Sugarscape model

Описание модели	Sugarscape model (сахарная модель) - один из методов(моделей) разработки искусственного общества. Модель стала популярна благодаря известной работе «Growing Artificial Societies». Является одной из простых моделей и прекрасным инструментом для обсуждения и экспериментального исследования ряда научных вопросов. Имеется некоторая окружающая среда — сахарный ландшафт, где в двумерном пространстве разбросан сахар — где-то больше, где-то меньше; и туда же помещены агенты-жуки, которые ползают по сахарному ландшафту по простым правилам: агенту надо есть сахар, и он перемещается туда, где сахара больше. Так они двигаются, поедают сахар, который появляется в той или иной точке тоже по каким-то законам. Наблюдая за поведением агентов на экране мы видим то, что Джошуа Эпштейн и Роберт Акстелл определили как прото-историю или Proto-Narrative
Область знаний	NetSci, Биология, Экономика, Управление, Урбанистика
Веб-страница - ссылка на модель	https://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Sugarscape1ImmediateGrowback
Видео запись
Разработчики	Axtell, Epstein
Среды и средства, в которых реализована модель	NetLogo

Основная модель в книге Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems)

Brewer, P., Ratan, A., 2019. Profitability, efficiency, and inequality in double auction markets with snipers. Journal of Economic Behavior & Organization 164, 486–499. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2019.06.017

Использование модели на практике

Авторы «сахарной модели», Джошуа Эпштейн и Роберт Акстелл, проводили со своим творением всевозможные эксперименты, в частности сделали модель, где в качестве окружающей среды взяли карту США, и жуки ползали по всей Америке.

И в это же время компания Pizza Hut задалась вопросом, как создать широкую сеть своих заведений, где их разместить, чтобы получить как можно больше клиентов и соответственно доходов. Специалист, которому это было поручено, разработал свой проект, и тут ему в руки попал отчет о «сахарной модели». Сначала он решил, что идея была украдена у него, но затем встретился с Эпштейном и Акстеллом, они стали сотрудничать, и специалист из Pizza Hut даже смог улучшить свои результаты. Действительно, в качестве сахара можно взять людей — американцев. Они неравномерно разбросаны по стране — в Калифорнии больше, в Неваде меньше. А жуки, или агенты, — это ресторанчики Pizza Hut.

В дальнейшем модель стали усложнять, и она действительно практически превратилась в искусственное общество. Например, агенты могут делиться на мужчин и женщин, и тогда они ведут себя по разным правилам. Они могут не только съедать сахар, но и делать накопления — откладывать про запас, а потом, например, передавать по наследству — опять-таки по-разному: детям, или просто тому, кто им понравится, или всем поровну, и т. д. То есть можно задавать различные условия и наблюдать их последствия. Таким образом и появляются знания: вы берете какие-то правила, «вставляете» их в модель, запускаете и следите, к чему это приведет. Экономика появилась в «сахарной модели» простым способом: к сахару добавили сироп. Жуки стали есть сахар и сироп, и у одних оказалось больше сахара, у других сиропа, они начали встречаться и обмениваться — конечно, соблюдая определенные пропорции. Какое-то количество сахара можно обменять на некоторое количество сиропа — возникает цена. То есть на «сахарной модели» можно воочию увидеть, как появились цены — в тот момент, когда люди стали договариваться о пропорциях обмена одних вещей на другие.

Sugarscape Seasonal Migration

This third model in the NetLogo Sugarscape suite implements Epstein & Axtell's Sugarscape Wealth Distribution model, as described in chapter 2 of their book Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. It provides a ground-up simulation of inequality in wealth. Only a minority of the population have above average wealth, while most agents have wealth near the same level as the initial endowment.

The inequity of the resulting distribution can be described graphically by the Lorenz curve and quantitatively by the Gini coefficient.