Я, конечно, только догадываюсь о изгнанных и великих веках. Уловки для правильной симуляции могут работать разными способами. Полностью смоделированная экономика потребовала бы довольно больших вычислительных ресурсов.
Но теоретически вы могли бы использовать машинное обучение. Q-обучение на самом деле будет работать очень хорошо. Это игра, в которой каждый агент может легко хранить свои основные потребности и инвентарь. Может быть, использовать нейронную сеть, чтобы упростить ее еще больше. Затем, исходя из того, сколько денег, что нужно агенту и что у агента уже есть, вы только что создали представителя человека. Способен принимать самостоятельные решения.
Проблема в том, что это не очень хорошо масштабируется. Да, вы можете моделировать индивидуальное поведение, но на самом деле я уверен, что это займет много времени. Это память для каждого агента, все решения и обновление этих решений. Я думаю, если вы предварительно запустите матрицу решений, это не так уж плохо. Но если вам нужно сделать это для каждого отдельного агента, вы все равно ограничены чем-то размером с небольшой город. Я догадываюсь. Бьюсь об заклад, вы могли бы оптимизировать, но настоящая хитрость заключается в том, чтобы найти способ превратить этот уровень детализации во что-то, что вы можете обобщить. Я имею в виду, что могу поспорить, что есть некоторые закономерности, которые могут помочь. И тогда вы сможете реально моделировать более масштабные решения. Например, компании, покупающие и продающие вещи. Предполагая, что население около 1000 человек представляет собой население страны. Черт, что может сработать. В этот момент вы могли даже смоделировать фондовый рынок. Но это может быть слишком.
