Агентская модель

Модель на основе агента ( ABM ) является вычислительной моделью для моделирования действий и взаимодействий автономных агентов (как индивидуальных, так и коллективных организаций, таких как организации или группы), чтобы понять поведение системы и то, что определяет ее результаты. Он сочетает в себе элементы теории игр , сложных систем , появления , вычислительной социологии , многоагентных систем и эволюционного программирования . Методы Монте -Карло используются для понимания стохастичности этих моделей. В частности, в экологии, ПРОКС также называют индивидуальными моделями ( IBM ). ^{[ 1 ]} Обзор недавней литературы по индивидуальным моделям, агентским моделям и многоагентным системам показывает, что ПРС используются во многих научных областях, включая биологию , экологию и социальную науку . ^{[ 2 ]} Моделирование на основе агента связано, но отличается от концепции многоагентных систем или многоагентного моделирования в том смысле, что целью АБР является поиск объяснительного понимания коллективного поведения агентов, подчиненных простым правилам, как правило, в естественных системах , а не в проектировании агентов или решении конкретных практических или инженерных проблем. ^{[ 2 ]}

Модели на основе агентов-это своего рода микромасштабная модель ^{[ 3 ]} Это имитирует одновременные операции и взаимодействия множественных агентов в попытке воссоздать и предсказать появление сложных явлений. Процесс - это появление , которое некоторые выражают как «целое больше, чем сумма его частей». Другими словами, свойства системы более высокого уровня возникают из взаимодействия подсистем нижнего уровня. Или макро-масштабные изменения возникают из-за поведения микро-масштаб. Или простое поведение (означающее правила, за которыми следуют агенты) генерируют сложное поведение (означающее изменения состояния на всем уровне системы).

Индивидуальные агенты обычно характеризуются как ограниченные рациональные , предположительно действующие в том, что они воспринимают как свои собственные интересы, такие как воспроизводство, экономическая выгода или социальное статус, ^{[ 4 ]} Использование эвристики или простых правил принятия решений. Агенты ABM могут испытывать «обучение», адаптация и воспроизводство. ^{[ 5 ]}

Большинство моделей на основе агентов состоят из: (1) многочисленных агентов, указанных в различных масштабах (обычно называемых как гранулярность агента); (2) эвристика принятия решений; (3) правила обучения или адаптивные процессы; (4) топология взаимодействия ; и (5) окружающая среда. Прессы обычно реализуются в виде компьютерных моделирования , либо в качестве пользовательского программного обеспечения, либо через инструментальные чашки ABM, и это программное обеспечение может быть затем использовано для проверки того, как изменения в индивидуальном поведении будут влиять на новое общее поведение системы.

История

Идея моделирования на основе агента была разработана как относительно простая концепция в конце 1940-х годов. Поскольку это требует расчетных процедур, он не стал широко распространенным до 1990-х годов.

Ранние события

Историю модели на основе агента можно проследить до машины фон Неймана , теоретической машины, способной к воспроизведению. Устройство, предложенное фон Нейманом, будет следовать точно подробным инструкциям, чтобы создать копию себя. Затем эта концепция была построена другом фон Неймана Станиславом Уламом , также математиком; Улам предположил, что машина будет построена на бумаге, в качестве коллекции ячеек на сетке. Идея заинтриговала фон Неймана, который нарисовал ее - создав первые из более поздних устройств, которые назывались сотовыми автоматами . Еще один аванс был представлен математиком Джоном Конвеем . Он построил известную игру жизни . В отличие от машины фон Неймана, игры Conway «Жизнь», управляемая простыми правилами в виртуальном мире в форме двухмерной шахматной доски .

Язык программирования Simula , разработанный в середине 1960-х годов и широко реализованный в начале 1970-х годов, был первой структурой для автоматизации пошаговых моделирования агента.

1970 -е и 1980 -е годы: первые модели

Одной из самых ранних моделей на основе агентов в концепции была Томаса Шеллинга , модель сегрегации ^{[ 6 ]} который обсуждался в его статье «Динамические модели сегрегации» в 1971 году. Хотя Шеллинг изначально использовал монеты и графическую бумагу, а не компьютеры, его модели воплощали основную концепцию моделей на основе агентов, поскольку автономные агенты взаимодействуют в общей среде с наблюдаемым агрегатом , возникающий результат.

В конце 1970 -х годов Паулиен Хогевег и Брюс Хеспер начали экспериментировать с отдельными моделями экологии . Одним из их первых результатов было показать, что социальная структура колоний шмелей появилась в результате простых правил, которые регулируют поведение отдельных пчел. ^{[ 7 ]} Они представили принцип TODO, ссылаясь на то, как агенты «делают то, что нужно делать» в любой момент времени.

В начале 1980-х годов Роберт Акселрод провел турнир стратегии дилеммы заключенного и заставил их взаимодействовать в агентском манере, чтобы определить победителя. Axelrod продолжил бы развивать многие другие агентские модели в области политологии, которые изучают явления от этноцентризма до распространения культуры. ^{[ 8 ]} К концу 1980-х годов работа Крейга Рейнольдса над моделями Flocking способствовала разработке некоторых из первых моделей на основе биологических агентов, которые содержали социальные характеристики. Он пытался смоделировать реальность живых биологических агентов, известных как искусственная жизнь , термин, придуманный Кристофером Лэнгтоном .

Первое использование слова «агент» и определение, поскольку оно используется сегодня, трудно отследить. Одним из кандидатов, по -видимому, являются статья Джона Холланд и Джона Х. Миллера 1991 года «Искусственные адаптивные агенты в экономической теории», ^{[ 9 ]} на основе более ранней презентации конференции их. Более сильным и более ранним кандидатом - Аллан Ньюэлл , который в первом президентском обращении AAAI (опубликовано как уровень знаний ^{[ 10 ]}) обсуждали интеллектуальные агенты как концепцию.

В то же время, в 1980 -х годах, социологи, математики, операционные исследователи и разброс людей из других дисциплин разработал теорию вычислительной и математической организации (CMOT). Эта область росла как группа с особым интересом Института управленческих наук (TIMS) и его дочернего общества, Общества исследований операций Америки (ORSA). ^{[ 11 ]}

1990 -е годы: расширение

1990-е годы были особенно примечательны для расширения ПРО в социальных науках, одним из заметных усилий была крупномасштабная ПРО, Sugarscape , разработанный Джошуа М. Эпштейн и Роберт Экстелл для имитации и изучения роли социальных явлений, таких как сезонные миграции, загрязнение, сексуальное размножение, борьба и передача болезней и даже культуры. ^{[ 12 ]} Другие известные разработки 1990 -х годов включали Карнеги -Меллонского университета Карли из Кэтлин Карли . ^{[ 13 ]} исследовать совместную эволюцию социальных сетей и культуры. Институт Санта -Фе (SFI) был важен для поощрения развития платформы моделирования ABM под руководством Кристофера Лэнгтона . Исследования, проведенные через SFI, позволили расширить методы ABM в ряде областей, включая изучение социальной и пространственной динамики мелких человеческих обществ и приматов. ^{[ 11 ]} В течение этого периода 1990 -х годов Найджел Гилберт опубликовал первый учебник по социальному моделированию: симуляция для социолога (1999) и создал журнал с точки зрения социальных наук: журнал искусственных обществ и социального моделирования (Jass). Помимо Jass, агентские модели любой дисциплины находятся в рамках моделирования адаптивных систем Springeropen Journal (CASM). ^{[ 14 ]}

В течение середины 1990-х годов нить АБР социальных наук начала сосредоточиться на таких вопросах, как разработка эффективных команд, понимание общения, необходимого для эффективности организации, и поведения социальных сетей. CMOT-переименован в вычислительный анализ социальных и организационных систем (CASOS)-все больше и больше моделирования на основе агентов. Самуэльсон (2000) - хороший краткий обзор ранней истории, ^{[ 15 ]} и Samuelson (2005) и Samuelson and Macal (2006) прослеживают более поздние события. ^{[ 16 ]}^{[ 17 ]}

В конце 1990 -х годов слияние TIMS и ORSA для формирования информирования , и это движение по информированию от двух встреч каждый год к одному помогли побудить группу CMOT сформировать отдельное общество, Североамериканская ассоциация вычислительных социальных и организационных наук (Нааксос). Кэтлин Карли была основным участником, особенно в моделях социальных сетей, получив финансирование Национального научного фонда для ежегодной конференции и выступая в качестве первого президента NAACSOS. Ее сменил Дэвид Саллах из Чикагского университета и национальная лаборатория Аргоронна , а затем Майкл Приетула из Университета Эмори . Примерно в то же время началось NAACSOS, были организованы Европейская ассоциация социального моделирования (ESSA) и Тихоокеанская Азиатская Ассоциация по агентскому подходу в социальных системах (PAAA), аналоги NAACSOS. По состоянию на 2013 год эти три организации сотрудничают на международном уровне. Первый Всемирный конгресс по социальному моделированию был проведен под их совместным спонсорством в Киото, Япония, в августе 2006 года. ^{[ Цитация необходима ]} Второй Всемирный конгресс был проведен в пригороде Северной Вирджинии в Вашингтоне, округ Колумбия, в июле 2008 года, когда Университет Джорджа Мейсона играл главную роль в местных договоренностях.

2000 -е и позже

Совсем недавно Ron Sun разработал методы основания моделирования на основе агентов на моделях человеческого познания, известного как когнитивное социальное моделирование . ^{[ 18 ]} Билл Маккелви, Сюзанна Ломанн, Дарио Нарди, Дуайт Рид и другие в Калифорнийском университете в Калифорнийском университете также внесли значительный вклад в организационное поведение и принятие решений. С 1991 года UCLA организовал конференцию в Лейк -Эрроухед, штат Калифорния, которая стала еще одним важным пунктом собрания для практиков в этой области. ^{[ 19 ]}

Теория

Большинство исследований вычислительного моделирования описывают системы в равновесии или как перемещение между равновесиями. Однако моделирование на основе агента, использование простых правил, может привести к различным видам сложного и интересного поведения. Три идеи, центральные для агентских моделей, являются агентами как объекты, появление и сложность .

Модели на основе агента состоят из динамически взаимодействующих агентов, основанных на правилах. Системы, в которых они взаимодействуют, могут создать реальную сложность. Обычно агенты есть Расположен в пространстве и времени и проживает в сетях или в решетках, похожих на районы. Расположение агентов и их отзывчивое поведение кодируются в алгоритмической форме в компьютерных программах. В некоторых случаях, хотя и не всегда, агенты могут рассматриваться как разумные и целенаправленные. В экологической ПРО (часто называемой «индивидуальными моделями» в экологии) агенты, например, могут быть деревьями в лесу и не считаются разумными, хотя они могут быть «целенаправленными» в смысле оптимизации доступа к ресурсу (например, вода). Процесс моделирования лучше всего описывается как индуктивный . Модельер делает эти предположения, которые считаются наиболее актуальными для ситуации под рукой, а затем наблюдает, как явления возникают из -за взаимодействий агентов. Иногда этот результат является равновесием. Иногда это возникающая схема. Иногда, однако, это неразборчивый мангл.

В некотором смысле модели на основе агента дополняют традиционные аналитические методы. В тех случаях, когда аналитические методы позволяют людям охарактеризовать равновесия системы, модели на основе агентов позволяют генерировать эти равновесия. Этот генеративный вклад может быть наиболее основным из потенциальных преимуществ моделирования на основе агента. Модели на основе агентов могут объяснить появление моделей высшего порядка-сетевых структур террористических организаций и Интернета, распределения власти в размерах пробок, войн и аварий на фондовом рынке, а также социальная сегрегация, которая сохраняется, несмотря на популяции населения. терпимые люди. Модели на основе агента также могут использоваться для идентификации рычагов, определяемых как моменты времени, когда вмешательства имеют экстремальные последствия, и для различения типов зависимости пути.

Вместо того, чтобы сосредоточиться на стабильных состояниях, многие модели рассматривают надежность системы - способы, которыми сложные системы адаптируются к внутреннему и внешнему давлению, чтобы поддерживать свои функции. Задача использования этой сложности требует рассмотрения самих агентов - их разнообразия, связанности и уровня взаимодействий.

Рамки

Недавняя работа по моделированию и моделированию сложных адаптивных систем продемонстрировала необходимость сочетания моделей на основе агентов и сложных сетевых. ^{[ 20 ]}^{[ 21 ]}^{[ 22 ]} Опишите структуру, состоящую из четырех уровней разработанных моделей сложных адаптивных систем, описанных с использованием нескольких примеров междисциплинарных тематических исследований:

Сложный уровень моделирования сети для разработки моделей с использованием данных взаимодействия различных системных компонентов.
Исследовательский уровень моделирования на основе агента для разработки моделей на основе агентов для оценки осуществимости дальнейших исследований. Это может быть полезно для разработки моделей подтверждения концепции, таких как приложения для финансирования, не требуя обширной кривой обучения для исследователей.
Описательное моделирование на основе агента (DREAM) для разработки описаний моделей на основе агентов с помощью использования шаблонов и сложных сетевых моделей. Создание моделей мечты позволяет сравнить модели в научных дисциплинах.
Проверенное моделирование на основе агента с использованием многоагентной системы виртуального наложения (VOMAS) для разработки проверенных и проверенных моделей в формальном виде.

Другие методы описания моделей на основе агентов включают шаблоны кода ^{[ 23 ]} и текстовые методы, такие как протокол нечетного (обзор, концепции дизайна и детали дизайна). ^{[ 24 ]}

Роль окружающей среды, в которой живут агенты, как макро, так и микро, ^{[ 25 ]} также становится важным фактором в моделировании и моделировании на основе агента. Простая среда обеспечивает простые агенты, но сложные среды генерируют разнообразие поведения. ^{[ 26 ]}

Многомасштабное моделирование

Одной из прочности моделирования на основе агента является его способность опосредовать информацию между масштабами. Когда необходима дополнительная информация о агенте, исследователь может интегрировать его с моделями, описывающими дополнительные детали. Когда кто-то заинтересован в возникающем поведении, продемонстрированном популяцией агента, они могут объединить модель на основе агента с моделью континуума, описывающей динамику населения. Например, в исследовании о CD4+ T -клетках (ключевой тип клеток в адаптивной иммунной системе), ^{[ 27 ]} Исследователи смоделировали биологические явления, возникающие в различных пространственных (внутриклеточных, клеточных и системных), временных и организационных масштабах (передача сигнала, регуляция генов, метаболизм, клеточное поведение и транспорт цитокинов). В полученной модульной модели трансдукция сигнала и регуляция генов описаны логической моделью, метаболизм с помощью моделей на основе ограничений, динамика популяции клеток описывается моделью на основе агента, а концентрации системных цитокинов с помощью обычных дифференциальных уравнений. В этой многомасштабной модели модель на основе агента занимает центральное место и организует каждый поток потока информации между шкалами.

