Algoritmos genéticos aplicados a um modelo evolucionário de dinâmica industrial.

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Data
2018
Autores
Passos, Gustavo de Castro Silva Versiani
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Resumo
Essa dissertação consiste na aplicação de um algoritmo genético ao modelo evolucionário de dinâmica industrial de Nelson e Winter. Adapta-se o método de um trabalho anterior, Yildizoglu (2002), buscando verificar os efeitos da adição de firmas que utilizam o algoritmo na decisão de investimento em P&D inovativo, quando estas dividem o mercado com outros dois tipos de firmas, aquelas com estratégias fixas e as de estratégias aleatórias. A partir da descrição do modelo, utilizando de modelagem baseada em agentes, implementase os mercados, cuja simulação é realizada em NetLogo. Foram comparadas situações diferentes de investimento externo e diversas durações dos períodos de aprendizagem para os algoritmos genéticos. Os resultados obtidos foram contrastantes com trabalhos anteriores, pois, apesar de se confirmar que a presença de firmas, que fazem uso da aprendizagem, leva à dominância do mercado, o mesmo não acontece em relação à melhora da eficiência tecnológica e do bem-estar social.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Comunicação. Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Aprendizagem, Organização industrial
Citação
PASSOS, Gustavo de Castro Silva Versiani. Algoritmos genéticos aplicados a um modelo evolucionário de dinâmica industrial. 2018. 68 f. Dissertação (Mestrado em Comunicação) – Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2018.