional,
dar și difernte ierarhice pentru folosirea corespunzăto are a resurselor, urmărind o creștere în
eficiență sistemului pe care se face analiza.
1.3.3 Necesitatea unei activități permanente de analiza complexă a sistemelor
Se face o analiză completă și de lungă durată bazată pe structura dinamică a sistemului,
cât și complexitatea sistemului analizat, dar și analiza impactului cu mediul din care aparține.
Această analiză are rolul de a lua o hotărâre corespunzătoare ce duce la conducerea sistemului,
dar și la organizarea acestuia să atingă obiectivele propuse. O altă necesitate este și analiza
retrospectivă în momentul terminării ciclului de viață și mai ales atunci când rezultatul nu este
favorabil prin analiza cost -beneficiu, ceea ce duce la o reproiectare a sistemului.
1.3.4 Inițierea și coordonarea analize i complexe a sistemelor din interiorul
sistemului
În acest principiu pentru a -și atinge rentabilitatea este acceptată o colaborare între echipa
de analiști și utilizatorii sistemului, dar și punerea în importantă a foctorilor decizionale de pe
diferite ni vele ierarhice pentru a se face o prognoză a avolutiei și sistemului, dar și a foactorilor
perturbatori ce pot apare. Acest principiu nu ajunge la rezultatul așteptat deoarece este imposibilă
cunoașterea repida și foarte exactă a chestiunilor care se găses c în sistem, dar și pentru că

8
fenomenul de respingere ce a fost creeat nu acceptă prea bine opiniile și schimbările.
1.3.5 Aplicarea pliabilă a soluțiilor propuse în proiectul noului sistem
Toate rezultatele care au fost descoperite în urma analizei vor trebui puse în noul sistem
ținând cont de toate problemele favorabile sau mai puțin favorabile, ce vin din mediu sau direct
din sistem.
La început metodele sistemico -cibernetice aveau un limbaj foarte inaccesibil și greu de
înțeles, dar analiza și diagnoza sistemelor a fost adaptat de către analiști la un un limbaj simplu
ce are bazele în organizare participativă și foarte deschisă, cu si steme foarte prietenoase și ușor
de interacționat. Sistemele expert crează o legătură strânsă între algoritmii specificii analizei cât
și experiența celui ce îi utilizează.
1.3.6 Relevarea și valorificarea relațiilor interumane.
Unul dintre cele mai importante principii este acesta prin care finalizarea cu suscces a
analizei revine calităților psihosociologice ale analistului. Este foarte important și necesar șocul
social pe care îl are sistemul, fie el proiectat sau reproiectat, asupra sistemul anali zat, dar ține
cont și de impactul celor ce îl accesează. Ea trebuie să aibă o continuitate începând de la sistemul
informațional decizional până la sistemul resurselor și chiar până la relațiile interumane, iar
acesta trebuie să extragă informații ce țin d e comportament, motivații și selecție profesională,
atât pe plan individual cât și pe plan colectiv. Aceste aspecte duc la îmbunătățirea și
complexitatea sistemului.
Alte principii ar fi "relevarea aspectelor multidimensionale ale problemelor abordate" ș i
îmbinarea abordărilor formalizate cu intuiția și experiența decidenților"3.
1.3.7 Analiza și proiectarea informational -decizionala a sistemelor din fa ța de
investiții .
Unul dintre cele mai importante principii este acesta un analiza trebuie să fie exp andata
pentru următoarele sisteme, iar această acțiune v -a trebui să înceapă de la faza de proiectare.

9
Acest principiu necesită metode de cercetare parcurgerii etapelor pentru a fi creat noul
sistem, iar cele mai importante metode sunt:
 Metoda abordări i sistemice a fost creată în teoria generală și are o legătură etapă
de analiza cu cea de proiectare a sistemului
 Metoda analizei diagnostic această metodă arata în mod expres trăsăturile care au
un plus, dar și a celor care au defecte, unde se va căuta s oluții de a interveni
pentru finalizarea corectă a performanțelor sistemului.
 Metoda modelarii apelează la algoritmi ce constau în reprezentări grafice sau
ecuaționale direct pe obiective.
 Metoda simulări, această metodă creează niște experimente ce se reg ăsesc în
realitate ce duce la rezolvarea unor probleme găsite înainte de implementarea
acestuia în sistemul proectat și anulând riscurile directe.
 Metodă de prognoza estimează potențialele rezultate și evoluții ale mediului.
 Metodă de analiză și proiectare decizională descrie reguli și criterii decizional
individuale sau de grup.
 Metoda informatică testează nouă metodă al inteligenței artificiale
 Metodă de culegere, prelucrare, stocare și transmitere a informațiilor pe bază de
hard și soft.
 Metode de eșant ionare informațională aici se ține direct legătura cu utilizatorul
prin chestionare,păreri și interviuri.
 Metode de analiză a datelor în această metodă se folosesc ecuații și modele
statistice strict pentru sistemul informatic care aparține acestor domenii .
 Metoda psihologică cercetează relațiile psihice interumane.

10

1.3.8 Metodologia în analiza și diagnoza sistemelor
Metodologia în analiza și diagnoză de sistem a avut o evoluție foarte rapidă ce se bazează
pe raționalizarea dificultăților informaționale, în special a sistemelor cu o structură foarte slăbită,
imprevizibilă ce își desfasoarea integritatea în medii incerte.
Prima tendință în metodologie a avut înfățișarea unor metodologii care au avut în
compoziția lor analiza și îmbunătățire a ciclului decumentatiei ce purtau informații între
departamente diferite ce constau în reproiectarea sistemelor, fiind bazate pe raționament și
economicitate.
Această primă tendință a fost creeata pe două metode importante:
1) Metoda informațională a g rilelor a avut ca scop stabilizarea informațiilor ce intrau în
sistem și căutarea unor ieșiri din acesta, și în care se creea o adunare și o succesiune a
informațiilor într -un anumit spațiu temporar ținând cont de timpul ieșirilor cerute. Firma I.B.M. a
creat metodologia T.A.G. (Time Automated Grid) ce face partedin metoda informațională a
grilelor, deoarece permite obținerea rezultatelor într -un timp mult mai rapid.
2) Metoda verticală afluxurilor aceasta îmbunătățește ciclul circularii documentelor în
sistem, dar ea ignora unele probleme informaționale.
A doua tendință este creată prin descoperirea metodologiilor de analiză și proiectare a
sistemelor informatice, unde la început pun în evidență sintetizarea datelor și stocarea lor,
această primă etapă este foarte importantă deoarece absolutizează analiza de sistem. În această
tendință putem folosi și metodologia ISDOS ( "Information System Design and Optimization
System " 4) aceasta metodologie a fost creată de Universitatea din Michigan. În această
meto dologie sistemul are în compoziție o mulțime de metode de prelucrare ce corelează cerințele
și țin cont de proiectarea noului sistem informatic.
Un nou sistem a fost realizat și de firma Hoskyns (US A) ce reduce semnificativ ciclul de analiza.

