Hotelling战略.nlogo

breed [ empresas empresa ]
breed [ agentes agente ]
globals [ porc-sanos ] ;;Calculo matemático del porcentaje de sanos
turtles-own [
wealth ;;capa de riqueza de los agentes
health ;;capa de salud de los agentes
price ;;precio establecido
ingresos ;; sumatorio de los ingresos de cada empresa
colorzona
mi-sede  ;; la sede elegida en cada momento por los agentes
]

patches-own [
sede-inicial ;;Servirá para colorear las zonas iniciales
]

to setup
  clear-all
  setup-agentes ;;se crean los agentes de esta simulación
  setup-empresas ;;las empresas, en este caso, se crean como turtles
  zona ;;En un primer momento, es importante colorear las zonas asignadas a cada empresa
  reset-ticks
  set porc-sanos count turtles with [health >= 800] / count turtles * 100
end

to setup-agentes
   create-agentes numero-de-agentes [ ;;creamos los agentes como breeds
        setxy random-xcor random-ycor ;;aleatoriamente distribuidos por el mundo
        set shape "person"
        set wealth 1000 ;;heterogeneidad en la distribución de la riqueza
        set health 1000 ;;todos los agentes parten con la misma salud
        set size 1
        set color black
   ]
end

to setup-empresas
   create-empresas numero-de-empresas [
      setxy random-pxcor random-pycor ;;aleatoriamente ubicadas *información asimétrica y heterogeneidad*
      set shape "house"
      set price precios
      set size 2 ;; la empresa tendrá un tamaño mayor para facilitar su localización
      set colorzona one-of base-colors
      set color colorzona + 2
   ]
end

to zona
   ask patches [
      set sede-inicial min-one-of empresas [distance myself]
      set pcolor ([colorzona] of sede-inicial)
   ]
end

to go

 if not any? agentes [ stop ];; cuando no queden agentes, la simulación se detiene

 ask agentes [
    ifelse wealth >= salario and health >= pasaje  ;; su riqueza le permitirá recuperarse (y asumir salario, precios>=salario) y su salud moverse

        [
        ifelse health > 32 * pasaje
            [ rt random-float 360
              lt random-float 360 ]
            [ set mi-sede min-one-of empresas [distance myself]
              facexy ([xcor] of mi-sede) ([ycor] of mi-sede)
            ]
        fd 0.5
        set health health - pasaje
        set wealth wealth - salario
        ask one-of agentes [set wealth wealth + salario]
        if any? empresas-here
           [ let sede empresas-here
             set wealth wealth - precios
             ask sede [set ingresos ingresos + precios]
             set health 1000
           ]
       ]
       [
       if wealth > 0 [
         let aux wealth
         let heredero one-of agentes
         ask heredero [set wealth wealth + aux]
         ]
         die
       ]
 ]
 tick

end
@#$#@#$#@
GRAPHICS-WINDOW
242
62
676
497
-1
-1
12.91
1
10
1
1
1
0
0
0
1
-16
16
-16
16
0
0
1
ticks
30.0

BUTTON
38
181
101
214
setup
setup\n
NIL
1
T
OBSERVER
NIL
NIL
NIL
NIL
1

BUTTON
147
181
210
214
go
go
T
1
T
OBSERVER
NIL
NIL
NIL
NIL
1

SLIDER
38
225
210
258
pasaje
pasaje
1
10
1.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
38
269
210
302
salario
salario
1
10
1.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
38
311
210
344
precios
precios
10
100
10.0
10
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
38
95
210
128
numero-de-agentes
numero-de-agentes
1
2000
1001.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

SLIDER
38
135
210
168
numero-de-empresas
numero-de-empresas
1
9
5.0
1
1
NIL
HORIZONTAL

PLOT
708
342
958
492
Relación de Agentes
Tiempo
Población
0.0
10.0
0.0
10.0
true
true
"" ""
PENS
"Sanos" 1.0 0 -13791810 true "" "plot count turtles with [health >= 800] / count turtles * 100"

MONITOR
907
389
957
434
%
count turtles with [health >= 800] / count turtles * 100
2
1
11

