Master d'Informatique Spécialité ANDROIDE
Année 2019-2020

Modélisation et Simulation Multi-Agents (MOSIMA)

TME 2 - Simulation Sociale

Responsable : Jean-Daniel Kant

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1. Rebellion: modéliser la violence civile

Il s'agit d'étudier le modèle proposé par J. Epstein en 2002 sur la violence civile (article). Pour cela on va travailler avec le modèle Rebellion de la Model Library de Netlogo qui adapte ce modèle d'Epstein pour étudier comment une population peut se rebeller contre une autorite centrale.

1.1 Ouvrir le modèle : File -> Models Library-> Social Science -> Rebellion

Lire d'abord la section Information pour savoir ce que ça fait, utiliser l'Interface pour le faire tourner et "jouer" un peu avec la simulation (Info / How to use it). Aller sur Code pour analyser le code.

Remarque (lexique) : grievance = ressentiment, rancune ; hardship = problèmes, épreuves

 

1.2 Effectuez les expériences d'observation proposées dans les section Info / Things to Notice et Info / Things to try.

Effectuez les sensibilités aux paramètres du modèle. Notez vos observations. Expliquez.

Etudier la proposition de Tocqueville citée en fin de section sur les transitions climat repressif - climat moins repressif. Qu'obtenez-vous ? Pourquoi ?

 

1.3 Effet de l'aversion au risque

L'aversion au risque est aléatoire dans le modèle. On souhaite ici étudiant l'impact du niveau moyen de cette aversion et de sa variance.

Introduire 2 nouveaux paramètres : Mean-Aversion et Dev-Aversion (variance). Modifier le code pour que les valeurs d'aversion respectent ces valeurs (indication : on fera un tirage selon une loi normale avec la fonction netlogo random-normal mean standard-deviation ; cf manuel netlogo)

Qu'observez-vous ? Explications ?

 

1.4 Extensions

Selon votre temps et intérêt, effectuez les extensions proposées dans la section Info / Extending the model .

 

2. Dynamique d'opinions

Modèle de base

Cette section porte sur la modélisation de la dynamique d'opinions. Il s'agit d'étudier à l'aide de NetLogo le modèle, dit BC (Bounded Confidence) décrit dans cet article : mixbel.pdf (Deffuant, G., Neau, D., Amblard, F. and Weisbuch, G., "Mixing beliefs among interacting agents", Advances in Complex Systems, 3, 87-98, 2001).

Il s'agit d'abord d'implémenter le modèle de base qui est décrit au paragraphe 2.1 de l'article.

2.1 Commentez rapidement les équations qui gouvernent ce modèle. Que cherche-t-il à capter en terme de comportement ? Les paramètres sont-ils pertinents et suffisants ?

2.2 A partir du programme BC_Base.nlogo disponible ici, Ecrivez le programme netlogo correspondant (fichier BC_1.nlogo).

2.3 Comparez vous résultats avec ceux des Figures 1 et 2. Les reproduisez-vous ? Quels sont les effets des changements de paramètres ? Expliquez les. Retrouvez-vous les résultats de la Figure 4 ?

Effets des réseaux sociaux

Dans la partie 3 de l'article, les auteurs introduisent la notion de voisinage social : plutôt que de choisir au hasard les paires d'agents qui s'influencent, ils considèrent pour un agent donné, l'influence des agents qui se situent autour de lui, dans un voisinage donné. On a alors un système de type automate cellulaire et les auteurs partent d'un voisinage à 4 (N,S,E,W: voisinage dit de Von Neumann).

2.4 Dans un nouveau fichier (fichier BC_2.nlogo), adaptez le programme précédent pour tenir compte de ces effets de voisinage. Décrivez comment vous l'avez conçu, quels paramètres vous utilisez dans les "sliders".

2.5 Comparez vous résultats avec ceux des Figures 5 et 6 (Modifiez l'interface pour les reproduire). Les reproduisez-vous ? Quels sont les effets des vosinages sociaux ? Expliquez les. Faites varier les paramètres du modèle : les effets sont-ils les même qu'avec le modèle de base ?

Pour aller plus loin : modèle d'accord relatif (si le temps le permet)

Pour conclure, nous allons étudier un modèle, proposé dans cet article ici. Pour simplifier, vous travaillerez sur un résumé en français de cet article, tiré de la thèse de Frédéric Amblard (2003), ici.

3.1 En expliquant vos choix d'implémentation et de paramètres, ainsi que vos hypothèses éventuelles, écrire le programme netlogo permettant d'implémenter le modèle décrit pp. 120-122. Parvenez-vous à reproduire la figure 4-8 pour le cas des incertitudes homogènes ? Quels sont les effets des paramètres dans ce cas ?

3.2 Introduisez maintenant les extrémistes comme décrit au 4-4 de l'article et essayez de reproduire les figures 4-10 à 4-13. Commentez les effets de paramètres et les difficultés éventuelles.

Ouverture

Pour un point de vue critique sur les modèles BC, un article à lire (E. Chattoe-Brown)