11
3) Metod ologia în ingineria informațională ea fiind propusă de James MArtin și Clive
Finkelstein. Aceasta metodologie are că principala tine investigarea datelor și analizarea relațiilor
dintre ele.
În anul 1970 a apărut o a treia tendință cea fost evidențiată de metodologia lui A.
Delville, în Franța, ce se bazează pe ideea conform căreia un sistem trebuie construit începând cu
obiectivele economice concrete.
În această tendință se folosește un procedeu deductiv numit "aval" unde informatile
necesare sunt stabil ite, dar și un procedeu "amonte" ce prelucrează informațiile care sunt
necesare pentru prelucrare, mai ales cele decizionale, unde fac tranzictia informațiilor la
informatii -aval de la informaatiile amonte.
Ținând cont că se face o legătură foarte strâns ă între îmbinarea aspectelor ce țin de
factorii decizionali din analiza sistemelor ce au un conținut economic s -a creeat o a patra tendință
ce reprezintă activitatea desfășurată și ține cont de lipsa de certitudine care își face apariția în
dinamica mediul ui de sistem.
Ultima tendința, mai exact cea dea cincea face referire la structurile analizei și proiectării,
creeata de De Marco, Yourdan și Constantin. Această tendință face tranziția de la sistem la
dificultățile lumii reale, ea fiind relatată prin dia grame și reprezentări logice și are nevoie de o
proiectare logică a sistemului.
Această tendință permite utilizarea sistemelor expert ce aplica aspectele decizionale din
sistem pentru a avea câștiguri importante în această etapă. Acest sistem expert simul ează
gândirea umană și o pune în practică în proiectarea sistemelor, ce ajută la prelucrearea limbajelor
de natura umană cât și la unele căutări euristice.
Pentru a fi creat acest sistem expert este nevoie de anumiți pași:
 descoperirea problemelor și a re surselor.
 crearea unei diagrame a conceptelor, precum și o relație dintre ele.
 se identifica spațiul unde apar soluțiile dar și tipurile de date.

12
 faza în care se proiectează sistemul, unde acesta primește cereri și din fazele
anterioare.
 faza în care se cr eează un model ce reprezintă tipul original.
 faza în care se verifică și se determina tehnicile dinamice.

În ultimul timp societatea a dus la o serie de schimbări ce a creat o serie de mutații
analizei de sistem. Ea are ca obiectiv și se ovcupa cu studiul sistemelor ce sunt descrise prin
structuri organizaționale. Ele își au activitatea pe un termen mai lung datorită programelor ce
sunt axate pe investigări ale evoluții și pe strategii decizionale.
Întărirea analizei de sistem că o disciplină în si ne în ansablul științelor sistemice, a fost în
ultimii ani după crearea a acestor tendințe și metodologii de analiza, ce duce la un tot unitar de
reguli, principii, metode și proceduri ce vor fi scrise prin algoritmi sau prin euristica ce
eficientizează ac tivitățile de sistem.
Analiza de sistem are o activitate continua ce urmărește și ține sub control ciclul de viață
al sistemelor ce au fost investigate. Acest tip de analiza respecta în mare măsură câteva principii,
numite și "principii cadru "5.
1.4 Anal istul de sistem și rolul acestuia
Analistul are un rol foarte important în analiza și descrierea sistemului, deoarece acesta
trebuie să aibă în vedere performanțele sistemului, adaptarea acestuia pentru atingerea
obiectivelor, dar și pentru autoinvatare a modelului.
Analistul v -a trebui să urmărească și să aibă în vedere următoarele obiective:
 mediul în care sistemul trebuie să aia o corelație destul de strânsă cu alte sisteme,
dar și cunoaștere generală a obictivelor ce trebuiesc îndeplinite, acestea nu trebuie
să lipsească;

13
 analistul trebuie să aibă în vedere beneficiarul deoarece acesta îl solicită pentru a
căuta modalități de a utiliza practic sistemul și de a îmbunătăți sistemul ce tinde
pentru îndeplinirea obiectivelor;
 el adăugă și proiectează sist emul într -un sistm global ce este deja existent pentru a
crește randamentul acestuia și pentru a -și atinge rezultatele dorite.
Analistul trebuie să găsească anumite limite ale sistemului în report cu rezultatele dorite,
iar pentru asta el trebuie să creez e un studiu preliminare și să adauge sistemul într -o tipologie
pentru a ajunge cât mai repede la rezultatele dorite, dar și pentru a creea interacțiuni mult mai
dinamice ce fac o tranziție mult mai rapide între sistem și mediul său.
Pentru că analistul să își atingă punctele tinta trebuie să ajungă la un rezultat cu
obiectivele "ADS"6 și trebuie să treacă printr -o serie de activități.
Analistul trebuie să deține calități profesionale, abilitate și ingeniozitate pentru a -și atingi
obiectivele cerute în si stemul analizat.
Ca o importanță legătură între toate legăturile, analistul trebuie să aibă un limbaj adecvat
între proiectanți, programatori și cei ce beneficiază de sistem pentru a pune în strânsă legătură
obiectivele sale locale și să fie întinse pe di ferite nivele ierarhice, dar nu în ultimul rând și cele
globale ce țin de intr egul sistem.

14
CAPITOLUL II. AGENȚI ȘI MODELAREA BAZATĂ PE AGENȚI

2.1 Definirea agenților
Denumirea de agent a venit în anii '90 ce era un prototip central în unele materii științifice
care au avut o dezvoltare inedită.
Noțiunea de agent a devenit foarte folositoare în foarte multe domenii științifice, dar între
acestea există diferențe mari ale acestuia în diferite utilizări în domenii.
Agentul este întâlnit și definit ca " cineva care, sau prin care se exercita sau produce un
efect . Oricum o asemenea definiție este prea comună pentru a fi văzută ca o definiție operațional;
cel puțin ne ara tă că agentul produce o acțiune care schimva unele formațiuni ale mediului
incojurator. Shardlow ne aduce la cunoștință că agenții fac lucruri,ei acționează: de aceea ei se
numesc agenți"7 (Shardlow 1990).
Ei inițiază acțiuni ce nu afectează mediu, în sch imb mai bine zis, afectat este mediul lor.
Agenți sunt descriși foarte bine prin doi mari termeni: autonomia și raționalitatea. El
funcționează fără ca omul, alți agenți sau factori externi să intervină, aceasta se definește prin
autonomia. Iar scopul pe c are agenții îl au este maximizarea performatelei lor în raport cu funtia
de evaluare, aceasta definiție este a raționalității. Toate acestea au fost afirmate de către
Wooldridge și Jennings în anul 1995.
"Un agent este un sistem de calcul situat într -un anumit mediu, care este capabil de
acțiunea autonomă flexibilă pentru a realiza obiectivele sale proiectate"8, aceasta este o altă
definitei, poate mai bine conturată și exactă, dată de Sycara și Wooldridge în anul 1998.
Ei foalosesc trei mari bruioane ca re ajuta în definiția agenților.
Primul dintre ele ar fi poziționarea, ceea ce se referă la poziționarea agenților în raport cu
mediul unde agentul primește impulsuri de la mediul în care se afla și el poate acționa prin
schimbarea mediului într -un fel aparte, un exemplu ar fi internetul deși s -ar putea vedea și în
ralitatea fizică.

15

Autonomia este văzută ca atunci când agentul are autocontrol în acțiunile sale și în starea
sa și nu intervine nici omul și nici alți agenți. Se mai poate spune că agentu l poate învăța dn
propriile experiențe și are capacitatea de a se reglementa singur.
Un al treilea concept ar fi flexibilitatea ce presupune că agentul poate percepe și
răspunde schimbărilor ce apar în mediu, ceea ce îl numește responsiv, dar este și pr oactiv ceea ce
îl face foarte complex încât este capabil nu doar să răspundă cât și să își îndrepte atenția către un
scop, unde își aloca acțiuni pentru a îndeplini acest scop.
Agentul mai are și o abilitate socială, aceasta este numită abilitatea lui de a interectiona
cu agenții din jurul lui, chiar cu oameni în unele cazuri, dar toate acestea folosint un limbaj de
comunicare comun între toți agenții sau oamenii cu care acesta comunica, aceast atribut i -a fost
dat de către J. Ferber (1995).
Alte caracte ristici ce au fost atribuite agentului în sens restrâns sunt: mobilitatea,
capabilitatea, bunăvoință, inteligenta.
2.2 Exemple de agenți din economie.
Aici vom spune și vom prezenta faptul că teoria agenților și sistemelor multiagent poate
fi foarte exti nsă și nu este aplicată doar în calcul, ea se prezintă în orice sistem unde se execută
diferite activități ce aduce în prin plan procese computaționale.
2.2.1 Agenți în procesul de creditare
Dăm un exemplu în care ne avem o aplicație ce se folosește la b ancă, unde mulți agenți
sunt folosiți și au diferite întrebuințări pentru oferirea unui credit, ce folosește pentru un bussines
de început. În această aplicație există un proce în care fiecare agent este autonom. În această
aplicație există un consultant f inanciare de credite și un client, ei pot participa la acest proces de
la distanță și comunicând prin e -mail sau skype.
Consilierul colectează informații și creează un dosar de creditare, unde se găsesc atât
informații financiare cât și non -financiare d espre client. După creearea acestui dosar, acesta este
trimis sucursalei unde s -a adresat clientul, iar de acolo directorul îl trimite băncii centrale, unde

