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8 aprile 2008 Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità
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Pietro Terna [email protected]
Dipartimento di scienze economiche e finanziarie “G.Prato”
Università di Torino - Italia
Master in Economia e politica sanitaria 2007-2008 Simulazione per la sanità – 1/5
web.econ.unito.it/terna web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/
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§ 1.1
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Un libro recente
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Pietro Terna, Riccardo Boero, Matteo Morini, Michele Sonnessa (a cura di) (2006),
Modelli per la complessità - La simulazione ad agenti in economia,
il Mulino, Bologna
Per l’indice ed il software di base:
abm.econ.unito.it
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§ 1.2
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Simulazione ad agenti _______________________________________
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Rappresentiamo in modo computabile la complessità del mondo reale
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§ 1.3
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Esperimenti mentali e simulazione ad agenti _______________________________________
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La simulazione, come branca della ricerca operativa, è lo strumento per realizzare, con
l'ausilio dell'informatica, modelli flessibili della realtà che possono essere utilizzati nel computer
Lo scopo è quello di descrivere e analizzare un sistema complesso con l'obiettivo di verificarne
il funzionamento in presenza di condizioni particolari o di cambiamenti desiderati
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I modelli proposti sono popolati da agenti che agiscono e interagiscono (tra loro e con l’ambiente) e che
eventualmente modificano il proprio comportamento sulla base dell’apprendimento
La costruzione di questo tipo di modelli è semplificata dall’uso di protocolli di programmazione ad oggetti qual è
Swarm (www.swarm.org) e dall’adozioni di schemi di riferimento che chiariscano il ruolo dell’ambiente, degli
agenti, delle loro regole di comportamento e le modalità di modificazione di tali regole (sistemi di produzione o sistemi esperti, reti neurali, sistemi a classificatori,
algoritmi genetici, …)
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da www.icosystem.com/
Collegamento a game_launch.htm.lnk
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pt pensa che A lo difenda da B
oppure di dover difendere A da B
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da www.rennard.org/alife/english/antsgb.html
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Inserire un ostacolo, ad esempio … (fare clic)
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Collegamento a ants.html.lnk
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StarLogo TNG
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Sperimentiamo la complessità con StarLogo TNG
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Sperimentiamo la complessità con StarLogo TNG
Fish and Plankton
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§ 1.4
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Modelli
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La simulazione con l’uso del computer
come via per compiere esperimenti mentali complessi,
ma anche per descrivere la complessità della realtà
simulazione = modelli con agenti
discussione
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• modelli letterario-descrittivi
• modelli matematico-statistici
• modelli di simulazione nel computer
Per approfondire, dal mio sito:
N.Gilbert, P.Terna (2000), How to build and use agent-based models in social science, Mind & Society, no. 1, pp.57-72.
La costruzione di modelli di simulazione, fondati su agenti autonomi interattivi e applicati alla ricerca nelle scienze sociali, ma anche alla realtà aziendale, può procedere ad esempio utilizzando la metodologia proposta dalla biblioteca di funzioni denominata Swarm (www.swarm.org). Gli agenti possono essere costruiti sulla base di regole o di strutture adattive (reti neurali, classifier system, …).
