Simulations économiques, sociales

Assez proches des algorithmes génétiques dans l’implémentation, les simulations permettent à partir de règles simples sur le comportement des individus d’obtenir des résultats sur l’ensemble d’une population. Le projet doit comporter les élémens suivants :

  • Description du problème et des interactions entre individus

  • Réalisation d’une simulation réduite pour vérifier que le programme donne des résultats numériquement fiables et cohérents avec l’intuition qu’on a du problème (lire Common sense and statistics)

  • Réalisation de simulations plus poussées

  • Analyse des résultats obtenus avec le programme, comparaison avec la réalité

Et encore :

Simuler la ségégation sociale

L’article suivant La ségrégation, comment ça marche ? (version originale Parable of the polygons) montrer comment une forme de ségrégation spatiale s’installe dans une ville à partir d’une règle assez simple : on préfère avoir des voisins qui nous ressemblent.

Simulation d’une foule en panique

Les trois articles abordent le comportement d’une foule pour appréhender son mouvement en cas de panique par exemple.

On pourra commencer par simuler une foule au repos dans une salle carrée avec une seule issue puis à créer un mouvement panique (un incendie par exemple).

Simuler l’évolution d’un réseau social

Le projet consiste dans un premier temps à simuler l’évolution d’un réseau social Evolving Social Networks via FriendRecommendations. On cherchera à voir jusqu’où on peut aller avec un seul ordinateur.

Dans un second temps, on utilisera le réseau simulé pour étudier la propagation d’un tweet ou d’un like au sein du réseau, de quantifier la propagation, le nombre de personnes atteinte, de se poser des questions comme :

  • Est-ce que cela dépend du point de départ ?

  • Est-ce que cela dépend tu taux de connexion ?

On pourra mélanger différents types de profils tels que les « retweeter », les jamais connectés…

Pourquoi la ligne 13 est-elle surchargée ? (2016)

Tous les élèves de l’ENSAE connaissentles déboires que connaît la ligne 13. On trouve une explication de ce phénomène dans le paradoxe de Braess illustrée par l’article suivant : La plus large autoroute du monde est déjà bouchée. Pour résumé, si un réseau de transport est surchargé, augmenter sa capacité ne fait que le soulager temporairement. Dans un second temps, les utilisateurs modifient leur comportement pour optimiser leur parcours au sein de ce réseau. Ce déplacement des habitudes n’aboutit pas forcément à une amélioration par rapport à la situation précédente. C’est le paradoxe de Braess.

Ce projet s’articule en deux étapes. La première consiste à implémenter une simulation sur des réseaux très simples. Quelques liens pour cela :

Dans un second temps, en utilisant ce que la première étape vous a appris, que pourriez-vous dire du Grand Paris ?