16
se va face o analiză și o dignoza, de unde se deduce decizia. Presupunem că acest credit este
accep tat, iar directorul trimite consilierului decizia și dosarul, unde acesta va termina aprobarea
creditului. Consilierul împreună cu clientul încheie un contract de creditare, iar clientul primește
suma și ciclul se termină.
Putem numi participanți, consili erul financiar pe credite, directorul, banca centrală,
aceștia aparținând băncii, însă clientul nu aparține băncii. Toți aceștia îi putem asocia ca fiind
agenți. Ei comunică între ei și negociază, se informează de diferite informații de care sunt
nevoie p entru încheiere, dar la banca centrală are loc un proces unde se stabilește și se pune sub
observarie riscurile acordările creditului.
Prin acest exemplu expunem faptul că se folosesc o colecție de agenți, ce coleteaza doar
informațiile necesare de la cli ent pentru creșterea vitezei între cele două părți, iar creditul și
aprobarea acestuia este finalizata mult mai repede.
2.2.2 Agent pentru cumpărături
Acești agenți sunt folosiți pentru o interfață, ingineria cunoștințelor, căutare și multe
altele, ei su nt folositit în același timp pentru o dinamică mai bună și o selecție mult mai exactă.
Agenți sunt utilizați în majoritatea cazurilor împreună și interactionea la cererea
mediului, iar acestea mai sunt numite și sisteme bazate pe agenți,vom face referință mai târziu.
2.2.3 Clasificarea de agenți.
Introducem în continuare tipologia de agenți unde este foarte dezvoltată pe mai multe
criterii, dar noi vom folosi două cele mai importante.
Primul criteriu a fost distins de către Brodshaw în 1997, proprietăți le acestor agenți:
– Agenți autonomi, care sunt cei care au un anumit țel de îndeplinit și acționează foarte
axact pe acesta și nu interactioneza cu utilizatorul, aceștia mai sunt numiți și agenți proactivi;
– agenți reactivi: sunt agenții care se active ază în context cu mediul incojurator, ei sunt
genul de agenți ce simt momentul când trebuie să intre în funtiune ( evenimente);

17
-agenti adaptivi: acești agenți sunt cei care învață singuri din și se schimbă în funcție de
dinamic, toate astea în funcție de mediul incojurator.
– agenți cooperativi: agenții care cooperează cu mediul și chiar negociază pentru
atingerea țelului comun.
-agenti mobili: aceștia sunt agenții care sunt prezenți oriunde este nevoie de ei, se
deplasează atât în realitate cât și în mediul virtual.
-agenti sociali: aceștia sunt agenții care au o interacțiune cu absolut toți, începând de la
om până la alți agenți și toate astea pentru a ajunge la scopul comun.
-agenti inteligenți: agenții de acești tip sunt capabili de a învăța, de a se adapta ei mai pot
fi asociați și cu inteligența umană.
– agenți cu personalitate: ei au emoții, convingeri, intenții sunt asemănați cu trăirile
umane.
Ultimul criteriu,după care sunt clasificați, este după funcțiile realizate:
– agenți mediato ri: ei sunt ce care aloca resurse diferite între oameni sau chiar agenți, dar
într-un mod de mijloc;
– agenți interfața utilizator: ei sunt cei care interacționează cu sistemul uman și folosest
foarte multe tipuri de interfețe, inclsiv unele foarte priete noase și naturale;
-agenț i informaționali: genul acesta de agenți aduna informații din foarte multe locuri și
la transmit către multe surse;
-agenț ii actori: ei mai sunt numiți reactivi deoarece sunt individuali și într -un timp real
executa calcule și op erații, după încheierea unor evenimente sau trasmit mesaje și informații în
mediul înconjurător.
Aceste clasificări ale agenților le -am introdus ca fi ind cele mai importante și ajută la
construirea modelelor.

18
2.3 Sisteme bazate pe agenți
Înțelegem prin sistem bazat pe agenți (SBA) un model în care se face calcul unde
principalul element este agentul. Tot sistemul poate fi alcătuit doar în funtie de agenții care
participă, dar fiind proiectat fără să aibă structurile o corespondentă.
SBA -ul conține de la un singur agent până la o multitudine. Pot supraviețui și sistemele
doar cu un singur agent, doar dacă acest agent ajuta suficient utilizatorul încât să execute
operațiile dorite. Sistemul care cuprinde mai mulți agenți da unandament mult mai mare și este
mult mai util din punct de vedere practic utilizatorilor, dar ești și mai complex și greu de creat.
Sistemele multiagent sunt sistemele bazate pe mai mulți agenți care sunt mult mai
dinamici și mult mai complexi în rezolvarea problemelo r și dispun de mai multe metode pentru a
face fața unor probleme multiple. Ținând cont de agest avantaj ele sunt sistemele preferate de
utilizatori ținând cont că au un avantaj în plus deoarece au modalități sofisticate de interacțiune.
Exemple important e unde se pot găsi aceste sisteme mulți agent sunt: "cooperarea,
coordonarea și negocierea "9.
În principal vom vorbi despre agenții care conțin un singur agent, iar apoi vom trece la
sistemele multiagent.
2.3.1 Sistemele cu agenți autonomi
Sistemele cu agenți autonomi sunt denumiți altfel deoarece au în compoziția lor doar un
agent autonom, iar acest sistem creează o legătură strânsă între sistemele expert și sistemele
mulți agent. Sistemele bazate pe agenți au apărut datorită inteligențe artificiale. In teligența
artificială creează sisteme artificiale care, dacă sunt puse în practică într -un mediu specific, pot fi
denumiți agenți.
Sistemele au fost studiați inmica măsură până în anii '80 deoarece acest domeniu de
cercetare trebuie abordat pe bucăți,deo arece conține componente diferite mai ales în
comportamentul inteligent, acestea sunt raționamentul, învățarea, cunoașterea limbajelor și
rezolvarea deficientelor.

19
În anii '80 singurele progrese au fost făcute în planificarea inteligenței deși încă nu a veau
un răspuns concret la ce trebuia făcut, nu se cunoștea încă acțiunea care trebuia pusă în practică.
Ținând cont că în acea perioadă s -au făcut nenumărate progrese în aceste domenii nu se putea
crea un agent inteligent care să fie integrat.
Ca să fie creat un program în care planificare intelegenta era bază, este nevoie de
următoarele componente:
 un model în care mediul înconjurător să fie reprezentat simbolic,dar să fie și limitat în
predicatele de ordin întâi;
 o reprezentație a condițiilor sau al acț iunilor disponibile;
 un algoritm ce trebuie să înceapă din reprezentarea simbolică a mediului unde sunt
prezentate acțiunile și stările, ce trebuiesc puse în practică pentru a crea ieșirile dorite.
2.3.2 Agenții și mediul unde se situeaza
În toate modurile în care se poate lucra cu agenți trebuie ținut cont că ei trebuie să
funcționeze doar în mediul în care sunt compatibili.
Ei își dau seama de mediul în care sunt compatibili deaoarece îl percep prin senzori și îl
scanează prin efectori (figura 2.1).