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§ 1.5
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Metodologie di simulazione
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discussione
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• Simulazione strategica, system dynamics, http://sysdyn.clexchange.org/ (MIT System Dynamics in Education Project)
• Simulazione con agenti, la “nostra”, D. Parisi (2001), Simulazioni - La realtà rifatta nel computer. Mulino, Bologna; L. Tesfatsion (2001), Agent-Based Computational Economics: Growing Economies from the Bottom Up. ISU Economics Working Paper, n. 1, http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/acealife.pdf; in generale, http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/ace.htm
• Simulazione di processo o a eventi discreti
• Un bel confronto a http://www.xjtek.com/files/papers/fromsystemdynamics2004.pdf
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§ 1.6
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Caratteristiche comuni della simulazione nella rappresentazione della realtà
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con Burton (2001), tre caratteri della simulazione
Specificazione
la simulazione richiede la specificazione del mondo che stiamo studiando, semplice o complesso
la costruzione di un modello di simulazione non consente di immaginare “scatole nere” di cui trascurare il contenuto
anzi, impone la formulazione di ipotesi da verificare in ogni parte del modello
con la simulazione introduciamo specificazioni di comportamento molto dettagliate, non ipotesi generali di comportamento (es. ottimizzante in presenza di vincoli)
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con Burton (2001)
Versatilità
con un modello ben costruito possiamo
svolgere test su ipotesi,
esplorare nuove idee,
generare basi di dati,
costruire mondi più “ampi” di quello reale
evolvere popolazioni di agenti e di regole
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con Burton (2001)
Efficienza
risultati utili con sforzi minori di quelli richiesti dagli esperimenti (difficoltà nella conduzione degli esperimenti in economia)
(o dalla ricerca di dati sul campo)
inoltre consente di seguire cammini multipli, di esplorare possibilità evolutive, di ipotizzare sequenze temporali di eventi …
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Burton R. (2001), Afterword, in A. Lomi e E.R. Larsen (a cura di), Dynamics of Organizations – Computational Modeling and Organization Theories. Menlo Park, CA, AAAI Press / The MIT Press.
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§ 1.7
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Emergenza e complessità
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discussione
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valori standard; min-max 170-310; min 170
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Due parole chiave, non sempre ben usate: emergenza e complessità
• emergenza imprevista o imprevedibile
• complicato o complesso
Emergenza e complessità
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Un problema “nostro”
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Il problema della mobilità dei pazienti oncologici
Persone che si spostano per ragioni sanitarie
• indizio di insoddisfazione?
• correlazione con ragioni di studio e lavoro
• esigenze di altri familiari
• indicazione del medico
• informazioni tra pazienti
• differenze tra strutture (es. mancanza della radioterapia)
• età (più mobilità nei giovani)
• costi sociali
• costi vivi
Più opzioni di cura
• chi sceglie?
• chi ha le informazioni?
• il medico?
• il paziente?
Strutture
• adeguato numero di interventi
• attività di ricerca
• bassa mortalità
Soglia minima per gli ospedali
• al di sotto aumenta la mortalità
• collegamenti tra ospedali (rinvii a unità più specializzate)
Comportamento di un paziente ben informato
• “ben informato” da un medico “perfettamente informato” o …
• gradi diversi di informazione Problemi di riferimento: El Farol; scelte locali nelle formiche e comportamenti aggregati
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§ 1.9
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Programmazione
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la p
rogr
amm
azio
ne
Come al momento presente non è immaginabile uno scienziato sociale che non abbia basi di matematica, statistica e specificamente di econometria, con l’affermarsi della simulazione altrettanto può dirsi della capacità di programmare
A quale livello? Ovviamente, usando strumenti evoluti, ma con consapevolezza in merito ai fondamenti della programmazione
discussione
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prog
ram
maz
ione
impe
rati
va, d
ichi
arat
iva,
ret
i neu
rali
• programmazione imperativa
• sequenze di ordini e strumenti per scriverle
• gli oggetti e i metodi e le metafore del mondo reale
• la programmazione grafica (Scratch, StarLogo TNG)
• programmazione dichiarativa
• definizioni e “motori” per applicarle
• soft computing
• reti neurali (parallelismo, subsimbolismo, autorganizzazione)
• algoritmi genetici
• sistemi a classificatore
Strumenti per programmare
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impe
rati
va, d
ichi
arat
iva
Programmazione imperativa in C, il calcolo del fattoriale
int n=5; float f=1;
for (i=2; i<=5; i++) f=f*i;
Programmazione dichiarativa in Mathematica (con notazione simile a Prolog), il calcolo del fattoriale
fatt[n_]:= n fatt[n-1]
fatt[0]=1
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Programmare con Scratch
http://weblogs.media.mit.edu/llk/scratch/
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int e
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Intelligenza artificiale
(da programmazione a finalizzazione)
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_Ret
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rali
art
ific
iali
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Reti neurali artificiali
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neur
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Reti neurali artificiali: il neurone
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Reti neurali artificiali: la rete
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ret e
ne u
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2
Formalmente:
))(( xAfBfy
Per approfondire, dal mio sito:
P.Terna (2000a), Economic Experiments with Swarm: a Neural Network Approach to the Self-Development of Consistency in Agents' Behavior, in F. Luna and B. Stefansson (eds.), Economic Simulations in Swarm: Agent-Based Modelling and Object Oriented Programming. Dordrecht and London, Kluwer Academic.
