Mécanique statistique de l'allocation compétitive des ressources à l'aide de modèles basés sur les agents.

Résumé Dans la plupart des situations, la demande dépasse les ressources disponibles, ce qui donne lieu à la concurrence, à l'interaction et à l'apprentissage. Dans cet article, nous passons en revue un large éventail de modèles multi-agents de compétition et les méthodes utilisées pour les comprendre analytiquement. Nous soulignons la puissance des concepts et des outils de la mécanique statistique pour comprendre et expliquer pleinement les phénomènes collectifs tels que les transitions de phase et la mémoire longue, ainsi que la correspondance entre l'hétérogénéité des agents et le désordre physique. Comme ces méthodes peuvent être appliquées à tout modèle à grande échelle composé d'agents adaptatifs hétérogènes avec une interaction non linéaire, elles fournissent un paradigme unificateur prospectif pour de nombreuses disciplines scientifiques.