Приложения

В биологии

Агентное моделирование широко использовалось в биологии, включая анализ распространения эпидемий , ^{[ 28 ]} и угроза биоварфар , биологические применения, включая динамику населения , ^{[ 29 ]} стохастическая экспрессия гена, ^{[ 30 ]} взаимодействие растений и животных, ^{[ 31 ]} Экология растительности, ^{[ 32 ]} миграционная экология, ^{[ 33 ]} ландшафтное разнообразие, ^{[ 34 ]} социобиология , ^{[ 35 ]} рост и снижение древних цивилизаций, эволюция этноцентрического поведения, ^{[ 36 ]} принудительное смещение/миграция, ^{[ 37 ]} динамика выбора языка, ^{[ 38 ]} когнитивное моделирование и биомедицинские применения, включая моделирование трехмерного образования ткани молочной железы/морфогенеза, ^{[ 39 ]} Влияние ионизирующего излучения на динамику субпопуляции стволовых клеток молочной железы, ^{[ 40 ]} воспаление, ^{[ 41 ]} ^{[ 42 ]} и человеческая иммунная система , ^{[ 43 ]} и эволюция поведения на питании. ^{[ 44 ]} Модели на основе агента также использовались для разработки систем поддержки принятия решений, таких как рак молочной железы. ^{[ 45 ]} Модели на основе агентов все чаще используются для моделирования фармакологических систем на ранней стадии и доклинических исследованиях, чтобы помочь в разработке лекарств и получении понимания биологических систем, которые не стали бы априори . ^{[ 46 ]} Военные заявления также были оценены. ^{[ 47 ]} Более того, модели на основе агентов недавно использовались для изучения биологических систем молекулярного уровня. ^{[ 48 ]}^{[ 49 ]}^{[ 50 ]} Агентные модели также были написаны для описания экологических процессов в работе в древних системах, таких как в средах динозавров и более поздних древних системах. ^{[ 51 ]}^{[ 52 ]}^{[ 53 ]}

В эпидемиологии

Модели на основе агента теперь дополняют традиционные модели компартмента , обычный тип эпидемиологических моделей. Было показано, что Прессы превосходят компартментальные модели в отношении точности прогнозов. ^{[ 54 ]}^{[ 55 ]} В последнее время, такие как Covidsim, от эпидемиолога Нила Фергюсона , использовались для информирования общественного здравоохранения (нефармацевтического) вмешательств против распространения SARS-COV-2 . ^{[ 56 ]} Эпидемиологические АБМ подвергались критике за упрощение и нереалистичные предположения. ^{[ 57 ]}^{[ 58 ]} Тем не менее, они могут быть полезны для информирования решений о смягчении и меры по подавлению в тех случаях, когда ПРОТКОВКА ОТКАЗАЦИИ. ^{[ 59 ]} АБМ для таких моделирования в основном основаны на синтетических популяциях , поскольку данные фактической популяции не всегда доступны. ^{[ 60 ]}

Примеры использования ПРО в эпидемиологии
Программа	Год	Цитирование	Описание
Ковасим	2021	^{[ 61 ]}	Модель SEIR, реализованная в Python с акцентом на особенности изучения эффектов вмешательств.
OpenABM-Covid19	2021	^{[ 62 ]}	Эпидемическая модель распространения COVID-19, моделируя каждого человека в популяции с интерфейсами R и Python, но использует C для тяжелых вычислений.
Opencovid	2021	^{[ 63 ]}^{[ 64 ]}	Индивидуальная модель передачи инфекции SARS-COV-2 и динамики болезни COVID-19, разработана в швейцарском институте тропического и общественного здравоохранения .

В бизнесе, технологии и теории сети

С середины 1990-х годов использовались агентские модели для решения различных проблем бизнеса и технологий. Примеры приложений включают маркетинг , ^{[ 65 ]} организационное поведение и познание , ^{[ 66 ]} команда работает , ^{[ 67 ]}^{[ 68 ]} Оптимизация цепочки поставок и логистика, моделирование поведения потребителей , включая из уст в уста , эффекты социальных сетей , распределенные вычисления , управление рабочей силой и управление портфелем . Они также использовались для анализа заторов . ^{[ 69 ]}

В последнее время моделирование и моделирование на основе агента применялись к различным областям, таким как изучение влияния мест публикации исследователями в области информатики (журналы против конференций). ^{[ 70 ]} Кроме того, ABM были использованы для моделирования доставки информации в среде, помогающих окружающей среде. ^{[ 71 ]} Статья в ноябре 2016 года в ARXIV проанализировала моделирование сообщений на основе агента, распространяемого в Facebook . ^{[ 72 ]} В области одноранговых, специальных и других самоорганизующих и сложных сетей была показана полезность моделирования и моделирования на основе агентов. ^{[ 73 ]} Недавно было продемонстрировано использование карт формальной спецификации на основе компьютерных наук, в сочетании с беспроводными сенсорными сетями и моделированием на основе агента. ^{[ 74 ]}

Эволюционный поиск или алгоритм, основанный на агенте, является новой темой исследования для решения сложных задач оптимизации. ^{[ 75 ]}

В командной науке

В сфере науки команды было использовано агентское моделирование для оценки влияния характеристик и предубеждений членов команды на результативность команды в различных условиях. ^{[ 76 ]} Моделируя взаимодействие между агентами - это представляя отдельных членов команды с различными признаками и предубеждениями, этот подход моделирования позволяет исследователям изучать, как эти факторы в совокупности влияют на динамику и результаты работы команды. Следовательно, моделирование на основе агента обеспечивает нюансированное понимание науки о команде, облегчая более глубокое исследование тонкостей и вариаций, присущих сотрудничеству на основе команды.

В экономике и социальных науках

До, и после финансового кризиса 2008 года интерес вырос в АБМ в качестве возможных инструментов для экономического анализа. ^{[ 77 ]}^{[ 78 ]} АБМ не предполагают, что экономика может достичь равновесия , а « репрезентативные агенты » заменяются агентами с разнообразным, динамическим и взаимозависимым поведением, включая пасты . Прессы используют «снизу вверх» и могут генерировать чрезвычайно сложные и летучивые моделируемые экономики. АБМ могут представлять нестабильные системы с авариями и бумами, которые развиваются из не линейных (дисперпортных) ответов на пропорционально небольшие изменения. ^{[ 79 ]} В статье в июле 2010 года в «Экономисте» рассматривались АБМС в качестве альтернативы моделям DSGE . ^{[ 79 ]} Журнал Nature также поощрял моделирование на основе агента с редакционной статьей, которая предположила, что ABM может лучше представлять финансовые рынки и другие экономические сложности, чем стандартные модели ^{[ 80 ]} Наряду с эссе Дж. Дойна Фармера и Дункана Фоли, в котором утверждалось, что АБМ может выполнить как желания Кейнса представлять сложную экономику, так и Роберта Лукаса для построения моделей на основе микрофондований. ^{[ 81 ]} Фермер и Фоли указали на прогресс, который был достигнут с использованием АБМ для моделирования частей экономики, но выступили за создание очень большой модели, которая включает в себя модели низкого уровня. ^{[ 82 ]} Моделируя сложную систему аналитиков на основе трех различных поведенческих профилей-имитирующие, антивенирующие и безразличные- финансовые рынки были смоделированы до высокой точности. Результаты показали корреляцию между морфологией сети и индексом фондового рынка. ^{[ 83 ]} Тем не менее, подход ABM подвергся критике за отсутствие устойчивости между моделями, где аналогичные модели могут дать очень разные результаты. ^{[ 84 ]}^{[ 85 ]}

АБМ были развернуты в области архитектуры и городского планирования для оценки проектирования и моделирования потока пешеходов в городской среде ^{[ 86 ]} и проверка заявок на государственную политику к землепользованию. ^{[ 87 ]} Существует также растущая область социально-экономического анализа воздействия инвестиций в инфраструктуру с использованием способности АБР различать системные воздействия на социально-экономическую сеть. ^{[ 88 ]} Гетерогенность и динамика могут быть легко встроены в модели ABM для решения проблемы неравенства богатства и социальной мобильности. ^{[ 89 ]}

Абифмахи также были предложены в качестве прикладных образовательных инструментов для дипломатов в области международных отношений ^{[ 90 ]} и для внутренних и международных политиков, чтобы улучшить их оценку государственной политики . ^{[ 91 ]}

ABM также становится все более популярной в области анализа энергетических систем , особенно в контексте моделирования рынка электроэнергии . Примечательные примеры таких моделей включают Амирис , ^{[ 92 ]} ПРЕДПОЛАГАТЬ, ^{[ 93 ]} Emlab , ^{[ 94 ]} и Powerace, ^{[ 95 ]} что облегчает анализ рынков электроэнергии в контексте продолжающегося перехода возобновляемой энергии .

В управлении водой

Прессы также применялись в планировании и управлении водными ресурсами, особенно для изучения, моделирования и прогнозирования эффективности проектирования инфраструктуры и политических решений, ^{[ 96 ]} и при оценке стоимости сотрудничества и обмена информацией в крупных системах водных ресурсов. ^{[ 97 ]}

Организационная АКМ: ориентированное на агентное моделирование

Метафора, направленная на агент (ADS), различает две категории, а именно «системы для агентов» и «агенты для систем». ^{[ 98 ]} Системы для агентов (иногда называемые агентами) являются системами, внедряющими агенты для использования в инженерии, человеческой и социальной динамике , военных приложениях и других. Агенты для систем разделены на две подкатегории. Системы, поддерживаемые агентами, имеют дело с использованием агентов в качестве объекта поддержки, чтобы обеспечить компьютерную помощь в решении проблем или улучшении когнитивных возможностей. Агентные системы фокусируются на использовании агентов для генерации поведения модели в оценке системы (системные исследования и анализы).

Автомобили с самостоятельным вождением

Hallerbach et al. Обсуждалось применение подходов на основе агентов для разработки и проверки автоматизированных систем вождения через цифровой близнец транспортного средства с помощью теста и микроскопического движения на основе независимых агентов. ^{[ 99 ]} Waymo создал многоагентную моделирующую среду Carcraft для тестирования алгоритмов для автомобилей с самостоятельным вождением . ^{[ 100 ]}^{[ 101 ]} Он имитирует взаимодействие транспортных средств между водителями -людьми, пешеходами и автоматизированными транспортными средствами. Поведение людей имитируется искусственными агентами на основе данных реального поведения человека. Основная идея использования моделирования на основе агента для понимания автомобилей с самостоятельным вождением обсуждалась еще в 2003 году. ^{[ 102 ]}

Выполнение

Многие фреймворки ABM предназначены для серийных компьютерных архитектур Von-Neumann , ограничивая скорость и масштабируемость реализованных моделей. Поскольку возникающее поведение в крупномасштабной ПРО ОБЩЕСТВЕННОСТИ зависит от численности населения, ^{[ 103 ]} Ограничения масштабируемости могут препятствовать проверке модели. ^{[ 104 ]} Такие ограничения в основном были рассмотрены с использованием распределенных вычислений , с такими структурами, как Repast HPC ^{[ 105 ]} Специально посвящен этим типам реализаций. В то время как такие подходы хорошо сочетаются с кластерными и суперкомпьютерами архитектуры, проблемы, связанные с общением и синхронизацией,, ^{[ 106 ]}^{[ 107 ]} а также сложность развертывания, ^{[ 108 ]} оставаться потенциальными препятствиями для их широкого распространения.

Недавняя разработка-это использование алгоритмов параллельных данных в графических процессорах графической обработки для моделирования ABM. ^{[ 103 ]}^{[ 109 ]}^{[ 110 ]} Экстремальная полоса пропускания памяти в сочетании с силой хруста в числе многопроцессорных графических процессоров позволила моделировать миллионы агентов в десятках кадров в секунду.

Интеграция с другими формами моделирования

Поскольку моделирование на основе агента является скорее структурой моделирования, чем конкретной частью программного обеспечения или платформы, оно часто используется в сочетании с другими формами моделирования. Например, модели на основе агентов также были объединены с географическими информационными системами (ГИС). Это обеспечивает полезную комбинацию, в которой ACM служит моделью процесса, а система ГИС может обеспечить модель шаблона. ^{[ 111 ]} Аналогичным образом, инструменты анализа социальных сетей (SNA) и агентские модели иногда интегрируются, где ACM используется для моделирования динамики в сети, в то время как инструменты SNA модели и анализируют сеть взаимодействий. ^{[ 112 ]} Такие инструменты, как Gama, обеспечивают естественный способ интеграции динамики системы и ГИС с ПРО.

Проверка и проверка

Проверка и валидация (V & V) моделирования моделирования чрезвычайно важны. ^{[ 113 ]} Проверка включает в себя обеспечение того, чтобы реализованная модель соответствовала концептуальной модели, тогда как валидация гарантирует, что реализованная модель имеет некоторую связь с реальным миром. Проверка лица, анализ чувствительности, калибровка и статистическая проверка являются различными аспектами проверки. ^{[ 114 ]} Был предложен подход к моделированию дискретного события для проверки систем на основе агентов. ^{[ 115 ]} Комплексный ресурс по эмпирической проверке моделей на основе агентов можно найти здесь. ^{[ 116 ]}

В качестве примера метода V & V, рассмотрите Vomas (виртуальное наложение многоагентной системы), ^{[ 117 ]} Подход, основанный на разработке программного обеспечения, в котором разрабатывается многоагентная система виртуального наложения, наряду с агентской моделью. Muazi et al. Также приведены пример использования VOMA для проверки и проверки модели имитации лесного огня. ^{[ 118 ]}^{[ 119 ]} Еще один метод разработки программного обеспечения, тестовая разработка, разработанная тестированием, была адаптирована для проверки модели на основе агента. ^{[ 120 ]} Этот подход имеет еще одно преимущество, которое позволяет автоматическую проверку с использованием модульных инструментов тестирования.

