Piete virtuale

8/2/2019 Piete virtuale

1/78

ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCURETIFACULTATEA CIBERNETIC STATISTICI INFORMATIC ECONOMIC

MODELAREA PIEELOR VIRTUALE CUAPLICAII N DEFINIREA STRATEGIILOR

DE MARKETING

Coordonator tiinific:Prof. univ. dr.EMIL SCARLAT

Absolvent:CORINA-MDLINA HAITA

BUCURETI2003


2/78

2

Cuprins

INTRODUCERE...3

CAPITOLUL I: PIE

E VIRTUALE..5

1.1 Ce sunt pieele virtuale?...51.2 Agenii pieelor virtuale61.3 Instrumente folosite n modelarea pieelor

virtuale 10

1.3.1 Algoritmi genetici...101.3.2 Reele neuronale.Reele feedforward..13

1.4 Utilitatea pieelor virtuale..171.5 Programe i strategii de pre..21

CAPITOLUL II: Model de pia artificial pentru piaa bunurilor

i serviciilor..27

2.1 Agenii i strategiile.272.1.1 Modelarea agenilor artificiali.272.1.2 Model al unei strategii de negociere ntr-o pia virtual...30

2.2 Modelul pieei .33CAPITOLUL III: Aplicaie: Construirea pieei virtuale a berii39

3.1 Descrierea modelului..393.2 Experimentul46

Anexa 1..56

Anexa 2..58

Bibliografie....77


3/78

3

INTRODUCERE

Dei nc nu exist o definiie unanim acceptat a pieei, este totui acceptat faptul

c piaa este motorul care pune n micare orice economie denumit , de altfel, economie

de piai aceasta deoarece pe pia se ntlnesc cei ce au nevoie de bunuri i servicii de

toate felurile cu cei ce le produc crendu-se n acest fel valoare.

Piaa, n sens general, este estura care se formeaz din relaiile cumprtorilor

cu vnztorii i produsele care se schimb. Fiecare pia are particularitile ei n funcie

de tipul acestor relaii, de produsul schimbat, de numrul agenilor cumprtori i

vnztori i de modul n care se formeaz preul.

Pieele pot fi clasificate n funcie de multe criterii. Un criteriu l reprezint

produsele care se schimb. Astfel, fiecare produs sau serviciu constiutie o pia

particular. Exist n acest fel piaa cerealelor, piaa mobilei, piaa autoturismelor etc.

Alte criterii de clasificare pot fi: calitatea vnztorului sau cumprtorului (ex. piaa

creditelor pentru firmele particulare, piaa inginerilor); localizare geografic (spaiul n

care se ntlnesc cumprtorii i vnztorii).

O pia este caracterizat, indiferent de modul n care o definim de trei elemente:

structura pieei, extinderea pieei i performanele pieei.

Structura pieei este un element care se refer la natura i gradul de competiie de

pe o pia particular , competiie determinat de numrul agenilor i de mulimea

interdependenelor dintre ei. Determinant pentru tipologia structurii de pia este numrul

agenilor activi pe pia. Astfel exist urmtoarele structuri de pia:

Numar vnztori

Numr cumprtori

Mare Mic Unic

Mare Concuren

Perfect

Oligopol Monopol

Mic Oligopson Oligopol

bilateral

Concuren

monopolist

Unic Monopson Monopson

concurenial

Monopol

bilateral

Extinderea pieei este un element care se refer la limitrile, mai ales de natur

georgrafic, ale pieei care cuprind grupuri specifice de vnztori, cumprtori i mrfuri.

Performanele pieei (preuri, cantiti, canlitatea produselor) sunt cele care determin


4/78

4

extinderea pieei deoarece cu cu ct acestea sunt mai favorabile, cu att piaa se extinde

mai multi mai repede. n general, o firm care-i vinde produsele la un pre mai mic

dect cel al concurenei i va extinde mai repede piaa.

Performanele pieei se refer la rezultatele obinute n urma fucionrii pieei

respective: preuri, cantiti comercializate, calitatea produselor, profitabilitatea

productorilor, gradul de satisfacie al consumatorilor etc. Dintre aceste caracteristici cea

mai important este preul pieei. Oricare ar fi piaa pe care o avem n vedere, ea se

regleaz prin intermediul preului, fie c acesta se numete pre, n cazul pieei bunurilor

i serviciilor, salariu, n cazul pieei muncii, rent sau chirie n cazul pieei inputurilor,

rata dobnzii atunci cnd ne referim la piaa financiar sau rat de schimb dac ne

referim la piaa valutar. Preul, indiferent de forma pe care o ia, ndeplinete, pe lng

funcia de instrument de reglare, i alte trei funcii importante:

-preurile sunt purttoare de informaie , adic ele conin informaia necesar pentru

fundamentarea deciziilor productorilor cu privire la cantitatea produs i a

consumatorilor cu privire la cantitatea consumat. Aceste decizii sunt luate n funcie de

evoluia trecut a preului.

-preurile protejeaz resursele rare. Exist produse care se realizeaz cu un consum

de resurse rare lucru care determin producerea lor n cantiti mici. Dac preul lor ar fi

mic cererea din aceste produse ar fi mare. Raritatea resurselor necesare producerii ar

face ins imposibil satisfacerea integral a cererii. n acest caz preul joac un rol de

instrument de raionalizare. Oricine este dispus s plteasc preul de echilibru l obine.

-preurile determin repartizarea veniturilor. Veniturile indivizilor depind de preul

factorilor de producie, iar veniturile la rndul lor determin cererea de produse pe pia.

Deci preurile determin cererea i oferta de factori, deci i nivelul produciei.


5/78

Capitolul I , Piee virtuale

5

CAPITOLUL I

PIEE VIRTUALE

1.1 CE SUNT PIEELE VIRTUALE?Pieele virtuale sunt, n esen, piee artificiale construite cu ajutorul modelelor

bazate pe ageni. Mare parte din munca modelrii bazate pe ageni are n vedere modul n

care ageni simpli sau mecanisme de pia pot rezolva sarcini complexe cu ageni care se

comport independent fr un mecanism de control central. n sistemele economice aceste

principii ale autoorganizrii au fost descoperite de ceva timp.

Un agent este un program software autonom care realizeaz nite activiti pentru

un utilizator sau pentru un alt proces.[5] Agenii inteligeni pot varia de la simple reguli

predefinite pn la maini de deducie de inteligen artificial cu autonvare. Agenii pot

coopera ntre ei, pot executa operaii sincrone sau asincrone i pot migra ctre noduri de la

distan cu scopul de a-i ndeplini sarcina (Agenii Mobili). Utilizarea agenilor n

economie i n alte tiine sociale difer de cea din aplicaiile mai practice din informatic

i inginerie. n sistemele sociale accentul se pune pe construirea a ceva ce reflect

realitatea ca opus gsirii soluiei optimale.

Un agent are nevoie de un mediu de execuie al agentului(AEE-Agent Execution

Environment) pentru a putea exista. Unele dintre cele mai cunoscute AEE-uri sunt

Odyssey de la General Magic, Concordia de la Mitsubishi, Agglets de la IBM. Majoritatea

acestor medii sunt implementate n Java i aceasta deoarece Java este un limbaj

independent de platform, astfel nct uureaz probleme precum execuia de la distani

migraia. De asemenea furnizeaz o interfa de aplicaie (API) foarte bogat cu faciliti

de dezvoltare a aplicaiilor bazate pe ageni.

ntr-o pia construit pe computer, agenii pieei interacioneaz cu ali ageni n primul rnd prin schimbul de bunuri i servicii. Datorit unui cadru economic bine

dezvoltat, putem obine o surs bogat de instrumente analitice i tehnici teoretice pentru

proiectarea agenilor individuali i previzionarea comportamentului agregat. Pentru cele

mai limitate domenii de probleme statice, proiectarea unei piee construit pe calculator

este relativ simpl. Probleme apar n ncercarea de a proiecta economii construite pe


6/78


6

computer pentru domenii largi i medii dinamice. Aceste probleme includ modul n care

sunt specificate schimburile de bunuri i servicii, cum ar trebui aceste piee bazate pe

ageni s-i stabileasc politicile de schimb, i cum mecanismele de pia construite cu

ajutorul computerului adecvate mediilor idealizate pot fi adaptate s lucreze ntr-o clas

mai larg de medii neidealizate.

n mod clar exist diferene ntre o pia artificial i una real. Se pune ns

problema care sunt aceste diferene? n primul rnd, o pia artificial este un sistem nchis,

bunurile nu sunt convertibile n ceva din lumea real. Pieele reale sunt sisteme deschise-

bunurile pot fi schimbate cu lucruri din lumea real (bani sau resurse). Economiile

artificiale constau de obicei din ageni care se afl sub controlul proiectantului de sistem.

Se poate astfel presupune c toi agenii acioneaz dup regulile stabilite de acesta. n plus

cel care proiecteaz piaa artificial are controlul asupra tuturor parametrilor pieei: caresunt bunurile de pe pia, cum sunt ele schimbate, supravegherea tranzaciilor.

1.2 AGENII PIEELOR VIRTUALEIdeea unui program orientat pe pia este de a rezolva problema alocrii resurselor

distribuite formulnd o economie construit pe computeri gsindu-i echilibrul competitiv.

Pentru a formula o problem cum este economia construit pe calculator, trebuie s

modelm activitile de interes n termeni de productie i consum de bunuri i s definim

un set de ageni ce aleg strategii de producie i consum bazate pe propriile capaciti i

preferine i pe preurile pieei [12].

AGENI RAIONALI

Pentru a aciona n conformitate cu teoria comportamentului competitiv, agenii

trebuie s adere la anumite condiii de raionalitate.Agenii consumatori sunt nzestrai cu

o cantitate de bunuri iniial i sunt angajai n schimburi astfel nct s-i maximizeze

utilitatea.Agenilor productori le este asociat o tehnologie, care specific abilitatea de a

transforma nite bunuri n alte bunuri. Singurul obiectiv al productorilor este s aleag o

activitate din tehnologia lor astfel nct s maximizeze profitul. Din perspectiva agenilor,

starea lumii este complet descris de micarea preurilor; de aceea, preul determin

comportamentele maximizante. Aceast aranjare este extrem de modular, deorece agenii

nu au nevoie n mod expres s ia n considerare preferinele i capacitile celorlali, iar

comunicarea const exclusiv n oferta de a schimba bunuri la diferite preuri.


7/78


7

Calitatea soluiilor de pia depinde de muli factori, inclusiv de comportamentul

agenilor. n particular, unele dintre cele mai desirabile proprieti ale mecanismelor de

coordonare a pieei depind de presupunerea comportamentului competitiv al agenilor (n

special productori). Dar de vreme ce diferii ageni ar putea fi construii de companii sau

indivizi diferii, n general este nerealist s presupunem c toi se comport n conformitate

cu o astfel de strategie. Ceea ce se poate face este construirea unei structuri de pia care

favorizeaz comportamentul competitiv, furniznd stimuleni agenilor pentru a se

comporta competitiv.