Figura 2.1

După cum observă figură de mai sus agenții nu pot fi total liberi față de factorii externi,
dar nici total dependenți. Într -o oarecare măsură sunt subordonați de factori externi.

Mediu perceptie
(senzori)
actiune
(efectori)
Agent

20
Mediul se poate defini prin condițiile în care acționează agenții. Putem spune că mediul
constă în toți factorii și în toate entitățile aflate în jur, dar și principiile și legile în care agenții
activează.
Un exemplu din viața reală ar fi un mușuroi de furnici. Unde membrii musoroiului ,
furnicile, se condiționează reciproc prin intermediul feromonilor, unde acesta este depo zitat de
către ele în mediul în care activează, iar acesta le ghidează acțiunile. Mediul în care activează
acestea nu este doar un canal de comunicare, pentru ele este și un suport fizic și tangibil. În acest
exemplu găsim două aspecte foarte bine punctate : "aspectul fizic și aspectul comunicațional"10.
Mediul social este mediul prin care agenții comunică între ei într -un mod aparte și
coordonat.
Putem spune că acest mediu social este o ramură a mediului comunicațional. Acest mediu
social este împă rțit în principii și procese, ca și alte medii, dar este total diferit de mediul
comunicațional deoarece este caracterizat în mare parte de conținut.

Figura 2.2
Mediul social este alcătuit din mai multe componente reprezentate prin norme, obiceiuri,
valori, obligații s.a.

Comunicare si
Interactiune
Mediul social
Coordonare

Cooperare si
competitie

Cunoastere

21
Ele sunt aranjate pe anumete criterii ce caracterizează acest mediu social:
 Limbajul prin care comunică: agenții trebuie să își facă principii le înțelese
sitrebuie să comunice și să înțeleagă. Exemple de programe care folosesc
limbajele de comunicare sunt FIBA ACL și KQML.
 Convențiile de interacțiune: agenții au această metodă de a comunica
pentru că arată că a fost acceptată secvența de mesaje între celelalte
entități și au în plus o restricție ce ține de compoziția mesajelor.
 Politici sociale: acest criteriu pune agenții în temă pentru a avea un
comportament normal.
 Cultura: criteriul acesta este unul important deoarece poate afecta destul
de mult limbajul, dacă nu sunt impuse regulile morale, intențiile,dorințele
etc.
2.3.3 Sistemele multiagent (SMA)
Aceste sisteme sunt diferite de sistemele autonome, deoarece ele au în compoziție mai
mulți agenți , iar aceștia putând avea acțiuni diferite și autonome, dar își urmăresc și propriu
obiectiv.
Despre sistemele multiagent se poate spune că nu este o rețea foarte bine închegată, deși
agenții din interior pot rezolva o multitudine de probleme care nu pot fi rezolvate doar de un
singur agent.
Acest tip de sisteme au următoarele caracteristici:
– agenți au o anumită limita, deoarece ei nu au informația completă implementată și sunt
limitați deoarece ei nu pot rezolva individual probleme;
– în sistemele multiagent nu există o regulă de a cont rola toți agenții în același timp;
– toate informațiile care sunt implementate sunt împărțite între agenți;
– calcul asincron.

22
Aceste cerințe nu sunt ultimele care sunt implementate în acești agenți, în tot acest timp
agenții sunt încărcați cu noi cer ințe pentru a avea o eficiență în lucru, dar și pentru a putea să
colaboreze cu celelalte sisteme care deja sunt alcătuite. Aceste cerințe pot îngreuna proiectarea,
dar și pot aglemera operația de implementare cât și funcționare.
Problemele care îngreunea ză aceste operații sunt prezentate în Bond, Gasser, 1988,
Weiss, 2000 ).
2.3.4 Sistemele inteligente multiagent
În anul 1990 a cercetătorii de la MIT s -au gândit să creeze sistemul multiagent care să
cuprindă mai multe sisteme ce au în compoziția lor re zolvitori și aceștia le -au denumit sisteme
multiagent inteligente. Cercetătorii au venit cu ideea că rezovitorii să nu aibă o compoziție
centralizată sau să imbarta procesările, ci să coordoneze eficient agenții strict pe îndeplinirea
obiectivelor.
Prima dată au fost create sistemele de rezolvare a dificultăților cu actori, unde actorii
sunt indivizi din sistem autonomi ce au o comunicare foarte bună între ei prin mesaje asincrone.
Acești actori au fost creați prin următoarele funcții:
– creează: acto rul este creat de o multidutidene de parametri și toatte acestea pornind de
la un comportament care a fost bine descris, desigur el poate să includă și alți actori;
– trimite: expedierea unul anumit mesaj de implementare către actor;
– devine: stările care sunt de tip local ale actorului pot fi schimbate, iar asta se întâmplă
în această funcție.
Actorii au un nivel scăzut ținând cont de integrarea și prin întemeierea unor comunități,
dar și la creșterea unui nivel mai eficient în atingerea obiectivelor utilizându -se doar de
cunoștințe locale. Hawitt fiind un cerecetator ce a ținut foarte mult la aceste sisteme a creat o
arhitectură unde pot fi adăugați actori noi, dar și caracteristici noi pentru diminuarea
dificultăților.

23
Tipul acesta de arhitectură este important pentru că el este baza din ziua de astăzi a
mecanismelor, în această arhitectură sta coordonarea și utilizarea sistemelor multiagent
(Sandholm, Lesser,1996).

2.4 Modelarea bazată pe agenți în disciplinele economice
S-a dezvoltat un model în care arata și demostreaa cum se dezvoltă organismele vii, acest
model este numit multidisciplinar sau "A-life"11. Prin descoperirea acestui nou model cercetătorii
își pun speranța prin apropierea omului cu natura și înțelegerea or ganismelor vii. Acest model
A-life a contribuit și în cibernetică pentru a descoperirea unor noi metode. Numele de "a –
life" a fost creat de Chrisloper Longton în conferință de prezenatare a modelului, această
conferință având loc în anul 1987 în Santa F e.
John von Neumann matematicianul celebru alături de Stanislan Ulam sunt considerați
părinții teoriei automatelor, cei doi au început colaborarea în anii '50 și au început studiul asupra
celulelor automatelor. Ei au dorit și au reușit să implementeze a ceste metode în dezvoltarea
organismelor vii.
Cei doi întemeietori au obținut și o multitudine de reguli ce cuprindea refacerea de
celule, axându -se pe culorile acestora, aceștia au avut un răspuns pozitiv ceea ce a dus la
constatarea că celulele s -au pu tut reproduce.
Cel care a pus în practică acest sistem în economie a fost Thomas Sehelling, mare
economist, el simulând o lume fictivă pe baza unei mese de șah pe care el a așezat niște monede
diferite ca dimensiune, iar acestea începând să se deplaseze î n funcție de regulile simple ce au
fost implementate.
Aceasta a fost pornirea către modelele bazate pe agenți, dar biologul Tom Ray a dus
aceste modele la un alt nivel, el și -a creat agenți în propriul său calculator ce aveau sarcina de a
face o copie a p ropriei sale memorii. Aceștia au avut un succes, el putând să constate că
programele de acest tip au o durată de viață nu foarte mare și a mai constatat că acești agenți
dădeau naștere unor copii ce făceau diferență în codul sursă și se schimbă, această co nstatare l -a