Смотрите также

Ссылки

^ Гримм, Волкер; Railsback, Стивен Ф. (2005). Индивидуальное моделирование и экология . ПРИЗНАЯ УНИВЕРСИТЕТА ПРИСЕТА. п. 485. ISBN 978-0-691-09666-7 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир (2011). «Агентные вычисления от многоагентных систем до моделей на основе агентов: визуальный опрос» (PDF) . Scientometrics . 89 (2): 479–499. Arxiv : 1708.05872 . doi : 10.1007/s11192-011-0468-9 . HDL : 1893/3378 . S2CID 17934527 . Архивировано из оригинала (PDF) 12 октября 2013 года.
^ Густафссон, Лейф; Стернад, Микаэль (2010). «Постоянное микро, макро и государственное моделирование населения». Математические биологические науки . 225 (2): 94–107. doi : 10.1016/j.mbs.2010.02.003 . PMID 20171974 .
^ «Агентные модели промышленных экосистем» . Университет Рутгерса . 6 октября 2003 года. Архивировано с оригинала 20 июля 2011 года.
^ Бонабо Е. (14 мая 2002 г.). «Моделирование на основе агента: методы и методы для моделирования человеческих систем» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 (Suppl 3): 7280–7. Bibcode : 2002pnas ... 99,7280b . doi : 10.1073/pnas.082080899 . PMC 128598 . PMID 12011407 .
^ Шеллинг, Томас С. (1971). «Динамические модели сегрегации» (PDF) . Журнал математической социологии . 1 (2): 143–186. doi : 10.1080/0022250x.1971.9989794 . Архивировано (PDF) из оригинала 1 декабря 2016 года . Получено 21 апреля 2015 года .
^ Hogeweg, Paulien (1983). «Онтогенство структуры взаимодействия в колониях шмелей: зеркальная модель». Поведенческая экология и социобиология . 12 (4): 271–283. Bibcode : 1983becos..12..271h . doi : 10.1007/bf00302895 . S2CID 22530183 .
^ Axelrod, Robert (1997). Сложность сотрудничества: агентские модели конкуренции и сотрудничества . Принстон: издательство Принстонского университета. ISBN 978-0-691-01567-5 .
^ Голландия, JH; Миллер, Дж. Х. (1991). «Искусственные адаптивные агенты в экономической теории» (PDF) . Американский экономический обзор . 81 (2): 365–71. Архивировано из оригинала (PDF) 27 октября 2005 года.
^ Ньюэлл, Аллен (январь 1982). «Уровень знаний». Искусственный интеллект . 18 (1): 87–127. doi : 10.1016/0004-3702 (82) 90012-1 . ISSN 0004-3702 . S2CID 40702643 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Колер, Тимоти; Гумерман, Джордж (2000). Динамика в обществах человека и приматов: агентское моделирование социальных и пространственных процессов . Нью -Йорк, Нью -Йорк: Институт Санта -Фе и издательство Оксфордского университета. ISBN 0-19-513167-3 .
^ Эпштейн, Джошуа . Экстелл, Роберт (11 октября 1996 г.). Растущие искусственные общества: социальная наука снизу вверх . Брукингс Институт Пресс. с. 224 . ISBN 978-0-262-55025-3 .
^ "Строительство" . Вычислительный анализ общественных организационных систем. Архивировано из оригинала 11 октября 2008 года . Получено 19 февраля 2008 года .
^ «Спрингер -комплексные адаптивные системы моделирования (CASM)» . Архивировано из оригинала 18 июня 2012 года . Получено 1 июля 2012 года .
^ Самуэльсон, Дуглас А. (декабрь 2000 г.). «Проектирование организаций» . Или/ms сегодня . Архивировано с оригинала 17 июня 2019 года . Получено 17 июня 2019 года .
^ Самуэльсон, Дуглас А. (февраль 2005 г.). «Агенты перемен» . Или/ms сегодня . Архивировано с оригинала 17 июня 2019 года . Получено 17 июня 2019 года .
^ Самуэльсон, Дуглас А.; Макал, Чарльз М. (август 2006 г.). «Агентное моделирование достигает совершеннолетия» . Или/ms сегодня . Архивировано с оригинала 17 июня 2019 года . Получено 17 июня 2019 года .
^ Солнце, Рон , изд. (Март 2006 г.). Познание и многоагентное взаимодействие: от когнитивного моделирования до социального моделирования . Издательство Кембриджского университета . ISBN 978-0-521-83964-8 .
^ «Симпозиум Арроухеда UCLA Lake: история» . uclaarrowheadsymposium.org . Институт транспортных исследований UCLA . Получено 11 февраля 2024 года .
^ Адитья Курв; Хашайар Котоби; Джордж Кесидис (2013). «Агентная структура для моделирования производительности оптимистичного параллельного дискретного симулятора событий» . Сложное моделирование адаптивных систем . 1 : 12. DOI : 10.1186/2194-3206-1-12 .
^ Ниази, Муаз А.К. (30 июня 2011 г.). «На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных моделей моделирования на основе агентов сложных адаптивных систем». HDL : 1893/3365 . {{cite journal}}: CITE Journal требует |journal= ( помощь ) (кандидатская диссертация)
^ Niazi, MA и Hussain, A (2012), когнитивные агенты Computing-I: унифицированная структура для моделирования сложных адаптивных систем с использованием агентских и сложных сетевых методов когнитивные агенты, архивные 24 декабря 2012 г. Машина Wayback
^ «Шаблоны кода роя для сравнения моделей» . Группа развития роя . Архивировано из оригинала 3 августа 2008 года.
^ Волкер Гримм; Ута Бергер; Финн Бастиансен; и др. (15 сентября 2006 г.). «Стандартный протокол для описания индивидуальных и агентских моделей». Экологическое моделирование . 198 (1–2): 115–126. Bibcode : 2006ecmod.198..115G . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2006.04.023 . S2CID 11194736 . (Странная бумага)
^ Ch'ng, E. (2012) Макро и микросхема для разнообразия поведения в искусственной жизни, сессии искусственной жизни, 6 -я Международная конференция по мягким вычислительным и интеллектуальным системам, 13 -й международный симпозиум по передовым интеллектуальным системам, 20 ноября - 20 - 20 ноября - 20 ноября - 20 ноября - 20 ноября - 20 ноября - 20 -й. 24, 2012, Кобе, Япония. Макро и микроуровневая среда архивирована 13 ноября 2013 года на The Wayback Machine
^ Саймон, Герберт А. Науки о искусственном. MIT Press, 1996.
^ Wertheim, Kenneth Y.; Пуни, Бханвар Лал; Флер, Алисса Л.А.; Шах, Аба Рауф; Барберис, Маттео; Хеликар, Томаш (3 августа 2021 г.). «Многоместная и многомасштабная платформа для моделирования CD4+ T-клеток, реагирующих на инфекции» . PLOS Computational Biology . 17 (8): E1009209. Bibcode : 2021plscb..17e9209W . doi : 10.1371/journal.pcbi.1009209 . ISSN 1553-7358 . PMC 8376204 . PMID 34343169 .
^ Situngkir, Hokky (2004). «Эпидемиология через Cellular Automata: случай исследования птиц -гриппа в Индонезии». arxiv : nlin/0403035 .
^ Каплат, Пол; Ананд, Мадхур; Бауч, Крис (10 марта 2008 г.). «Симметричная конкуренция вызывает колебания населения в индивидуальной модели динамики лесов». Экологическое моделирование . 211 (3–4): 491–500. Bibcode : 2008ecmod.211..491c . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2007.10.002 .
^ Томас, Филипп (декабрь 2019). «Внутренний и внешний шум экспрессии генов в деревьях линии» . Научные отчеты . 9 (1): 474. Bibcode : 2019natsr ... 9..474t . doi : 10.1038/s41598-018-35927-x . ISSN 2045-2322 . PMC 6345792 . PMID 30679440 .
^ Fedriani JM, T Wiegand, D Ayllón, F Palomares, Suárez-Esteban и V. Grimm. 2018. Помощь дисперчикам семян восстановить старые поля: индивидуальная модель взаимодействия между барсуками, лисами и иберийскими грушевыми деревьями. Журнал прикладной экологии 55: 600–611.
^ Ch'ng, E. (2009) Искусственный подход к моделированию растительности на основе жизни для исследований биоразнообразия, в вдохновленной природой информатики для интеллектуальных применений и открытия знаний: последствия в бизнесе, науке и инженерии, R. Chiong, редактор. 2009, IGI Global: Hershey, PA. http://complexity.io/publications/nii-alifeveg-echng.pdf Архивировано 13 ноября 2013 г., на машине Wayback
^ Веллер, FG; Уэбб, EB; Битти, WS; Fogenburg, S.; Кеслер, Д.; Бленк, RH; Иди, JM; Рингельман, К.; Миллер, ML (2022). Агентное моделирование движений и отбора среды обитания на кржанам среднего континента (отчет). Cooperator Science Series. Вашингтон, Д. С: Министерство внутренних дел США, рыбы и дикой природы. doi : 10.3996/css47216360 . FWS/CSS-143-2022.
^ Wirth, E.; Szabó, GY.; Czinkóczky, A. (7 июня 2016 г.). «Мера ландшафтной гетерогенности методологией на основе агента» . Анналы ISPRS фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственных информационных наук . III-8: 145–151. Bibcode : 2016paniii8..145W . doi : 10.5194/ISPRS-Annals-III-8-145-2016 .
^ Лима, Франциско, WS; Hadzibeganovic, Тарик; Stauffer., Dietrich (2009). «Эволюция этноцентризма в неправедных и направленных сети Барабаси-Альберта». Физика а . 388 (24): 4999–5004. Arxiv : 0905.2672 . Bibcode : 2009phya..388.4999L . doi : 10.1016/j.physa.2009.08.029 . S2CID 18233740 .
^ Лима, Франциско, WS; Hadzibeganovic, Тарик; Stauffer, Dietrich (2009). «Эволюция этноцентризма в неправедных и направленных сети Барабаси -Альберт». Физика а . 388 (24): 4999–5004. Arxiv : 0905.2672 . Bibcode : 2009phya..388.4999L . doi : 10.1016/j.physa.2009.08.029 . S2CID 18233740 .
^ Эдвардс, Скотт (9 июня 2009 г.). Хаос принудительной миграции: моделирование означает гуманитарную цель . VDM Verlag . п. 168. ISBN 978-3-639-16516-6 .
^ Hadzibeganovic, Тарик; Штауффер, Дитрих; Шульце, Кристиан (2009). «Агентное компьютерное моделирование динамики выбора языка». Анналы нью -йоркской академии наук . 1167 (1): 221–229. Bibcode : 2009nyasa1167..221h . doi : 10.1111/j.1749-6632.2009.04507.x . PMID 19580569 . S2CID 32790067 .
^ Тан, Джонатан; Эндерлинг, Хейко ; Беккер-Вайманн, Сабина; Фам, Кристофер; Полизос, Арис; Чен, Чарли; Костюш, Сильвен (2011). «Фенотипические карты перехода 3D-ацинины молочной железы, полученные с помощью моделирования на основе агента, основанного на визуализации» . Интегративная биология . 3 (4): 408–21. doi : 10.1039/c0ib00092b . PMC 4009383 . PMID 21373705 .
^ Тан, Джонатан; Фернанданддо-Гарсия, Игнасио; Viceakar, Sangeetha; Мартинес-Руис, Хайделиз; Илла-Бочака, Irineue; Нгуен, Дэвид; Мао, Цзянь-хуа; COSTES, Sylvain; Barcellos-Hoff, Мэри Хелен (2014). Раздражен Стволовые клетки 32 (3): 649–61. doi : 10.1002/Stem . PMID 24038768 . 32979016S2CID
^ Тан, Джонатан; Лей, Клаус; Хант, С. Энтони (2007). «Динамика in in in silico лейкоцитов, активация и адгезия» . BMC Системная биология . 1 (14): 14. doi : 10.1186/1752-0509-1-14 . PMC 1839892 . PMID 17408504 .
^ Тан, Джонатан; Хант, С. Энтони (2010). «Определение правил взаимодействия, позволяющих вращать лейкоциты, активацию и адгезию» . PLOS Computational Biology . 6 (2): E1000681. BIBCODE : 2010PLSCB ... 6E0681T . doi : 10.1371/journal.pcbi.1000681 . PMC 2824748 . PMID 20174606 .
^ Кастильоне, Филиппо; Челада, Франко (2015). Моделирование и моделирование иммунной системы . CRC Press, Бока -Ратон. п. 274. ISBN 978-1-4665-9748-8 Полем Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 года . Получено 17 декабря 2017 года .
^ Лян, Тонг; Бринкман, Брэйден Ау (14 марта 2022 г.). «Эволюция врожденных поведенческих стратегий посредством конкурентной динамики населения» . PLOS Computational Biology . 18 (3): E1009934. BIBCODE : 2022PLSCB..18E9934L . doi : 10.1371/journal.pcbi.1009934 . ISSN 1553-7358 . PMC 8947601 . PMID 35286315 .
^ Сиддика, Амна; Ниази, Муаз; Мустафа, Фара; Бохари, Хабиб; Хуссейн, Амир; Акрам, Норин; Шахин, Шабнум; Ахмед, Фузия; Икбал, Сара (2009). «Новая система моделирования и моделирования на основе гибридного моделирования и моделирования для анализа данных рака молочной железы» (PDF) . 2009 Международная конференция по информационным и коммуникационным технологиям . С. 134–139. doi : 10.1109/ICICT.2009.5267202 . ISBN 978-1-4244-4608-7 Полем S2CID 14433449 . Архивировано из оригинала (PDF) 14 июня 2011 г. (DSS рак молочной железы)
^ Батлер, Джеймс; Косгроув, Джейсон; Олден, Киран; Читать, Марк; Кумар, Випин; CUCURULL-SANCHEZ, Лурдес; Тиммис, Джон; Коулз, Марк (2015). «Агентное моделирование в системной фармакологии» . CPT: Фармакометрика и системы фармакология . 4 (11): 615–629. doi : 10.1002/psp4.12018 . PMC 4716580 . PMID 26783498 .
^ Барати, Гнана; Йилмаз, Левен; Толк, Андреас (март 2012 г.). «Агент направил моделирование для боевого моделирования и распределенного моделирования». Инженерные принципы боевого моделирования и распределенного моделирования . Хобокен, Нью -Джерси: Уайли . С. 669–714. doi : 10.1002/9781118180310.CH27 . ISBN 9781118180310 .
^ Азими, Мухаммед; Джамали, Юсеф; Мофрад, Мохаммед Р.К. (2011). «Учет диффузии в моделях реакционной диффузии на основе агентов с применением к цитоскелетному диффузии» . Plos один . 6 (9): E25306. Bibcode : 2011ploso ... 625306a . doi : 10.1371/journal.pone.0025306 . PMC 3179499 . PMID 21966493 .
^ Азими, Мухаммед; Мофрад, Мохаммед Р.К. (2013). «Более высокая аффинность нуклеопорин-импортин в ядерной корзине увеличивает нуклеоцитоплазматический импорт» . Plos один . 8 (11): E81741. BIBCODE : 2013PLOSO ... 881741A . doi : 10.1371/journal.pone.0081741 . PMC 3840022 . PMID 24282617 .
^ Азими, Мухаммед; Булат, Евгений; Вейс, Карстен; Мофрад, Мохаммед Р.К. (5 ноября 2014 г.). «Агентная модель для экспорта мРНК через комплекс ядерной пор» . Молекулярная биология клетки . 25 (22): 3643–3653. doi : 10.1091/mbc.e14-06-1065 . PMC 4230623 . PMID 25253717 .
^ Пахл, Кэмерон С.; Рудас, Луис (2021). «Carnosaurs как Apex Asmulats: моделирование на основе агента показывает возможные аналоги стервятников в динозаврах поздней юры». Экологическое моделирование . 458 : 109706. BIBCODE : 2021ECMOD.45809706P . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2021.109706 .
^ Волмер; и др. (2017). «Пантера Пардус (Linnaeus, 1758) вымерла на Суматре из -за конкуренции за добычу? Палеогеография, палеоклиматология, палеоэкология . 487 : 175–186. Bibcode : 2017ppp ... 487..175V . doi : 10.1016/j.palaeo.2017.08.032 .
^ Хаген, Оскар; Флук, Бенджамин; FOPP, Фабиан; Кабрал, Джулиано С.; Хартиг, Флориан; Понтарп, Микаэль; Рангель, Тиаго Ф.; Pellissier, Loïc (2021). «Gen3SIS: общий двигатель для эковолюционного моделирования процессов, которые формируют биоразнообразие Земли» . PLOS Биология . 19 (7): E3001340. doi : 10.1371/journal.pbio.3001340 . PMC 8384074 . PMID 34252071 . S2CID 235807562 .
^ Эйзингер, Дирк; Тулке, Ганс-Херманн (1 апреля 2008 г.). «Образование пространственного закономерности облегчает искоренение инфекционных заболеваний» . Журнал прикладной экологии . 45 (2): 415–423. Bibcode : 2008, Japec..45..415e . doi : 10.1111/j.1365-2664.2007.01439.x . ISSN 0021-8901 . PMC 2326892 . PMID 18784795 .
^ Railsback, Steven F.; Гримм, Волкер (26 марта 2019 г.). На основе агента и индивидуального моделирования . ПРИЗНАЯ УНИВЕРСИТЕТА ПРИСЕТА. ISBN 978-0-691-19082-2 Полем Архивировано из оригинала 24 октября 2020 года . Получено 19 октября 2020 года .
^ Адам, Дэвид (2 апреля 2020 года). «Специальный отчет: симуляции, способствующие реакции мира на Covid-19». Природа . 580 (7803): 316–318. Bibcode : 2020nater.580..316a . doi : 10.1038/d41586-020-01003-6 . PMID 32242115 . S2CID 214771531 .
^ Шридхар, Деви; Majumder, Maimuna S. (21 апреля 2020 г.). «Моделирование пандемии» . BMJ . 369 : M1567. doi : 10.1136/bmj.m1567 . ISSN 1756-1833 . PMID 32317328 . S2CID 216074714 . Архивировано из оригинала 16 мая 2021 года . Получено 19 октября 2020 года .
^ Squazzoni, Flaminio; Полхилл, Дж. Гарет; Эдмондс, Брюс; Арвайлер, Петра; Антош, Патричжа; Шольц, Геске; Чаппин, Эмиль; Борит, Мелания; Verhagen, Harko; Джардини, Франческа; Гилберт, Найджел (2020). «Вычислительные модели, которые имеют значение во время глобальной пандемической вспышки: призыв к действию» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 23 (2): 10. doi : 10.18564/jasss.4298 . HDL : 10037/19057 . ISSN 1460-7425 . S2CID 216426533 . Архивировано из оригинала 24 февраля 2021 года . Получено 19 октября 2020 года .
^ Мазиарц, Мариус; Зак, Мартин (2020). «Моделирование на основе агента для предсказания эпидемии SARS-COV-2 и оценки вмешательства: методологическая оценка» . Журнал оценки в клинической практике . 26 (5): 1352–1360. doi : 10.1111/jep.13459 . ISSN 1365-2753 . PMC 7461315 . PMID 32820573 .
^ Manout, O.; Ciari, F. (2021). «Оценка роли повседневной деятельности и мобильности в распространении COVID-19 в Монреале с агентным подходом» . Границы в построенной среде . 7 doi : 10.3389/fbuil.2021.654279 .
^ Керр, Клифф; и др. (2021), «Covasim: агентная модель динамики и вмешательств COVID-19», Medrxiv , vol. 17, нет. 7, pp. E1009149, Bibcode : 2021plscb..17e9149k , doi : 10.1371/journal.pcbi.1009149 , PMC 8341708 , PMID 34310589