Este inerent din perspectiva economic s considerm c entitile participante sunt

concepute ca ageni raionali. ntr-adevr, raionalitatea este una din caracteristicile

principale care distinge economia de alte discipline sociale. n acest sens, economia i

inteligena artificial sunt aliai naturali, deoarece inteligena artificial este ramurainformaticii care ia noiunea de raionalitate n mod serios. De aceea, proiectarea agenilor

raionali este problema general de inteligent artificial.

ACTIVITILE AGENILOR

n fond, un agent de pia nu este diferit de oricare alt agent. El are stri mentale

(convingeri, preferine, intenii), i capaciti ( tehnologii i resurse), i poate comunica cu

oricare alt agent. Caracteristica sa distinctiv este interfaa sa cu restul lumii. n special,

interaciunea sa cu ali ageni se face prin schimbul de bunuri i servicii, iar comunicarea sa

este dedicat n primul rnd pentru aranjarea acestor schimburi.Prima activitate a agentului de pia este de a identifica bunurile i serviciile

pentru a ti n ce termeni interacioneaz cu ali ageni. De aceea trebuie s existe o

nelegere comun a vocabularului pentru descrierea resurselor ce vor fi schimbate i a

activitilor pe care fiecare agent le va executa pentru alii. Odat ce un agent cunoate

bunurile el va ti care sunt posibilitile lui de interaciune cu ceilali ageni.

Pentru orice economie construit pe calculator, primul pas este de a identifica

bunurile i serviciile existente. Selectarea ordinii bunurilor i serviciilor disponibile

restrnge drastic spaiul proiectat. Cu ct sunt mai standardizate bunurile, cu att sunt maisimple alegerile pentru fiecare agent, dar cu att mai puin diversificat este piaa. Astfel,

depinznd de cerinele de proiectare, bunurile pot s fie ori descompuse n funcie de

anumite proprieti precum localizarea, calitatea, ori pot fi combinate pentru a ascunde

caracteristici relativ neimportante.


8/78


8

Cea dea doua activitate pentru un agent este rezolvarea problemei de optimizare.

Aceasta deoarece, odat ce el cunoaste bunurile i condiiile posibile prin care acestea pot

fi schimbate, el are nevoie s-i determine propria politic de schimb. Pentru a face

aceasta, el optimizeaz anumite criterii -utilitatea i profitul- supuse unor restricii de

fezabilitate a resurselor disponibile i a capacitilor pentru generarea lor.

Economia se bazeaz pe principiul echilibrului care presupune c agenii

individuali sunt capabili s rezolve probleme de optimizare bine definite care pot fi

reprezentate prin probleme de optimizare global n anumite cazuri specifice. Dat fiind un

mediu economic definind bunurile disponibile i condiiile de pre disponibile, agenii de

pia se confrunt cu o problem de optimizare. Pentru consumatori, problema este

maximizarea utilitii (sau a utilitii ateptate), supus restriciei de buget pe care el i-l

permite pentru consum. Mai exact, restricia de buget dicteaz faptul c valoarea pachetului su de consum la preurile pieei nu depete valoarea nzestrrii sale, sau

alocarea iniial a resurselor, la aceste preuri.

Problema de optimizare cu care se confrunt productorii este maximizarea

profiturilor, supus restriciei de fezabilitate tehnologic. Profiturile sunt veniturile

(valoarea outputului la preurile pieei) minus costurile (valoarea inputurilor la aceste

preuri). Fezabilitatea tehnologic dicteaz faptul c producerea outputurilor din inputuri

este fezabil, potrivit tehnologiei de producie, sau specificaiei capacitilor sale.

Aceste dou probleme sunt ambele probleme cu restricii, unde restriciile suntabsolute, date de capacitile agenilor sau de regulile de solvabilitate ale pieei. Tipul de

problem este definitoriu pentru tipul de agent: consumatorii au preferine i avuie dar nu

au tehnologie, productorii au tehnologie dar nu au preferine. Acest lucru ne d

posibilitatea s specializm agenii i agenilor le d posibilitatea s se concentreze pe un

singur criteriu (utilitate sau profit).

Agentul este competitiv cnd preurile sunt considerate date n problema de

optimizare. Aceasta este definiia competiiei n teoria economic. Comportamentul

competitiv simplific problema agentului permindu-i s neglijeze efectul propriei aciuniasupra preurilor i elibereaz agentul de grija raionalitii preferinelor i capacitilor

altor ageni. Cu sau fr competiia perfect, concentrarea agentului asupra propriei funcii

de optimizare (consum sau profit) este o form puternic de modularizare care uureaz

foarte mult proiectarea distribuit a sistemelor multiagent.


9/78


9

n final, modul exact n care agentul rezolv aceast problem de optimizare este

dincolo de nivelul de abstractizare al agentului. Astfel, agentul poate rezolva ecua ii

algebrice, poate demonstra teoreme sau orice altceva n slujba obiectivelor sale. Lucrul cel

mai important pentru nelegerea acestui modul este ca soluia problemei de optimizare,

abstract definit, s fie o bun aproximare a comportamentului real al agentului. Aceasta

este proprietatea de raionalitate discutat mai sus.

n ultim instan, agentul de pia trebuie s tind ctre implementarea politicii

sale optimale folosind termeni ai negocierii. ntr-o pia competitiv, aceasta aduce dup

sine direcionarea activitii sale de ofert, determinnd cum s ordoneze cel mai bine

cererile sale i angajamentele cu ali ageni pentru a-i urmri ct mai bine interesele.

Dat fiind soluia la problema sa de optimizare, agenii competitivi transmit aceast

soluie entitilor care administreaz piaa pentru toate bunurile care prezint interes pentruei. Chiari acest lucru simplu este complicat pentru c agenii transmit ofertele lor pentru

mai multe bunuri simultan i asincron. Pentru c bunurile sunt strns interconectate prin

relaiile de preferini tehnologie cumulate, preul unui bun afecteaz cererea pentru un

alt bun. Astfel, procesul de ofert trebuie s fie iterativ, modificarea preurilor necesitnd

recalcularea ofertelor,cauznd mai departe modificri ale preurilor, i aa mai departe.

Avnd o cerere continu, pentru calculul politicilor optimale i ofertelor, agentul se

confrunt cu problema urmtoare: pentru ce bun s calculeze oferta i cnd. Alegerea ar

putea depinde de ct de nvechite sunt ofertele sale, ce importan relativ au diferitelebunuri i ali factori. n ultim instan, aceasta este un fel de problem de planificare

deliberat, a crei soluie poate depinde de caracteristicile unui mediu specific al pieei.

Probleme speciale apar pe pieele foarte dinamice, unde bunurile pot fi schimbate

nainte de atingerea echilibrului global. n asemenea cazuri, agentul ar trebui s aib n

vedere ct de aproape este piaa de clearing atunci cnd cntrete prioritile activitilor

de ofert alternative.


10/78


10

1.3 INSTRUMENTE FOLOSITE N MODELAREA PIEELORVIRTUALE

n modelarea unei piee artificiale sunt folosite dou instrumente: algoritmi geneticii reelele neuronale. Algoritmii genetici sunt utilizai pentru descrierea interaciunii dintre

ageni n procesul de nvare i adaptare.

1.3.1 Algoritmi genetici

Pentru c piaa poate fi considerat un organism viu n sensul c agenii pieei

evolueaz n funcie de avuia lor, pentru implementarea unui mecanism de pia este

folosit un algoritm genetic care are la baz etapele prin care trec organismele vii n lupta

lor pentru supravieuire.

Algoritmii genetici, introdui de J. Holland (1975), fac parte dintr-o serie de

metode de cutare moderne, care abordeaz cu succes probleme de optimizare complexe.

Ei sunt bazai pe paradigma biologic a evoluiei vieii, mai exact pe mecanica seleciei

naturale i a geneticii, rezultnd algoritmi n care este implicat i flerul inovator al cutrii

umane (Goldberg, 1989). [4]

Gndirea evolutiv se extinde astzi n afara tiinelor vieii. Astfel, evoluia este

privit ca un proces de optimizare bazat pe populaie, acesta putnd fi simulat pe

calculator.

Teoriile matematice subsumate acestei direcii pot fi grupate sub eticheta de calcul

evolutiv. Exist, n calculul evolutiv, trei direcii de cercetare nrudite:

(i) Algoritmi genetici(ii) Strategii de Evoluie(iii) Programarea evolutiv

Algoritmii genetici pun accentul pe operatorii de tip cromozomial, strategiile de

evoluie studiaz schimbrile comportamentale la nivel individual, iar programarea

evolutiv se ocup, mai ales, de modificrile comportamentale la nivel de specii.

Principalele caracteristici i diferene dintre algoritmii genetici i algoritmii de

cutare tradiionali sunt urmtoarele:

- algoritmii genetici nu acioneaz direct asupra spaiului de cutare, ciasupra unei codificri a funciei criteriu (obiectiv);


11/78


11

- ei ncep cutarea plecnd de la o populaie de puncte;- algoritmii genetici utilizeaz informaia dat de o funcie obiectiv n

locul unor cunotine derivate sau auxiliare;

- algoritmii genetici folosesc reguli de tranziie probabiliste n locul celordeterministe.

Parametrii problemei sunt codificai prin algoritmul genetic ntr-un ir de

caracteristici (de obicei binare), analoge cu cromozomii biologici n care fiecare bit

reprezint o gen. n cazul uzual al mai multor parametri, irul conine mai multe subiruri

numite gene, cte unul pentru fiecare parametru. Fiecare cromozom reprezint o posibil

soluie a problemei.

Un algoritm genetic efectueaz operaii specifice n cadrul unui proces de

reproducere generat de ctre operatorii genetici. Noile soluii sunt create prin selecia irecombinarea cromozomilor existeni, n vederea optimizrii unei funcii de evaluare (sau

funcie de performan) E, aleas pentru fiecare problem n parte.

Plecnd de la o populaie de cromozomi generat aleator, fiecare nou populaie

(generat prin reproducere) nlocuiete generaia anterioar. Funcia de evaluare global se

ndreapt spre optim i ofer soluii din ce n ce mai bune problemei originale. Procesul

este analog teoriei neo-darwiniste a evoluiei n biologie, care afirm c organismele

(sistemele) adaptate continuu la schimbrile de mediu au ansele cele mai mari de

supravieuire.Operatorii genetici

Cei mai folosii operatori genetici sunt: selecia, ncruciarea, inversiunea i

mutaia.

1.Selecia

Aceast faz selectez agenii ce vor intra n faza de ncruciare (crossover). Cei

care nu vor fi selectai vor muri i, de aceea, genele lor nu vor trece la agenii din generaia

urmtoare. Procesul de selecie se bazeaz pe probabilitate.

