← Volver a resultados
Ficha bibliográfica · Consulta y acceso
Artículo

Wealth exchange models and machine learning: Finding optimal risk strategies in multiagent economic systems

Neñer, Julian et al · American Physical Society · 2021

Acceso abierto al texto completo
Lectura rápida. Revisá los datos básicos del recurso y luego accedé al contenido desde el botón principal. En esta ficha solo se muestra la información necesaria para identificar la obra, citarla y abrirla.

Acceso al recurso

Entrá al contenido desde la opción principal o elegí otra fuente disponible.

Acceso principal

Acceso abierto al texto completo

Texto completo identificado como acceso abierto.
Abrir texto

Resumen

Descripción general del contenido del recurso.

The Yard-Sale Model, a well known wealth exchange model whose observed macroscopic behavior hides many underlying aspects of particular complexity, was studied at the microscopic level. The performance of the agents during the successive transactions allows for the definition of successful or disadvantageous strategies according to the profit they achieve at the end of the process. Optimal strategies were found that maximize the individual wealth of each agent by performing their training through a genetic algorithm. The addition of different levels of rationality given by the amount of available information from their environment showed promising results, at both the microscopic and macroscopic levels. Remarkably, after the training process, the rational agents were able to determine when it would be convenient to interact with their opponents. Additionally, a region of parameters was found for which the distribution of wealth is a power law throughout the whole wealth range. As a general result, the incorporation of rational agents in this type of systems leads to greater inequality at the collective level. Fil: Neñer, Julian. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro. Archivo Histórico del Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro | Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Balseiro. Archivo Histórico del Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro; Argentina Fil: Laguna, Maria Fabiana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Bariloche; Argentina

Cómo citar

Elegí el formato que necesitás y copiá la referencia al portapapeles.

APA 7

Neñer, J. E. A. (2021). Wealth exchange models and machine learning: Finding optimal risk strategies in multiagent economic systems. http://hdl.handle.net/11336/167380

MLA

Neñer, Julian et al. "Wealth exchange models and machine learning: Finding optimal risk strategies in multiagent economic systems." 2021. http://hdl.handle.net/11336/167380.

Chicago

Neñer, Julian et al. 2021. "Wealth exchange models and machine learning: Finding optimal risk strategies in multiagent economic systems.". http://hdl.handle.net/11336/167380.

Harvard

Neñer, J. E. A. 2021, Wealth exchange models and machine learning: Finding optimal risk strategies in multiagent economic systems, American Physical Society, available at: http://hdl.handle.net/11336/167380 [Accessed 28 Jun. 2026].

Compartir e imprimir

Guardá la ficha, copiá su enlace permanente o imprimila como PDF.

Exportar referencia

Si usás un gestor bibliográfico, podés exportar el registro en los formatos más comunes.

Detalles del recurso

Información bibliográfica útil para confirmar que se trata del material correcto.

Título
Wealth exchange models and machine learning: Finding optimal risk strategies in multiagent economic systems
Autor / colaboradores
Neñer, Julian et al
Editorial
American Physical Society
Año de publicación
2021
ISSN
2470-0045
ISSN
2470-0045
Idioma
eng

Materias

Explorá otros recursos relacionados a partir de estas materias.

Copiado