PLOT
709
85
957
287
Reparto
tiempo
% Ingresos
0.0
10.0
0.0
10.0
true
true
"" ""
PENS
"sede 1" 1.0 0 -2674135 true "" "plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100"
"sede 2" 1.0 0 -955883 true "" "plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 1) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100"
"sede 3" 1.0 0 -1184463 true "" "plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 2) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100"
"sede 4" 1.0 0 -10899396 true "" "plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 3) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100"
"sede 5" 1.0 0 -13791810 true "" "plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 4) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100"
"sede 6" 1.0 0 -7500403 true "" "if numero-de-empresas = 6 [plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 5) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100]"
"sede 7" 1.0 0 -6459832 true "" "if numero-de-empresas = 7 [plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 6) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100]"
"sede 8" 1.0 0 -13840069 true "" "if numero-de-empresas = 8 [plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 7) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100]"
"sede 9" 1.0 0 -14835848 true "" "if numero-de-empresas = 9 [plot [ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 8) / sum [ingresos + 0.1] of empresas * 100]"

MONITOR
987
64
1069
109
Zona Sede 1
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes)  ] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
987
116
1069
161
Zona Sede 2
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 1)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
987
166
1069
211
Zona Sede 3
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 2)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
989
218
1071
263
Zona Sede 4
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 3)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
989
268
1071
313
Zona Sede 5
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 4)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
1074
64
1177
109
Ingresos Sede 1
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes)
2
1
11

MONITOR
1075
116
1178
161
Ingresos Sede 2
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 1)
2
1
11

MONITOR
1075
167
1178
212
Ingresos Sede 3
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 2)
2
1
11

MONITOR
1075
218
1178
263
Ingresos Sede 4
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 3)
2
1
11

MONITOR
1075
268
1178
313
Ingresos Sede 5
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 4)
2
1
11

MONITOR
1182
64
1242
109
Desvío 1
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes)] / count patches) * 100
4
1
11

MONITOR
1183
116
1243
161
Desvío 2
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 1) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 1)] / count patches) * 100
4
1
11

MONITOR
1183
166
1243
211
Desvío 3
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 2) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 2)] / count patches) * 100
4
1
11

MONITOR
1183
217
1243
262
Desvío 4
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 3) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 3)] / count patches) * 100
4
1
11

MONITOR
1183
268
1243
313
Desvío 5
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 4) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 4)] / count patches) * 100
4
1
11

MONITOR
989
318
1071
363
Zona Sede 6
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 5)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
989
370
1071
415
Zona Sede 7
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 6)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
989
422
1071
467
Zona Sede 8
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 7)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
989
474
1071
519
Zona Sede 9
count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 8)] / count patches * 100
4
1
11

MONITOR
1183
318
1243
363
Desvío 6
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 5) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 5)] / count patches) * 100
4
1
11

MONITOR
1183
370
1243
415
Desvío 7
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 6) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 6)] / count patches) * 100
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1
11

MONITOR
1183
422
1243
467
Desvío 8
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 7) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 7)] / count patches) * 100
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11

MONITOR
1183
474
1243
519
Desvío 9
([ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 8) / sum [ingresos + 0.1] of empresas - count patches with [sede-inicial = empresa (numero-de-agentes + 8)] / count patches) * 100
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11

MONITOR
1075
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363
Ingresos Sede 6
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 6)
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11

MONITOR
1075
370
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Ingresos Sede 7
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 6)
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11

MONITOR
1075
422
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Ingresos Sede 8
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 7)
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MONITOR
1075
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1178
519
Ingresos Sede 9
[ingresos] of empresa (numero-de-agentes + 8)
4
1
11

@#$#@#$#@
## QUÉ ES?

Este modelo representa una antítesis del conocido "Dilema de Hotelling" (1929). En el modelo original, diversas empresas compiten en precio y espacio por un mercado determinado compuesto por agentes (clientes) homogéneos. Sin embargo, el modelo siguiente utiliza empresas estáticas (tanto en precio como en espacio) y agentes heterogéneos (se mueven libremente por el espacio y no deciden realizar una transacción a partir del criterio del precio y distancia. 
El modelo, así, permite comprobar la validez del dilema mediante una aproximación más fiel a la realidad económica, además de suponer una contraposición total a los principios del modelo.

## CÓMO FUNCIONA

Cada agente (personas) tiene una dotación inicial de dinero y salud. Moverse cuesta salud (como un próxy de energía, por ejemplo), por lo que en cada movimiento se paga un #PASAJE. Los agentes interactúan unos con otros, se prestan servicios a cambio de un #SALARIO y así la economía se mueve. Cuando los agentes se cruzan con una SEDE, siempre y cuando se lo pueden permitir, pagan un #PRECIO para adquirir salud y volver a los valores iniciales (1000).