Acest operator alege iruri din populaie pentru a le reproduce. Exist trei tehnici deselecie:

(i) prima modeleaz mecanismul seleciei naturale, n care cromozomiicu o evaluare mai mare au o ans mai mare de a fi alei. Aceasta

este selecia pe principiul ruletei. De exemplu cromozomul xi are

probabilitatea f(xi)/f(xi) de a fi ales.


12/78


12

(ii) A doua tehnic esteselecia pe baza rangului, n care probabilitateade a fi ales este o funcie liniar de locul ocupat de individ

(cromozom) n cadrul populaiei. Avantajul const n aceea c nu

este necesar scalarea permanent a evalurii, lucru obligatoriu n

prima metod (pentru prevenirea apariiei indivizilor dominai, care

conduc la convergen spre o soluie neoptimal)

(iii) O metod euristic este selecia elitist, care reine ntotdeauna celmai bun cromozom al populaiei. Procedura garanteaz convergena

asimptotic spre un minim global, ns rata de convergen depinde

de problem.

2.ncruciarea

Acest operator creeaz noi membri (urmai, succesori) ai populaiei princombinarea unor pri alternative provenind din douiruri printe C1 i C2.

Exemplu:

C1: 00.1111 u1: 00.0011

C2: 11.0011 u2: 11.1111

ncruciare cu un punct de ncruciare

C2: 11.00010.101 u1: 11.00100.010

C2: 00.00100.010 u2: 00.00010.101

ncruciarea cu dou puncte de ncruciare

Punctele de ncruciare sunt alese aleator. Fiecrui cromozom i corespunde o

anumit probabilitate de ncruciare, de obicei din domeniul [0.6; 0.95].

3.Inversiunea

Acest operator alege dou puncte din cromozom i inverseaz ordinea genelor

situate ntre aceste puncte. Punctele de inversiune se aleg aleator. Noul ir se obineconcatennd genele reordonate.

Exemplu:

1.234.56 1.432.56

sau

1.10111.1 1.11101.1


13/78


13

4.Mutaia

Acesta este cel mai simplu operator genetic. El basculeaz aleator bii ai

cromozomului. Scopul su este introducerea a noi soluii (iruri) n cadrul populaiei i

protejarea algoritmului mpotriva pierderii irevocabile i accidentale a informaiei datorit

unor ncruciri nepotrivite. Rata mutaiei este foarte mic, ntre 0.001 i 0.01.

Algoritmii genetici sunt folosii pentru o mare varitate de aplicaii inclusiv pentru

programarea activitilor, alocarea resurselor, antrenarea reelelor artificiale i reguli de

selecie n sistemele fuzzy. n aplicaiile privind pieele artificiale algoritmii genetici sunt

utilizai pentru descrierea evoluiei regulilor sau strategiilor folosite de ageni n activitatea

pe care o desfoar pe pia. Acest mecanism se mai numete i proces de nvare

adaptativ a agenilor. Unul din aspectele cruciale n acest proces este stabilirea funciei de

fitness care este folosit pentru a selecta cei mai buni prini din generaia curent. Nu esteclar ce anume face o regul a fi potrivit pentru o pia multiagent. De exemplu, ar fi

tentant s facem s se dezvolte regulile bazate pe performana trecut, dar asta nu ar

ngloba faptul c agenii iau decizii n funcie de orizonturi de timp diferite din trecut.

1.3.2 Reele neuronale. Reele feedforward

Ca i algoritmii genetici, reelele neuronale sunt de inspiraie biologic. Numite i

arhitecturi conexioniste, procesri paralele distribuite, o reea neuronal artificial (RNA)

este o paradigm a procesrii informaiei inspirat de modul n care structura paralel acreerului mamiferelor, dens conectat, proceseaz informaia. Reelele neuronale sunt

colecii de modele matematice ce emuleaz unele din proprietile observate la sistemul

nervos biologic i sunt proiectate prin analogie cu nvaarea adaptativ biologic. O reea

neuronal artificial este compus dintr-un numr mare de elemente de procesare

interconectate ce sunt analoage neuronilori sunt legate prin conexiuni ponderate care sunt

analoage sinapselori prin care informaia circul ntr-un anumit sens.

nvarea n sistemele biologice presupune ajustarea conexiunilor sinaptice ce

exist ntre neuroni. Acest lucru rmne valabil i n cazul retelor neuronale artificiale.

nvarea se produce de obicei prin exemple i antrenare sau expunerea la un set de date de

intrare cu ieiri cunoscute unde algoritmul de nvare ajusteaz iterativ ponderile

conexiunilor. Aceste ponderi ale conexiunilor memoreaz cunotinele necesare rezolvrii

problemelor specifice.


14/78


14

Dei RNA exist nc din anii 1950, abia pe la mijlocul anilor 1980 algoritmii au

devenit suficient de sofisticai pentru a rezolva aplicaii generale. Astzii RNA sunt

aplicate unui numr din ce n ce mai mare de probleme de complexitate considerabil din

lumea real. Ele sunt folosite ca motoare de recunoatere de forme i clasificatori robuti,

cu abilitatea de a generaliza n luarea deciziilor cu privire la date de intrare imprecise. Ele

ofer soluii ideale pentru o varietate de probleme de clasificare, recunoaterea caracterelor

i a semnalelor, precum i n previziunea i modelarea sistemelor acolo unde procesele

fizice nu sunt nelese sau sunt de o complexitate ridicat. RNA pot fi aplicate i

problemelor de control, unde variabilele de intrare sunt msurtori folosite pentru a

conduce la un output folosit ca impuls pentru un alt proces, iar re eaua nva funcia de

control. Avantajul RNA const n flexibilitatea lor la distorsiuni n datele de intrare i n

abilitatea lor de a nva. Ele sunt de asemenea bune la rezolvarea unor probleme care sunt prea complicate pentru tehnologiile convenionale (ex. probleme ce nu au o soluie

algoritmic sau pentru care soluia algoritmic este prea greu de gsit) i sunt adesea

potrivite pentru problemele pe care oamenii se pricep s le rezolve, dar pentru care nu

exist metode tradiionale pentru rezolvare.

Printre aplicaiile reelelor neuronale se numr aproximarea de funcii. O funcie

implementat cu ajutorul unei reele neuronale se numete functia reelei, iar funciile de

activare ale unitilor cu ajutorul crora se implementeaz funcia reelei se numescfuncii

primitive ale reelei.Exist o multitudine de tipuri de reele neuronale artificiale. Unele dintre cele mai

cunoscute sunt: perceptronul multinivel, care este antrenat n general cu algoritmul

backpropagation, Hopfield, Kohonen, pentru a enumera numai cteva. Unele sunt

clasificate drept feedforward, n timp ce altele sunt recurente (feedback) n funcie de

modul n care datele sunt procesate prin reea. Un alt mod de a clasifica reelele este dup

metoda de nvare (sau antrenare). Unele implic nvare supervizat, n timp ce altele

nva nesupervizat sau sunt autoorganizabile. nvarea supervizat este analoag unui

elev ghidat de profesor. Algoritmii nesupervizai n general clasterizeaz datele n grupurisimilare pe baza atributelor msurate sau a caracteristicilor ce servesc drept inputuri n

algoritmi. RNA pot fi implementate n software sau n hardware specializate.

Pentru prezenta lucrarea o importan deosebit o au reelele feedforward i de

aceea vor fi prezentate mai pe larg n cele ce urmeaz. Reelele feedforward sunt utilizate


15/78


15

jii

jiTxw

n

nRtxtxtx = )](),...([)(

1

1~

)( + nRtx

pentru previzionare pe baza datelor istorice dari n modelele bazate pe ageni cu nvare

adaptativ.

Reelele neuronale feedforward sunt compuse din straturi de neuroni n care

neuronii stratului de input sunt conectai cu stratul de neuroni de output. Procesul de

antrenare al reelei feedforward const n modificarea ponderilor pn cnd este obinut

relaia input-output dorit.

Aceste reele realizeaz o propagare nainte a intrrilor, ntr-un singur pas. Unitile

de prelucrare din cadrul unei reele feedforward uninivel sunt n general neuroni treapt, cu

domeniu real al valorilor de intrare i cu domeniu binar (0,1) sau bipolar (-1,1) al valorilor

de output.

Condiia de activare a unei uniti de output Uj (de fixare a unitii Uj pe valoarea

1) este:, unde i desemneaz o unitate de output, iar Tj este

nivelul biasului

O clas major de algoritmi de nvare-adaptare se bazeaz pe algoritmul back-

propagation al lui Widrow i Hoff care minimizeaz funcia de eroare a outputului relativ

la input prin ajustarea ponderilor. Parametrii de nvare sunt ajustai folosind metoda

gradientului descendent. Algoritmul back-propagation este eficient, dar mare consumator

de timp, iar parametrii de nvare ar putea s nu convearg ctre optimul global al funciei

eroare. O tendin a procedurii back-propagation este ca, n loc de folosirea metodeigradientului descendent, poate fi folosit o dinamic asimptotic stabil a erorii. Aceasta d

posibilitatea unui control i a unei viteze de convergen mai bune prin alegerea

corespunztoare a parametrilor dinamicii erorii. Un avantaj al folosiri dinamici erorii este

aceea c este garantat convergena ctre optimul global.

Algoritmi de instruire

Reea feedforward uninivel

Considerm urmtorul model de reea feedforward uninivel :

y(t)=wT(t)x(t) (1)undey(t),x(t) i w(t) sunt definite dup cum urmeaz. Vectorul

reprezint vectorul normalizat al intrrilor variabile n timp.

Se definete vectorul ca vector extins al inputurilor, care include un input

T

n twtww )),(),...,(( 1

~

=


16/78


16

constant de valoare X care influeneaz ponderea pragului wi,n+1 din model. Vectorul

w(t)=(w1(t),,wn(t))T reprezint mulimea ponderilor variabile n timp. Definim de

asemeni vectorul extins al ponderilor care include componenta ponderii pragului.

Pentru simplitate considerm un output scalary(t). Semnalul yd(t) reprezint outputurile

dorite variabile n timp ale modelului.

Eroarea de nvtare e(t) este definit ca e(t)=y(t)-yd(t). Condiia care garanteaz c

outputuly(t) coincide cu outputul dorit yd(t) pentru toate momentele de timp t>th unde th

este momentul n care s-a obinut outputul dorit este e=0.

Cel mai cunoscut algoritm de nvare a unei reele feedforward uninivel este

algoritmul perceptronului.

Algoritmul perceptronuluipresupune parcurgerea urmtoarelor etape :

1. Iniializarea intensitilor conexiunilor din reea (n general, ca numere aleatoare mici)2. Pentru fiecare exemplu de instruire sau epoc de instruire, pn la scderea sume

ptratelor erorilor sub o limit considerat ca acceptabil :

2.1. Calculul activrilor pentru toate unitile din reea.

2.2. Ajustarea intensitilor conexiunilor, conform relaiei:

wji(t+1)=wji (t)+wji, unde tsemnific pasul de timp

Mrimea modificrii intensitii conexiunii se poate calcula dup mai multe reguli i

anume:

- regula perceptronului: wji =ejxiunde ej, denumit termen eroare se calculeaz dup relaia:

ej=yj-ydj, ydj reprezentnd outputul dorit pentru unitatea Uj

- regula delta: wji=ejxi, unde reprezint o valoare pozitiv, subunitar numit rat de

instruire.

