Una valutazione dei possibili effetti dell'Health Check in una regione medio collinare attraverso RegMAS.
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RegMAS
Antonello
Lobianco,
Roberto Una valutazione dei possibili effetti
Esposti
dell’Health Check in una regione medio
Index
collinare attraverso RegMAS.
Antonello Lobianco, Roberto Esposti
Dipartimento di Economia (DEA)
Università Politecnica Delle Marche
10 Settembre 2008
Scuola Estiva SIDEA per i Dottori e Dottorandi di Ricerca
RegMAS
Antonello
Lobianco,
Index
Roberto
Esposti
Index
• Part I: Background: un’introduzione ai modelli
multi-agente
• Part II: Il framework RegMAS
• Part III: Un’implementazione
RegMAS
Antonello
Lobianco,
Roberto
Esposti
Simulazione
com-
putazionale
Modellare i
Part I
comporta-
menti
Sistemi
agricoli
Agent-based Computational Economics
(ACE)
RegMAS
Antonello
Lobianco,
Sistemi complessi
Roberto
Esposti
Darwin’s theory of evolution by natural selection is satisfying
because it shows us a way in which simplicity could change into
Simulazione
com- complexity, how unordered atoms could group themselves into
putazionale
ever more complex patterns until they ended up manufacturing
Modellare i
comporta- people.
menti
(Richard Dawkins, The selfish gene)
Sistemi
agricoli
Definition
complesso (Dizionario Garzanti 2007 ):
agg.
1 che è composto di più parti o di diversi elementi: meccanismo
complesso; questione complessa | proposizione complessa,
(ling.) quella che ha anche complementi indiretti | numero
complesso, (mat.) che ha una parte reale e una immaginaria
2 (estens.) non semplice e lineare, non facilmente intuibile;
complicato, difficile: una trama complessa; un problema
complesso.RegMAS
Antonello
Lobianco,
Sistemi complessi
Roberto
Esposti
• Composti da numerosi elementi indipendenti
Simulazione
com- • Fortemente dinamici
putazionale
Modellare i • Sensibili alle condizioni iniziali
comporta-
menti • => Comportamento caotico
Sistemi
agricoli
• => Caratteristiche emergenti del sistema non individuabili
dall’analisi dei singoli elementi
Simulazione computazionale
• Una “terza via” tra induzione e deduzione
• Mette a disposizione un “laboratorio” dove sperimentare
effetti di diverse teorie sul “funzionamento” e l’interazione
degli elementi in un sistema
• Occorre analizzare i risultati con un approccio induttivoRegMAS
Antonello
Lobianco,
Sistemi complessi
Roberto
Esposti
• Composti da numerosi elementi indipendenti
Simulazione
com- • Fortemente dinamici
putazionale
Modellare i • Sensibili alle condizioni iniziali
comporta-
menti • => Comportamento caotico
Sistemi
agricoli
• => Caratteristiche emergenti del sistema non individuabili
dall’analisi dei singoli elementi
Simulazione computazionale
• Una “terza via” tra induzione e deduzione
• Mette a disposizione un “laboratorio” dove sperimentare
effetti di diverse teorie sul “funzionamento” e l’interazione
degli elementi in un sistema
• Occorre analizzare i risultati con un approccio induttivoRegMAS
Antonello
Lobianco,
Sistemi complessi
Roberto
Esposti
• Composti da numerosi elementi indipendenti
Simulazione
com- • Fortemente dinamici
putazionale
Modellare i • Sensibili alle condizioni iniziali
comporta-
menti • => Comportamento caotico
Sistemi
agricoli
• => Caratteristiche emergenti del sistema non individuabili
dall’analisi dei singoli elementi
Simulazione computazionale
• Una “terza via” tra induzione e deduzione
• Mette a disposizione un “laboratorio” dove sperimentare
effetti di diverse teorie sul “funzionamento” e l’interazione
degli elementi in un sistema
