Treffer: Оценка соседних альтернатив в моделях принятия решений средствами языка программирования Python: Evaluating Contiguous Alternatives in DecisionMaking Models Using Python Programming Language

• Функционал языка программирования Python позволяет хранить и обрабатывать сведения о соседних географических объектах, сопоставляемых политическими акторами. Наиболее подходящими библиотеками последних лет с открытым кодом для анализа и прогнозирования перемещений по координатной плоскости или графу смежности (например, в задачах рационального выбора, диффузии инноваций и формирования институтов, переезда в уже сформированную институциональную среду) можно считать Helipad и Mesa. • «Цифровые двойники» акторов обращаются к сведениям о соседстве (закодированным в явном виде или выведенным из координат территорий) при взаимодействии со средой: в ходе поэтапной симуляции перечень альтернатив для размещения в следующий момент времени ограничивается списком близлежащих мест. • Выбирая оптимальное местоположение, компьютерные модели сопоставляют релевантные характеристики соседних объектов, ориентируясь на закодированные предпочтения. Для этого проводится автоматический расчёт полезности, которую актор получил бы через некоторое время благодаря свойствам выбранной зоны, и определяется наиболее приемлемая близкая альтернатива. • Некоторые библиотеки содержат готовые процедуры, предназначенные для визуализации участков земли и образованного ими пространства (в виде тепловой карты — в зависимости от значения какого-либо параметра в различных местах) Переформулировав задачу исследования (перенеся акцент с характеристик территорий на свойства перемещений в различных направлениях), можно воспользоваться библиотеками на основе теории игр. Сравнение стратегий перехода на соседние участки земли, алгоритмизируется с помощью функций библиотек Axelrod, QuantEcon, StratPy, NashPy, OpenSpiel. • Python programming language allows for storing and processing information about neighboring geographic objects compared by political actors. The most suitable open-source recent libraries for analyzing and predicting movements along a coordinate plane or adjacency graph (for example, in rational choice studies, diffusion of innovations and shaping institutions or relocation to an already reshaped institutional environment) are presumably Helipad and Mesa. • Actors’ «digital twins» access information about their neighborhoods (encoded explicitly or derived from a polygon’s coordinates) when interacting with the environment: by limiting the number of alternatives for displacement or allocation at the next moment (during a step-bystep simulation) to a list of nearby places. • When choosing the optimal location, computer models compare the relevant characteristics of neighboring objects, focusing on encoded references. To that end an actor automatically calculates the utility it would have received by the end of the period thanks to the envisaged zone’s properties, and the most acceptable nearby alternative is determined. • Some libraries contain ready-made procedures visualizing the territories and the space they form (as a heat map — with areas’ colors depending on the value of any parameter). • By reformulating the research task (by shifting the emphasis from the territories’ characteristics to the properties of moving in various directions), one could use libraries based on game theory. Algorithms to compare strategies (relocating to neighboring areas) are provided in libraries Axelrod, QuantEcon, StratPy, NashPy, OpenSpiel.