Обсуждение:Wealth Distribution - История изменений

PanshinaZina в 14:12, 25 декабря 2025

2025-12-25T14:12:42Z

← Предыдущая версия		Версия от 17:12, 25 декабря 2025
Строка 267:		Строка 267:

	'''Методология ранжирования:''' Для каждого значения grain.growth.interval рассчитывается средний коэффициент Джини для каждого уровня max.vision, затем эти средние значения ранжируются от наибольшего к наименьшему. Высокий ранг = высокое среднее gini = сильное влияние на неравенство.		'''Методология ранжирования:''' Для каждого значения grain.growth.interval рассчитывается средний коэффициент Джини для каждого уровня max.vision, затем эти средние значения ранжируются от наибольшего к наименьшему. Высокий ранг = высокое среднее gini = сильное влияние на неравенство.

			== Визуализация эксперимента ==

			--[[Участник:PanshinaZina\|PanshinaZina]] ([[Обсуждение участника:PanshinaZina\|обсуждение]]) 17:12, 25 декабря 2025 (MSK)

			=== Violin Plot ===

			В рамках исследования влияния параметров модели Wealth Distribution на социально-экономическое неравенство был проведён эксперимент с фокусом на способности агентов видеть ресурсы (max-vision). Для визуализации распределения нормированного коэффициента Джини (gini-index-reserve / num-people) в зависимости от различных уровней зрения был построен '''Violin Plot'''. Этот тип графика был выбран для отображения не только средних тенденций, но и полной картины распределения данных, включая плотность вероятности, разброс значений и потенциальные модальности.

			На оси X были расположены категориальные значения max-vision (4, 6, 8, 10, 12, 14), а на оси Y — соответствующие значения коэффициента Джини.

			[[Файл:Violin.png\| 600px]]

			Данный график наглядно демонстрирует, что влияние параметра max-vision на неравенство носит неоднозначный и нелинейный характер. При минимальном значении зрения (4) распределение коэффициента Джини узкое и сконцентрировано в районе значений 0.195–0.205. Это указывает на режим стабильно низкого неравенства, вероятно, потому что ограниченные способности агентов не позволяют им эффективно находить и накапливать ресурсы, что приводит к условному «равенству в бедности».

			Наиболее показательной является эволюция формы распределения при переходе к max-vision = 6 и особенно к max-vision = 8. Распределение не только смещается вверх по шкале неравенства, но и радикально расширяется, приобретая широкую верхнюю часть. Это прямо свидетельствует о двух ключевых процессах: во-первых, средний уровень неравенства растёт, а во-вторых, резко увеличивается вариативность результатов моделирования. Широкая верхняя часть «скрипки» при значении 8 означает, что во многих прогонах модели возникали сценарии с экстремально высоким расслоением. Такая форма говорит о возникновении разделения: в системе с умеренными возможностями начинают чётко выделяться «успешные» агенты, эффективно использующие своё зрение для концентрации ресурсов, и «неуспешные», что и порождает высокий разброс в благосостоянии.

			При дальнейшем росте max-vision до 10, 12 и 14 единиц распределение снова сужается и смещается к более низким значениям Джини. Это указывает на то, что сверхвысокие способности действуют как уравнивающий фактор: когда все агенты обладают исчерпывающей информацией о ресурсах, конкурентное преимущество, основанное на зрении, исчезает, и распределение богатства становится снова более компактным и равномерным.

			=== Line Chart ===

			Для дополнения анализа и выявления усреднённой динамики изменений был также построен линейный график (Line Chart), отображающий зависимость среднего значения коэффициента Джини от параметра max-vision.