• Occorre analizzare i risultati con un approccio induttivoRegMAS
Antonello
Lobianco,
Cellular Automata
Roberto
Esposti
Simulazione Caratteristiche
com-
putazionale
• I primi modelli di
Modellare i
comporta- simulazione
menti
computazionale (von
Sistemi
agricoli Neumann, anni ’50)
• Elementi sono celle il cui
stato dipende dallo stato
delle celle adiacenti
• Elementi sono
generalmente omogenei ed
il tempo è rappresentato in
maniera discreta
• Rappresentazione di
sistemi fisici/biologiciRegMAS
Antonello
Lobianco,
Cellular Automata
Roberto
Esposti
Simulazione Caratteristiche Es. “Game of Life”
com-
putazionale
• I primi modelli di
Modellare i
comporta- simulazione
menti
computazionale (von
Sistemi
agricoli Neumann, anni ’50)
• Elementi sono celle il cui
stato dipende dallo stato
delle celle adiacenti
• Elementi sono
generalmente omogenei ed
il tempo è rappresentato in
maniera discreta
• Rappresentazione di
sistemi fisici/biologiciRegMAS
Antonello
Lobianco,
Complex adaptative systems
Roberto
Esposti
Caratteristiche degli elementi nei sistemi sociali
Simulazione
com-
putazionale • Sono eterogenei
Modellare i
comporta- • Hanno obbiettivi propri
menti
• Possono imparare e reagire in modo univoco
Sistemi
agricoliRegMAS
Antonello
Lobianco,
Complex adaptative systems
Roberto
Esposti
Caratteristiche degli elementi nei sistemi sociali
Simulazione
com-
putazionale • Sono eterogenei
Modellare i
comporta- • Hanno obbiettivi propri
menti
• Possono imparare e reagire in modo univoco
Sistemi
agricoli
=> Modelli multi-agenteRegMAS
Antonello
Lobianco,
Complex adaptative systems
Roberto
Esposti
Caratteristiche degli elementi nei sistemi sociali
Simulazione
com-
putazionale • Sono eterogenei
Modellare i
comporta- • Hanno obbiettivi propri
menti
• Possono imparare e reagire in modo univoco
Sistemi
agricoli
=> Modelli multi-agente
Campi di indagine dei modelli multi-agente
• Rapporti tra gli agenti (diretti, mediati da altri agenti,
indiretti tramite risorse)
• Livello informativo noto agli agenti
• Apprendimento e scelte decisionali degli agenti (algoritmi
genetici, teoria dei giochi..)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Perchè una rappresentazione
Roberto
Esposti multi-agente dei sistemi agricoli ?
Simulazione
com-
putazionale
• Agricoltori fortemente eterogenei
Modellare i
comporta-
menti
• Sono indipendenti nelle scelte d’impresa...
Sistemi • ...ma sono condizionati dalle relazioni con gli altri agenti
agricoli
• Lavori iniziali di Balmann (1997) e proseguiti da Berger
(2001) e Happe (2000)
• Problemi di natura strumentale: ad oggi mancano gli
strumenti per inserire propriamente la dimensione spaziale
nei modelli.RegMAS
Antonello
Lobianco,
Perchè una rappresentazione
Roberto
Esposti multi-agente dei sistemi agricoli ?
Simulazione
com-
putazionale
• Agricoltori fortemente eterogenei
Modellare i
comporta-
menti
• Sono indipendenti nelle scelte d’impresa...
Sistemi • ...ma sono condizionati dalle relazioni con gli altri agenti
agricoli
• Lavori iniziali di Balmann (1997) e proseguiti da Berger
(2001) e Happe (2000)
• Problemi di natura strumentale: ad oggi mancano gli
strumenti per inserire propriamente la dimensione spaziale
nei modelli.RegMAS
Antonello
Lobianco,
Modelli quantitativi dei sistemi
Roberto
Esposti agricoli
Simulazione
com-
putazionale
Modellare i
comporta-
• possono dare solo risposte parziali a domande puntuali dei
menti
policy makers;
Sistemi
agricoli • non il disaccoppiamento, ma certe specifiche ipotesi di
disaccoppiamento:
• => ipotesi sui pagamenti, vincoli, modalità..