^ Хинч, Роберт; и др. (2021), "OpenABM-Covid19-модель на основе агента для нефармацевтических вмешательств против COVID-19, включая отслеживание контактов", PLOS Computational Biology , 17 (7): E1009146, BIBCODE : 2021PLSCB..17E9146H , DOI : 10.1371/. Journal.pcbi.1009146 , PMC 8328312 , PMID 34252083
^ Шаток, Эндрю; Ле Рутте, Эпке; и др. (2021), «Влияние вакцинации и нефармацевтических вмешательств на динамику SARS-COV-2 в Швейцарии», Epidemics , 38 (7): 100535, BIBCODE : 2021PLSCB..17E9146H , DOI : 10.1016/j.epidem.2021.100535 , PMC 8669952 , PMID 34923396
^ «Git-Repository с кодом исходного кода открытого доступа для Opencovid» . GitHub . Швейцарский ТФУ. 31 января 2022 года. Архивировано из оригинала 15 февраля 2022 года . Получено 15 февраля 2022 года .
^ Рэнд, Уильям; Руст, Роланд Т. (2011). «Агентное моделирование в маркетинге: руководящие принципы для строгости». Международный журнал исследований в области маркетинга . 28 (3): 181–193. doi : 10.1016/j.ijresmar.2011.04.002 .
^ Хьюз, HPN; Клегг, CW; Робинсон, Массачусетс; Crowder, RM (2012). «Моделирование и моделирование на основе агента: потенциальный вклад в организационную психологию». Журнал профессиональной и организационной психологии . 85 (3): 487–502. doi : 10.1111/j.2044-8325.2012.02053.x .
^ Boroomand, Amin (2021). «Тяжелая работа, риск и разнообразие в модели коллективного решения проблем» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 24 (4). doi : 10.18564/jasss.4704 .
^ Краудер, RM; Робинсон, Массачусетс; Хьюз, HPN; SIM, YW (2012). «Разработка агентской структуры моделирования для моделирования работы инженерных команд». IEEE транзакции по системам, человеку и кибернетике - Часть A: Системы и люди . 42 (6): 1425–1439. doi : 10.1109/tsmca.2012.2199304 . S2CID 7985332 .
^ «Применение технологии агента к моделированию трафика» . Министерство транспорта США . 15 мая 2007 года. Архивировано с оригинала 1 января 2011 года . Получено 31 октября 2007 года .
^ Niazi, M.; Baig, Ar; Хуссейн, А.; Бхатти С. (2008). «Моделирование процесса исследования» (PDF) . В Мейсон, с.; Хилл, Р.; Mönch, L.; Роза, О.; Джефферсон, Т.; Фаулер, JW (ред.). 2008 Winter Simulation Conference . С. 1326–1334. doi : 10.1109/wsc.2008.4736206 . HDL : 1893/3203 . ISBN 978-1-4244-2707-9 Полем S2CID 6597668 . Архивировано (PDF) из оригинала 1 июня 2011 года . Получено 7 июня 2009 г.
^ Ниази, Муаз А. (2008). «Самоорганизованная архитектура доставки контента для окружающей среды» (PDF) . Материалы третьего международного семинара по использованию P2P, сетки и агентов для разработки контент -сети . С. 45–54. doi : 10.1145/1384209.1384218 . ISBN 9781605581552 Полем S2CID 16916130 . Архивировано из оригинала (PDF) 14 июня 2011 года.
^ Насринпур, Хамид Реза; Фризен, Марсия Р.; Маклеод, Роберт Д. (22 ноября 2016 г.). «Агентная модель распространения сообщений в электронной социальной сети Facebook». arxiv : 1611.07454 [ Cs.si ].
^ Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир (март 2009 г.). «Агентные инструменты для моделирования и моделирования самоорганизации в одноранговых, специальных и других сложных сетях» (PDF) . IEEE Communication Magazine . 47 (3): 163–173. doi : 10.1109/mcom.2009.4804403 . HDL : 1893/2423 . S2CID 23449913 . Архивировано из оригинала (PDF) 4 декабря 2010 года.
^ Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир (2011). «Новая среда моделирования на основе агента для зондирования в сложных адаптивных средах» (PDF) . IEEE Sensors Journal . 11 (2): 404–412. Arxiv : 1708.05875 . Bibcode : 2011isenj..11..404n . doi : 10.1109/jsen.2010.2068044 . HDL : 1893/3398 . S2CID 15367419 . Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 года.
^ Саркер, Ра; Рэй Т. (2010). «Эволюционный подход на основе агента: введение». Эволюционный поиск на основе агента . Адаптация, обучение и оптимизация. Тол. 5. С. 1–11. doi : 10.1007/978-3-642-13425-8_1 . ISBN 978-3-642-13424-1 .
^ Boroomand, Amin; Смальдино, Пол Э. (2023). «Предвзятость превосходства и шум связи могут улучшить коллективное решение проблем» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 26 (3). doi : 10.18564/jasss.5154 .
^ Пейдж, Скотт Э. (2008). Модели на основе агента (2 изд.). Архивировано с оригинала 10 февраля 2018 года . Получено 3 октября 2011 года . {{cite book}}: |work= игнорируется ( помощь )
^ Testfatsion, Leigh ; Джадд, Кеннет , ред. (Май 2006 г.). Справочник по вычислительной экономике . Тол. 2. Elsevier . п. 904. ISBN 978-0-444-51253-6 Полем Архивировано из оригинала 6 марта 2012 года . Получено 29 января 2012 года . ( Предварительный просмотр главы)
^ Jump up to: ^а ^{беременный} «Агенты перемен» . Экономист . 22 июля 2010 года. Архивировано с оригинала 23 января 2011 года . Получено 16 февраля 2011 года .
^ «Модельный подход» . Природа . 460 (7256): 667. 6 августа 2009 г. Bibcode : 2009natur.460q.667. Полем doi : 10.1038/460667a . PMID 19661863 .
^ Farmer & Foley 2009 , p. 685.
^ Farmer & Foley 2009 , p. 686.
^ Stefan, F. & Atman, A. (2015). Существует ли какая -то связь между морфологией сети и колебаниями индекса фондового рынка? Physica A: статистическая механика и ее приложения, (419), 630-641.
^ Давид, Герберт; Гатти, Делли (январь 2018 г.). «Агентная макроэкономика». Справочник по вычислительной экономике . 4 : 63–156. doi : 10.1016/bs.hescom.2018.02.006 .
^ Рэнд, Уильям; Руст, Роланд Т. (июль 2011 г.). «Агентное моделирование в маркетинге: руководящие принципы для строгости». Международный журнал исследований в области маркетинга . 28 (3): 181–193. doi : 10.1016/j.ijresmar.2011.04.002 .
^ Aschwanden, GDPA; Вуллсшлегер, Тобиас; Мюллер, Ханспетер; Шмитт, Герхард (2009). «Оценка моделей трехмерного города с использованием автоматических городских агентов». Автоматизация в строительстве . 22 : 81–89. Doi : 10.1016/j.autcon.2011.07.001 .
^ Браун, Даниэль Г.; Пейдж, Скотт Э.; Зеллнер, Мойра; Рэнд, Уильям (2005). «Зависимость пути и проверка пространственных моделей землепользования на основе агента» . Международный журнал географической информации . 19 (2): 153–174. Bibcode : 2005ijgis..19..153b . doi : 10.1080/13658810410001713399 .
^ Сметанин, Пол; Жесткий, Дэвид (2015). Инвестирование в общественную инфраструктуру Онтарио: процветание с точки зрения риска, с анализом района Большого Торонто и Гамильтона (PDF) (отчет). Канадский центр экономического анализа. Архивировано (PDF) из оригинала 18 ноября 2016 года . Получено 17 ноября 2016 года .
^ Ян, Сяолян; Чжоу, Пэн (апрель 2022 г.). «Неравенство богатства и социальная мобильность: подход моделирования на основе моделирования» . Журнал экономического поведения и организации . 196 : 307–329. doi : 10.1016/j.jebo.2022.02.012 . HDL : 10419/261231 . S2CID 247143315 .
^ Мясник, благотворительность; Ньонгуо, Эдвин (22 декабря 2021 г.). «Моделирование дипломатии: обучающая помощь или бизнес как обычно?». Журнал политического образования . 17 (SUP1): 185–203. doi : 10.1080/15512169.2020.1803080 . ISSN 1551-2169 .
^ Гилберт, Найджел; Арвайлер, Петра; Брук-Джонсон, Пит; Нарасимхан, Кавин Прити; Уилкинсон, Хелен (2018). «Вычислительное моделирование государственной политики: размышления о практике» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 21 (1). doi : 10.18564/jasss.3669 . HDL : 10044/1/102075 . ISSN 1460-7425 .
^ Шимецек, Кристоф; Ниенхаус, Кристина; Фрей, Ульрих; Спербер, Эвелин; Sarfarazi, Seyedfarzad; Нич, Феликс; Кохем, Йоханнес; Гази, А. Ахраф Эль (17 апреля 2023 г.). «Амирис: агентская модель рынка для исследования возобновляемых и интегрированных энергетических систем» . Журнал программного обеспечения с открытым исходным кодом . 8 (84): 5041. doi : 10.21105/joss.05041 . ISSN 2475-9066 .
^ Сложнее, Ник; Qussous, Рамиз; Вейдлих, Анке (1 октября 2023 г.). «Подходит для цели: моделирование оптовых рынков электроэнергии реалистично с многоагентным обучением глубокого подкрепления» . Энергия и ИИ . 14 : 100295. DOI : 10.1016/j.egyai.2023.100295 . ISSN 2666-5468 .
^ Хименес, И. Санчес; Рибо-Перес, Д.; Cvetkovic, M.; Kochems, J.; Schimeczek, C.; Де Врис, LJ (15 апреля 2024 г.). «Может ли рынок только энергия обеспечить адекватность ресурсов в декарбонизированной энергетической системе? Совместная система с двумя агентами-моделями» . Прикладная энергия . 360 : 122695. DOI : 10.1016/j.apenergy.2024.122695 . ISSN 0306-2619 .
^ Фраунхольц, Кристоф (2021). «Конструкция рынка для перехода к возобновляемым электроэнергии» . publikationen.bibliothek.kit.edu (на немецком языке). doi : 10.5445/ir/1000133282 . Получено 13 августа 2024 года .
^ Берглунд, Эмили Захман (ноябрь 2015 г.). «Использование агентского моделирования для планирования и управления водными ресурсами» . Журнал планирования и управления водными ресурсами . 141 (11): 04015025. DOI : 10.1061/(ASCE) WR.1943-5452.0000544 . ISSN 0733-9496 . Архивировано из оригинала 19 января 2022 года . Получено 18 сентября 2021 года .
^ Джулиани, М.; Кастеллетти А. (июль 2013 г.). «Оценка стоимости сотрудничества и обмена информацией в крупных системах водных ресурсов с помощью оптимизации на основе агентов: MAS-структура для крупных систем водных ресурсов» . Исследование водных ресурсов . 49 (7): 3912–3926. doi : 10.1002/wrcr.20287 . S2CID 128659104 .
^ «Агент, направленное на симуляцию» . Архивировано из оригинала 27 сентября 2011 года . Получено 9 августа 2011 года .
^ Hallerbach, S.; Xia, y.; Eberle, U.; Koester, F. (2018). «Идентификация на основе моделирования критических сценариев для кооперативных и автоматизированных транспортных средств» . SAE International Journal of Connected и Automated автомобилей . 1 (2). SAE International: 93–106. doi : 10.4271/2018-01-1066 .
^ Мадригал, история Алексиса С. "Внутри секретного мира Уэймо для обучения автомобилей с самостоятельным вождением" . Атлантика . Архивировано из оригинала 14 августа 2020 года . Получено 14 августа 2020 года .
^ Коннорс, Дж.; Грэм, с.; Mailloux, L. (2018). «Кибер-синтетическое моделирование для применений транспортных средств на транспортные средства». Международная конференция по кибер -войне и безопасности . Академические конференции International Limited: 594-Xi.
^ Ян, Гоцинг; Ву, Чжауи; Ли, Xiumei; Чен, Вэй (2003). «SVE: встроенная среда с интеллектуальными транспортными средствами на основе агента» . Материалы Международной конференции IEEE IEEE 2003 года по интеллектуальным транспортным системам . Тол. 2. С. 1745–1749 т.2. doi : 10.1109/itsc.2003.1252782 . ISBN 0-7803-8125-4 Полем S2CID 110177067 . Архивировано из оригинала 31 января 2022 года . Получено 19 августа 2021 года .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Лизенко, Микола; Д'Суза, Рошан М. (2008). «Структура для модели модели на основе агента Megascale на графических единицах обработки» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 11 (4): 10. ISSN 1460-7425 . Архивировано с оригинала 26 апреля 2019 года . Получено 16 апреля 2019 года .
^ Gulyás, László; Szemes, Gábor; Кампис, Джордж; де обратно, Уолтер (2009). «API, удобный для моделей для перегородки ABM» . Материалы ASME 2009 Международных технических конференций по проектированию проектирования и компьютеров и информация в инженерной конференции IDETC/CIE 2009 . 2 Сан -Диего, Калифорния, США: 219–226. Архивировано с оригинала 16 апреля 2019 года . Получено 16 апреля 2019 года .
^ Коллиер, N.; Север, М. (2013). «Параллельное моделирование на основе агента с Repast для высокопроизводительных вычислений». Симуляция . 89 (10): 1215–1235. doi : 10.1177/0037549712462620 . S2CID 29255621 .
^ Fujimoto, R. (2015). «Параллельное и распределенное моделирование» . 2015 Winter Simulation Conference (WSC) . Хантингтон -Бич, Калифорния, США. С. 45–59. doi : 10.1109/wsc.2015.7408152 . ISBN 978-1-4673-9743-8 Полем S2CID 264924790 . Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 года . Получено 6 сентября 2020 года . {{cite book}}: CS1 Maint: местоположение отсутствует издатель ( ссылка )
^ Shook, E.; Wang, S.; Тан, В. (2013). «Структура с учетом связи для параллельных пространственно явных моделей на основе агентов». Международный журнал географической информации . 27 (11). Тейлор и Фрэнсис: 2160–2181. Bibcode : 2013ijgis..27.2160s . doi : 10.1080/136588816.2013.771740 . S2CID 41702653 .
^ Jonas, E.; PU, Q.; Venkataraman, S.; Stoica, я.; Recht, B. (2017). «Занимайте облако: распределенные вычисления для 99%». Материалы симпозиума 2017 года о облачных вычислениях . ACM. С. 445–451. Arxiv : 1702.04024 . doi : 10.1145/3127479.3128601 . ISBN 978-1-4503-5028-0 Полем S2CID 854354 .
^ Исаак Рудомин; и др. (2006). «Большая толпа в графическом процессоре» . Монтеррейский институт технологий и высшего образования . Архивировано с оригинала 11 января 2014 года.
^ Ричмонд, Пол; Романо, Даниэла М. (2008). «GPU на основе агента, 3D-моделирование в реальном времени и интерактивная структура визуализации для массивного моделирования на основе агента на GPU» (PDF) . Международный семинар «Труды по супер визуализации» (IWSV08) . Архивировано из оригинала (PDF) 15 января 2009 года . Получено 27 апреля 2012 года .
^ Браун, Даниэль Г.; Риоло, Рик; Робинсон, Дерек Т.; Север, Майкл; Рэнд, Уильям (2005). «Пространственный процесс и модели данных: к интеграции моделей на основе агентов и ГИС». Журнал географических систем . 7 (1). Спрингер: 25–47. Bibcode : 2005jgs ..... 7 ... 25b . doi : 10.1007/s10109-005-0148-5 . HDL : 2027.42/47930 . S2CID 14059768 .
^ Zhang, J.; Тонг, L.; Lamberson, PJ; Дуразо-Арвидзу, Ра; Люк, А.; Shoham, DA (2015). «Использование социального влияния для устранения избыточного веса и ожирения с использованием агентских моделей: роль подростковых социальных сетей» . Социальная наука и медицина . 125 Elsevier BV: 203–213. doi : 10.1016/j.socscimed.2014.05.049 . ISSN 0277-9536 . PMC 4306600 . PMID 24951404 .
^ Сарджент, Р.Г. (2000). «Проверка, проверка и аккредитация моделирования моделей». 2000 Службы зимнего симуляционного конференции (Cat. №00CH37165) . Тол. 1. С. 50–59. Citeseerx 10.1.1.17.438 . doi : 10.1109/wsc.2000.899697 . ISBN 978-0-7803-6579-7 Полем S2CID 57059217 .
^ Klügl, F. (2008). «Методология проверки для моделирования на основе агента». Материалы симпозиума ACM 2008 года по прикладным вычислениям - SAC '08 . С. 39–43. doi : 10.1145/1363686.1363696 . ISBN 9781595937537 Полем S2CID 9450992 .
^ Fortino, G.; Гарро, А.; Руссо, В. (2005). «Структура моделирования дискретного события для проверки агентских и многоагентных систем» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 26 июня 2011 года . Получено 27 сентября 2009 г. {{cite journal}}: CITE Journal требует |journal= ( помощь )
^ Tesfatsion, Leigh. «Эмпирическая валидация: вычислительная экономика на основе агента» . Университет штата Айова . Архивировано из оригинала 26 июня 2020 года . Получено 24 июня 2020 года .
^ Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир; Колберг, Марио. «Проверка и проверка моделирования на основе агента с использованием подхода Vomas» (PDF) . Материалы третьего семинара по многоагентным системам и моделированию '09 (Mass '09), как часть Mallow 09, 7–11 сентября 2009 г., Торино, Италия . Архивировано из оригинала (PDF) 14 июня 2011 года.
^ Ниази, Муаз; Сиддик, Касим; Хуссейн, Амир; Колберг, Марио (11–15 апреля 2010 г.). «Проверка и проверка модели моделирования лесных пожаров на основе агента» (PDF) . Материалы Симпозиума «Симпозиум 2010» Агента 2010 года, как часть пружинной моделирования ACM SCS MultyConference : 142–149. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 года.
^ Ниази, Муаз А.К. (11 июня 2011 г.). «На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных моделей моделирования на основе агентов сложных адаптивных систем». Университет Стерлинга . HDL : 1893/3365 . {{cite journal}}: CITE Journal требует |journal= ( Помощь ) Докторская диссертация
^ Onggo, BS; Каратас, М. (2016). «Моделирование симуляции, управляемого тестированием: тематическое исследование с использованием моделирования на основе агента морского поиска» . Европейский журнал оперативных исследований . 254 (2): 517–531. doi : 10.1016/j.ejor.2016.03.050 . Архивировано с оригинала 30 июня 2020 года.