			[[Файл:Line chart.png\| 600px]]

			Линейный график, построенный по усреднённым данным, предоставляет чёткую и однозначную количественную траекторию изменения неравенства в зависимости от возможностей агентов. Кривая имеет ярко выраженную форму перевёрнутой буквы «U», что является статистическим свидетельством наличия порогового или оптимального эффекта. Начальный отрезок графика, от max-vision=4 до max-vision=8, демонстрирует устойчивый и почти линейный рост коэффициента Джини с приблизительно 0.195 до пикового значения около 0.265. Этот восходящий тренд можно интерпретировать как фазу нарастания конкурентного дифференциала: каждый прирост в способности видеть ресурсы даёт агентам всё большее преимущество для их опережающего захвата. В этой зоне улучшение индивидуальных возможностей напрямую конвертируется в усиление социального расслоения, так как выгоду от них получают не все агенты равномерно.

			Ключевой точкой графика является вершина кривой при max-vision=8. Это значение выступает своеобразной «точкой перелома» или максимумом неравенства в системе. После её достижения динамика кардинально меняется: дальнейшее увеличение зрения до 10, 12 и 14 единиц приводит не к росту, а к последовательному и монотонному снижению коэффициента Джини. Кривая опускается с пика в 0.265 до уровня около 0.185, что даже ниже исходной точки при минимальном зрении. Нисходящая ветвь графика указывает на то, что после преодоления определённого порога расширение возможностей начинает работать в противоположном направлении — как механизм снижения неравенства. Это можно объяснить переходом от режима конкурентного преимущества к режиму всеобщей доступности: когда зрение становится исключительно высоким, ресурсное пространство становится «прозрачным» для всей популяции. Исчезает сама основа для дифференциации — информационная асимметрия, — и агенты с разными исходными данными получают практически равные шансы на поиск и сбор ресурсов, что и приводит к выравниванию распределения благ. Таким образом, график не просто фиксирует усреднённую зависимость, а визуализирует фундаментальный сдвиг в качестве воздействия параметра max-vision на социальную динамику модели.

			'''Общие выводы по результатам анализа графиков'''

			Совместное рассмотрение Violin Plot и Line Chart позволяет сделать содержательный вывод о сложном, нелинейном характере влияния способностей агентов на социальное неравенство в модели. Violin Plot показывает, что наибольший разброс значений и экстремальные уровни неравенства наблюдаются именно при промежуточных значениях max-vision (6–8), что свидетельствует о высокой нестабильности и вариативности исходов в этом диапазоне. Line Chart, в свою очередь, чётко фиксирует точку максимума неравенства при max-vision=8 и последующий спад. Это согласованное поведение двух графиков указывает на то, что в смоделированной системе существует оптимальный — с точки зрения генерации неравенства — уровень возможностей агентов. Умеренные способности создают условия для формирования конкурентных преимуществ и резкой дифференциации, тогда как как низкие, так и очень высокие возможности приводят к более равномерному и предсказуемому распределению ресурсов.

Григорий Глаголенко: /* Multi-set bar chart */

2025-12-23T19:17:47Z

Multi-set bar chart

← Предыдущая версия		Версия от 22:17, 23 декабря 2025
Строка 164:		Строка 164:
	=== Multi-set bar chart ===		=== Multi-set bar chart ===

	[[Файл:Multi-set bar chart2.png\|~~300px~~]]		[[Файл:Multi-set bar chart2.png\|600px]]
	<br clear=all />		<br clear=all />

Григорий Глаголенко: /* Boxplot */

2025-12-23T19:17:33Z

Boxplot

← Предыдущая версия		Версия от 22:17, 23 декабря 2025
Строка 154:		Строка 154:
	{{#ask: [[Boxplot]] \| ?Description }}		{{#ask: [[Boxplot]] \| ?Description }}

	[[Файл:Боксплот.png\|~~300px~~]		[[Файл:Боксплот.png\|600px]]
	~~<br clear=all />~~
	''Сравнение медиан:'' медианы (горизонтальные линии) для разных групп довольно близки друг к другу, что говорит о том, что средний уровень неравенства примерно одинаков при разных значениях параметра.		''Сравнение медиан:'' медианы (горизонтальные линии) для разных групп довольно близки друг к другу, что говорит о том, что средний уровень неравенства примерно одинаков при разных значениях параметра.