• non gli effetti, ma specifici domini di analisi:
• => effetti di mercato (prezzi, domande/offerte aggregate,
scambi commerciali...);
• => effetti strutturali (dimensioni aziendali, redditi,
mercato fondiario...);RegMAS
Antonello
Lobianco,
Modelli quantitativi dei sistemi
Roberto
Esposti agricoli
Simulazione
com-
putazionale
Modellare i
comporta-
• possono dare solo risposte parziali a domande puntuali dei
menti
policy makers;
Sistemi
agricoli • non il disaccoppiamento, ma certe specifiche ipotesi di
disaccoppiamento:
• => ipotesi sui pagamenti, vincoli, modalità..
• non gli effetti, ma specifici domini di analisi:
• => effetti di mercato (prezzi, domande/offerte aggregate,
scambi commerciali...);
• => effetti strutturali (dimensioni aziendali, redditi,
mercato fondiario...);RegMAS
Antonello
Lobianco,
Modelli quantitativi dei sistemi
Roberto
Esposti agricoli
Simulazione
com-
putazionale
Modellare i
comporta-
• possono dare solo risposte parziali a domande puntuali dei
menti
policy makers;
Sistemi
agricoli • non il disaccoppiamento, ma certe specifiche ipotesi di
disaccoppiamento:
• => ipotesi sui pagamenti, vincoli, modalità..
• non gli effetti, ma specifici domini di analisi:
• => effetti di mercato (prezzi, domande/offerte aggregate,
scambi commerciali...);
• => effetti strutturali (dimensioni aziendali, redditi,
mercato fondiario...);RegMAS
Antonello
Lobianco,
Modelli quantitativi dei sistemi
Roberto
Esposti agricoli
Simulazione
com-
putazionale
Modellare i
comporta-
• possono dare solo risposte parziali a domande puntuali dei
menti
policy makers;
Sistemi
agricoli • non il disaccoppiamento, ma certe specifiche ipotesi di
disaccoppiamento:
• => ipotesi sui pagamenti, vincoli, modalità..
• non gli effetti, ma specifici domini di analisi:
• => effetti di mercato (prezzi, domande/offerte aggregate,
scambi commerciali...);
• => effetti strutturali (dimensioni aziendali, redditi,
mercato fondiario...);RegMAS
Antonello
Lobianco,
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
Dimensione
spaziale Part II
Model flow
Il framework RegMASRegMAS
Antonello
Lobianco,
Generale
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Caratteristiche
• Uno strumento che permette di scrivere modelli
Agenti
Dimensione
multi-agente su base regionale per la simulazione degli
spaziale effetti delle politiche agricole
Model flow
• Completamente spazialmente esplicito: permette di
collegare il sistema sociale con quello geofisico
• Scritto in C++ (veloce ed ad oggetti) con un’interfaccia
grafica indipendente dal Sistema Operativo
• I singoli imprenditori agricoli “agiscono” risolvendo un
problema di programmazione lineare specifico per ogni
imprenditore
• Rappresenta un’evoluzione (spazialmente esplicita,
open-source, multi-piattaforma) di AgriPoliS (Balmann,
Happe and Kellermann)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Generale
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Caratteristiche
• Uno strumento che permette di scrivere modelli
Agenti
Dimensione
multi-agente su base regionale per la simulazione degli
spaziale effetti delle politiche agricole
Model flow
• Completamente spazialmente esplicito: permette di
collegare il sistema sociale con quello geofisico
• Scritto in C++ (veloce ed ad oggetti) con un’interfaccia
grafica indipendente dal Sistema Operativo
• I singoli imprenditori agricoli “agiscono” risolvendo un
problema di programmazione lineare specifico per ogni
imprenditore
• Rappresenta un’evoluzione (spazialmente esplicita,
open-source, multi-piattaforma) di AgriPoliS (Balmann,
Happe and Kellermann)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Programmazione ad oggetti
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
Dimensione ==> parallelismo modello-programma
spaziale
Model flow
modello programma esempio
agenti classi class Agent_farmer
rappr. gerarchica classi derivate class Agent_farmer:Agent_space
proprietà proprietà double liquidity
azioni metodi pubblici void acquireObject(...)