Reea feedforward multinivel

Reelele feedforward multinivel sunt instruite prin metode supervizate, care

presupun utilizarea unor instane de instruire de forma (Xp,tp), unde:

Xp=( Xp1 Xp2,, XpN) reprezint vectorul intrrilor pentru instana de instruire p;tp=(tp1,t

p2,,t

pM) este vectorul outputurilor dorite pentru instana p;

N este numrul unitilor de intrare din cadrul reelei;

M este numrul unitilor de ieire.

Considernd F(X) funcia de prelucrare asociat problemei, funcie de calcul a

rezultatelor pe baza datelor de intrare, X, atunci:


17/78


17

tp=F(Xp)

Outputul obinut prin prelucrarea datelor de intrare cu ajutorul reelei neuronale

este notat cu:

Op=(Op1, Op

2,,Op

M)

Op poate fi considerat drept rezultatul prelucrrilor datelor de intrare, Xp, cu

ajutorul funciei Fw(w;Xp), funcie implementat prin reea, ca o aproximaie a lui F(X).

Prin urmare, Op= Fw(w;Xp).

Eroarea nregistrat la prelucrara prin reea a vectorului de intrare Xp, eroare

msurat la nivelul unei uniti de output Uji notat cu ejp, se exprim ca diferen ntre

outputul dorit i cel efectiv obinut, respectiv: ejp=tj

p-Ojp

Eroarea Ep, nregistrat la prelucrarea prin reea a vectorului de intrare Xp i

stabilit la nivelul ntregii reele neuronale, se obine prin combinarea erorilor ejp

, pe bazaunei relaii de forma:

Pentru calculul erorii Ep pot fi utilizate diferite funcii eroare dintre care se pot

aminti: funcia logistic, funcia Huber nesaturat, funcia Huber saturat (funcia Talvar)

etc.

Instruirea reelelor neuronale feedforward multinivel urmrete minimizarea erorii

E, de funcionare a reelei, n raport de parametrii w. Minimizarea erorii se poate realizaprin:

- metode deterministe (de ordinul nti, cum ar fi metoda coborrii gradientului

funciei eroare sau metode de ordinul doi, precum: metoda gradientului conjugat, metoda

Newton, metoda cvasi-Newton, metoda pseudo-Newton);

- metode nedeterministe.

1.4 UTILITATEA PIEELOR VIRTUALEPiaa virtual (artificial), mijloc de cercetare n economie, este un laborator de

experimente n care se testeaz ipoteze i diferite comportamente ale agenilor participani.

Motivul pentru care aceste teste nu se fac direct pe piaa real este, printre multe altele,

faptul c, omul, prin natura sa este reticent la schimbri i are aversiune fa de risc, mai

ales n ceea ce privete piaa i atunci cnd sunt n discuie mari cantiti de bani. Un

=

=M

j

p

jpefE

1

)(


18/78


18

domeniu relativ nou, economia experimental, ne ajut s nelegem ngrijorrile omului,

permind economitilor s testeze modele alternative ale mecanismelor de pia ntr-o

manier sistematic. Dac rezultatul posibil al unei schimbri poate fi demonstrat, i se

arat c schimbarea nu este dezastruoas, atunci se poate crea valoare i oportuniti

economice pentru oameni i firme.

n ultimii ani economia experimental a ctigat tot mai mult interes din partea

oamenilor de stiin, iar aceast preocupare nu a rmas fr ecou. Dovada acestui fapt este

c n anul 2002, Vernon Smith, profesor de Economie i Drept la Universitatea George

Mason, promotor al acestui domeniu, a ctigat Premiul Nobel pentru Economie datorit

muncii sale de pionierat n domeniul economiei experimentale. [8] Economia

experimental a domnului Smith folosete ageni economici reali care se confrunt cu

opiuni reale i cu posibilitatea de a ctiga bani reali.Dar ce sunt de fapt experimentele economice? ntr-un eseu despre profesorul su V.

Smith, Don Coursey, rspunde la acest ntrebare n felul urmtor: Primul lucru care

trebuie spus este c experimentele economice nu sunt ceea ce sunt. Experimentele

economice nu sunt simulri sau exerciii de jucare a unor roluri. Ele implic oameni

adevrai care trebuie s fac alegeri serioase. Deciziile lor din laborator sunt la fel de

ptrunztoare i de usturtoare ca i cele din afara laboratorului. Prin efortul lor

participanii ctig sau pierd cantiti substaniale de bani.

Un concept fundamental n economia experimental este ideea de a testa postulatecare adesea sunt considerate ca date, aa cum sunt de exemplu preferinele individuale, i

de a afla modul n care i motivul pentru care oamenii transform aceste preferine n

schimburi pe pia. Economia experimental ofer de asemeni posibilitatea testrii gradului

n care ne comportm n conformitate cu ipotezele teoriei economice neoclasice.

Economitii experimentali au generat cunotine noi, importante despre modul n care noi

facem alegerile atunci cnd ne confruntm cu informaie incomplet.

Iat cum poate decurge un experiment simplu de tranzacie a unui bun ntre dou

persoane: un cumprtori un vnztor. S presupunem c experimentatorul pune valoare pe obiectul tranzacionat. De exemplu, persoanei care joac rolul de vnztor i se

nmneaz un cartona pe care se indic faptul c pentru producerea unei uniti din bunul

respectiv (costul unitar) este nevoie de 10$. Dac el poate vinde aceast unitate

cumprtorului n experiment, atunci el va ctiga diferena dintre preul de vnzare i cei

10$. De asemeni, persoanei care joac rolul cumprtoului i se nmneaz un cartona


19/78


19

care-i indic valoarea de revnzare a unitii de bun ca fiind de 22$. Acesta nseamn c

dac el este capabil s obin unitatea cu mai puin de 22$, el o poate vinde napoi

experimentatorului cu 22$ i pstreaz diferena. Este important de observat c dei nu

exist cu adevrat un obiect fizic de schimbat, vnztorul i cumprtorul se vor comporta

ca i cum acesta ar exista: vnztorul va dori s obin un pre mai mare de 10$, iar

cumprtorul va dori s achiziioneze bunul la un pre mai mic de 22$. Deci ce se va

ntmpla? Logica spune c sunt posibile dou rezultate. Fie c vnztorul i cumprtorul

gsesc un pre mutual acceptabil ntre 10$ i 22$ sau nu reuesc s ajung la o nelegere i

schimbul nu se mai produce. Economia spune c ambele pri sunt stimulate s realizeze

schimbul, dar nu spune nimic despre modul n care vor fi mprite beneficiile acestei

afaceri. Nici nu nelegem condiiile care ar putea duce la beneficii egale de ambele pri

atunci cnd preul se stabilizeaz la 16$. De asemenea nu putem spune prea multe desprefrecvena situaiilor n care vnztorul i cumprtorul se despart fr a face tranzacia.

Multe versiuni ale acestui experiment simplu au condus la explorarea acestor elemente.

Problema care se punea era cum pot vnztorii i cumprtorii s fie forai s ajung la

preul de echilibru de 16$ pentru c nici unii, nici alii nu sunt mulumii cu acest rezultat.

Fiecare vrea mai mult. Cu alte cuvinte cum facem ca mna invizibil a lui Adam Smith s

funcioneze?

Explornd aceste ntrebri, V. Smith a ajuns la concluzia c n experimentele sale

este nevoie de un cadru instituional, n sensul c vnztorii i cumprtorii nu pot acionafr nite reguli specifice. n lucrrile sale de nceput a ales s foloseasc regulile unei

licitaii duble cu strigare similare celor folosite la New York Stock Exchange. n felul

acesta mecanismul minii invizibile a devenit vizibil. Experimentele ulterioare au avut ca

rezultate preuri n jurul valorii preului de echilibru. Dei manualele de economie afirm

c pentru atingerea echilibrului este nevoie de informaie perfect, experimentele au artat

c se poate ajunge la echilibru chiari fr ca participanii s aibe cunotine unii despre

alii i chiar fr prea mult experien dac este folosit regula licitaiei duble cu strigare.

Atunci cnd a manipulat numrul vnztorilori cumprtorilor, Smith a descoperit c, nmod uimitor, un numr mic de vnztori i cumprtori pot produce echilibru competitiv,

dei manualele spuneau c este nevoie de o infinitate de ageni pentru aceasta. S-a

deschis astfel posibilitatea ca multe piee aparent slabe (cu puini cumprtori i vnztori)

din lumea real s produc echilibru.


20/78


20

Aceste prime experimente de laborator, unelte de analiz economic empiric erau

fcute fr calculator. Pe la sfritul anilor 1970, Smith a gsit un computer la

Universitatea Arizona ceea ce era la acel moment un lucru extraordinar. De atunci toate

experimentele sale de pia au nceput s devin computerizate, lucru care a dat

posibilitatea de a experimenta efectele modificrilor variabilelor de control i

reglemetrilor pieei, modul n care acestea produc comportamente i consecine

neateptate.

n economie, o problem permanent o reprezint datele. Se pune tot mai mult

ntrebarea de ce nu poate fi economia ca i fizica, n special n ceea ce privete calitatea

datelor. Economia este, spre deosebire de fizic, o tiin social care opereaz cu

comportamentul oamenilor care, spre deosebire de particule, fac alegeri pe baza unor

gnduri contiente i de aceea sunt uneori imprevizibile. Oamenii de asemeni se potcomporta in conformitate cu numite strategii. Totui, acestea nu sunt luate ca argument

pentru care rigoarea laboratorului este imposibil n economie. Dinpotriv, testele de

laborator pe oameni, cu stimulente pentru ctig, pot genera date consistente i de bun

calitate adunate pentru scopul precis de a testa ipoteze tiinifice- superioare celor adunate

din alte surse.

Experimentele economice ne furnizeaz nelegerea modului n care cumprtorii i

vnztorii interacioneaz pentru a crea piaa. S lum de exemplu cazul unei licitaii cu

strigare unde conductorul experimentului d participanilor o identitate (cea decumprtor sau de vnztor) i i ntreab ct vor s plteasc pentru a cumpra sau ct vor

s primeasc pentru a vinde. Fiecare participant are numai informaia proprie, i aceasta

relev o caracteristic central a schimbului informaia difuz, personal. Chiari ntr-o

licitaie cu doar patru cumprtori i patru vnztori, interaciunea informaiilor pe care ei

le dobndesc prin licitaie conduce la un rezultat competitiv, unde ei creeaz toat valoarea

posibil din schimb. ntr-un mediu experimental, ca i n realitate, acest proces de pia

apare n contextul unor reguli. Cnd participanii tiu dinainte c au drepturi de proprietate

deplin asupra a orice cumpr sau vnd, schimbul este rapid. Cnd drepturile deproprietate nu sunt bine definite, schimbul este lent. Mai mult, regulile stabilite n laborator

permit modificarea reglementrilor instituionale, precum impozitele, sau modificri n

regulile de licitaie pentru a explora modul n care participanii la pia i modific

aciunile ca rspuns la aceste modificri instituionale.