Григорий Глаголенко: /* Multi-set bar chart */

2025-12-23T19:09:51Z

Multi-set bar chart

← Предыдущая версия		Версия от 22:09, 23 декабря 2025
Строка 167:		Строка 167:
	<br clear=all />		<br clear=all />

	''Доминирование "~~богатых~~" (red):'' в подавляющем большинстве экспериментов (более 80% от общего числа count turtles) агенты находятся в состоянии red. Это означает, что модель стабильно приводит к ситуации, где большинство ресурсов сосредоточено в руках небольшой группы "богатых" агентов.		''Доминирование "бедных" (red):'' в подавляющем большинстве экспериментов (более 80% от общего числа count turtles) агенты находятся в состоянии red. Это означает, что модель стабильно приводит к ситуации, где большинство ресурсов сосредоточено в руках небольшой группы "богатых" агентов.

	''Малочисленность "~~бедных~~" (blue):'' количество агентов с цветом red крайне мало (обычно менее 5-7% от общего числа). Это указывает на то, что крайняя нищета или полное обнищание (исчезновение) затрагивает ~~лишь небольшую~~ часть популяции.		''Малочисленность "богатых" (blue):'' количество агентов с цветом red крайне мало (обычно менее 5-7% от общего числа). Это указывает на то, что крайняя нищета или полное обнищание (исчезновение) затрагивает большую часть популяции.

	''Среднее состояние (green) — промежуточное:'' группа green занимает промежуточное положение по численности (около 10-15%). Это говорит о том, что есть определенная прослойка "среднего класса", но она значительно меньше, чем "богатые".		''Среднее состояние (green) — промежуточное:'' группа green занимает промежуточное положение по численности (около 10-15%). Это говорит о том, что есть определенная прослойка "среднего класса", но она значительно меньше, чем "богатые".

Хлебова Екатерина в 14:15, 22 декабря 2025

2025-12-22T14:15:15Z

← Предыдущая версия		Версия от 17:15, 22 декабря 2025
Строка 236:		Строка 236:

	'''Интерпретация ранжирования:''' Чем выше расположена линия на графике, тем сильнее агенты с данным уровнем зрения влияют на итоговое неравенство. Например, при interval=5:		'''Интерпретация ранжирования:''' Чем выше расположена линия на графике, тем сильнее агенты с данным уровнем зрения влияют на итоговое неравенство. Например, при interval=5:

	- 1 место: vision=14 (самое сильное влияние)		- 1 место: vision=14 (самое сильное влияние)

	- 2 место: vision=12		- 2 место: vision=12
	- 3 место: vision=10
	- 4 место: vision=8		- 3 место: vision=8

			- 4 место: vision=10

	- 5 место: vision=6		- 5 место: vision=6

	- 6 место: vision=4 (самое слабое влияние)		- 6 место: vision=4 (самое слабое влияние)

Строка 257:		Строка 263:
	\| Lines \|\| max.vision \|\| Уровень зрения агентов: 4, 6, 8, 10, 12, 14		\| Lines \|\| max.vision \|\| Уровень зрения агентов: 4, 6, 8, 10, 12, 14
	\|-		\|-
	\| Цвет линий \|\| max.vision \|\| Разные ~~цвета~~ для разных уровней зрения		\| Цвет линий \|\| max.vision \|\| Разные оттенки синего для разных уровней зрения
	\|}		\|}

	'''Методология ранжирования:''' Для каждого значения grain.growth.interval рассчитывается средний коэффициент Джини для каждого уровня max.vision, затем эти средние значения ранжируются от наибольшего к наименьшему. Высокий ранг = высокое среднее gini = сильное влияние на неравенство.		'''Методология ранжирования:''' Для каждого значения grain.growth.interval рассчитывается средний коэффициент Джини для каждого уровня max.vision, затем эти средние значения ранжируются от наибольшего к наименьшему. Высокий ранг = высокое среднее gini = сильное влияние на неравенство.