Общий

Барнс, DJ; Чу Д. (2010). Введение в моделирование для биологических наук (глава 2 и 3) . Springer Verlag . ISBN 978-1-84996-325-1 Полем Архивировано с оригинала 30 декабря 2010 года . Получено 20 сентября 2010 года .
Карли, Кэтлин М. "Умные агенты и организации будущего" . В Ливруу, Лия; Ливингстон, Соня (ред.). Справочник новых медиа . Тысяча Дубов, Калифорния: Мудрец. С. 206–220. Архивировано из оригинала 11 июня 2007 года . Получено 17 февраля 2008 года .
Фермер, Дж. Дойн ; Фоли, Дункан (6 августа 2009 г.). «Экономика нуждается в агентском моделировании» . Природа . 460 (7256): 685–686. Bibcode : 2009natur.460..685f . doi : 10.1038/460685a . PMID 19661896 . S2CID 37676798 . Архивировано из оригинала 25 июля 2020 года . Получено 28 июня 2019 года .
Гилберт, Найджел; Troitzsch, Klaus (2005). Моделирование для социолога (2 изд.). Open University Press. ISBN 978-0-335-21600-0 Полем Первое издание, 1999.
Гилберт, Найджел (2008). Агентские модели . МУДРЕЦ. ISBN 9781412949644 .
Хельбинг, Дирк ; Балиетти, Стефано. Хельбинг, Дирк (ред.). «Агентное моделирование» . Социальная самоорганизация : 25–70.
Голландия, Джон Х. (1992). «Генетические алгоритмы». Scientific American . 267 (1): 66–72. Bibcode : 1992sciam.267a..66h . doi : 10.1038/Scientificamerican0792-66 .
Голландия, Джон Х. (1 сентября 1996 г.). Скрытый порядок: как адаптация строит сложность (1 изд.). Чтение, Массачусетс: Аддисон-Уэсли. ISBN 978-0-201-44230-4 .
Миллер, Джон Х.; Пейдж, Скотт Э. (5 марта 2007 г.). Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни . Принстон, Нью -Джерси: издательство Принстонского университета. ISBN 978-0-691-12702-6 .
Мурти, ВК; Кришнамурти, Э.В. (2009). «Multiset агентов в сети для моделирования сложных систем». Последние достижения в области нелинейной динамики и синхронизации . Исследования в области вычислительного интеллекта. Тол. 254. С. 153–200. doi : 10.1007/978-3-642-04227-0_6 . ISBN 978-3-642-04226-3 .
Налди, Г.; Pareschi, L.; Тоскани, Г. (2010). Математическое моделирование коллективного поведения в социально-экономических и жизненных науках . Биркхаузер. ISBN 978-0-8176-4945-6 Полем Архивировано из оригинала 1 сентября 2012 года . Получено 28 августа 2017 года .
Onggo, BS; Каратас, М. (2016). «Моделирование симуляции, управляемого тестированием: тематическое исследование с использованием моделирования на основе агента морского поиска» . Европейский журнал оперативных исследований . 254 (2): 517–531. doi : 10.1016/j.ejor.2016.03.050 . Архивировано с оригинала 30 июня 2020 года.
О'Салливан, Д.; Haklay, M. (2000). «Модели и индивидуализм на основе агента: мировой агент?» Полем Окружающая среда и планирование (представленная рукопись). 32 (8): 1409–1425. Bibcode : 2000enpla..32.1409o . doi : 10.1068/a32140 . S2CID 14131066 . Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 года . Получено 28 октября 2018 года .
Preis, T.; Гольке, с.; Пол, W.; Schneider, JJ (2006). «Модель финансовых рынков на основе многоагентов». Europhysics Letters (EPL) . 75 (3): 510–516. Bibcode : 2006el ..... 75..510p . doi : 10.1209/epl/i2006-10139-0 . S2CID 56156905 .
Рудомин, я.; Миллан, E.; Эрнандес, BN (ноябрь 2005 г.). «Фрагментные шейдеры для анимации агента с использованием конечных государственных машин». Практика моделирования моделирования и теория . 13 (8): 741–751. doi : 10.1016/j.simpat.2005.08.008 .
Саламон, Томас (2011). Проектирование моделей на основе агентов: разработка компьютерных симуляций для лучшего понимания социальных процессов . Bruckner Publishing. ISBN 978-80-904661-1-1 Полем Архивировано из оригинала 17 марта 2012 года . Получено 22 октября 2011 года .
Саллах, Дэвид; Макал, Чарльз (2001). «Моделирование социальных агентов: введение». Social Science Computer Review . 19 (33): 245–248. doi : 10.1177/089443930101900301 . S2CID 219971440 .
Шохам, Йоав; Лейтон-Браун, Кевин (2009). Многоагентные системы: алгоритмические, теоретичные игры и логические основы . Издательство Кембриджского университета. п. 504. ISBN 978-0-521-89943-7 Полем Архивировано из оригинала 1 мая 2011 года . Получено 25 февраля 2009 г.
Видал, Хосе (2010). «Основы многоагентных систем с использованием NetLogo» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 31 марта 2020 года . Получено 31 мая 2020 года . Доступно онлайн.
Уиленски, Ури; Рэнд, Уильям (2015). Введение в моделирование на основе агента: моделирование естественных, социальных и инженерных сложных систем с NetLogo . MIT Press. ISBN 978-0-2627-3189-8 Полем Архивировано из оригинала 8 июня 2020 года . Получено 3 мая 2020 года .
Сабзиан, Хоссейн; Шафия, Мохаммад Али (2018). «Обзор концепций моделирования на основе агентов (ABM) и некоторые из его основных приложений в области науки управления» . Иранский журнал управленческих исследований . 11 (4): 659–692. Архивировано из оригинала 24 апреля 2021 года . Получено 7 апреля 2021 года .