24
făcut pe Tom Ray să își pună semne de întrebare și să spună că datorită copiilor create de agenți
duceau la mutații severe ce distrugeau programele.
Cercetătorii făcând cercetări în MBA au fost stricți orientați către comportamentele
organism elor pentru a studia ceea ce fac aceastea fără să implice factori externi.
Rezultatele lor au dus la o ecuație foarte simplă ce definește în mare măsură A -life:

Agenți (entități micro) + Mediu + Dinamica = A -life

2.4.1 Metode pentru crearea agenților
1) Sisteme de producție
Folosirea unui sistem de producție este cea mai ușoară metodă pentru a construi un MBA.
Această metodă conține trei componente:
o o mulțime de reguli;
o o memorie în care se lucrează;
o un interpretator al regulii.
Aceste trei componente sunt împărțite în două: o parte în care se produce acțiunea și o
parte în care se pune o condiție ce specifică termenul când va fi executatata.
2) Metode evolutive
În aceste metode agenții pot să învețe despre mediul în care se afla, da r și despre agenții
care le îmbogățesc cunoștințele.
În această metodă evolutivă agenții trebuie să se adapteze schimbărilor, iar acest lucru
duce la două rețele diferite:

25
– "rețelele neuronale care se găsesc în conexiunile din creier și cuprinde ma i multe
straturi de neuroni ce sunt conectați;
– algoritmii evolutivi "12.
2.4.2 Învățarea agenților
Învățarea pe care agenții trebuie să o facă este una din caracteristicile principale ale
acestora. Algoritmi genetici au fost primele procedee de învățare ale agenților în disciplinele
economice.
În principal agenții au fost programați să învețe mai ușo r cu ajutorul formulelor ce aveau
obiective de optimizat. În cazul în care se folosește comportamentul decidenților umani se pot
folosi scheme care a ajuta la învățarea locală unde vecinătățile agentului evoluiaza autonom și nu
depinde de alte vecinătăți d ecât de stratgiile care au fost învățate .
2.4.3 Normele de comportament și evoluția lor
Prin "norma" se înțelege definirea de reguli ale agentului după care acesta se ghidează.
Normele au o importanță foarte mare în MBA, Axelrod arata importanta aces tora într -un context
social unde sunt determinați să acționeze într -un mod diferit deoarece trebuie "pedepsiți" .
Alxelrod a publicat o carte în anul 1997, "Teoria cooperării"13 ce a avut o întrebuințare
foarte bună asupra agenților. Acesta a demonstrat c ă agenții pot să comunice și să lucreze
împreună, atât agenții normali cât și cei "egoiști" ce nu au fost implementați cu o relație
concludentă de cooperare.
Alte descoperiri în domeniu au fost făcute de Thomas Schilling în economie, unde arătă
că există relația rasială la agenții care sunt asemănători și superiori numeric.
2.4.4 Rețelele economice și formarea lor
Unul din cele mai importante aspecte ale pieței unde sunt competiții imperfecte și se
găsesc agenți ce nu interacționează absolut deloc este modul în care agenții ajung mai ușor la
metode în care tranzacționează, iar datorită acestora se creează în timp rețele de tranzacții ce
evoluează un termen mai lung.

26
În MBA, cercetătorul Wilhite pentru a avea succes în studiul consecințelor el face o
analiza pe 4 tipuri de rețele:
1) Rețele comerciale ce sunt conectate pe tot planul unde agenții pot face schimburi între
ei;
2) Rețele comercial ce sunt deconectate doar local unde se găsesc grupuri de agenți;
3) Rețele ce sunt conecatate local, în ace ste rețele se găsesc grupuride agenți ce sunt
așezați pe forma unui cerc și au un agent ce este suprapus pe fiecare din punctele de intersecție;
4) Rețele ce sunt mici construite din unele rețele comerciale conectate pe plan local,
acestea dau frâu liber legăturilor directe între membrii grupului, de la un membrupana la maxim
cinci.
2.4.5 Agenții computaționali pentru piețe automatizate și proiectarea lor
Unele din cele mai importante activități economice sunt piețele automatizate (ex Bursă,
E-comert, s.a.), acestea ducând la crearea noilor agenți pentru a merge strict pe această activitate.
Agenții din aceste piețe automatizate sunt creeati pentru întocmirea unor negocieri, ce a
fost inspirată din metodele de licitare. Agenții computaționali (negocia tori) sunt nevoiți să își
atingă rezultatele pozitive pentru a nu penalizați. În cazul în care aceștia nu își ating obiectivele
ei sunt nevoit să treacă din noi prin faza de învățare pentru a avea un randament mai bun și
pentru a -și atinge obiectivele.
În ultima perioadă se întâlnesc tot mai des acești agenți negociatori ce se plimba pe
rețeaua de internet pentru a căuta și a negocia produsele necesare gospodăriilor sau indivizilor ce
le-au dat această sarcină.
2.4.6 Construirea de laboratoare de studiu cu agenți computaționali
În final vorbim despre testarea agenților într -un mediu închis pentru a ajunge la un
rezultat pozitiv cu teoriile ce țin de economie.

27
Robert Lucas Jr. ce a fost laureat al Premiului Nobel în economie, el fiind unul dintre
marii economiști ale acestor zile a scris: "nu este colecție de afirmații despre comportamentul
economiei actuale ci mai degrabă o mulțime explicită de instrucțiuni pentru construirea unui
sistem paralel sau analog – o economie mecanică, imitativa. Sarcina n oastră este să scriem un
program care va accepta regulile politicii economice specifice că "intrare" și va genera ca
"ieșiri" statistici descriind caracteristicile de funcționare ale seriilor dinamice pe care le dorm,
care sunt permise de rezultatele obțin ute din aceste politici".( Teoria Lucas)
Prin aceste cuvinte observăm că reazlizare laboratoarelor computaționale se poate face
doar într -un mediu virtuali cu piețe ce sunt virtuale, iar acolo se pot testa toate teoriile și
ipotezele în funcție de problemele întâlnite în economia din realitate.
Un laborator computațional a fost creat de Mc Fadzean și afost numit "trade Network
Game Lab", acesta era o simulare ce avea în compoziția să cumaparatori,vânzători și dealeri, iar
aceștia sunt puși să își caute anumiți parteneri comerciali și sunt puși în situație destul de riscante
în viața reală.
Aplicațiile din economie ale MBA nu au număr finit și ele sunt create pentru a ne
îmbunătăți și descoperi mult mai bine procesele economice din viața reală. În măsura în care
această dezvoltare va ajunge la u n nivel foarte ridicat, acesta ne ajută să înțelegem mult mai bine
econimia și ne oferă un plus de cunoaștere în crearea de modele pentru dezvoltare și pentru
simulare în diferite cazuri ce ne sunt dăruite de economie, ce a ajuns să fie mult mai dinamică ș i
mai complexă.

