Nasz model nie jest tym samym modelem, co na zajęciach Rozbudowaliśmy go i dodaliśmy dodatkowe funkcje, takie jak: Zmienna głód jest zmienną losową z rozkładu N(1,7;0,2) Wpływ głodu w poprzednim dniu na produkcję Specjalizacja, czyli zwiększanie wydajności pracy wraz z kolejnym dniem produkowania dobra
GOLDI(agent) = GOLDI(agent) + (starving_factor)^STAR(agent)*GOLDS(agent)*(spec)^SPECJAL( agent,2); gold_produced = gold_produced + (starving_factor)^STAR(agent)*GOLDS(agent)*(spec)^SPECJAL( agent,2); %statystyka Na czerwono zaznaczono zmiany związane z produkcją. Wektor STAR przechowuje dane o głodzie w poprzednich turach, zaś starving faktor czynnik zmniejszający wydajność pracy
if GOLDS(agent) > Pt_1*FOODS(agent) %agent decyduje się na złoto if SPECJAL(agent,1)==1 GOLDI(agent) = GOLDI(agent) + (starving_factor)^STAR(agent)*GOLDS(agent)*(spec)^SPECJAL(agent,2); gold_produced = gold_produced + (starving_factor)^STAR(agent)*GOLDS(agent)*(spec)^SPECJAL(agent,2); %statystyka SPECJAL(agent,2)=SPECJAL(agent,2)+1; else SPECJAL(agent,1)=1; GOLDI(agent) = GOLDI(agent) + (starving_factor)^STAR(agent)*GOLDS(agent); gold_produced = gold_produced + (starving_factor)^STAR(agent)*GOLDS(agent); %statystyka SPECJAL(agent,2)=1; end Macierz SPECJAL przechowuje dane o produkcji w dniu poprzednim, pierwsza kolumna odpowiada za rodzaj produkcji (żywność=0/złoto=1), druga zaś zlicza dni, w których produkowaliśmy dany produkt. Zmienna jest spec mnożnikiem specjalizacji.
spec=1 starving_factor=1 Ilość okresów=200 Liczba agentów=2000
spec=1 starving_factor=0,9 Ilość okresów=200 Liczba agentów=2000
spec=1,0003 starving_factor=0,8 Ilość okresów=200 Liczba agentów=2000
Model wypada ze stanu równowagi
Zwiększenie ilości rynków do np. 2 i analiza jak koszty transakcyjne wpływają na ceny na obu rynkach, kiedy ceny te dążą do wspólnej tej samej ceny i czy w ogóle model taki jest zbieżny Wprowadzenie kapitału do modelu (zmiana postrzegania zmiennej złoto) Zwiększanie popytu na żywność w czasie poprzez np. model mnożenia populacji