funzioni interne metodi privati void initMIPRegMAS
Antonello
Lobianco,
Programmazione ad oggetti
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
Dimensione ==> parallelismo modello-programma
spaziale
Model flow
modello programma esempio
agenti classi class Agent_farmer
rappr. gerarchica classi derivate class Agent_farmer:Agent_space
proprietà proprietà double liquidity
azioni metodi pubblici void acquireObject(...)
funzioni interne metodi privati void initMIPRegMAS
Antonello
Lobianco,
UML class diagram
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
Dimensione
spaziale
Model flowRegMAS
Antonello
Lobianco,
RegMAS Screenshot
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
Dimensione
spaziale
Model flowRegMAS
Antonello
Lobianco,
Caratteristiche degli “agenti” in
Roberto
Esposti RegMAS
Caratteristiche
Agenti
Dimensione
spaziale • Sono veri imprenditori agricoli
Model flow
• Eterogenei per dotazioni di risorse iniziali
• Eterogenei per allocazione spaziale
• Decidono (e pianificano) risolvendo un problema di p.l.
• Inclusi attività, investimenti, lavoro (in/out)...
• Utilizzata la libreria GNU Linear Programming Kit (GLPK)
• Migliaia di chiamate per singolo periodoRegMAS
Antonello
Lobianco,
Dimensione spaziale
Roberto
Esposti
• Lo spazio è organizzato in “livelli“ (attualmente: uso del
Caratteristiche
suolo, DTM, confini amministrativi..)
Agenti
• Gli imprenditori sono allocati su un plot specifico, in
Dimensione
spaziale funzione della loro tipologia
Model flow
• Gli oggetti di investimeno possono essere spazialmente
espliciti/impliciti
• Le attività possono essere spazialmente esplicite/implicite
• Le attività spazialmente esplicite possono richiedere una
specifica tipologia di suolo o la presenza di uno specifico
”oggetto“ di investimento
• Le attività spazialmente esplicite possono essere ”filtrate“
in base all’informazione spaziale depositata in un qualsiasi
livello (ad es. il margine lordo diminuisce al crescere
dell’altitudine)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Problema di ottimizzazione
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
PN+S∗P
max Y = i=1
GMi ∗ xi
Dimensione s.t.
spaziale PN+S∗P
i=1
ai,j ∗ xi 5 bj ∀j = 1, ..., R + P
Model flow bj = 1 ∀j = R + 1, ..., R + P
ai,j = 1 ∀ i > N ∨ i = N + (j − R)
xi > 0 ∀i = 1, ..., N + S ∗ P
(1)
dove:
i indice delle attività Y reddito
j indice delle risorse GMi margini lordi
N attività spazialmente implicite xi quantità attivate
S attività spazialmente esplicite ai,j coefficienti tecnici
R risorse vincolanti bj disponibilità (RHS)
P appezzamenti di terrenoRegMAS
Antonello
Lobianco,
MIP
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Mixed Integer Programming matrix
Agenti
Dimensione
spaziale
Model flowRegMAS
Antonello
Lobianco,
RegMAS flowchart
Roberto
Esposti
Caratteristiche
Agenti
Dimensione
spaziale
Model flowRegMAS
Antonello
Lobianco,
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari Part III
Risultati
Conclusioni
ImplementazioneRegMAS
Antonello
Lobianco,
Colli Esini
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling • Medie colline
Scenari
marchigiane
Risultati
(provincia di
Conclusioni
Ancona)
• 24 comuni (LAU2)
• 50,000 ha SAU
• 6,000 aziende agr.