28
CAPITOLUL III. DINAMICA DE SISTEM SI STUDIUL DE CAZ

Capitolul 3.1 Dinamica de sistem.Istorie

O metodă cesta la baza analizei sistemelor, dar și la proiectarea acestora în cibernetică
economică este simularea. În ultimul timp simularea și modelarea, cele două metodede baza în
analiza, se folosesc împreună pentru a creea anumite proprietăți folositoare sistemelor care fără
aceste proprietăți ar fi foarte complicat de luat în calcul.
Una din cele mai importante metode de simular e, a apărut în anii '50 fiind descoperită de
Jay W. Forrester, profesor la Massachusetts Institute of Technology (MIT), aceasta fiind numită
Dinamica de Sistem. Jay Forrester aduce critici metodelor ce țin de cercetare operațională
deoarece acestea se ocu pau mult mai mult pe fază de optimizare și pe fază de calcul analitic, dar
și pentru că metodele aveau open -loop ( bucla deschisă), iar aceasta după ce obținea soluția ea nu
mai putea fi modificată.
Forrester a creat o nouă metodă numită și buclă închisă ( closed -loop) unde deciziile ce
aveau un impact major asupra mediului și duceau la o schimbare în acesta să îmbunătățească pe
plan general nivelul sistemului.
Pentru prima dată dinamica de sistem a fost pusă în scris în cartea sa "Industrial
Dynamics" pu blicată în anul 1961. În anii ce urmează, respectiv anul 1968, Forrester scoate a
doua carte, " Principles of Systems" ce are la baza să princiipiile acestor sisteme feedback.
După toate acestea dinamica de sistem a putut fi aplicată în diferite disipline de exemplu
manangement, producție, finanțe chiar și studiul piețelor internaționale etc.
Ținând cont de toate rezultatele ce aduc un plus dinamicii de sistem, această metodă este
dependent de modelul elaborat și de calitatea aceastuia. O legătură foarte strânsă o are cu
modelele bazate pe agenți ce a fost un fator destul de important ce a dus la crearea acestei
metode ce simulează. Această metodă se folosește pe baza unor agenți ce sunt autonomi și nu au
o legătură cu ceilalți din jurul său, dar aceștia creează o legătură cu întreg sistemul și se ajunge la
conxiuni și interacțiuni între ei.

29
Acest model de simulare dezvolta foarte rapid principiile ce țin de teorie și de modul
aplicativ, dar și de limbajele de simulare. Limbajele de modelare sunt SWARM, R EPAST, JAS,
NETLOGO, acestea sunt cele mai folosite pentru a simula sisteme.
În acest capitol vom vorbi despre cele mai importante și principale metode de simulare:
dinamica de sistem găsită de Forrester, dar și de simularea sistemelor ce au baza în agen ți.
3.1 Dinamica de sistem, metoda.
Forrester a făcut o structură pentru aceasta dinamică de sistem ce folosește și în
comportamentul sistemelor complexe. Structură este alcătuită pe nivele:
1. Limite închise;
2. Componentă de bază ce o reprezintă bucla feed back în sistem;
3. Nivele și ritmuri;
4. Condițiile, scopurile, diferența dintre aceastea, dar și condițiile și acțiunile
dorite.

Dinamica de sistem pleacă de la ideea că sistemul are limitele închise, chiar dacă există
un schimb de materii întotdeauna între sistem și mediul înconjurător acestea nu duc la o
modificare a limitelor.
Acest ti p se numește închidere cauzală ce arată că aceste limide sunt creează un spațiu
separator în interiorul sistemului,ceea ce îl face dinamic semnificativ, iar opusul acestuia este
mediul dinamic nesemnificativ, ceea ce arată că modificările care sunt făcute în afara lui nu
influienteaza interiorul sistemului.
Sistemul se comportă în mare măsură privind structura buclelor feedback ce sunt
interdependente în aceste limite închise ale dinamicii de sistem. Această metodă prefera să
privească sistemul mai mult pe baza a ce se întâmplă în interiorul acestuia decât p e planul
exterior, deoarece rezultatul din interior este soluția creeata de factorii externi.

30
Prin acest lucru arată că deciziile din componența sistemului sunt introduse în buclele
feedback. Buclele feedback pot fi de două feluri pozitive sau negative. Î n bucla pozitivă acțiunile
au un plus de mărime al stări ce duc la alte acțiuni ce modifică în mod pozitiv stările sistemului.
În principiu în bulca feedback pozitivă există o creștere continuă.
În bucla feedback negativaeste acel moment în care după o cr eștere de stare, se poate
întoarce spre o scădere semificativa a aceleiași mărimi. Aceasta bucla o putem numi și bucla
stabilizatoare deoarece aceasta tinde spre atingerea rezultatelor. În economie un exemplu de
buclă negativă este raportul dintre inflați e și șomaj ce este reprezentat prin curba Phili ps. Prin
aceasta curba se anticipează rata inflației ce ajută producătorii să previzioneze dacă vor face o
vânzare destul de masiva sau nu în piață.
Buclele feedback conțin două componente numite nivel și ritm. Nivelele sunt stocurile în
sine și sunt acumulări de informații (produse) în sistem, ele se reprezintă în diagrama printr -un
pătrat, iar aceste pătrate sunt acompaniate de intrări fluxurilor de informații sau și materiale, dar
și ieșirile acestora. Ritmul sunt acompaniate la intrare și ieșir e și se reprezintă prin simboluri ce
reprezintă o valvă .
Am construit o structură la figura 3.1 pentru a vedea mai bine legătura dintre nivele și
ritmuri. Avem exemplul de mai jos unde Materia primă,d istribuția,marketingul,angajatorii,
taxele și costul companiei sunt nivele, iar toate aceste valori pot fi schimbate dacă apar
modificări în fluxurile de intrare, marketing, distribuție, fluxurile angajatorilor și chiar și în
fluxurile taxelor.
Principiul de bază în exemplul nostru este creșterea costului companiei, iar acesta va
crește dacă intrările și celelalte nivele vor crește și va avea o scădere dacă vor fi cheltuieli mari
cu taxele.
Prin simbolul romb din figura 3.1 se reprezintă capetele sitemului sau mai bine zis
limitele acestuia, la modul în care prin aceste capete înțelegem și intrările în sistem ale unor
materii, bani și angajatori, iar ele ies din sistem după o analiză a tuturor ce va reprezenta costul
companiei.
În acest sistem av em dea face cu niște săgeți de intrare/ieșire în care reprezintă buclele

31
feedback, iar intersecția lor reprezintă o variabilă auxiliară. În exemplul nostru variabilă auxiliară
este însuși ritmul, acesta având două întrebuințări. Singura preocupare a buclel or feedback este
de a reduce costurile și de a elimina diferențele masive dintre nivele.
În modelul dinamicii de sistem, simularea propriu zisa ajuta la găsirea celor mai bune
decizii ce vor fi de folos încât să ajungem la obiectivele dorite și impuse. S ingura problemă
întâlnită în buclele feedback este relația neliniară ce duce la anumite comportamente anormale,
iar acestea pot fi văzute doar în faza de final.

Figura 3.1

Dinamica de sistem este o metodă foarte bună în economie pe sistemele feedback,
deoarece explică comportamentul acestor sisteme feedback.
Buclele feedback nu sunt perfecte, ele pot cauza inarzieri, asta înseamnă că pe o perioadă
de simulare mult mai întinsă efectele provocate de anumite decizii creează unele probleme
ritmu rilor.

32
Figura 3.1 este o reprezentare într -un limbaj de simulare numit Netlogo, ce îl vom
descrie în următorul subcapitol.
3.2 Studiu de caz
3.2.1 Descrierea aplicației
Aplicația realizată generează modelul dinamic al firmelor ce se ocupă cu bioenergia și
plasează agenții inteligenți, fie ei mobili sau ficși și creează diferite scenarii pentru a vedea ce
firmă este mai eficientă, pprin intervenția politicilor guvernamentale, dar și prin calcului de
formule și ecuații ce stau la baza sistemelor bioenergetice. Agenții sunt de două feluri cum am
specificat și mai sus, agenți mobili și agenți ficși. Agenții mobili sunt cei ce se deplasează, cei de
tip pietonal ce modifică și are o influienta asupra fluxului de trafic, dar pot fi și ceiprin care s -a
creeat o interfață grafică de exemplu "exportul uleiului de palmier (export -palm)".
Aceasta aplicație bazată pe un sistem multi -agent s -a creeat pe platforma NetLogo care
are în compoziția să patru tipuri de agenți diferiți:
 turtles care se ocupă de agenții mobili inteligenți ce au mișcări în lumea virtuală
creată de noi și au anumite roluri sau scopuri;
 patch -uri, acesta are în întrebuințare agenții ficși ce se folosesc în special în
programul NetLogo pentru că sunt luați puncte de referință pentru 2 D, dar și
pentru 3D;
 link-uri, aceștia fac legătura de la un agent la altul;
 observer are un rol de supervizor pentru agenții acestei platforme;
NetLogo este un mediu de programare și modelare și a fost creat de Urî Wilenski la
Universitatea Northwestern. NetLogo a fost conceput pentru a ajuta oamenii și ai învăța să
creeze modele, dar și pentru a se putea cerceta mediul sistemelor complexe. NetLogo a fost
conceput pe baza a două limbaje mai vechi, Logo și StarLogo.