21/78


21

Experimentele de laborator au fost folosite pentru a analiza interaciuni simple

precum mprirea unui dolar la doi oameni (ns nu att de simplu precum pare) sau att

de complexe precum restructurarea reglementrilor privind electricitatea i crearea unor

piee noi ale energiei electrice. n experimentele pe care domnul Smith le-a fcut n

legtur cu electricitatea, unii clieni cu amnuntul puteau alege daci cnd s-i modifice

cererea ca rspuns la modificrile preului. Acest rspuns al cererii interacionnd cu partea

de ofert stimuleaz sau limitez capacitatea furnizorilor de electricitate de a exercita

putere pe pia. Aceste experimente au puternice implicaii politice, att pentru ncurajarea

celor care fac reglementrile s nu mai fac reglementri cu privire la preul cu amnuntul

ct i pentru exploatarea rspunsului cererii consumatorului pentru a furniza funcii de

monitorizare a pieei n loc s se bazeze pe reglementri instituionale pentru a face acest

lucru.Experimentele economice au limitri n presupunerile i ipotezele lor. O provocare

n acest domeniu este proiectarea mediului experimental astfel nct cercettorii s poat fi

siguri c rezultatele reprezint ceea ce credem c reprezint.

1.5PROGRAME I STRATEGII DE PREPreul este principalul instrument cu care opereaz orice pia el determinnd

mrimea cotei de piai a profitabilitii firmei. De-a lungul istoriei preul s-a format prin

negocierea direct dintre cumprtori vnztor. Mai recent, spre sfritul sec. al XIX-lea,

ca urmare a dezvoltrii comerului cu amnuntul s-a impus ideea fixrii unui pre unic

pentru toi cumprtorii.

Stabilirea preului este o sarcin ce revine, n funcie de mrimea firmei, diferitelor

nivele ale managementului. n firmele mici managerul general este cel care ia decizii n

stabilirea preului, n timp ce n firmele mai mari exist servicii specializate pentru acest

lucru. De asemnea preul este stabilit n mod diferit n situaia n care produsul este

comercializat pentru prima oar sau se face numai o adaptare a acestuia n funcie de noile

condiii si ocazii ivite.

Dac firma stabilete preul pentru prima dat la un produs trebuie s decid asupra

locului pe care l va ocupa pe pia respectivul produs din punct de vedere al calitii i al

preului. F. Kotler a identificat nou strategii calitate-pre[9]:


22/78


22

Preul

Ridicat Mediu Sczut

Ridicat 1. Strategia de excepie 2. Strategia valorii

ridicate

3. Stategia valorii

superioare

Calitatea

produsului

Medie 4. Strategia preului

exagerat

5. Strategia valorii

medii

6. Strategia valorii

acceptabile

Sczut 7. Strategia jefuirii 8. Strategia falsei

economii

9. Strategia

economisirii

Fig. 1.1 Tipuri de strategii-calitate pre

Strategiile de pe diagonala principal (1,5 i 9) pot fi adoptate de firme care exist

simultan pe pia atta timp ct exist trei categorii de cumprtori: cei care pun pe primul

loc calitatea i sunt mai puin interesai de pre (strategia 1), cei care sunt interesai mai

mult de pre (strategia 9) i cei care pun n balan cele dou caracteristici ale produsului

(strategia 5). Strategiile 2, 3 i 6 vin s contracareze strategiile de pe diagonal, oferind un

produs de aceeai calitate la un pre mai mic. Strategiile 4, 7 i 8 reflect un pre prea mare

pentru un produs de o calitate de cele mai multe ori nesatisfctoare.

n lucrarea sa Managementul marketingului, F. Kotler enumer i explic ase

etape pe care o firm trebuie s le parcurg atunci cnd stabilete politica de pre. Acestea

sunt:

1) stabilirea obiectivului vizat prin practicarea unui anumit pre;2) determinarea mrimii cererii;3) evaluarea costurilor;4) analiza preurilori ofertelor concurenei;5) alegerea metodei de calcul al preului;6) alegerea preului final. Stabilirea obiectivului politicii de pren primul rnd firma trebuie s hotrasc ce trebuie s realizeze prin fabricarea unui

produs. Dac ea i-a ales bine segmentul de piai i-a poziionat bine produsul, atunci

politica de pre nu va da gre. Strategia de pre este influenat n cea mai mare msur de

decizia privind poziionarea pe pia a produsului.

n acelai timp firma trebuie s-i stabileasci nite obiective secundare, adic s-

i stabileasc prioritatea n ceea ce privete maximizarea profitului, a venitului sau a cotei

de piatiut fiind faptul c preul influeneaz n mod diferit cei trei indicatori.


23/78


23

Prin stabilirea unui anumit nivel al preului o firm poate s urmreasc realizarea

unuia din urmtoarele obiective:

- supravieuirea - meninerea pe pia de obicei prin reducerea preului pentru a sc pa de stocuri i produse nevandabile. Acesta nu poate

reprezenta un obiectiv pe termen lung.

- maximizarea profitului actual alegerea n funcie de costurile icererea estimat a acelui pre care duce la maximizarea preului sub

anumite restricii, de obicei tehnologice. Acest obiectiv ridic probleme

n ceea ce privete imposibilitatea cunoaterii funciilor de cerere i de

cost, mbuntirea rezultatelor financiare prezente n dauna celor

viitoare, precum i anumite restricii impuse de organismele de

reglementare n privina nivelului preurilor (Oficiul concurenei).- maximizarea venitului actual maximizarea cifrei de afaceri. Acest

lucru necesit determinarea funciei de cerere, muli manageri fiind de

prere c maximizarea CA contribuie pe termen lung la maximizarea

profitului i a cotei de pia.

- maximizarea volumului vnzrilor maximizarea numrului de produsevndute crezndu-se c astfel vor scdea costurile pe unitatea de produs

i vor crete profiturile pe termen lung. Acest lucru se realizeaz prin

practicarea unor preuri ct mai mici cu putin n ipoteza c piaa estesensibil la pre. Practicarea lor are ca scop ptrunderea pe anumite piee

a firmelor respective (market-penetration pricing).

- fructificarea la maxim a avantajului de pia firma stabilete preul naa fel nct s determine cteva segmente de pia s adopte produsul.

De fiecare dat cnd volumul vnzrilor scade firma reduce preul astfel

nct s devin atrgtor pentru un nou segment de pia, firma

profitnd la maximum de pe urma avantajelor aprute pe fiecare

segment de pia.

- promovarea unui produs superior calitativ firma i propune s devinlider pe piaa pe care activeaz n ceea ce privete calitatea produselor

sale.


24/78


24

Determinarea mrimii cereriiSe tie c nivelul cererii este determinat de prei c relaia dintre ele este invers.

Exist ns bunuri de prestigiu pentru care creterea preului, perceput ca o mbuntire

a calitii, poate fi nsoit de o cretere a cererii. i n aceste situaii, dac preul crete

peste un anumit nivel cererea ncepe s scad.

Numeroase firme caut s realizeze graficul cererii produselor lor pe pia. Pentru

aceasta cercettorul trebuie s se bazeze pe o serie de premise legate de comportamenul

concurenei. O premis ar fi c preurile concurenei rmn neschimbate indiferent de

preul practicat de firma n discuie, iar cealalt c preul se modific odat cu cel al firmei

analizate.

O metod de determinare a curbei cererii ar fi efectuarea unui studiu de caz prin

care se cere subiecilor s menioneze cte produse ar cumpra la diferite valori alepreului. Exist situaii n care nu se poate determina cu precizie ct din modificarea cererii

este datorat modificrii preului i ct altor factori ca de pild creterea cheltuielilor cu

promovarea produsului.

Evaluarea costurilorLa baza preurilor stau i costurile firmei pe care acesta trebuie s le acopere i s

obin un profit corespunztor efortului depus i riscului asumat.

Japonezii n special utilizeaz pentru stabilirea preului o metod numit orientare

dup costuri. Ei efectueaz un studiu de pia prin care stabilesc preul de vnzare alprodusului n funcie de gradul de atractivitate pentru cumprtori i de preul practicat de

concuren. Din acest pre scad marja de profit doriti obin costul pe care trebuie s-l

realizeze. Apoi urmeaz procedura de aducere a costului final la nivelul celui determinat

prin studiul de pia prin defalcarea acestuia i analizarea fiecrei componente lund n

considerare ci de reprelucrarea a diferitelor componente, de eliminare a anumitor funcii

i de reducere a costurilor de livrare.

Analiza costurilor, a preurilor i a ofertelor concureneiCompararea nivelului costului propriu cu cel al concurenei este o necesitate

deoarece numai aa firma i poate da seama dac acel cost pe care ea l obine constituie

un avantaj sau un dezavantaj competitiv. De asemeni ea trebuie s cunoasc preul i

calitatea ofertei concurenei. Pentru acesta ea poate obine liste de preuri i achiziiona

produse pe care s le analizeze. Cunoscnd aceste elemente ea le poate folosi drept criterii

pentru stabilirea propriilor preuri.


25/78


25

Alegerea metodei de calcul a preului- metoda adaosului metod elementar care se bazeaz pe adugarea la

preul produsului a unui adaos standard care le permite obinerea unui

profit. Formula de calcul pentru aceast metod este:

Se pune problema dac utilizarea unor adaosuri standard pentru a stabili un anumit

nivel al preurilor are o raiune logic. Rspunsul este nu deoarece orice metod de calcul

care ignor cererea curent, valoarea perceput de consumatori i concurena nu este

indicat a fi folosit pentru a stabili preul optim. Metoda funcioneaz numai n cazul n

care preul calculat contribuie la obinerea veniturilor ateptate din vnzri.Cu toate acestea metoda este des folosit deoarece comercianii au o mai mare

siguran asupra costurilor dect asupra cererii. n acelai timp, n ramurile n care toate

firmele folosesc aceast metod de calcul preul tinde s fie acelai.

- metoda venitului este o alt metod ce are la baz mrimea costului.Firma i stabilete preul astfel nct s ating un nivel prevzut al

eficienei investiiilor. Formula de calcul este urmtoarea:

- metoda valorii percepute preul este stabilit la un nivel la care satrag o percepere corespunztoare a valorii produsului. O firm creeaz

pentru produsul su o imagine care va fi promovat pe pia, scond n

eviden caracteristicile de calitate i preul. Dup aceasta conducerea

estimeaz volumul vnzrilor, n condiiile de pre stabilite. Pe aceast

baz se deduce capacitatea de producie necesar, nivelul costurilor i

mrimea investiiei.

