Table des matières - Gilles Daniel

306 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
information fausse donc (1 – p).1 = 10%. Entre 200 et 600, theta devient égal à 0.9 (ce
qui signifie que p = 90% des agents reçoivent une information selon laquelle l’état du
monde est M = 1 donc p.1 = 0,9).
Figure 14.2. Influence sociale globale dans le modèle d’Orléan [ORL 98].
Dans la simulation, µ = 0.1 (faible influence sociale) pour tous les agents jusqu’à
t = 600 ; après cela, µ = 0.9 pour tous les agents, qui deviennent fortement
mimétiques. En conséquence, comme on peut l’observer sur la figure 14.2 l’opinion
sociale est « verrouillée » sur l’état M=1, malgré le fait que 90% des agents
reçoivent une information privée σ i qui leur suggère que le bon état est bien M=0.
Exercice 14.1. ( Moduleco / MadKit – SocialInfluence ). Construisez une
distribution statistique des temps d’attente pour que l’opinion globale revienne vers
le « vrai état de l’économie » – soit {0} – pour t > 600 et différentes valeurs de µ
prises dans {0,4 ; 0,5 ; 0,6}
Le modèle d'Orléan a été développé initialement dans un voisinage « global ».
Mais ses propriétés sont-elles robustes à une réduction de l’effet d’influence à un
voisinage local Un des intérêts de Moduleco / MadKit est de pouvoir refaire la même
simulation en changeant de type de voisinage par simple choix dans une liste lors de
l’initialisation. On explore ainsi par simulation les propriétés d’un modèle dont on
connaît les résultats analytiques dans le cas de l’influence globale (ce qui correspond à
ce que les physiciens appellent le « champ moyen »), mais dont on ne connaît pas de
manière analytique les propriétés en voisinage local. Sur la figure 14.3, Les
simulations ont donc été refaites avec 2 voisinages locaux différents [Chapitre 11] : le
voisinage de Moore (8 voisins) et un voisinage de von Neumann (4 voisins). Dans tous