Master d'Informatique Spécialité ANDROIDE
Année 2019-2020

Modélisation et Simulation Multi-Agents (MOSIMA)

Projet : Marché du travail simplifié - Courbe de Beveridge

Ce projet porte sur un modèle simplifié du marché du travail à base d'agents hétérogènes. Il est fondé sur un article de Z. Lewkovicz, N. Stefanovitch et C. Sommer (2007) "Emergence of the Matching Function in Multi-Agent Based Simulations of the Labor Market", Worskhop LIP6/NII, Novembre 2007 (pdf). (on oubliera l'annexe A, supprimée du pdf car hors sujet du projet)

L'objectif est de réaliser une simulation complète du modèle en Netlogo et de reproduire tous les résultats de l'article. Tout résultat non expliqué ou non commenté sera considéré comme nul.

Pour l'implémentation, vous avez le choix comme plateforme de simulation multi-agents entre

Le projet est à réaliser en binôme et devra être rendu pour le dimanche 24 novembre 23h00 au plus tard, sous forme d'un fichier zip (ProjetMOSIMA_binome1_binome2.zip) contenant :

  1. votre code, complet et commenté
  2. Si vous avez choisi Repast / Java : un fichier install.txt décrivant les installations éventuelles (pour Repast notamment) afin que je puisse faie tourner votre code avec Eclipse
  3. votre rapport en pdf qui répond aux questions ci-dessous. Pensez à y inclure des copies d'écran pour illustrer vos résultats (courbes obtenues notamment).

Le barême est indicatif et susceptible d'être modifié.

Tout résultat non expliqué ou non commenté sera considéré comme nul .

1. Modèle de base

1.1 Etudier le modèle de base proposé (1 pt)

1.1.1 Quels sont les agents ? Leurs attributs ? Leurs comportements ? (1 pt)

1.1.2 Ecrivez toutes les formules ou les algorithmes (en peudo-code) permettant de calculer l'ensemble du modèle. On décrira (en pseudo code) notamment la boucle principale ("tick") de la simulation. (1 pt)

1.2 Programmer le modèle en pensant également à l'utilisation de votre programme pour la simulation, i.e. la conception de l'interface.

1.2.1Quels sont les paramètres de la simulation ? (1 pt)

1.2.2 On souhaite visualiser en temps réels les agents et leurs interactions. Que proposez-vous ? (1 pt)

1.2.3 Comment reproduire la courbe de Beveridge de l'article (e.g. Fig. 2) directement à partir de l'interface en cliquant sur un bouton (sans passer par des fichiers extérieurs par exemple) ? (1 pt)

1.3 Faites tourner votre simulation pour reproduire la courbe de Beveridge de la Figure 2, en indiquant la valeur des paramètres utilisés et une copie d'écran du résultat. Décrivez en particulier votre procédure d'initialisation de la simulation. (2 pts)

Rappel : plus la courbe Beveridge se rapproche de l'origine, plus l'appariement entre chômeurs et postes vacants est efficace. Voir ici pour plus de précisions.

1.4 Afin de mieux comprendre l'efficacité de ce marché du travail virtuel, nous allons maintenant l'étudier dans 4 configurations types , en fonction de différentes valeurs de U et V à l'initialisation :

A : U = V = 100

B : U = 100 V = 400

C : U = 100 V = 400

D: U = V = 400

Pour chacune de ces 4 configurations :

Décrire et expliquer les résultats. Ces taux sont-ils stables à partir d'un certain temps ? Pourquoi ? (2 pts)

1.5 Effectuez la sensibilité aux paramètres de votre simulation. Faites varier chaque paramètre (les autres fixés) et observez l'évolution des résultats (Beveridge, chômage,vacance, activité, embauche et licenciements). Expliquez les résultats. (3 pts)

2. Extensions du modèle

Il s'agit d'étudier ici quelques extensions à ce modèle (trop) simple.

2.1 On souhaite introduire un processus de démission des employés.

Pour cela, proposez un mécanisme de décision de la démission, en introduisant une variable de satisfaction au travail de l'employé qui devra évoluer dans le temps selon des règles stochastiques simples que vous définirez.. Donner l'algorithme en pseudo code, implémentez, simulez et discutez les résultats.
(2 pts)

2.2 Quelles sont autres limites du modèle ? Quelles pistes suggérez-vous pour l'améliorer ? (2 pts)

2.3 Parmi les améliorations suggérées, en choisir deux, implémentez et testez en discutant les résultats. (4 pts)