Внешние ссылки

Статьи/Общая информация

Агентные модели социальных сетей, Java Applets.
Онлайн-руководство для новичков по моделированию на основе агентов в социальных науках
Введение в моделирование и моделирование на основе агента . Аргоннская национальная лаборатория , 29 ноября 2006 г.
Модели на основе агентов в экологии-Использование компьютерных моделей в качестве теоретических инструментов для анализа сложных экологических систем ^{[ Постоянная мертвая ссылка ]}
Сеть для вычислительного моделирования в социальных и экологических науках, основанных на агентах, часто задаваемые вопросы моделированию на основе агентов
Многоагентные информационные системы -статья о конвергенции SOA, BPM и многоагентных технологий в области корпоративных информационных систем. Хосе Мануэль Гомес Альварес, Искусственный интеллект, Технический университет Мадрида - 2006
Искусственная жизненная структура
Статья о предоставлении методологии для перемещения человеческого поведения в реальном мире в моделирование моделирования, где представлено поведение агента
Ресурсы моделирования на основе агента , информационный центр для моделей, методов и философии для агента моделирования
Агентная модель флэш -аварии от 6 мая 2010 года с политическими последствиями , Томми А. Вуоренмаа (Valo Research and Trading), Лян Ван (Университет Хельсинки - Департамент компьютерных наук), октябрь 2013 г.

Модели моделирования

[1] Гримм, Волкер; Railsback, Стивен Ф. (2005). Индивидуальное моделирование и экология . ПРИЗНАЯ УНИВЕРСИТЕТА ПРИСЕТА. п. 485. ISBN 978-0-691-09666-7 .

[Niazi-Hussain-2] Jump up to: ^а ^{беременный} Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир (2011). «Агентные вычисления от многоагентных систем до моделей на основе агентов: визуальный опрос» (PDF) . Scientometrics . 89 (2): 479–499. Arxiv : 1708.05872 . doi : 10.1007/s11192-011-0468-9 . HDL : 1893/3378 . S2CID 17934527 . Архивировано из оригинала (PDF) 12 октября 2013 года.

[3] Густафссон, Лейф; Стернад, Микаэль (2010). «Постоянное микро, макро и государственное моделирование населения». Математические биологические науки . 225 (2): 94–107. doi : 10.1016/j.mbs.2010.02.003 . PMID 20171974 .

[4] «Агентные модели промышленных экосистем» . Университет Рутгерса . 6 октября 2003 года. Архивировано с оригинала 20 июля 2011 года.

[Bonabeau_2002_ABM-5] Бонабо Е. (14 мая 2002 г.). «Моделирование на основе агента: методы и методы для моделирования человеческих систем» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 (Suppl 3): 7280–7. Bibcode : 2002pnas ... 99,7280b . doi : 10.1073/pnas.082080899 . PMC 128598 . PMID 12011407 .

[Thomas-6] Шеллинг, Томас С. (1971). «Динамические модели сегрегации» (PDF) . Журнал математической социологии . 1 (2): 143–186. doi : 10.1080/0022250x.1971.9989794 . Архивировано (PDF) из оригинала 1 декабря 2016 года . Получено 21 апреля 2015 года .

[hogeweg-7] Hogeweg, Paulien (1983). «Онтогенство структуры взаимодействия в колониях шмелей: зеркальная модель». Поведенческая экология и социобиология . 12 (4): 271–283. Bibcode : 1983becos..12..271h . doi : 10.1007/bf00302895 . S2CID 22530183 .

[Axelrod_1997-8] Axelrod, Robert (1997). Сложность сотрудничества: агентские модели конкуренции и сотрудничества . Принстон: издательство Принстонского университета. ISBN 978-0-691-01567-5 .

[Holland-9] Голландия, JH; Миллер, Дж. Х. (1991). «Искусственные адаптивные агенты в экономической теории» (PDF) . Американский экономический обзор . 81 (2): 365–71. Архивировано из оригинала (PDF) 27 октября 2005 года.

[10] Ньюэлл, Аллен (январь 1982). «Уровень знаний». Искусственный интеллект . 18 (1): 87–127. doi : 10.1016/0004-3702 (82) 90012-1 . ISSN 0004-3702 . S2CID 40702643 .

[:0-11] Jump up to: ^а ^{беременный} Колер, Тимоти; Гумерман, Джордж (2000). Динамика в обществах человека и приматов: агентское моделирование социальных и пространственных процессов . Нью -Йорк, Нью -Йорк: Институт Санта -Фе и издательство Оксфордского университета. ISBN 0-19-513167-3 .

[GAS-12] Эпштейн, Джошуа . Экстелл, Роберт (11 октября 1996 г.). Растущие искусственные общества: социальная наука снизу вверх . Брукингс Институт Пресс. с. 224 . ISBN 978-0-262-55025-3 .

[13] "Строительство" . Вычислительный анализ общественных организационных систем. Архивировано из оригинала 11 октября 2008 года . Получено 19 февраля 2008 года .

[14] «Спрингер -комплексные адаптивные системы моделирования (CASM)» . Архивировано из оригинала 18 июня 2012 года . Получено 1 июля 2012 года .

[15] Самуэльсон, Дуглас А. (декабрь 2000 г.). «Проектирование организаций» . Или/ms сегодня . Архивировано с оригинала 17 июня 2019 года . Получено 17 июня 2019 года .

[16] Самуэльсон, Дуглас А. (февраль 2005 г.). «Агенты перемен» . Или/ms сегодня . Архивировано с оригинала 17 июня 2019 года . Получено 17 июня 2019 года .

[17] Самуэльсон, Дуглас А.; Макал, Чарльз М. (август 2006 г.). «Агентное моделирование достигает совершеннолетия» . Или/ms сегодня . Архивировано с оригинала 17 июня 2019 года . Получено 17 июня 2019 года .

[18] Солнце, Рон , изд. (Март 2006 г.). Познание и многоагентное взаимодействие: от когнитивного моделирования до социального моделирования . Издательство Кембриджского университета . ISBN 978-0-521-83964-8 .

[Regents_of_the_University_of_California-19] «Симпозиум Арроухеда UCLA Lake: история» . uclaarrowheadsymposium.org . Институт транспортных исследований UCLA . Получено 11 февраля 2024 года .

[20] Адитья Курв; Хашайар Котоби; Джордж Кесидис (2013). «Агентная структура для моделирования производительности оптимистичного параллельного дискретного симулятора событий» . Сложное моделирование адаптивных систем . 1 : 12. DOI : 10.1186/2194-3206-1-12 .

[21] Ниази, Муаз А.К. (30 июня 2011 г.). «На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных моделей моделирования на основе агентов сложных адаптивных систем». HDL : 1893/3365 . {{cite journal}}: CITE Journal требует |journal= ( помощь ) (кандидатская диссертация)

[22] Niazi, MA и Hussain, A (2012), когнитивные агенты Computing-I: унифицированная структура для моделирования сложных адаптивных систем с использованием агентских и сложных сетевых методов когнитивные агенты, архивные 24 декабря 2012 г. Машина Wayback

[23] «Шаблоны кода роя для сравнения моделей» . Группа развития роя . Архивировано из оригинала 3 августа 2008 года.

[24] Волкер Гримм; Ута Бергер; Финн Бастиансен; и др. (15 сентября 2006 г.). «Стандартный протокол для описания индивидуальных и агентских моделей». Экологическое моделирование . 198 (1–2): 115–126. Bibcode : 2006ecmod.198..115G . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2006.04.023 . S2CID 11194736 . (Странная бумага)

[25] Ch'ng, E. (2012) Макро и микросхема для разнообразия поведения в искусственной жизни, сессии искусственной жизни, 6 -я Международная конференция по мягким вычислительным и интеллектуальным системам, 13 -й международный симпозиум по передовым интеллектуальным системам, 20 ноября - 20 - 20 ноября - 20 ноября - 20 ноября - 20 ноября - 20 ноября - 20 -й. 24, 2012, Кобе, Япония. Макро и микроуровневая среда архивирована 13 ноября 2013 года на The Wayback Machine

[26] Саймон, Герберт А. Науки о искусственном. MIT Press, 1996.

[27] Wertheim, Kenneth Y.; Пуни, Бханвар Лал; Флер, Алисса Л.А.; Шах, Аба Рауф; Барберис, Маттео; Хеликар, Томаш (3 августа 2021 г.). «Многоместная и многомасштабная платформа для моделирования CD4+ T-клеток, реагирующих на инфекции» . PLOS Computational Biology . 17 (8): E1009209. Bibcode : 2021plscb..17e9209W . doi : 10.1371/journal.pcbi.1009209 . ISSN 1553-7358 . PMC 8376204 . PMID 34343169 .

[28] Situngkir, Hokky (2004). «Эпидемиология через Cellular Automata: случай исследования птиц -гриппа в Индонезии». arxiv : nlin/0403035 .

[29] Каплат, Пол; Ананд, Мадхур; Бауч, Крис (10 марта 2008 г.). «Симметричная конкуренция вызывает колебания населения в индивидуальной модели динамики лесов». Экологическое моделирование . 211 (3–4): 491–500. Bibcode : 2008ecmod.211..491c . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2007.10.002 .

[30] Томас, Филипп (декабрь 2019). «Внутренний и внешний шум экспрессии генов в деревьях линии» . Научные отчеты . 9 (1): 474. Bibcode : 2019natsr ... 9..474t . doi : 10.1038/s41598-018-35927-x . ISSN 2045-2322 . PMC 6345792 . PMID 30679440 .

[31] Fedriani JM, T Wiegand, D Ayllón, F Palomares, Suárez-Esteban и V. Grimm. 2018. Помощь дисперчикам семян восстановить старые поля: индивидуальная модель взаимодействия между барсуками, лисами и иберийскими грушевыми деревьями. Журнал прикладной экологии 55: 600–611.

[Ch'ng,_E._(2009)-32] Ch'ng, E. (2009) Искусственный подход к моделированию растительности на основе жизни для исследований биоразнообразия, в вдохновленной природой информатики для интеллектуальных применений и открытия знаний: последствия в бизнесе, науке и инженерии, R. Chiong, редактор. 2009, IGI Global: Hershey, PA. http://complexity.io/publications/nii-alifeveg-echng.pdf Архивировано 13 ноября 2013 г., на машине Wayback

[33] Веллер, FG; Уэбб, EB; Битти, WS; Fogenburg, S.; Кеслер, Д.; Бленк, RH; Иди, JM; Рингельман, К.; Миллер, ML (2022). Агентное моделирование движений и отбора среды обитания на кржанам среднего континента (отчет). Cooperator Science Series. Вашингтон, Д. С: Министерство внутренних дел США, рыбы и дикой природы. doi : 10.3996/css47216360 . FWS/CSS-143-2022.

[34] Wirth, E.; Szabó, GY.; Czinkóczky, A. (7 июня 2016 г.). «Мера ландшафтной гетерогенности методологией на основе агента» . Анналы ISPRS фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственных информационных наук . III-8: 145–151. Bibcode : 2016paniii8..145W . doi : 10.5194/ISPRS-Annals-III-8-145-2016 .

[Lima2009-35] Лима, Франциско, WS; Hadzibeganovic, Тарик; Stauffer., Dietrich (2009). «Эволюция этноцентризма в неправедных и направленных сети Барабаси-Альберта». Физика а . 388 (24): 4999–5004. Arxiv : 0905.2672 . Bibcode : 2009phya..388.4999L . doi : 10.1016/j.physa.2009.08.029 . S2CID 18233740 .

[36] Лима, Франциско, WS; Hadzibeganovic, Тарик; Stauffer, Dietrich (2009). «Эволюция этноцентризма в неправедных и направленных сети Барабаси -Альберт». Физика а . 388 (24): 4999–5004. Arxiv : 0905.2672 . Bibcode : 2009phya..388.4999L . doi : 10.1016/j.physa.2009.08.029 . S2CID 18233740 .

[37] Эдвардс, Скотт (9 июня 2009 г.). Хаос принудительной миграции: моделирование означает гуманитарную цель . VDM Verlag . п. 168. ISBN 978-3-639-16516-6 .

[38] Hadzibeganovic, Тарик; Штауффер, Дитрих; Шульце, Кристиан (2009). «Агентное компьютерное моделирование динамики выбора языка». Анналы нью -йоркской академии наук . 1167 (1): 221–229. Bibcode : 2009nyasa1167..221h . doi : 10.1111/j.1749-6632.2009.04507.x . PMID 19580569 . S2CID 32790067 .

[39] Тан, Джонатан; Эндерлинг, Хейко ; Беккер-Вайманн, Сабина; Фам, Кристофер; Полизос, Арис; Чен, Чарли; Костюш, Сильвен (2011). «Фенотипические карты перехода 3D-ацинины молочной железы, полученные с помощью моделирования на основе агента, основанного на визуализации» . Интегративная биология . 3 (4): 408–21. doi : 10.1039/c0ib00092b . PMC 4009383 . PMID 21373705 .

[40] Тан, Джонатан; Фернанданддо-Гарсия, Игнасио; Viceakar, Sangeetha; Мартинес-Руис, Хайделиз; Илла-Бочака, Irineue; Нгуен, Дэвид; Мао, Цзянь-хуа; COSTES, Sylvain; Barcellos-Hoff, Мэри Хелен (2014). Раздражен Стволовые клетки 32 (3): 649–61. doi : 10.1002/Stem . PMID 24038768 . 32979016S2CID

[41] Тан, Джонатан; Лей, Клаус; Хант, С. Энтони (2007). «Динамика in in in silico лейкоцитов, активация и адгезия» . BMC Системная биология . 1 (14): 14. doi : 10.1186/1752-0509-1-14 . PMC 1839892 . PMID 17408504 .

[42] Тан, Джонатан; Хант, С. Энтони (2010). «Определение правил взаимодействия, позволяющих вращать лейкоциты, активацию и адгезию» . PLOS Computational Biology . 6 (2): E1000681. BIBCODE : 2010PLSCB ... 6E0681T . doi : 10.1371/journal.pcbi.1000681 . PMC 2824748 . PMID 20174606 .

[43] Кастильоне, Филиппо; Челада, Франко (2015). Моделирование и моделирование иммунной системы . CRC Press, Бока -Ратон. п. 274. ISBN 978-1-4665-9748-8 Полем Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 года . Получено 17 декабря 2017 года .

[44] Лян, Тонг; Бринкман, Брэйден Ау (14 марта 2022 г.). «Эволюция врожденных поведенческих стратегий посредством конкурентной динамики населения» . PLOS Computational Biology . 18 (3): E1009934. BIBCODE : 2022PLSCB..18E9934L . doi : 10.1371/journal.pcbi.1009934 . ISSN 1553-7358 . PMC 8947601 . PMID 35286315 .