Las empresas (sedes) prestan el servicio de reiniciar los valores de la salud a niveles de dotación inicial. El objetivo de las empresas es prestar el servicio a la mayor cantidad de agentes posible. Se puede observar cómo aumentan los ingresos a partir de los gráficos.
 

## CÓMO UTILIZARLO

Pulsar SETUP para crear el mundo, con las empresas y agentes, que se situan en el espacio en una localización aleatoria.
Pulsar GO para que el modelo comience a funcionar. Una segunda pulsación detendrá el modelo. Se puede reanudar y parar siempre que se desee.

Con los deslizadores se puede decidir el numero de agentes, el numero de empresas, el coste del pasaje, el nivel de los salarios y los precios que establecen las empresas.


## ASPECTOS A OBSERVAR

Los agentes se mueven con un patrón aleatorio, de ahí que se consideren heterogéneos. Cambiarán de color tal que deciden qué SEDE es su favorita, lo cual ayudará a dilucidar el poder de mercado que le correspondería a cada Sede.

Dependiendo del número de empresas, el porcentaje de personas sanas dentro del mundo cambia, existiendo una relación positiva entre el numero de empresas y de personas sanas

Si aumenta el numero de empresas, el nivel total de ingresos de las empresas aumenta, relacionandose tambien el número de empresas con el nivel de transmisión de riqueza desde agentes a empresas. 

Se puede observar que la localización de una SEDE repercute en su nivel de ingresos, se puede intuir que las empresas más centradas obtienen unos ingresos mayores. Como la localización inicial de una empresa es aleatoria, la SEDE con mayores ingresos será diferente cada vez que se pulse el botón SETUP.

El nivel de ingresos de cada sede se puede observar en los MONITORES, así como el porcentaje de ingresos que corresponde a cada una de las empresas. 

El desvío es una "distancia" entre el nivel de ingresos que correspondería a esta empresa si todos sus clientes en cada momento le contrataran, respecto de la cantidad real que acaban contratando sus servicios.

## PARA INTENTAR

Intenta encontrar la relación entre el Dilema de Hotelling y una situación como la del modelo.

El poder de mercarcado y el nivel relativo de ingresos es una información muy importante para sacar conclusiones.

A partir de este modelo se pueden discutir implicaciones económicas tales como; la competencia en el mercado mejora la situación de agentes así como la de empresas, la localización de las empresas influye positivamente sobre los ingresos,las conductas y preferencias de los agentes económicos pueden no ser calculadas en muchos contextos, en mercados reales es muy común que las empresas compitan por el espacio y no tanto en precios, en el corto plazo, las diferencias entre las empresas mejor y peor situadas pueden ser muy significativas y crucial en el poder real de mercado... 

## FUTUROS MODELOS
En este modelo se supone información asimétrica, rigidez de precios y elevados costes de relocalización; se pueden proponer versiones en los que se suavicen estas rigideces y extraer conclusiones a partir de nuevos supuestos.

## CARACTERÍSTICAS DE NETLOGO 

Este modelo es puramente basado en agentes. La concepción misma del modelo invita a utilizar turtles en vez de patches. 

Se ha utilizado el comando base-colors, aún sabiendo que dos empresas podrían escoger aleatoriamente el mismo color, porque aportaba agilidad al código y es el inconveniente es puramente estético.

Se ha optado por utilizar breeds debido a la la flexibilidad que permite este comando, pudiendose haber utilizado otras vías, era la que mejor se adaptaba a las exigencias del modelo.



## MODELOS RELACIONADOS


*Hotelling´s Law
*Wolves and sheep
*Ants
*El Farol


## CREDITS AND REFERENCES

Este modelo forma parte del proyecto fin de máster de DAVID ACEVEDO BRITEZ
@#$#@#$#@
default
true
0
Polygon -7500403 true true 150 5 40 250 150 205 260 250

airplane
true
0
Polygon -7500403 true true 150 0 135 15 120 60 120 105 15 165 15 195 120 180 135 240 105 270 120 285 150 270 180 285 210 270 165 240 180 180 285 195 285 165 180 105 180 60 165 15

arrow
true
0
Polygon -7500403 true true 150 0 0 150 105 150 105 293 195 293 195 150 300 150

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bug
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Polygon -7500403 true true 200 193 197 249 179 249 177 196 166 187 140 189 93 191 78 179 72 211 49 209 48 181 37 149 25 120 25 89 45 72 103 84 179 75 198 76 252 64 272 81 293 103 285 121 255 121 242 118 224 167
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Polygon -7500403 true true 25 114 16 195 9 204 23 213 25 200 39 123

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Circle -7500403 true true 8 7 285
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