- metoda valorii permite practicarea unui pre sczut pentru o ofert decalitate nalt. Aceast metod reprezint filosofia mai mult pentru mai

puin, ceea ce impune firmei s practice un pre care s-l stimuleze pe

cumprtor s achiziioneze produsul, la valoarea pe care consider

vanzaridinasteptatprofit

unitartvanzaredepret

=

1

cos

vanzarivoluminvestitcapitalXiinvestitieeficientaunitartvanzaredepret += cos


26/78


26

acesta c o are. Pe de alt parte aceast metod arat c preul ar trebui

s reprezinte pentru consumatori obiectul unei afaceri extraordinare.


27/78

Capitolul II, Model de pia virtual pentru piaa bunurilori serviciilor27

CAPITOLUL II

MODEL DE PIA ARTIFICIAL PENTRU PIAA

BUNURILORI SERVICIILOR

2.1 AGENII I STRATEGIILEModelarea numeroaselor interaciuni ale agenilor pe o pia, a diverselor

convingeri ale acestora i a comportamentului lor este o sarcin destul de dificil. Mare

parte din teoria economic modern se bazeaz pe presupuneri exacte i teorii bine puse la

punct care permit simplificarea modelelor analitice adesea implicnd un singur agentreprezentativ. Aceste modele reprezint o parte a instrumentelor economice care fac

dificilele interaciuni sociale mai uor de abordat.

2.1.1 Modelarea agenilor artificiali

Cercetarea economic mijlocit de perspectiva bazat pe ageni a fost cel mai

promitor mod prin care au fost revelate modele ce stau la baza dinamicii economice

precum i interaciunile dintre agenii economici. n modelarea economic a agenilor,

reprezentarea joac un rol important. Ea determin metodele de nvare ale agenilor iceea ce nva agenii n acest mediu.

Agenii artificiali au fost lansai n simularea fenomenelor sociale i economice cu

scopul de a gsi politica optimal care s guverneze comportamenul acestora. Odat cu

creterea complexitii comportamentului intern al agenilori a interaciunilor dintre ei,

modelarea comportamentului i gsirea politicilor optimale ntr-o form matematic devin

tot mai dificile. A fost depus foarte mult munc n simularea fenomenelor sociale i

economice folosind ageni artificiali pentru simularea pe calculator [15]. Deoarece piaa

poate conine o mulime de ageni eterogeni care sunt capabili s nvee i s se adapteze la

noile situaii care apar, impactul unei politici generale nu mai poate fi determinist. Datorit

complexitii interaciunii comportamentului intern al agenilor, modelarea ntr-o form

matematic este dificil. Consecina este c tehnicile tradiionale de optimizare nu mai pot

fi folosite pentru gsirea politicii optimale. De aceea n ultima perioad de timp aceste

tehnici au fost nlocuite de tehnicile evolutive furnizate de programarea genetic, ca un


28/78


instrument major prin care evolueaz strategiile de pia ale agenilor ntr-un model de

pia bazat pe ageni.

Exist numeroase exemple de modele bazate pe ageni. Biologul Tom Ray a creat

nite programe agent i fiecare avea ca scop s fac o copie a lui nui n memorie. Dup

ce programele au rulat timp de o noapte, dimineaa Ray a observat c agenii si erauimplicai n activiti echivalente digital cu competiia, frauda i sexul. Cnd agenii

realizau copii ale lor, schimbau aleator codul aprut. Astfel, ei sufereau mutaii i

evoluau.unele din aceste mutaii erau distructive i programele mureau n timp ce altele

fceau ca programul s-i ndeplineasc mai bine sarcina, adic s se autocopieze mai rapid

i s ruleze mai rapid. Versiunile mai scurte se reproduceau mai rapid i i nlturau pe

competitorii lor mai leni.

Modelarea bazat pe ageni este distinct de modelarea bazat pe ecuaii. Pentru

descrierea interaciunii ntr-o populaie de indivizi poate fi scris un model bazat pe ecua ii

difereniale, dar, putem, la fel de bine, s urmrim evoluia individual a fiecrui agent i

s rezumm aceast evoluie n anumite caracteristici agregate . Aceste dou metode de

abordare a modelrii sunt esenial diferite i este greu de spus care este mai bun.

Modelarea bazat pe ageni mai este denumiti metoda a-life (artificial life) [14].

Creaturile a-life constau n cteva linii de program care triesc n medii artificiale formate

din pixeli i structuri de date. Pentru a crea creaturi a-life este necesar construirea unui

mediu n care vor aciona creaturile artificiale. Se creeaz apoi cteva sute de indivizi carevor popula acest mediu i se definete un set de reguli pe care acetia le vor urma. Se

ncearc simplificarea problemei astfel nct s se pstreze numai esenialul. Se scrie un

program care simuleaz reguli simple ale interaciunilori comportamentelor elementelor.

Se ruleaz programul de mai multe ori cu diferite numere aleatoare pentru a n elege felul

n care reguli simple dau natere la comportamenul observat. Se localizeaz apoi sursa de

comportament i efectele diferiilor parametri. Se simplific simularea ct mai mult posibil

sau se adaug elemente noi dac este necesar.n Adaptive Behavior and Economic Theory, Lucas [2] d conceptul de agent n

economie. n termeni generali, un individ (agent) este vzut sau modelat ca o colecie de

reguli de decizie (reguli care dicteaz aciunea ce va fi luat n anumite situaii date) i un

set de preferine folosite pentru a evalua rezultatele aprute ntr-o anumit combinaie

situaie-aciune. Apoi el descrie adaptarea agentului. Regulile de decizie sunt ntr-o


29/78


continu revizuire. Apar i sunt testate noi reguli, iar cele care dau rezultatele dorite le

nlocuiesc pe cel care nu aduc rezultate corespunztoare.

Modelarea comportamentului unui participant la tranzaciile pieei din perspectiva

individual este esena modelrii bazate pe ageni. n prezent, aceast abordare bottom-up

este gradual acceptat de muli economiti. Motivul este faptul c sistemul economic esten principal un mediu plin de fenomene emergente care nu pot fi nelese analitic. Cu

scopul de a modela aceste sisteme adaptative complexe au fost dezvoltate tehnici de calcul

evoluionar.

Agenii evolueaz n funcie de profitul pe care-l obin i aleg dint-un set de reguli

n ncercarea de a-i maximiza propriile obiective. Piaa accentueaz de asemenea multe

dintre caracteristicile coevoluionare care sunt o parte interesant a modelelor bazate pe

ageni. ntr-o abordare coevoluionar potrivirea strategiilor depinde n mod critic de

populaia curent a strategiilor. Regulile i agenii evolueazi se afl n competiie unii cu

alii n activitile lor se schimb. Agenii cei mai sntoi supravieuiesc mpreun cu

regulile pe care le-au folosit i care i-au adus la rezultatele bune.

Dei, studiile experimentale au furnizat dovezi empirice considerabile cu privire la

comportamentul agenilor, ele au euat n ncercarea de a pune n lumin strategiile de

pia care sunt esenial neobservabile. Chan i colaboratorii au artat n 1999 c aceste

studii sunt puin asemntoare cu mecanismul real pe care agenii l folosesc pentru a

procesa informaiile i a nva din experien. Acest gen de generalizare necesit onelegere mai profund a strategiilor de schimb ale agenilori specificarea procesului de

nvare pe care se bazeaz.

Abordarea modelrii cu programare genetic ncearc s furnizeze o analiz a

strategiilor de pia dintr-o perspectiv evolutiv. Programarea genetic, n rolul su de

inovaie metodologic n economie, poate fi suficient de puternic pentru a permite o mai

bun nelegere a efectului minii invizibile n pieele din lumea real.

Algoritmul genetic este un algoritm bazat pe populaie care const n cicluriiterative de evaluare, selecie, reproducere i mutaie. Fiecare ciclu se numete generaie.

Pentru fiecare generaie va fi aplicat un set de operatori cromozomilor existeni crend o

nou populaie care este mai adaptat dect cea precedent.

Exist dou diferende n literatura de specialitate cu privire la simularea unei piee

artificiale: mecanismul pieei i reprezentarea [16].


30/78


2.1.2 Model al unei strategii de negociere ntr-o pia virtual(bibl.ageni

inteligeni.pdf)

Modelul de negociere a fost elaborat de un colectiv de cercettori canadieni format

din Larbi Esmahi, Jean-Charles Bernard de la Ecole Politechnique de Montreal i Petre

Dini de la Centre de Recherche Informatique de Montreal pentru relizarea unei pie evirtuale denumit MIAMAP (Mobile Intelligent Agents for Managing Information

Infrastructure Market Place).

Modelul presupune c structura pieei ader la legile cererii i ofertei, iar agenii se

presupun a fi individual raionali (un agent este individual raional dac accept numai

tranzacii care i aduc o utilitate nenegativ). De aceea, dac nici unul dintre ageni nu

prezint partenerului o ofert acceptabil, negocierea poate degenera ntr-un conflict.

Situaii conflictuale pot aprea chiar i atunci cnd spaiul nelegerilor posibile include

situaii profitabile pentru ambii parteneri.

Un mod de a gndi care agent ar putea s fac o concesie la fiecare pas este s lum

n considerare pierderea fiecruia dac intr ntr-un conflict la acel moment. Esena acestei

strategii poate fi exprimat intuitiv prin: Cu ct ai fcut deja mai multe concesii, cu att

este mai puin probabil s mai faci o concesie n perioada urmtoare. De aceea este

folosit o funcie de utilitate propus de Zeuthen pentru a determina cine va face o

concesie la urmtorul pas. Strategia Zeuthen a fost adaptat pentru a face fa lipsei de

informaie pe care fiecare agent o are n legtur cu utilitatea partenerului. n aceast

adaptare fiecare agent folosete preul curent al bunului ca fiind oferta minim pe care o

accept partenerul sau. De fapt, dac dup pasul t agentul decide s nu fac o concesie, el

i asum ricul ca nici partenerul su s nu fac o concesie, i, astfel, s intre ntr-un

conflict.

Se consider un agent cumprtor Aii partenerul su vnztor Aj care negociaz

bunul I, i urmtoarele variabile:

i: costul maxim acceptabil pentru Aij: preul minim acceptabil pentru Aj

m: preul curent al pieei aproximat prin media tuturor preurilor din contractele ce

au fost ncheiate pn la momentul curent. Dacm(t) este preul pieei bunului I pn la

momentul t, i la momentul t +1 exist tranzacii cu bunul I la preul P atunci

m(t+1)=(m(t)+P/2.

Pentru fiecare pas t, fie i(t), j(t) ofertele fcute de Ai, respectiv Aj.