[45] Сиддика, Амна; Ниази, Муаз; Мустафа, Фара; Бохари, Хабиб; Хуссейн, Амир; Акрам, Норин; Шахин, Шабнум; Ахмед, Фузия; Икбал, Сара (2009). «Новая система моделирования и моделирования на основе гибридного моделирования и моделирования для анализа данных рака молочной железы» (PDF) . 2009 Международная конференция по информационным и коммуникационным технологиям . С. 134–139. doi : 10.1109/ICICT.2009.5267202 . ISBN 978-1-4244-4608-7 Полем S2CID 14433449 . Архивировано из оригинала (PDF) 14 июня 2011 г. (DSS рак молочной железы)

[CPT-46] Батлер, Джеймс; Косгроув, Джейсон; Олден, Киран; Читать, Марк; Кумар, Випин; CUCURULL-SANCHEZ, Лурдес; Тиммис, Джон; Коулз, Марк (2015). «Агентное моделирование в системной фармакологии» . CPT: Фармакометрика и системы фармакология . 4 (11): 615–629. doi : 10.1002/psp4.12018 . PMC 4716580 . PMID 26783498 .

[47] Барати, Гнана; Йилмаз, Левен; Толк, Андреас (март 2012 г.). «Агент направил моделирование для боевого моделирования и распределенного моделирования». Инженерные принципы боевого моделирования и распределенного моделирования . Хобокен, Нью -Джерси: Уайли . С. 669–714. doi : 10.1002/9781118180310.CH27 . ISBN 9781118180310 .

[48] Азими, Мухаммед; Джамали, Юсеф; Мофрад, Мохаммед Р.К. (2011). «Учет диффузии в моделях реакционной диффузии на основе агентов с применением к цитоскелетному диффузии» . Plos один . 6 (9): E25306. Bibcode : 2011ploso ... 625306a . doi : 10.1371/journal.pone.0025306 . PMC 3179499 . PMID 21966493 .

[49] Азими, Мухаммед; Мофрад, Мохаммед Р.К. (2013). «Более высокая аффинность нуклеопорин-импортин в ядерной корзине увеличивает нуклеоцитоплазматический импорт» . Plos один . 8 (11): E81741. BIBCODE : 2013PLOSO ... 881741A . doi : 10.1371/journal.pone.0081741 . PMC 3840022 . PMID 24282617 .

[50] Азими, Мухаммед; Булат, Евгений; Вейс, Карстен; Мофрад, Мохаммед Р.К. (5 ноября 2014 г.). «Агентная модель для экспорта мРНК через комплекс ядерной пор» . Молекулярная биология клетки . 25 (22): 3643–3653. doi : 10.1091/mbc.e14-06-1065 . PMC 4230623 . PMID 25253717 .

[51] Пахл, Кэмерон С.; Рудас, Луис (2021). «Carnosaurs как Apex Asmulats: моделирование на основе агента показывает возможные аналоги стервятников в динозаврах поздней юры». Экологическое моделирование . 458 : 109706. BIBCODE : 2021ECMOD.45809706P . doi : 10.1016/j.ecolmodel.2021.109706 .

[52] Волмер; и др. (2017). «Пантера Пардус (Linnaeus, 1758) вымерла на Суматре из -за конкуренции за добычу? Палеогеография, палеоклиматология, палеоэкология . 487 : 175–186. Bibcode : 2017ppp ... 487..175V . doi : 10.1016/j.palaeo.2017.08.032 .

[53] Хаген, Оскар; Флук, Бенджамин; FOPP, Фабиан; Кабрал, Джулиано С.; Хартиг, Флориан; Понтарп, Микаэль; Рангель, Тиаго Ф.; Pellissier, Loïc (2021). «Gen3SIS: общий двигатель для эковолюционного моделирования процессов, которые формируют биоразнообразие Земли» . PLOS Биология . 19 (7): E3001340. doi : 10.1371/journal.pbio.3001340 . PMC 8384074 . PMID 34252071 . S2CID 235807562 .

[54] Эйзингер, Дирк; Тулке, Ганс-Херманн (1 апреля 2008 г.). «Образование пространственного закономерности облегчает искоренение инфекционных заболеваний» . Журнал прикладной экологии . 45 (2): 415–423. Bibcode : 2008, Japec..45..415e . doi : 10.1111/j.1365-2664.2007.01439.x . ISSN 0021-8901 . PMC 2326892 . PMID 18784795 .

[55] Railsback, Steven F.; Гримм, Волкер (26 марта 2019 г.). На основе агента и индивидуального моделирования . ПРИЗНАЯ УНИВЕРСИТЕТА ПРИСЕТА. ISBN 978-0-691-19082-2 Полем Архивировано из оригинала 24 октября 2020 года . Получено 19 октября 2020 года .

[56] Адам, Дэвид (2 апреля 2020 года). «Специальный отчет: симуляции, способствующие реакции мира на Covid-19». Природа . 580 (7803): 316–318. Bibcode : 2020nater.580..316a . doi : 10.1038/d41586-020-01003-6 . PMID 32242115 . S2CID 214771531 .

[57] Шридхар, Деви; Majumder, Maimuna S. (21 апреля 2020 г.). «Моделирование пандемии» . BMJ . 369 : M1567. doi : 10.1136/bmj.m1567 . ISSN 1756-1833 . PMID 32317328 . S2CID 216074714 . Архивировано из оригинала 16 мая 2021 года . Получено 19 октября 2020 года .

[58] Squazzoni, Flaminio; Полхилл, Дж. Гарет; Эдмондс, Брюс; Арвайлер, Петра; Антош, Патричжа; Шольц, Геске; Чаппин, Эмиль; Борит, Мелания; Verhagen, Harko; Джардини, Франческа; Гилберт, Найджел (2020). «Вычислительные модели, которые имеют значение во время глобальной пандемической вспышки: призыв к действию» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 23 (2): 10. doi : 10.18564/jasss.4298 . HDL : 10037/19057 . ISSN 1460-7425 . S2CID 216426533 . Архивировано из оригинала 24 февраля 2021 года . Получено 19 октября 2020 года .

[59] Мазиарц, Мариус; Зак, Мартин (2020). «Моделирование на основе агента для предсказания эпидемии SARS-COV-2 и оценки вмешательства: методологическая оценка» . Журнал оценки в клинической практике . 26 (5): 1352–1360. doi : 10.1111/jep.13459 . ISSN 1365-2753 . PMC 7461315 . PMID 32820573 .

[60] Manout, O.; Ciari, F. (2021). «Оценка роли повседневной деятельности и мобильности в распространении COVID-19 в Монреале с агентным подходом» . Границы в построенной среде . 7 doi : 10.3389/fbuil.2021.654279 .

[61] Керр, Клифф; и др. (2021), «Covasim: агентная модель динамики и вмешательств COVID-19», Medrxiv , vol. 17, нет. 7, pp. E1009149, Bibcode : 2021plscb..17e9149k , doi : 10.1371/journal.pcbi.1009149 , PMC 8341708 , PMID 34310589

[62] Хинч, Роберт; и др. (2021), "OpenABM-Covid19-модель на основе агента для нефармацевтических вмешательств против COVID-19, включая отслеживание контактов", PLOS Computational Biology , 17 (7): E1009146, BIBCODE : 2021PLSCB..17E9146H , DOI : 10.1371/. Journal.pcbi.1009146 , PMC 8328312 , PMID 34252083

[63] Шаток, Эндрю; Ле Рутте, Эпке; и др. (2021), «Влияние вакцинации и нефармацевтических вмешательств на динамику SARS-COV-2 в Швейцарии», Epidemics , 38 (7): 100535, BIBCODE : 2021PLSCB..17E9146H , DOI : 10.1016/j.epidem.2021.100535 , PMC 8669952 , PMID 34923396

[64] «Git-Repository с кодом исходного кода открытого доступа для Opencovid» . GitHub . Швейцарский ТФУ. 31 января 2022 года. Архивировано из оригинала 15 февраля 2022 года . Получено 15 февраля 2022 года .

[Rand_and_Rust_(2011)_IJRM-65] Рэнд, Уильям; Руст, Роланд Т. (2011). «Агентное моделирование в маркетинге: руководящие принципы для строгости». Международный журнал исследований в области маркетинга . 28 (3): 181–193. doi : 10.1016/j.ijresmar.2011.04.002 .

[Hughes_et_al_(2012)_JOOP-66] Хьюз, HPN; Клегг, CW; Робинсон, Массачусетс; Crowder, RM (2012). «Моделирование и моделирование на основе агента: потенциальный вклад в организационную психологию». Журнал профессиональной и организационной психологии . 85 (3): 487–502. doi : 10.1111/j.2044-8325.2012.02053.x .

[67] Boroomand, Amin (2021). «Тяжелая работа, риск и разнообразие в модели коллективного решения проблем» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 24 (4). doi : 10.18564/jasss.4704 .

[Crowder_et_al_(2012)_IEEE_TSMCA-68] Краудер, RM; Робинсон, Массачусетс; Хьюз, HPN; SIM, YW (2012). «Разработка агентской структуры моделирования для моделирования работы инженерных команд». IEEE транзакции по системам, человеку и кибернетике - Часть A: Системы и люди . 42 (6): 1425–1439. doi : 10.1109/tsmca.2012.2199304 . S2CID 7985332 .

[69] «Применение технологии агента к моделированию трафика» . Министерство транспорта США . 15 мая 2007 года. Архивировано с оригинала 1 января 2011 года . Получено 31 октября 2007 года .

[70] Niazi, M.; Baig, Ar; Хуссейн, А.; Бхатти С. (2008). «Моделирование процесса исследования» (PDF) . В Мейсон, с.; Хилл, Р.; Mönch, L.; Роза, О.; Джефферсон, Т.; Фаулер, JW (ред.). 2008 Winter Simulation Conference . С. 1326–1334. doi : 10.1109/wsc.2008.4736206 . HDL : 1893/3203 . ISBN 978-1-4244-2707-9 Полем S2CID 6597668 . Архивировано (PDF) из оригинала 1 июня 2011 года . Получено 7 июня 2009 г.

[71] Ниази, Муаз А. (2008). «Самоорганизованная архитектура доставки контента для окружающей среды» (PDF) . Материалы третьего международного семинара по использованию P2P, сетки и агентов для разработки контент -сети . С. 45–54. doi : 10.1145/1384209.1384218 . ISBN 9781605581552 Полем S2CID 16916130 . Архивировано из оригинала (PDF) 14 июня 2011 года.

[72] Насринпур, Хамид Реза; Фризен, Марсия Р.; Маклеод, Роберт Д. (22 ноября 2016 г.). «Агентная модель распространения сообщений в электронной социальной сети Facebook». arxiv : 1611.07454 [ Cs.si ].

[73] Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир (март 2009 г.). «Агентные инструменты для моделирования и моделирования самоорганизации в одноранговых, специальных и других сложных сетях» (PDF) . IEEE Communication Magazine . 47 (3): 163–173. doi : 10.1109/mcom.2009.4804403 . HDL : 1893/2423 . S2CID 23449913 . Архивировано из оригинала (PDF) 4 декабря 2010 года.

[74] Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир (2011). «Новая среда моделирования на основе агента для зондирования в сложных адаптивных средах» (PDF) . IEEE Sensors Journal . 11 (2): 404–412. Arxiv : 1708.05875 . Bibcode : 2011isenj..11..404n . doi : 10.1109/jsen.2010.2068044 . HDL : 1893/3398 . S2CID 15367419 . Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 года.

[75] Саркер, Ра; Рэй Т. (2010). «Эволюционный подход на основе агента: введение». Эволюционный поиск на основе агента . Адаптация, обучение и оптимизация. Тол. 5. С. 1–11. doi : 10.1007/978-3-642-13425-8_1 . ISBN 978-3-642-13424-1 .

[76] Boroomand, Amin; Смальдино, Пол Э. (2023). «Предвзятость превосходства и шум связи могут улучшить коллективное решение проблем» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 26 (3). doi : 10.18564/jasss.5154 .

[77] Пейдж, Скотт Э. (2008). Модели на основе агента (2 изд.). Архивировано с оригинала 10 февраля 2018 года . Получено 3 октября 2011 года . {{cite book}}: |work= игнорируется ( помощь )

[78] Testfatsion, Leigh ; Джадд, Кеннет , ред. (Май 2006 г.). Справочник по вычислительной экономике . Тол. 2. Elsevier . п. 904. ISBN 978-0-444-51253-6 Полем Архивировано из оригинала 6 марта 2012 года . Получено 29 января 2012 года . ( Предварительный просмотр главы)

[agents-79] Jump up to: ^а ^{беременный} «Агенты перемен» . Экономист . 22 июля 2010 года. Архивировано с оригинала 23 января 2011 года . Получено 16 февраля 2011 года .

[80] «Модельный подход» . Природа . 460 (7256): 667. 6 августа 2009 г. Bibcode : 2009natur.460q.667. Полем doi : 10.1038/460667a . PMID 19661863 .

[FOOTNOTEFarmerFoley2009685-81] Farmer & Foley 2009 , p. 685.

[FOOTNOTEFarmerFoley2009686-82] Farmer & Foley 2009 , p. 686.

[83] Stefan, F. & Atman, A. (2015). Существует ли какая -то связь между морфологией сети и колебаниями индекса фондового рынка? Physica A: статистическая механика и ее приложения, (419), 630-641.

[84] Давид, Герберт; Гатти, Делли (январь 2018 г.). «Агентная макроэкономика». Справочник по вычислительной экономике . 4 : 63–156. doi : 10.1016/bs.hescom.2018.02.006 .

[85] Рэнд, Уильям; Руст, Роланд Т. (июль 2011 г.). «Агентное моделирование в маркетинге: руководящие принципы для строгости». Международный журнал исследований в области маркетинга . 28 (3): 181–193. doi : 10.1016/j.ijresmar.2011.04.002 .

[86] Aschwanden, GDPA; Вуллсшлегер, Тобиас; Мюллер, Ханспетер; Шмитт, Герхард (2009). «Оценка моделей трехмерного города с использованием автоматических городских агентов». Автоматизация в строительстве . 22 : 81–89. Doi : 10.1016/j.autcon.2011.07.001 .

[87] Браун, Даниэль Г.; Пейдж, Скотт Э.; Зеллнер, Мойра; Рэнд, Уильям (2005). «Зависимость пути и проверка пространственных моделей землепользования на основе агента» . Международный журнал географической информации . 19 (2): 153–174. Bibcode : 2005ijgis..19..153b . doi : 10.1080/13658810410001713399 .

