6 maggio 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro...

6 maggio 2008 Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità

1

cope

rtin

a

Pietro Terna [email protected]

Dipartimento di scienze economiche e finanziarie “G.Prato”

Università di Torino - Italia

Master in Economia e politica sanitaria 2005-2006 Simulazione per la sanità – 3/5

web.econ.unito.it/terna web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/


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3

§ 2.6


4

_Cas

i di a

ppli

cazi

one

_______________________________________

Casi di applicazione

_______________________________________


5

118 TorinoCap. 25 libro citato e tre tesi in linea dal mio sito

jES e agenti per costruire

centralino

posto valutazione sanitaria

box ambulanze

ambulanze

Situazioni critiche del sistema, verificazione di modificazioni

Utilizzazione degli avatar per l’apprendimento


6

118 Torino

Ricostruzione ex post con ricette mirate a riprodurre le assegnazioni effettuate

Simulazione ex ante con ricette generalizzate

Uso del distillatore di ordini e di ricette che lanciano ricette

Prove di carico e di soluzioni simulate


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§ 2.8


8

_Cas

i di a

ppli

cazi

one

_______________________________________

Come decidere

_______________________________________


9

deci

sion

pro

cess

1

2

1

3

2

1

3

1

5

3

1,3,4

1,2,5

Come d

ecid

ere?


10

deci

sion

pro

cess

2

• In modo casuale (… realistico)

• Con regole fisse

• Con un sistema esperto

• Con tecniche di soft computing (GA & CS)

• Chiedendo che cosa fare ad un agente reale (training e studio di comportamenti)

Come decidere?

Discutiamo


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§ 3.1


12

_Net

Log

o

_______________________________________

Quasi un video gioco: StarLogo TNG e

Scratch

_______________________________________


13

Il moltiplicatore del credito a … fumetti (money_supply.sb)


14

§ 3.2


15

_Net

Log

o

_______________________________________

Uno strumento semplificato: NetLogo

_______________________________________


16

Net

Log

o es

. 1

Provare 30, 50, 70%

Segregation


17

Net

Log

o es

. 2

This model is a simple cellular automaton that simulates voting distribution by having each patch take a "vote" of its eight surrounding neighbors, then perhaps change its own vote according to the outcome.

If the CHANGE-VOTE-IF-TIED? switch is on, then in the case of a tie, the central patch will always change its vote.

If the AWARD-CLOSE-CALLS-TO-CLOSER? switch is on, then if the result is 5-3, the central patch votes with the losing side instead of the winning side.

Voting


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Net

Log

o es

. 4

This program models a cocktail party. The party is made up of groups of both men and women. The partygoers have a TOLERANCE that defines their comfort level with a group that has members of the opposite sex. If they are in a group that has a higher percentage of people of the opposite sex than their TOLERANCE allows, then they are considered "uncomfortable", and they leave that group to find another group. This action continues until everyone at the party is "comfortable" within their group.

Party


19

Net

Log

o es

. 5

If individuals were the agents of the EMH the sentiment they would form would reflect only the news. However, in our model, of heterogeneous and boundedly rational agents, to this sentiment contribute not only the news themselves, but also the verbalized or someway transmitted sentiments of the individual's closest colleagues, and an own idiosyncratic aspect of the individual which influences his interpretation of both the news and his friends sentiments, thus, these elements together lead to the sentiment, that the individual is aware of, and that leads to the final decision to buy or sell.

Artificial Financial Market (NetLogo 3)


20

§ 3.3


21

_Net

Log

o

_______________________________________

Impariamo ad usare NetLogo

_______________________________________


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impa

riam

o N

etL

ogo

1

Le basi di NetLogo

Tre bottoni e un codice

ripetere

to cancella caend

to crea crt 15end

to muovi ask turtles [fd 5]end


23

impa

riam

o N

etL

ogo

2

Le basi di NetLogo

Quattro bottoni e un po’ più di codice

to cambia-direzione ask turtles [set heading (random 360)]end


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impa

riam

o N

etL

ogo

3

Esempio del manuale

code examples\Tutorial 3

Primi passi e poistudiamo insieme il tutorial 3


25

Che cosa otterremo …


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to setupclear-allcreate-turtles 100ask turtles [ setxy random-xcor random-ycor ]

end

to gomove-turtles

end

to move-turtlesask turtles [

right random 360forward 1

]end


27

oppureto setup

clear-allsetup-patchessetup-turtles

endto setup-patches

ask patches [ set pcolor green ]endto setup-turtles

create-turtles 100ask turtles [ setxy random-xcor random-ycor ]

end


28

§ appendice


29

_Dis

cuti

amo

(PB

L)

____________________________________

Discutiamo (PBL)

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30

pbl:

dec

isio

ne

Discutiamo:

come inserire le decisioni, e di chi, all’interno di questi modelli

Obiettivo didattico: dalla decisione nel mondo reale alla decisione nella simulazione, senza e con umani

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