Хлебова Екатерина в 14:08, 22 декабря 2025

2025-12-22T14:08:53Z

@@ Строка 192: / Строка 192: @@
 # '''Низкое неравенство''' (значения gini < 0.20): чаще встречается при низком max.vision (4-6) в сочетании с экстремальными значениями grain.growth.interval (1-2 или 9-10).
 # '''Роль других параметров:''' percent.best.land и metabolism.max показывают более равномерное распределение линий, что указывает на их меньшую детерминирующую роль по сравнению с max.vision.
 Подтверждается базовый принцип модели — агенты с большей "видимостью" получают систематическое преимущество. Интересный инсайт: максимальное неравенство возникает не при самой быстрой доступности ресурсов (grain.growth.interval = 1), а при средней скорости восстановления, создавая условия для устойчивого накопления преимущества.
@@ Строка 201: / Строка 205: @@
 ! Параметр !! Диапазон значений !! Описание
 |-
-| percent.best.land || 5, 10, 15, 20 || Процент лучших земель (ресурсов) в экономике
+| percent.best.land || 5-20 || Процент лучших земель (ресурсов) в экономике
 |-
-| metabolism.max || 10, 15, 20 || Максимальный метаболизм агентов (потребление зерна за такт)
+| metabolism.max || 10-15 || Максимальный метаболизм агентов (потребление зерна за такт)
 |-
-| max.vision || 4, 6, 8, 10, 12, 14 || Радиус видимости агентов для поиска ресурсов
+| max.vision || 4-14 || Радиус видимости агентов для поиска ресурсов
 |-
 | grain.growth.interval || 1-10 || Интервал восстановления зерна на участках
@@ Строка 211: / Строка 215: @@
 | gini || 0.18-0.27 || Коэффициент Джини (уровень экономического неравенства)
 |}

Хлебова Екатерина в 13:44, 22 декабря 2025

2025-12-22T13:44:22Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:44, 22 декабря 2025
Строка 180:		Строка 180:

	=== Parallel coordinates ===		=== Parallel coordinates ===
	== [[Файл:PC.png\|мини]] ==
			[[Файл:PC.png\|мини]]

	Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.		Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.

Хлебова Екатерина: /* Визуализация эксперимента */

2025-12-22T13:43:16Z

Визуализация эксперимента

← Предыдущая версия		Версия от 16:43, 22 декабря 2025
Строка 179:		Строка 179:
	--[[Участник:Хлебова Екатерина\|Хлебова Екатерина]] ([[Обсуждение участника:Хлебова Екатерина\|обсуждение]])		--[[Участник:Хлебова Екатерина\|Хлебова Екатерина]] ([[Обсуждение участника:Хлебова Екатерина\|обсуждение]])

	=== Parallel coordinates ===		=== Parallel coordinates ===
			== [[Файл:PC.png\|мини]] ==
	[[Файл:PC.png\|мини]]


	Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.		Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.

Хлебова Екатерина в 13:38, 22 декабря 2025

2025-12-22T13:38:08Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:38, 22 декабря 2025
Строка 182:		Строка 182:

	[[Файл:PC.png\|мини]]		[[Файл:PC.png\|мини]]


	Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.		Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.