31/78


Din punct de vedere al cumprtorului, utilitatea i riscul sunt definite de:- Utilitatea pe care agentul Ai crede c o va avea oferind i(t) este:

Uii(i(t))=max(i-i(t),0)

- Utilitatea pe care agentul Ai crede c o va avea acceptnd oferta j(t) a lui Ajeste: Ui

i

(j(t))=max(i-j(t),0)- Utilitatea pe care agentul Ai crede c agentul Aj o va avea oferind j(t) este

aproximat de: Uij(j(t))=max(j(t)-m,0)

- Utilitatea pe care agentul Ai crede c agentul Aj o va avea acceptnd oferta i(t)a lui Ai este aproximat de: Ui

j(i(t))=max(i(t)-m,0)

Prin urmare, se poate defini gradul de acceptare a riscului unui conflict astfel:

- credina agentului Ai cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict este:

1, dac Uii(i(t))=0

Riscii(t)=

(UiI(i(t)) - Ui

I(j(t))) / Ui

i(i(t))

- credina agentului Ai cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict a lui Ajeste:

1, dac Uij(j(t))=0

Riscij(t)=

(Uij(j(t)) - Ui

j(i(t))) / Ui

j(j(t))

Din punctul de vedere al vnztorului utilitatea i riscul sunt definite de:- Utilitatea pe care agentul Aj crede c o va avea oferind j(t) este:

Ujj(j(t))=max(j(t)-j,0)

- Utilitatea pe care agentul Aj crede c o va avea acceptnd oferta i(t) a lui Aieste: Uj

j

(i(t))=max(i(t)-j,0)- Utilitatea pe care agentul Aj crede c agentul Ai o va avea oferind i(t) este

aproximat de: Uij(j(t))=max(j(t)-m,0)

- Utilitatea pe care agentul Aj crede c agentul Ai o va avea acceptnd oferta j(t)a lui Aj este aproximat de: Uj

i(j(t))=max(m j(t),0)

Prin urmare, se poate defini gradul de acceptare a riscului unui conflict astfel:

- credina agentului Aj cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict este:


32/78


1, dac Ujj(j(t))=0

Riscjj(t)=

(Ujj(j(t)) Uj

j(i(t))) / Uj

j(j(t))

- credina agentului Aj cu privire la nclinaia fa de riscul unui conflict a lui Aieste:

1, dac Uji(i(t))=0

Riscjj(t)=

(Uji(i(t)) Uj

I(j(t))) / Uj

i(i(t))

Dac t nu este ultimul pas n negociere, atunci riscul este totdeauna ntre 0 i 1

pentru ambii ageni.

Riscii(t) este un indicator a ct de mult este dispus Ai s rite un conflict fixndu-i

ultima sa ofert. Cu ct Riscii(t) crete, agentul Ai are mai puin de pierdut dintr-un

conflict, i va dori mai mult s nu fac o concesie i s rite s ajung la un conflict.

Intuitiv, agentul cu un risc mai mic va face urmtoarea concesie.

Strategia n detaliu este urmtoarea: agentul cumprtor ncepe negocierea oferind

vnztorului contractul care este cel mai bun pentru el dintre toate contractele posibile.

Apoi, la fiecare pas t, fiecare agent i calculeaz riscul (Riscii(t)) i estimeaz risculpartenerului (Risci

j(t)). Dac riscul este mai mic sau egal cu cel al partenerului su, atunci

el trebuie s fac o ofert care implic o concesie suficient de mic din punctul su de

vedere (o concesie suficient este una care modific echilibrul ntre riscul agentului i acel

al partenerului su. De exemplu, dup ce Ai a fcut o concesie suficient, riscul Riscii(t) va

fi mai mare dect Riscij(t)). Altfel, el poate oferi acelai contract pe care l-a oferit anterior.

Desigur, la fiecare moment de timp agenii fac oferte numai din mulimea

acceptabil de oferte.Un conflict pe pia poate aprea din cteva motive: conflicte n ceea ce privete

preul, conflicte n legtur cu caracteristicile produsului/ serviciului etc. i el este mediat

de manager. Un conflict n legtur cu preul poate fi semnalat fie de consumator, fie este

detectat de manager atunci cnd agenii negociatori ajung ntr-o bucl de negociere

infinit.


33/78


Atunci cnd managerul are de negociat un conflict de pre, pot aprea trei cazuri.

Primul, managerul are un alt vnztor pe care s i-l recomande cumprtorului. Al doilea,

nu exist un alt vnztor pe care managerul s-l recomande, dar managerul a detectat o

dependen asupra unor elemente ntre cumprtori vnztor. Managerul poate astfel s

construiasc o soluie grupnd elementele care cauzeaz dependena. n final, dac nu suntsatisfcute condiiile cazurilor unu i doi, atunci managerul folosete raionamentul bazat

pe caz pentru a genera o soluie. Pentru aceasta, managerul folosete atributele specificate

n mesajul cumprtorului, indicii pieei referitori la bunul sau serviciul solicitat de

cumprtor. Mai nti, managerul gsete bunuri similare din baza de bunuri folosind

metrice similare, le sorteaz conform caracteristicilor cele mai apropiate de soliciatrea

cumprtorului i selecteaz cea mai bun opiune. Soluia iniial este construit prin

ajustare la scala cerinelori este evaluat pentru a evita o potenial respingere.

Conform acestei arhitecturi de pia au fost dezvoltate trei tipuri de ageni:

- Ageni de baz care nu folosesc nici o strategie de negociere, astfel nct eiaccept numai ofertele care sunt mai mari dect preul sugerat de ei i resping

pe oricare alta.

- Ageni intermediari care folosesc strategia de negociere pe baza evaluriiriscului pentru generaia lor de oferte i contra-oferte, dar nu este luat n

considerare nici o relaie de dependen.

- Ageni avansai care folosesc strategii de negociere pentru generaia lor deoferte i iau n considerare relaiile de dependen pentru a genera diferite tipuri

de contrancte care-i pot ajuta s rezolve diferite tipuri de conflicte.

2.2 MODELUL PIEEIn mod teroretic, pe o pia pe care se ntlnesc cererea cu oferta este determinat un

pre de echilibru la care se realizeaz tranzaciile ce au ca rezultat clearing-ul pieei. nliteratur exist dou modaliti prin care se poate rezolva problema determinrii preului

de echilibru pentru pieele artificiale. O modalitate este mecanismul de clearing al pieei

prin tatonarea walrasian a preului, iar cea de-a doua este licitaia dubl (double

auction).

Ideea mecanismului de clearing prin tatonamentul walrasian se bazeaz pe

presupunerea c exist un licitator central care anun preul i apoi l modific progresiv


34/78


pn se ajunge la echilibru. La nceput anun orice pre strict pozitiv, apoi l crete sau l

descrete n funcie de cererea excedentari de procesul de ajustare:

Pt+1 = Pt+ Z(Pt ) sau Pt+1 = Pt[1+Z(Pt)] (1)

unde este viteza de ajustare i Z(Pt) este cererea excedentar. n mod empiric s-a

demonstrat c secvena { Pt }converge ctre preul de echilibru. Exist ns niteargumente discutabile n legtur cu acest lucru. Mai nti c n sistemul economic,

informaia este ncorporat n dinamica pieei i dinamica pieei va influena

comportamentul i convingerile agenilor. Chiari aa afirmaia n legtur cu convergena

este corect. Dinamica preului depinde n mod esenial de viteza de ajustare a crei

valoare nu poate fi determinat obiectiv. n al doilea rnd, rolul licitatorului este un

compromis al conceptului tradiional de echilibru ce a fost adoptat de mult timp de ctre

economiti. Aceast noiune de chilibru este foarte diferit de cea dintr-un mediu dinamic

i variat unde convergena nu este garantat. n al treilea rnd, pentru a implementa acest

mecanism de pia pe o pia artificial, pe baza procesului de determinare a preului

descris mai sus, preul de echilibru din perioada t trebuie determinat n avans. Cu alte

cuvinte, cererea excedentar n perioada t determin preul de echilibru din perioada

urmtoare. Acest lucru este foarte diferit de felul n care se desfoar lucrurile n lumea

real unde preul din perioada teste determinat de cererea i oferta curente ale pieei. Mai

exact, nu exist nici un licitator care s ncerce s-i dea seama care ar putea fi preul de

echilibru care s curee piaa. De aceea este folosit un alt mecanism de pia: licitaia

dubl.

Pieele cu licitaia dubl (DA) au fost principalul sistem de tranzacii pentru cele

mai multe piee financiare din lume. Bursa de mrfuri de la Chicagoi Bursa de la New

Yorksunt exemple tipice de astfel de piee. Fiecare comerciant trebuie s-i dea sema de

valorile intrinseci ale semnalelor ofertelor, cererilori preurilor de tranzacie abservate n

trecut. ntr-un context general, agenii din aceste instituii se confrunt cu o secven de

probleme decizionale cum ar fi:- ct s cear sau s ofere pentru bunurile pe care le tranzacioneaz- cnd s lanseze ofertele i cererile- n ce condiii s accepte o anumit ofert sau cerere din partea altui agentPieele DA au fost simulate prin experimente de laborator cu subieci umani de

ctre V. Smith nc din 1962 [16]. Numeroase studii experimentale i-au artat eficiena.


35/78


Sunt investigate agregarea i propagarea informaiei precum i convergena ctre echilibrul

cu ateptri raionale.

Modelele cu ateptri raionale sunt interesante deoarece echilibrul necesit o

putere de calcul foarte mic din partea agenilor pentru a-l menine n timp ce pentru a

ajunge la echilibru sunt necesare reguli foarte complexe. Este posibil ca aceast cale deconvergen ctre echilibru s fie una dificil cu multe instabiliti de-a lungul ei. Cu ct

regulile devin mai complexe cu att se poate ajunge la un fel de instabilitate sau fragilitate

a echilibrului, fcndu-le de neutilizat ntr-un mediu cu ali ageni foarte compleci.

Raionalitatea este limitat deoarece calea ctre echilibru este una dificil i nu datorit

puterii de calcul limitat a agenilor.

Anumite neajunsuri ale acestor experimente de laborator fac dificil dezvoltarea

acestui domeniu de cercetare. De pild, sunt necesare costuri mari i timp, iar

experimentele trebuie conduse prin controale riguroase pentru a exista sigurana faptului c

juctorii respect regulile. Mai mult dect att, anumite fenomene importante sunt

neobservabile (de exemplu, preferina la risc a agenilor, comportamenul de nvare i

strategiile de tranzactionare). De aceea, fr a nelege strategiile agenilor este imposibil

nelegerea modului n care funcioneaz dinamica pieei.

Pentru compararea, copierea i extinderea studiilor experimentale au fost propuse

platformele computerizate de licitaie dubl. n aceste medii, este permis manipularea

strategiilori mecanismelor pentru a fi examinat impactul lor asupra dinamicii pieei iproceselor de formare a preului.