33
Primul pas pentru a începe modelarea propriu zisa se face cu ajutorul patch -urilor, prin
punerea agenților ficși ce au diferite roluri în locurile unde sunt așezați, iar după așezarea
acestora se pot adăuga și agenții mobili, aceștia au comportamentul diferit, în funcție de
implementare. Pat ch-urile și turtles -urile pot avea o legătură între ele și pot comunica și lucra cu
alți agenți, dar ei nu pot modifica un rezultat în compoziția altuia. În acest caz intervine
observer -ul ce se poate sesiza și adăugă rezultatul în funcționalitatea unul p atch sau turtles
diferit.
Figura 3.2.1

Platforma NetLogo este o platformă prietenoasă ce ne oferă posibilitatea de a adăuga
butoane, slider -e, elemente pentru plota re sau alte elemente ce țin de monitorizarea variabilelor
sau a valorilor ce vor fi afișate pe parcursul simulării în lumea virtuală.

34
Modelul prototip al dinamicii de sistem (DS) poate fi utilizat în evoluția unei industrii
naționale de biodiersel. Figură de mai sus arată stocurile(pătrate), fluxurile ( săgețile mai groase),
variabilele (romburi) și legăturile dintre ele (săgețile subțiri). Dintre variabilele prezentate mai
sus, majoritatea punctelor finale sau sursele sunt parametri exogeni și toate celela lte sunt noduri,
valori calculate conform ecuațiilor din model. Ecuațiile și variabilele suplimentare sunt adăugate
în tabelul de mai jos cu explicațiile suplimentare.
Stocurile sunt privite ca variabile, dar valorile lor sunt stocate în baza de date a
modelului, creșterile lor vizavi de stat și descreșterile de la un pas de timp la un altul, conform
calculelor executate pe fluxuri. Cele trei stocuri sunt:
o teren în NCS (land -in-The Narayanam Chalamaiah and Sons) valoare implicită de pornire
este de 10, această valoare fiind cantitatea de teren dedicată plantațiilor de palmier;
o biorafinarii (biorefineries) valoare de pornire a acesteia este 1 și reprezintă numărul de
plante care produc biodisel din palmier;
o guv finduri (gov -funds) valoare de pornire este 10000 și reprezintă fondurile disponibile
pentru a sprijini politica de biodiesel.
Nota : Datele reale nu au fost utilizate în prototip, dar valorile și variabilele din stoc sunt valori
de testare.
Variabile Valoarea implicită /
ecuația Comentariu
Rata de absorbție
(Rate -of-uptake) 1 Este numărul de acorduri noi pe timp
Totalul
terenurilor (total –
land) 50 Maximul de teren disponibil pentru a aloca
palmieri de producție
Ulei de palmier
(palm -oil) land-in-NCS * 100 Producția ( fiecare parcelă de teren produce 100 de
unități)
Dimineasiunea
unităților
(unit -size) 100 Suma de biodiesel pe are o produce fiecare
biorafinarie.

35
Variabile Valoarea implicită /
ecuația Comentariu
Biodiesel min list (biorefineries *
unit-size) palmoil Este minimul capacității de prelucrare a
biodieselului și a materiei prim e de palmier
disponibile

Uleiul de palmier
exportat
(export -palmoil)
Palmoil (ulei de palmier) –
biodiesel
Uleiul de palmier rămas după scăderea materiei
prime
Cererea UE
(demand -EU) 2000 Cererea Ue pentru biodiesel
Biodiesel intern
(domestic –
biodiesel) biodiesel – export -biodiesel Cantitatea de biodiesel rămasă dacă este cumpărat
la prețul de cost de către guv.
Cererea de
energie
(energy -demand) 10000 Cererea internă, această cerere este așteptată să
crească
Importul de
energie
(energy -import) energy -demand – domestic –
biodiesel Cheltuiala majoră de subvenție pentru guvern
Alte costuri
interne
(cost -other –
inputs) 1 Alți factori de producție a biodieselului în afară de
uleiul de palmier
Prețul uleiului de
palmier
(price -palmoil) 3 Prețul plătit de producători de biodiesel,
producătorilor de palmier
Costul uleiului de
palmier
(cost -palmoil) 2 Costurile pentru producătorii de palmier
Profitul uleiului
de palmier
(profit -palmoil) export -palmoil * (price –
palmoil – cost-palmoil)
Costul
biodieselului
(cost -biodiesel) price -palmoil + cost -other –
inputs Costurile de producție pentru biodiesel
Prețul
biodieselului
(price -biodiesel) 8 Prețul de vânzare pentru export (Gov cumpăra în
exces la prețul de cost)

36
Variabile Valoarea implicită /
ecuația Comentariu
Profitul de
biodiesel
(profit -biodiesel) export -biodiesel * (price –
biodiesel – cost-biodiesel)

Profitul privat
pentru intalatii
(private -profit –
plant -biodiesel)

(profit -biodiesel – (export –
tax-biodiesel * profit –
biodiesel)) / biorefineries

Profitul pe instalațiile î n producție acumulate de
companiile de biodiesel
Taxe de export
(export -tax-
biodiesel) 0.1 Rata de impozit pe profitul de export de biodiesel
Taxa de export al
uleiului de
palmier
(export -tax-
palmoil) 0.1 Rata de impozit pe profit de export de ulei de
palmier
Venituri din
export
(export -earnings) (export -tax-biodiesel *
profit -biodiesel) + (export –
tax-palmoil * profit –
palmoil) Veniturile totale obținute de gov pe profitul din
export
Subvenția de
import
(subsidy -import) 1 Suma plătită în subvenții pe unitate de energie
Subvențiile
biorafinariilor
(subsidy –
biorefineries) ifelse -value (gov -funds <=
0) [0][1000] Valoare subvenției plătite de către gov sau costul
investiției de noi biorafinarii (0 în caz de deficit)

Cheltuieli gov
(gov-expense)

(subsidy -biorefineries *
new-plants) + (subsidy –
import * energy -import) +
(domestic -biodiesel * cost –
biodiesel)

Trei componente: prețul plătit pe instalațiile noi,
costul surplusului de biodiesel cumpărat la preț de
cost ( poate fi mai mare decât subvențiile de
import)

37
Variabile Valoarea implicită /
ecuația Comentariu
Bugetul anual
(annual -budget) 10000 Suma primită în fiecare sezon

Venitul gov
(gov-income)
annual -budget + export –
earnings
Rata dobânzii
(interest -rate) 0.05
Amortizareaperio
dica(amortisation
-period) 20 Perioada de împrumut pentru costurile cu
instalațiile din biorafinarii

Perioada
construcției
(construction –
period)

1
Costul investiției
(investment -cost) 5000 Costul de investiei a unei biorafinarii
Randamentul
investiției
(ROI -alt) 0.02 Randamentul de investiție a producătorilor
Cerere reziduală
(demand –
residual) demand -EU + demand –
other – export -biodiesel Cererea totală ce se presupune cunoscută
Randamentul
biodieselului
(ROI -biodiesel) private -profit -plant –
biodiesel * (exp ( – interest –
rate * constru ction -period))
/ (((1 – exp ( – interest -rate
* amortisation -period)) /
interest -rate)* (investment –
cost – subsidy –
biorefineries)) Randamentul investițiilor pentru bidiesel. Include
gov și subvențiile privind costul investiției