Хлебова Екатерина в 13:36, 22 декабря 2025

2025-12-22T13:36:25Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:36, 22 декабря 2025
Строка 174:		Строка 174:

	''Устойчивость к параметрам:'' как видно из графика Multi-set bar chart, соотношение между цветами практически не меняется при изменении ключевого параметра max-vision. Это свидетельствует о том, что наблюдаемое неравенство является фундаментальной чертой модели, а не следствием конкретного значения этого параметра. Модель стабильно воспроизводит эту структуру распределения независимо от того, насколько далеко могут видеть агенты.		''Устойчивость к параметрам:'' как видно из графика Multi-set bar chart, соотношение между цветами практически не меняется при изменении ключевого параметра max-vision. Это свидетельствует о том, что наблюдаемое неравенство является фундаментальной чертой модели, а не следствием конкретного значения этого параметра. Модель стабильно воспроизводит эту структуру распределения независимо от того, насколько далеко могут видеть агенты.

			==Визуализация эксперимента==

			--[[Участник:Хлебова Екатерина\|Хлебова Екатерина]] ([[Обсуждение участника:Хлебова Екатерина\|обсуждение]])

			=== Parallel coordinates ===

			[[Файл:PC.png\|мини]]

			Данный параллельный координатный график отображает многомерный анализ модели распределения богатства. Каждая линия на графике представляет одну симуляцию (одну комбинацию параметров), а вертикальные оси соответствуют пяти параметрам модели: процент лучших земель (percent.best.land), максимальный метаболизм (metabolism.max), радиус видимости агентов (max.vision), интервал восстановления зерна (grain.growth.interval) и итоговый коэффициент Джини (gini). Все линии имеют серый цвет, что позволяет оценить общие тенденции и кластеры без цветового кодирования.

			График позволяет выявить комплексные взаимосвязи между параметрами модели. Наиболее выраженные паттерны наблюдаются на оси max.vision — заметно, что линии, соответствующие высоким значениям коэффициента Джини (верхняя часть последней оси), чаще проходят через высокие значения радиуса видимости (10-14). Также наблюдается кластеризация на оси grain.growth.interval: многие линии сходятся в районе средних значений (4-7), что соответствует наиболее частым сценариям модели.

			'''Анализ паттернов:'''

			# '''Высокое неравенство''' (значения gini > 0.25): ассоциируется с комбинациями, где max.vision ≥ 10 и grain.growth.interval между 4 и 7.
			# '''Низкое неравенство''' (значения gini < 0.20): чаще встречается при низком max.vision (4-6) в сочетании с экстремальными значениями grain.growth.interval (1-2 или 9-10).
			# '''Роль других параметров:''' percent.best.land и metabolism.max показывают более равномерное распределение линий, что указывает на их меньшую детерминирующую роль по сравнению с max.vision.

			Подтверждается базовый принцип модели — агенты с большей "видимостью" получают систематическое преимущество. Интересный инсайт: максимальное неравенство возникает не при самой быстрой доступности ресурсов (grain.growth.interval = 1), а при средней скорости восстановления, создавая условия для устойчивого накопления преимущества.

			'''Вывод:''' экономическое неравенство в модели Wealth Distribution формируется под комплексным влиянием параметров, где ключевую роль играет доступ к информации (max.vision), а динамика ресурсов (grain.growth.interval) выступает как модулирующий фактор. Серый цвет всех линий подчеркивает плотность распределения комбинаций параметров и позволяет увидеть, какие траектории чаще всего приводят к разным уровням неравенства.

			{\| class="wikitable"
			\|+ Параметры для Parallel coordinates
			! Параметр !! Диапазон значений !! Описание
			\|-
			\| percent.best.land \|\| 5, 10, 15, 20 \|\| Процент лучших земель (ресурсов) в экономике
			\|-
			\| metabolism.max \|\| 10, 15, 20 \|\| Максимальный метаболизм агентов (потребление зерна за такт)
			\|-
			\| max.vision \|\| 4, 6, 8, 10, 12, 14 \|\| Радиус видимости агентов для поиска ресурсов
			\|-
			\| grain.growth.interval \|\| 1-10 \|\| Интервал восстановления зерна на участках
			\|-
			\| gini \|\| 0.18-0.27 \|\| Коэффициент Джини (уровень экономического неравенства)
			\|}