Teoria economic modern a ncercat s explice comportamentul observat al

agenilor n pieele DA ca rezultat al echilibrului raional al unui joc n informaie

incomplet. Ipoteza nul este: comportamentul observat este o realizare a unui echilibru

Bayesian-Nash (BNE) al acestui joc. Datorit complexitii inerente a jocurilor n timp

contiuu n informaie incomplet, este extrem de dificil de calculat sau chiar de caracterizat

acest echilibru. Aadar, foarte puine se cunosc din punct de vedere teoretic despre naturaechilibrului strategiilor de negociere.

Lucrarea lui Dawid, H. din 1999, On the Convergence of Genetic Learning in a

Double Auction Market, publicat n Journal of Economic Dynamics and Control, nr.23

poate fi considerat ca fiind primul model de pia DA computerizat bazat pe agent. [2]

Arhitectura pieei este cea din figura 1. Dawid a considerat dou populaii de

ageni: 100 de cumprtori i 100 de vnztori. Fiecare vnztor are posibilitatea de a


36/78


produce o unitate de bun n fiecare perioad. Costul de producie este dat de c are ia valori

n intervalul [0;1] (c=0; 0.1 n experimentul su). Vnztorul produce bunul numai dac

poate s-l vnd n aceeai perioad. Cumprtorul ctig utilitatea 1 u c din

consumul bunului (u = 1; 0.7 n experimentul lui Dawid). ui c sunt informaii private.

Fig. 2.1 Dawid (1999): Arhitectura pieei cu DA

n fiecare perioad, fiecare productor este mperecheat aleator cu un cumprtor

i ambii trimit oferta n plic. Cumprtorul trimite preul pe care este dispus s-l plteasc

(pb), i vnztorul d preul minim pentru care este dispus s livreze bunul (ps).

Cumprtorii i vnztorii tiu c c i u iau valori n [0;1] i conform cu acest lucru

restricioneaz ofertele la acest interval. Dac pbpc , va fi tranzacionat o unitate de bun

la preul de tranzacie

Altfel nu are loc nici o tranzacie. Dawid a aplicat apoi aa-numitul algoritm genetic cu o

singur populaie. Dar, restricionat de algoritmul genetic, se poate observa c modelul lui

Dawid este numai o evoluie a ofertelor i cererilor mai degrab dect a strategiilor de

negociere prin care sunt generate ofertele i cererile

Cumprtor 1

Cumprtor 2

Cumprrtor 100

Mecanismul

de cuplare

aleatorie

Vnztor 1

Vnztor 2

Vnztor 100Cump. i Vnz.j

2

)( sbt

ppp

+=


37/78


Esena cadrului licitaiei duble computerizate implic folosirea instrumentelor

computerizate pentru a modela strategiile agenilor. Forme diferite de reprezentare pot

constitui spaii ale strategiilor diferite ce pot influena modul n care agenii nva i ce

anume nva. n sistemele economice structura i complexitatea strategiilor apar dinpropria lor supravieuire (sau fitness, profitabilitate) care de asemeni depinde de strategiile

altor ageni. De aceea, structura i complexitatea preasignate nu sunt capabile s descrie

suficient de bine rezultatele din realitate. Tehnicile larg folosite n simulrile economice,

de exemplu, reelele neuronale artificiale (ANN) i algoritmii genetici (GA) sunt asemenea

exemple. n cazul reelelor neuronale, arhitectura reelei (numrul straturilor ascunse i

numrul de noduri) i metoda de antrenare (back porpagation, feedforward sau recurent)

trebuie s fie stabilite dinainte. Implementarea convenional a algoritmilor genetici cu

cromozomi de lungime fix de asemeni restricioneaz spaiul strategiilor. Mai mult,

reprezentarea reelelor neuronale artificiale i a algoritmilor genetici nu este deloc la fel cu

cea a strategiilor. Pe baza acestor argumente programarea genetic pare a fi cea mai bun

pentru modelarea comportamentului agenilor economici. n afar de asemnarea dintre

structura arborescent a programrii genetice i regulile de decizie (strategiile), programele

de calculator precum i strategiile sunt programate automat cu ajutorul seleciei naturale i

a evoluiei. Programarea genetic dezvolt programe de calculator ierarhice de mrimi i

forme diferite care variaz dinamic. De aceea furnizeaz un cadru mult mai flexibil pentru

a reprezenta strategii sofisticate care ar putea s apar din interaciune.

Un colectiv de cercettori de la Departamentul de Economie al Universitii

Naionale Chengchi din Taipei a dezvoltat un sistem software denumit AIE-DA, care este

proiectat pentru implementarea unui model de pia double auction bazat pe ageni. Acest

sistem software este scris n limbajul C++ i folosete programarea orientat pe obiecte.

100

S

u

c

D

Fig. 2.2 Curbele de cerere i ofert pentru o pia DA


38/78


Programarea orientat pe obiecte a contribuit foarte mult la dezvoltarea domeniului de

cercetare cunoscut sub numele de economia computerizat bazat pe ageni.

Bazat pe ideea programrii orientate pe obiecte, software-ul AIE-DA este compus

dintr-o serie de obiecte care interefereaz n mod paralel sau ierarhic. Principalele obiecte

pot fi clasificate n trei categorii: arhitectura pieei, agenii i mecanismul de adaptare.Programarea orientat pe obiecte permite modificarea oricruia dintre aceste obiecte fr

s afecteze prea mult alte obiecte. De exemplu, dac ne intereseaz s observm numai

agenii, vom lsa deoparte arhitectura pieei i mecanismul de adaptare.


39/78

Capitolul III, Aplicaie

39

CAPITOLUL III

APLICAIE: CONSTRUIREA PIEEI VIRTUALE A BERII

3.1DESCRIEREA MODELULUI

Piaa berii este o pia cu concuren de oligopol, ceea ce nseamn c exist puini

productori (de ordinul zecilor) i muli cumprtori. Produsul este relativ omogen.

Fiecare agent productor i stabilete strategia de ofert i pre n funcie de

informaiile pe care le deine n legtur cu piaa referitor la cererea i la oferta celorlali

productori i n funcie de propriul cost de producie astfel nct s-i maximizeze

utilitatea (profitul) i cota de pia (eventual s-i menin sau s-i mbunteasc

poziia).

Strategiile productorilor evolueaz printr-un proces adaptativ de nvare a celei

mai bune strategii. Strategia unui productor va fi reprezentat de perechea (Si,pi), unde Si

este cantitatea oferit de productorul i, iar pi este preul la poarta fabricii productorului i,

iar strategia unui consumator va fi perechea (Dj,pj), unde Dj este cantitatea cerut de

consumatorul j.

La nceputul fiecrei perioade (s

pt

mna din via

a real

) att produc

torii ct

i

supermarket-urile i stabilesc preul de vnzare, respectiv de achiziie precum i cantitile

oferite, respectiv cerute la preurile respective conform propriilor metode de predicie i

conform sistemului propriu de convingeri. Pe baza acestor sisteme de convingeri vor fi

calculate preurile unitare i cantitile la nceputul fiecrei perioade de tranzacionare.

Consumatorii sunt reprezentai de supermarket-urile care se aprovizioneaz cu bere

de la fabricile din zon.

La nivelul pieei nu se vd calculele fcute de agenii productori i consumatori

(rezolvarea problemelor lor de optimizare), ci numai rezultatele acestor calcule, respectivperechile (Si , pi

s) i (Dj , pjb). n plus, fiecare agent are propriile metode de predic ie cu

privire la preul de echilibru i la cererea direcionat ctre produsul su i se presupune c

aceste metode se modific n timp pentru a se ajunge la metode mai bune de previziune. Cu

perechile (Si , pis) i (Dj , pj

b) denumite contracte, agenii consumatori i productori ies pe


40/78


40

pia i ncep procesul de negociere. n acest model va fi folosit modelul dublei licita ii

(double auction) deoarece att consumatorii ct i productorii fac oferte de pre.

Se vor avea n vedere strategiile de pia longevive, adic acele strategii care se

menin ct mai mult din punct de vedere al rezultatelor pe care le dau. Condiia ca o

strategie s fie viabil este, n primul rnd, ca ea s aduc profit pozitiv la preul de

echilibru format pe pia prin confruntarea cererii cu oferta.

Mecanismul pieei

Mecanismul pieei este cel cu licitaie dubl (double auction).

Agenii, mprii n vnztori i cumprtori sunt:

- productorii de bere (vnztorii) n numr de 40, i- supermarketurile (cumprtorii) n numr de 10.La nceputul fiecrei sptmni supermarket-urile vor ncerca s fac aprovizionri

din toate tipurile de bere. Aceasta nseamn c fiecare supermarket (B) i fiecare

productor (S) va trimite oferta lui de preuri i de cantiti (obligatoriu o cantitate va fi

nsoit de un pre asociat care mpreun formeaz o strategie de ofert, respectiv cerere).

Contractele oferite de Si respectiv B vor fi notate ca mai sus: (Si , pis) i respectiv

(Dj,pjb), unde pi

s are semnificaia de pre minim la care productorul i este dispus s livreze

marfa, iar pjb este preul pe care supemarketul j este dispus s-l plteasc pentru

achiziionare.

.

Fig. 3.1 Arhitectura pieei

Dac pjb pi

s, atunci se face tranzacia ntre cumprtorul j i productorul i la

preul de tranzacie pijt=( pi

s + pjb)/2 i la cantitatea Qij

t=(Si+Dj)/2. Se va ncheia contractul

S2

S40

LICITAIE

B1

B2

B10

S1S1

S2

S40

p1s

p2s

p40s

p1d

p2d

p10d

D1

D2

D10

.

.

.

.

.

.

.

.


41/78


41

(pijt , Qij

t). Qijt va fi comanda de producie a supermarket-ului j ctre productorul i. Astfel,

cantitatea cerut va fi totdeauna egal cu cea oferit.

Dac pjb < pi

s, atunci nu se realizeaz nici o tranzacie ntre agenii i i j. ntre

parteneri nu vor aprea conflicte.

Dup fiecare sptmn (generaie de contracte) se aplic algoritmul genetic cu o

singur populaie simultan pentru cumprtori i vnztori. O generaie are o perioad de

via de o sptmn, care reprezint perioada de reaprovizionare a supermarket-urilor.

Se vor calcula funciile de utilitate dup fiecare generaie:

- pentru productor: i=(pijt-ci)*Qijt, unde suma se face dup j de la 1 la m, mfiind numrul de supermarketuri cu care productorul i ncheie contract de

aprovizionare. ci reprezint costul unitar al productorului i. Dac productorul

i nu ncheie nici un contract utilitatea sa va fi 0.- pentru supermarket: uj= (pib-pijt)*Qijt, unde suma se face dup i de la 1 la n, n

fiind numrul de productori cu care supermarketul j ncheie contract de

aprovizionare n sptmna respectiv. Dac supemarketul j nu va gsi nici un

productor cu care s ncheie un contract utilitatea sa va fi 0.

Algoritmul genetic este folosit pentru a de

Documents

Piete virtuale