[88] Сметанин, Пол; Жесткий, Дэвид (2015). Инвестирование в общественную инфраструктуру Онтарио: процветание с точки зрения риска, с анализом района Большого Торонто и Гамильтона (PDF) (отчет). Канадский центр экономического анализа. Архивировано (PDF) из оригинала 18 ноября 2016 года . Получено 17 ноября 2016 года .

[89] Ян, Сяолян; Чжоу, Пэн (апрель 2022 г.). «Неравенство богатства и социальная мобильность: подход моделирования на основе моделирования» . Журнал экономического поведения и организации . 196 : 307–329. doi : 10.1016/j.jebo.2022.02.012 . HDL : 10419/261231 . S2CID 247143315 .

[90] Мясник, благотворительность; Ньонгуо, Эдвин (22 декабря 2021 г.). «Моделирование дипломатии: обучающая помощь или бизнес как обычно?». Журнал политического образования . 17 (SUP1): 185–203. doi : 10.1080/15512169.2020.1803080 . ISSN 1551-2169 .

[91] Гилберт, Найджел; Арвайлер, Петра; Брук-Джонсон, Пит; Нарасимхан, Кавин Прити; Уилкинсон, Хелен (2018). «Вычислительное моделирование государственной политики: размышления о практике» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 21 (1). doi : 10.18564/jasss.3669 . HDL : 10044/1/102075 . ISSN 1460-7425 .

[92] Шимецек, Кристоф; Ниенхаус, Кристина; Фрей, Ульрих; Спербер, Эвелин; Sarfarazi, Seyedfarzad; Нич, Феликс; Кохем, Йоханнес; Гази, А. Ахраф Эль (17 апреля 2023 г.). «Амирис: агентская модель рынка для исследования возобновляемых и интегрированных энергетических систем» . Журнал программного обеспечения с открытым исходным кодом . 8 (84): 5041. doi : 10.21105/joss.05041 . ISSN 2475-9066 .

[93] Сложнее, Ник; Qussous, Рамиз; Вейдлих, Анке (1 октября 2023 г.). «Подходит для цели: моделирование оптовых рынков электроэнергии реалистично с многоагентным обучением глубокого подкрепления» . Энергия и ИИ . 14 : 100295. DOI : 10.1016/j.egyai.2023.100295 . ISSN 2666-5468 .

[94] Хименес, И. Санчес; Рибо-Перес, Д.; Cvetkovic, M.; Kochems, J.; Schimeczek, C.; Де Врис, LJ (15 апреля 2024 г.). «Может ли рынок только энергия обеспечить адекватность ресурсов в декарбонизированной энергетической системе? Совместная система с двумя агентами-моделями» . Прикладная энергия . 360 : 122695. DOI : 10.1016/j.apenergy.2024.122695 . ISSN 0306-2619 .

[95] Фраунхольц, Кристоф (2021). «Конструкция рынка для перехода к возобновляемым электроэнергии» . publikationen.bibliothek.kit.edu (на немецком языке). doi : 10.5445/ir/1000133282 . Получено 13 августа 2024 года .

[96] Берглунд, Эмили Захман (ноябрь 2015 г.). «Использование агентского моделирования для планирования и управления водными ресурсами» . Журнал планирования и управления водными ресурсами . 141 (11): 04015025. DOI : 10.1061/(ASCE) WR.1943-5452.0000544 . ISSN 0733-9496 . Архивировано из оригинала 19 января 2022 года . Получено 18 сентября 2021 года .

[97] Джулиани, М.; Кастеллетти А. (июль 2013 г.). «Оценка стоимости сотрудничества и обмена информацией в крупных системах водных ресурсов с помощью оптимизации на основе агентов: MAS-структура для крупных систем водных ресурсов» . Исследование водных ресурсов . 49 (7): 3912–3926. doi : 10.1002/wrcr.20287 . S2CID 128659104 .

[98] «Агент, направленное на симуляцию» . Архивировано из оригинала 27 сентября 2011 года . Получено 9 августа 2011 года .

[99] Hallerbach, S.; Xia, y.; Eberle, U.; Koester, F. (2018). «Идентификация на основе моделирования критических сценариев для кооперативных и автоматизированных транспортных средств» . SAE International Journal of Connected и Automated автомобилей . 1 (2). SAE International: 93–106. doi : 10.4271/2018-01-1066 .

[100] Мадригал, история Алексиса С. "Внутри секретного мира Уэймо для обучения автомобилей с самостоятельным вождением" . Атлантика . Архивировано из оригинала 14 августа 2020 года . Получено 14 августа 2020 года .

[101] Коннорс, Дж.; Грэм, с.; Mailloux, L. (2018). «Кибер-синтетическое моделирование для применений транспортных средств на транспортные средства». Международная конференция по кибер -войне и безопасности . Академические конференции International Limited: 594-Xi.

[102] Ян, Гоцинг; Ву, Чжауи; Ли, Xiumei; Чен, Вэй (2003). «SVE: встроенная среда с интеллектуальными транспортными средствами на основе агента» . Материалы Международной конференции IEEE IEEE 2003 года по интеллектуальным транспортным системам . Тол. 2. С. 1745–1749 т.2. doi : 10.1109/itsc.2003.1252782 . ISBN 0-7803-8125-4 Полем S2CID 110177067 . Архивировано из оригинала 31 января 2022 года . Получено 19 августа 2021 года .

[Lysenko_2008_MegaScale-103] Jump up to: ^а ^{беременный} Лизенко, Микола; Д'Суза, Рошан М. (2008). «Структура для модели модели на основе агента Megascale на графических единицах обработки» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 11 (4): 10. ISSN 1460-7425 . Архивировано с оригинала 26 апреля 2019 года . Получено 16 апреля 2019 года .

[104] Gulyás, László; Szemes, Gábor; Кампис, Джордж; де обратно, Уолтер (2009). «API, удобный для моделей для перегородки ABM» . Материалы ASME 2009 Международных технических конференций по проектированию проектирования и компьютеров и информация в инженерной конференции IDETC/CIE 2009 . 2 Сан -Диего, Калифорния, США: 219–226. Архивировано с оригинала 16 апреля 2019 года . Получено 16 апреля 2019 года .

[105] Коллиер, N.; Север, М. (2013). «Параллельное моделирование на основе агента с Repast для высокопроизводительных вычислений». Симуляция . 89 (10): 1215–1235. doi : 10.1177/0037549712462620 . S2CID 29255621 .

[106] Fujimoto, R. (2015). «Параллельное и распределенное моделирование» . 2015 Winter Simulation Conference (WSC) . Хантингтон -Бич, Калифорния, США. С. 45–59. doi : 10.1109/wsc.2015.7408152 . ISBN 978-1-4673-9743-8 Полем S2CID 264924790 . Архивировано из оригинала 4 февраля 2023 года . Получено 6 сентября 2020 года . {{cite book}}: CS1 Maint: местоположение отсутствует издатель ( ссылка )

[107] Shook, E.; Wang, S.; Тан, В. (2013). «Структура с учетом связи для параллельных пространственно явных моделей на основе агентов». Международный журнал географической информации . 27 (11). Тейлор и Фрэнсис: 2160–2181. Bibcode : 2013ijgis..27.2160s . doi : 10.1080/136588816.2013.771740 . S2CID 41702653 .

[108] Jonas, E.; PU, Q.; Venkataraman, S.; Stoica, я.; Recht, B. (2017). «Занимайте облако: распределенные вычисления для 99%». Материалы симпозиума 2017 года о облачных вычислениях . ACM. С. 445–451. Arxiv : 1702.04024 . doi : 10.1145/3127479.3128601 . ISBN 978-1-4503-5028-0 Полем S2CID 854354 .

[109] Исаак Рудомин; и др. (2006). «Большая толпа в графическом процессоре» . Монтеррейский институт технологий и высшего образования . Архивировано с оригинала 11 января 2014 года.

[110] Ричмонд, Пол; Романо, Даниэла М. (2008). «GPU на основе агента, 3D-моделирование в реальном времени и интерактивная структура визуализации для массивного моделирования на основе агента на GPU» (PDF) . Международный семинар «Труды по супер визуализации» (IWSV08) . Архивировано из оригинала (PDF) 15 января 2009 года . Получено 27 апреля 2012 года .

[111] Браун, Даниэль Г.; Риоло, Рик; Робинсон, Дерек Т.; Север, Майкл; Рэнд, Уильям (2005). «Пространственный процесс и модели данных: к интеграции моделей на основе агентов и ГИС». Журнал географических систем . 7 (1). Спрингер: 25–47. Bibcode : 2005jgs ..... 7 ... 25b . doi : 10.1007/s10109-005-0148-5 . HDL : 2027.42/47930 . S2CID 14059768 .

[112] Zhang, J.; Тонг, L.; Lamberson, PJ; Дуразо-Арвидзу, Ра; Люк, А.; Shoham, DA (2015). «Использование социального влияния для устранения избыточного веса и ожирения с использованием агентских моделей: роль подростковых социальных сетей» . Социальная наука и медицина . 125 Elsevier BV: 203–213. doi : 10.1016/j.socscimed.2014.05.049 . ISSN 0277-9536 . PMC 4306600 . PMID 24951404 .

[113] Сарджент, Р.Г. (2000). «Проверка, проверка и аккредитация моделирования моделей». 2000 Службы зимнего симуляционного конференции (Cat. №00CH37165) . Тол. 1. С. 50–59. Citeseerx 10.1.1.17.438 . doi : 10.1109/wsc.2000.899697 . ISBN 978-0-7803-6579-7 Полем S2CID 57059217 .

[114] Klügl, F. (2008). «Методология проверки для моделирования на основе агента». Материалы симпозиума ACM 2008 года по прикладным вычислениям - SAC '08 . С. 39–43. doi : 10.1145/1363686.1363696 . ISBN 9781595937537 Полем S2CID 9450992 .

[115] Fortino, G.; Гарро, А.; Руссо, В. (2005). «Структура моделирования дискретного события для проверки агентских и многоагентных систем» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 26 июня 2011 года . Получено 27 сентября 2009 г. {{cite journal}}: CITE Journal требует |journal= ( помощь )

[116] Tesfatsion, Leigh. «Эмпирическая валидация: вычислительная экономика на основе агента» . Университет штата Айова . Архивировано из оригинала 26 июня 2020 года . Получено 24 июня 2020 года .

[117] Ниази, Муаз; Хуссейн, Амир; Колберг, Марио. «Проверка и проверка моделирования на основе агента с использованием подхода Vomas» (PDF) . Материалы третьего семинара по многоагентным системам и моделированию '09 (Mass '09), как часть Mallow 09, 7–11 сентября 2009 г., Торино, Италия . Архивировано из оригинала (PDF) 14 июня 2011 года.

[118] Ниази, Муаз; Сиддик, Касим; Хуссейн, Амир; Колберг, Марио (11–15 апреля 2010 г.). «Проверка и проверка модели моделирования лесных пожаров на основе агента» (PDF) . Материалы Симпозиума «Симпозиум 2010» Агента 2010 года, как часть пружинной моделирования ACM SCS MultyConference : 142–149. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 года.

[119] Ниази, Муаз А.К. (11 июня 2011 г.). «На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных моделей моделирования на основе агентов сложных адаптивных систем». Университет Стерлинга . HDL : 1893/3365 . {{cite journal}}: CITE Journal требует |journal= ( Помощь ) Докторская диссертация

[120] Onggo, BS; Каратас, М. (2016). «Моделирование симуляции, управляемого тестированием: тематическое исследование с использованием моделирования на основе агента морского поиска» . Европейский журнал оперативных исследований . 254 (2): 517–531. doi : 10.1016/j.ejor.2016.03.050 . Архивировано с оригинала 30 июня 2020 года.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[ 50 ]

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[ 60 ]

[ 61 ]

[ 62 ]

[ 63 ]

[ 64 ]

[ 65 ]

[ 66 ]

[ 67 ]

[ 68 ]

[ 69 ]

[ 70 ]

[ 71 ]

[ 72 ]

[ 73 ]

[ 74 ]

[ 75 ]

[ 76 ]

[ 77 ]

[ 78 ]

[ 79 ]

[ 80 ]

[ 81 ]

[ 82 ]

[ 83 ]

[ 84 ]

[ 85 ]

[ 86 ]

[ 87 ]

[ 88 ]

[ 89 ]

[ 90 ]

[ 91 ]

[ 92 ]

[ 93 ]

[ 94 ]

[ 95 ]

[ 96 ]

[ 97 ]

[ 98 ]

[ 99 ]

[ 100 ]

v Т и Промышленная экология
Tools	Agent-based model Cost–benefit analysis DPSIR Ecolabel Ecological footprint Environmental full-cost accounting Environmental impact assessment Environmental management system EIO-LCA Input–output model Integrated chain management ISO 14000 Life-cycle assessment Life-cycle cost analysis Material flow analysis MET Matrix Stakeholder analysis
Concepts	Circular economy Cradle-to-cradle design Dematerialization Eco-efficiency Eco-industrial development Eco-industrial park Ecological modernization Efficient energy use Exergy Extended producer responsibility Industrial metabolism Industrial symbiosis Polluter pays principle Precautionary principle Rebound effect Waste hierarchy Waste minimisation Waste valorization
Related fields	Cleaner production Design for environment Earth systems engineering and management Ecological economics Ecological modernization Environmental economics Green chemistry Sustainable development Urban ecology Urban metabolism

v Т и Роясь
Biological swarming	Agent-based model in biology Collective animal behavior Droving Flock flocking sort sol Herd herd behavior Locust Mixed-species foraging flock Mobbing behavior feeding frenzy Pack pack hunter Patterns of self-organization in ants ant mill symmetry breaking of escaping ants Shoaling and schooling bait ball Swarming behaviour Swarming (honey bee) Swarming motility
Animal migration	Animal migration altitudinal tracking history coded wire tag Bird migration flyways reverse migration Cell migration Fish migration diel vertical Lessepsian salmon run sardine run Homing natal philopatry Insect migration butterflies monarch Sea turtle migration
Swarm algorithms	Agent-based models Ant colony optimization Boids Crowd simulation Particle swarm optimization Swarm intelligence Swarm (simulation)
Collective motion	Active matter Collective motion Self-propelled particles clustering Vicsek model BIO-LGCA
Swarm robotics	Ant robotics Microbotics Nanorobotics Swarm robotics Symbrion
Related topics	Allee effect Animal navigation Collective intelligence Decentralised system Eusociality Group size measures Microbial intelligence Mutualism Predator satiation Quorum sensing Spatial organization Stigmergy Military swarming Task allocation and partitioning of social insects