Capacitate
viitoare
(capacity -new)
unit-size * floor ((demand –
residual / unit -size) *
(ROI -biodiesel / (ROI –
biodiesel + ROI -alt)) )
Numărul de centrale noi ce se calculează pe baza
randamentului fiecărei obtiuni

38
Ultimele două ecuații au fost folosite în alte metode de luare a deciziilor în cazul
investiției (Papadelis 2012). Guvernul a luat decizii ce simplifica utilizarea variabilelor sau a
parametrilor endogene fixe în prototip.
3.2.2 Testarea aplicație
În urm ătoarele rânduri vom analiza patru experimente diferite ce cuprind parametri ficși.
Cu toate acestea, ar fi foarte posibilă transformarea modelului într -un joc în care utilizatorul
poate stabili politica națională referitoare la biodiesel ( toate acestea î ntr-un mod intereactiv).
Inițializam folosind următoarele valori implicite (ex 1) Și experimente cu modificări ale
parametrilor (ex 2 ,ex 3, ex 4):

Exemplul 1:
Folosim subvenție de la biorafinarii 1000, ROI -alt (randamentul investiției) = 0,02, export -tax-
biodiesel (taxa de export a biodieselului) = 0,1.

Exemplul 2:
Folosim subvenție de la biorafinarii 2000, ROI -alt = 0,02, export -tax-biodiesel = 0,1.

Exemplul 3:
Folosim subvenție de la biorafinarii 1000, ROI -alt = 0,01, export -tax-biodiesel=0, 1.

Exemplul 4:
Folosim Subvenție de la biorafinarii 1000, ROI -alt = 0,02, export -tax-biodiesel = 0,2.

39

3.2.3. Exemplul 1 cu rezultate orientative.

După adăugarea tuturor valorilor din "exemplul 1" am obținut în simularea modelului de
mai jos cu rezultatul ca 17 rafinării sunt construite în primele 10 perioade, iar graficul ce privește
fondurile gov scade în prima fază, ulterior își revine.

Figura 3.2.1

40

3.2.4 . Exemplul 2 simulat și prezentarea rezultatelor orientative .

În al doilea exemplu ce l -am reprezentat mai sus am testat simularea pentru biorafinarii în
construtie unde subvenția este mare. Randamentul (ROI) tinde spre preluarea industriei, dar
fondurile guv merg în datorii pentru un moment, iar apoi se retrage durând mul t mai mult
recuperarea acesteia.

Figura 3 .2.2

41

3.2.4. Exemplul 4 simulat si prezentat

În acest exemplu al treilea la fel ca și în exemplul precedent am modificat paramtri, iar
rezultatul parametruluiu ROI -alt este scăzută. Asta înseamnă că este o absorbție puternică inițial
în biorafinarii (cu capacitate foarte mare). Putem observa că numărul de rafinării construite este
foarte mare, numărul lor fiind de 22, putem afirma că există o supracapacitate care este
costisitoare pentru guvern și duc e la un profit mai mic pe domeniul privat.

Figura 3.2.3

42
3.2.5. Exemplul 4 Simulat si prezentat

În ultimul exemplu la fel ca ultimele două bazat pe schimbarea de parametri unde taxa de
export al biodieselului este de 0,2, putem observa o const rucție de biorafinarii mai lentă și
furnizarea de ulei de palmier care depășește cererea (reziduu = 400). În totalitate doar 16
biorafinarii sunt construite, dar câștigurile de export sunt încă în general mult mai mare ce duce
la o creștere a fondurilor gu vernamentale.

Figura 3 .2.4

43

Capitolul 4 CONCLUZII

În lucrarea elaborata mai sus am implementat sistemul multi -agent folosind platforma
orientată spre agent numită NetLogo. În aplicația creată am adăugat un toolkit propriu ce ajută la
testarea și adăugarea unor noi funcții sau a unor funcții deja existente. Aplicația are în
compoziția sa agenți inte ligenți ce reproduc calculele economice și le expun asupra firmei ce
produce carburantul ecologic.
Modelul de simulare creat este unul foarte flexibil și accesibil deoarece oferă permisiunea
de a putea fi modificat și permisiunea de a se putea implementa noi strategii de simulare, asta
ajută la testarea rapidă și multiplă a mai multor modele și situații după caz sau după obiectivul ce
se dorește a fi atins.
Lucrarea conține o multitudine de parametri ce se pot folosi în modificari ale
comportamentului agenților inteligenți. Parametri precum indicii monetari, rata de absorbție,
subvențiile se pot modifica pentru a funcționa doar pentru o singură categorie, dar și pentru
agenți inteligenți, prin acest mod se creează noi tipuri de categorii.
În studiul d e caz, am arătat eficiența și dinamica protocoalelor ce au fost introduse în
sistem pentru a obține o simulare flexibilă și capabilă să îsi atingă obiectivele, dar și să
folosească un număr minim de resurse.
Putem spune că aplicația dezvoltată poate simu la atunci cand întalnește modificări pe
piață, dar și atunci cand modificările depind și de sistemul politic, prin acest lucru se poate
urmari dinamica și eficiența protocoalelor folosite pentru aceste scenarii.

44
BIBLIOGRAFIE

1. 1 Virgil Iordache, 2008, Explorări dincolo de individualism și holism , ideea de
evoluție a institu țiilor la F. A. Hayek și D. C. North .
2. 2,3 Gh. Boldur -Latescu ,1990 , Manangemen tul modern al științei .
3. 4 University of Michigan. ISDOS Research Project , 1974, ISDOS Working
Paper ".
4. 5,6 Prof. univ. dr. Mihai Paun și Prof. univ. dr. Carmen Hartulari, 2004,
Analiza,diagnoza si evaluarea sistemelor din economie .
5. 7 Steven Shardlow ,1998, Contemporary Issues in Social Work: Western Europ e .
6. 8 K. P. Sycara and M. Wooldridge , 1998, Agents '98: Proceedings of the Second
International Conferenceon Autonomous Agents .
7. 9,10 Prof. Univ. dr. Emil Scarlat , 2005, Agenti si modelarea bazata pe agenti in
economie .
8. 11 Christopher Longton ,1998, Conference 1998 in Santa Fe .
9. 13 Robert Alxelrod ,1981, The evolution of cooperation.
10. 14 Robert E. Lucas Jr .,1995, The Concise Encyclopedia of Economics .
11. Jay W. Forrester , 1961 , Industrial Dynamics .
12. Jay W. Forrester, 1964, Principles of Systems .
13. Wooldridge M., 2002, An Introduction to Multiagent System, John Wiley and
Sons
14. Fulbright R., Stephens L. M., 1994, Classification of Multiagent Systems .
15. http://www.asecib.ase.ro/BCIB/CAPITOLUL -6.pdf .

45
ANEXA A

Etapele conțin mai mulți pași logici ce fac referire la sistemele ce există deja și mai ales
atunci când sunt cunoscute caracteristicile ce au o legătură strânsă c u analiza în detaliu și cu
explicitarea sistemului, dar și întelegerea lui. El poate face referire și la sistemele viitoare, dar
doar în cazul în care se pot defini obiectivele sale, mai în detaliu obiectivele scop să fie atinse de
sistem.

Figura 1.

Datorită teorie și practicii din disciplina analizei de sistem, dar și din experiența asimilata
putem trage concluzii ce fac referire la metodologia complexă, la concluziile acestora si la
necesitatea de a fi elaborata, iar toate acestea sunt transformate în principii, numite și principii
generale ale analizei complexe a sistemelor. Maturitatea sistemului Nașterea sistemului/
Dispariția sistemului
Dezvoltarea sistemului
Creșt erea sistemului