Bienevenidos a la sesion 17 del tutorial
de Mesa de Complexity Explorer

para modelado de agentes en Python.

Para esta sesión, 
vamos a completar nuestro

algoritmo de transacciones

que de hecho completará nuestro modelo

en el que todos nuestros agentes están
haciendo las interacciones esperadas.

En realidad, esta es la continuación 
de la 3a parte, donde terminamos el modelo

en lugar de resumir el modelo

nos vamos a concentrar en dónde vamos
con nuestro algoritmo transaccional.

Muy bien, vamos a comenzar.
Primero, asegúrense de iniciar

una instancia de CoogleColab u otro IDE

y de que su modelo esté funcionando

y que debe producir una serie 
de sentencias verdadero/falso.

Esas sentencias lógicas nos dicen 
si los criterios de la transacción

están satisfechos o no.

Con ello, recordemos que podemos invocar
de los vecinos transaccionales

un par de acciones 
con las que determinamos

a nuestros vecinos, 
y luego llamamos la función trade

primero como una revisión rápida,
y luego calcula nuestra tasa marginal

para cada uno de los agentes.

Así que subimos, 
y podemos ver el cálculo aquí

lo cual es una fracción entre 
la azúcar añeja y la dotación de especias

respecto al metabolismo.

Tras calcular el mrs,
entonces calculamos su riqueza

y vemos si su mrs se acerca.
Si es así, retornamos.