(2001)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Regione virtuale (AgriPoliS)
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
Risultati
ConclusioniRegMAS
Antonello
Lobianco,
Regione simulata (RegMAS)
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
Risultati
ConclusioniRegMAS
Antonello
Lobianco,
Upscaling
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
Risultati
Conclusioni
Sahrbacher (2005), Kellermann et al. (2007)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Formalizzazione matematica
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
=> Minimizzazione delle differenze tra la regione reale ed un
Upscaling set pesato di aziende RICA
Scenari
Risultati v
u K PN
Conclusioni uX (FADNn,k ∗ UCn ) 2
min t ( n=1 ) sub UCn > 0∀n (2)
k=1
REGIOk
Indici: Variabili:
n = {1...N} Imprese RICA FADNn,k Dato rica
k = {1...K } Caratteristiche REGIOk Dato aggregato
regionale
UCn Coefficiente di “upscaling”RegMAS
Antonello
Lobianco,
Scenari implementati
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
• due scenari: decoupling (implementazione attuale) ed
Risultati
Conclusioni
health check;
• Il modello è in grado di “registrare” i diritti al premio
aziendale per ogni agricoltore individualmente durante il
periodo di riferimento e quindi di calcolarne il premio
disaccoppiato.RegMAS
Antonello
Lobianco,
Calcolo del Pagamento Unico (1)
Roberto
Esposti
Ogni imprenditore agricolo ha tre vettori:
Case study:
Colli Esini dRights Ammontare dei diritti (per singola attività)
Upscaling
dYears Anni sui quali i diritti sono stati maturati
Scenari
Risultati
dHa Ettari sui quali i diritti sono stati maturati
Conclusioni Ogni anno il modello aggiorna i diritti (∀ agente ed attività):
dRightst = (dRightt−1 ∗ dYearst−1 + newRight)/(dYearst−1 + 1)
dHat = (dHat−1 ∗ dYearst−1 + newHa)/(dYearst−1 + 1)
dYearst = dYearst−1 + 1 (3)
dove newRight è il pagamento accoppiato ottenuto nell’anno
specifico se compreso nel periodo di riferimento.
Differenti prodotti possono avere diversi periodi di riferimento,
anche non continui.RegMAS
Antonello
Lobianco,
Calcolo del Pagamento Unico (2)
Roberto
Esposti
Quando dovuto il modello “restituisce” i diritti in termini di
Case study:
PU, su base storica (Eq. 4) o regionalizzata (Eq. 5):
Colli Esini
N+S
Upscaling
X
dPayment = dRightsi ∗ dRateCoefi (4)
Scenari
i=1
Risultati
N+S A N+S A N+S
Conclusioni
X X X X X
dPayment = ( dRightsi,y ∗ dRateCoefi / dHai,y ) ∗ dHai
i=1 y =1 i=1 y =1 i=1
(5)
dove:
N + S tutte le attività (spazialmente implicite e
spazialmente esplicite);
dRateCoefi coefficiente per considerare l’eventuale
disaccoppiamento parziale;
A numero di agenti nel modello.RegMAS
Antonello
Lobianco,
Scenario di disaccoppiamento
Roberto
Esposti (DEC)
Case study:
Colli Esini
Upscaling • premi accoppiati costanti fino al 2004;
Scenari • dal 2005, pagamento unico (PU) con le seguenti eccezioni:
Risultati
Conclusioni • cerealicolo: 7% + 40euro/ha premio unico grano duro
• allevamenti: 8% bovino da carne e 5% ovicaprino
• lattiero-caseario: mantenuto il supporto al prezzo, in
quanto il modello gira con i prezzi 2001
• olivicolo: 5%
• vincolo di utilizzo dei terreni (buone pratiche agricole
ecocondizionalità);