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§ 1.10
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L’artificiale (per capire il reale)
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• Agenti artificiali
• Vita artificiale
• Mondi artificiali
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§ 1.11
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_pro
viam
o a
prog
ram
mar
e _______________________________________
Proviamo a programmare
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Pyt
hon
da python.org Python-2.4.msi (msi sta per Microsoft installer; il file si trova anche su web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/ NB, circa 10
Mbyte); al CORIPE c’è la versione 2.2 che per i nostri fini va bene
1+1aa=1aprint a---2/32./3.a=2b=3a/ba/float(b)b=3.a/b---b=-1if b < 0:
print "b e’ negativo"else:
print "b e’ nullo o positivo" RIENTRARE A SINISTRAb=1
RIESEGUIRE SENZA RISCRIVERE---range(10)range(1,8,2)for i in range(3):
print iprint i*10
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Pyt
hon
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Programmi:
caricare, con Open, if.py e per.py
(sono on line all’indirizzo precedente; eseguire con F5)
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CamaleontiIdea di Marco Lamieri, tesina di Riccardo Taormina
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Una regola semplice in un ambiente complesso
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Preservare l’identità!
Reinforcement learning e pattern recognition
Proviamo!
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§ appendice
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(PB
L)
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Discutiamo (PBL)
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pbl
Utilizziamo il problem based learning come strumento didattico, qui in una versione semplificata
Il PBL (si vedano ad esempio http://www.samford.edu/pbl/pbl_main.html oppure http://www.udel.edu/pbl/ oppure ancora http://edweb.sdsu.edu/clrit/home.html) è una tecnica volta a far emergere dal lavoro di un gruppo sia la consapevolezza dell’apprendimento necessario su una determinata tematica, sia l’incentivo a servirsi di tutti gli strumenti, tradizionali o innovativi, per mettere a fuoco il contenuto e i problemi sottesi da un tema di discussione. Ecco un semplice esempio: “Piero da giovane andava sempre al mare d’estate nella stessa spiaggia a sud di Ancona; ora non può più andarci, perché il mare è inquinato e di mattino sulla spiaggia c’è una sostanza bianca maleodorante”. Obiettivi didattici: geografia delle Marche, conoscenza delle alghe, inquinamento. Il gruppo chiamato a discutere il tema – volutamente semplice e sfumato – individua le conoscenze al proprio interno, definisce l’albero dei concetti, ricerca il materiale necessario con gli strumenti disponibili, tra cui l’internet.
PBL
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Discutiamo:
i modelli e i modi o gli strumenti per costruirli
Obiettivo didattico: passare dal concetto di modello alle modalità di costruzione dei modelli
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sim
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Discutiamo:
quali metodologie di simulazione possiamo immaginare di usare
Obiettivo didattico: dal modello alla computazione, con più strade possibili
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Discutiamo:
quali significati attribuire ai termini
‘emergenza’ e ‘complessità’
Obiettivo didattico: lo stretto legame tra modello, simulazione e osservatore; la complessità come via per scoprire il mondo reale
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pbl:
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Discutiamo:
esistono metodologie molto diverse per programmare un computer; individuiamone almeno tre
Obiettivo didattico: programmare un computer significa …; differenze tra metodologie di programmazione, linguaggi, strumenti applicativi, finalità …