• modulazione attivata sopra i 5000euro di premio (3%, 4%
e 5% dal 2006).RegMAS
Antonello
Lobianco,
Scenario Health Check (HC)
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
• uguale a dec fino al 2008;
Risultati
• dal 2009 :
Conclusioni
• introduzione della regionalizzazione
• incremento della modulazione (plafonamento, costi
amministrativi)
• abolizione set-aside obbligatorio
• abolizione aiuto specifico grano duro (40 euro)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Principali risultati aggregati
Roberto
Esposti
dec_2015 hc_2015 var 2015
Case study:
Colli Esini
hc - dec
Upscaling
numero aziende n 4335 4255 -1.88%
Scenari
dimensione media ha SAU 10.91 11.09 1.65%
Risultati
aziende “fuoriuscite” n 1388 1468
terreni abbandonati % 3.18% 3.42% 6.92%
Conclusioni
profitti aziendali e/az. 10932 11291 3.18%
profitti az.li (con CAP) e/az. 16030 15669 -2.30%
redditi e/az. 20882 20408 -2.32%
lavoro fuori-azienda h/az. 970 948 -2.38%
• Maggior profitto aziendale derivante dalla produzione
• Minor supporto PAC (specialmente per micro e grandi
aziende)
• Minor lavoro fuori-aziendale disponibileRegMAS
Antonello
Lobianco,
Abbandono dei terreni
Roberto
Esposti
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
Risultati
Conclusioni
Table: terreni abbandonati, hc2015 vs dec2015 (%)
0-100m +10.60 300-400m +3.73 600-700m +14.29
100-200m +10.03 400-500m +9.86 700-800m +16.67
200-300m +4.52 500-600m +18.18 800-900m +33.33RegMAS
Antonello
Lobianco,
Principali risultati
Roberto
Esposti
• Numero di aziende solo marginalmente influenzato dalle
Case study:
Colli Esini opzioni contingenti di politica
Upscaling
• Le aziende più piccole sono più influenzate dallo scenario
Scenari
hc (a causa della nuova modulazione?)
Risultati
Conclusioni
• Incremento del profitto aziendale netto del supporto PAC e
decremento di quello al lordo del supporto
• Minor disponibilità di lavoro extra-aziendale -> minori
redditi complessivi
• Intensità del grado di abbandono dei terreni diversa in
funzione della zona altimetrica:
• pianura ++ (frammentazione con uso urbanizzato,
rilevanza prodotti supportati)
• collina + (omogeneità colture meno interessate)
• montagna +++ (frammentazione con usi naturali)RegMAS
Antonello
Lobianco,
Direzioni future
Roberto
Esposti
• Relazioni con il livello politico: ecocondizionalità
Case study:
Colli Esini modellata più dettagliatamente;
Upscaling • Comportamento agricoltori: età, “coefficiente di
Scenari managerialità”, programmazione matematica positiva o
Risultati multiobiettivo;
Conclusioni
• Altre interazioni: Domanda di terreno da settori non
agricoli, prezzi parzialmente endogeni;
• Analisi dei dati: Output dei prezzi di affitto dei terreni
per singolo plot, effetti paesaggistici, effetti redistributivi
indotti dalla modulazione;
• Validazione: Incremento drastico del numero di
simulazioni in modo da verificare la validità statistica dei
risultati (richiede parallelizzazione del codice);
• Suggerimenti ??RegMAS
Antonello
Lobianco,
Grazie !
Roberto
Esposti
http://www.regmas.org
Case study:
Colli Esini
Upscaling
Scenari
Risultati
Conclusioni
Suggerimenti su dove pubblicare ??
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