Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Агент на основе модели ( АВМ ) является класс вычислительных моделей для имитации действий и взаимодействия автономных агентов (как индивидуальные , так и коллективные организации , такие как организации или группы) с целью оценки их влияния на систему в целом. Он сочетает в себе элементы теории игр , сложных систем , эмерджентности , вычислительной социологии , многоагентных систем и эволюционного программирования . Для введения случайности используются методы Монте-Карло . В частности, в области экологии ABM также называют индивидуальными моделями.( IBM ), [1] и отдельные лица в IBM могут быть проще, чем полностью автономные агенты внутри ABM. Обзор недавней литературы по индивидуальным моделям, агентным моделям и многоагентным системам показывает, что ABM используются в не связанных с вычислениями научных областях, включая биологию , экологию и социальные науки . [2] Агентное моделирование связано с концепцией многоагентных систем или многоагентного моделирования , но отличается от них.в том, что цель ABM состоит в поиске объяснительного понимания коллективного поведения агентов, подчиняющихся простым правилам, обычно в естественных системах, а не в разработке агентов или решении конкретных практических или инженерных задач. [2]

Агентные модели - это своего рода микромасштабные модели [3], которые имитируют одновременные операции и взаимодействия нескольких агентов в попытке воссоздать и предсказать появление сложных явлений. Это процесс возникновения , который некоторые выражают как «целое больше, чем сумма его частей». Другими словами, свойства системы более высокого уровня возникают в результате взаимодействия подсистем более низкого уровня. Или изменения состояния на макроуровне возникают из-за поведения агентов на микроуровне. Или простое поведение (то есть правила, которым следуют агенты) порождает сложное поведение (то есть изменения состояния на уровне всей системы).

Индивидуальные агенты обычно характеризуются как ограниченно рациональные , предполагается, что они действуют в том, что они считают своими собственными интересами, такими как воспроизводство, экономическая выгода или социальный статус [4], с использованием эвристики или простых правил принятия решений. Агенты ПРО могут испытывать «обучение», адаптацию и воспроизводство. [5]

Большинство моделей на основе агентов состоят из: (1) множества агентов, заданных в различных масштабах (обычно называемых степенью детализации агентов); (2) эвристика принятия решений; (3) правила обучения или адаптивные процессы; (4) топология взаимодействия ; и (5) окружающая среда. ABM обычно реализуются в виде компьютерного моделирования , либо в виде специального программного обеспечения, либо с помощью наборов инструментов ABM, и это программное обеспечение затем можно использовать для проверки того, как изменения в индивидуальном поведении повлияют на возникающее общее поведение системы.

История [ править ]

Идея агентного моделирования была разработана как относительно простая концепция в конце 1940-х годов. Поскольку он требует процедур, требующих большого объема вычислений, он не получил широкого распространения до 1990-х годов.

Ранние разработки [ править ]

История агентно-ориентированной модели восходит к машине фон Неймана , теоретической машине, способной к воспроизведению. Предложенное фон Нейманом устройство должно было следовать точно детализированным инструкциям по созданию своей копии. Затем эту концепцию развил друг фон Неймана Станислав Улам , также математик; Улам предложил построить машину на бумаге, как набор ячеек на сетке. Идея заинтриговала фон Неймана, который разработал ее, создав первое из устройств, позже названных клеточными автоматами . Еще одно достижение было сделано математиком Джоном Конвеем . Он построил известную Игру Жизни.. В отличие от машины фон Неймана, «Игра жизни» Конвея действовала по простым правилам в виртуальном мире в форме двухмерной шахматной доски .

Язык программирования Simula , разработанный в середине 1960-х и широко внедренный к началу 1970-х, был первой структурой для автоматизации пошагового моделирования агентов.

1970-е и 1980-е: первые модели [ править ]

Одной из первых концептуальных моделей, основанных на агентах, была модель сегрегации Томаса Шеллинга [6], которая обсуждалась в его статье «Динамические модели сегрегации» в 1971 году. Хотя Шеллинг первоначально использовал монеты и миллиметровую бумагу, а не компьютеры, его модели воплотил базовую концепцию агентно-ориентированных моделей как автономных агентов, взаимодействующих в общей среде с наблюдаемым совокупным, возникающим результатом.

В начале 1980-х Роберт Аксельрод организовал турнир по стратегиям «Дилемма заключенного» и заставил их взаимодействовать на основе агентов, чтобы определить победителя. Аксельрод продолжал развивать множество других агентно-ориентированных моделей в области политологии, которые исследуют явления от этноцентризма до распространения культуры. [7] К концу 1980-х работа Крейга Рейнольдса над моделями флокирования внесла свой вклад в разработку некоторых из первых моделей, основанных на биологических агентах, которые содержали социальные характеристики. Он попытался смоделировать реальность живых биологических агентов, известных как искусственная жизнь , термин, введенный Кристофером Лэнгтоном .

Трудно отследить первое употребление слова «агент» и определение, используемое в настоящее время. Одним из кандидатов является статья Джона Холланда и Джона Миллера 1991 года «Искусственные адаптивные агенты в экономической теории» [8], основанная на их более ранней презентации на конференции.

В то же время в 1980-х годах социологи, математики, исследователи операций и некоторые люди из других дисциплин разработали теорию вычислительной и математической организации (CMOT). Эта область выросла как группа особого интереса Института наук управления (TIMS) и его дочернего общества, Американского общества исследования операций (ORSA).

1990-е: расширение [ править ]

1990-е годы были особенно примечательны расширением ABM в социальных науках, одним из примечательных достижений стала крупномасштабная ABM Sugarscape , разработанная Джошуа М. Эпштейном и Робертом Экстеллом для моделирования и исследования роли социальных явлений, таких как сезонные миграции, загрязнение, половое размножение, борьба и передача болезней и даже культуры. [9] Другие события примечательные 1990 - е годы включали Университет Карнеги - Меллона «s Кэтлин Карли АВМ, [10] для изучения коэволюции социальных сетей и культуры. В эти 1990-е годы Найджел Гилбертопубликовал первый учебник по социальному моделированию: моделирование для социологов (1999 г.) и учредил журнал с точки зрения социальных наук: « Журнал искусственных обществ и социального моделирования» (JASSS). Помимо JASSS, агентные модели любой дисциплины входят в сферу применения журнала SpringerOpen « Сложное адаптивное моделирование систем» (CASM). [11]

В середине 1990-х гг. Направление социальных наук в ABM стало сосредоточиваться на таких вопросах, как создание эффективных команд, понимание коммуникации, необходимой для организационной эффективности, и поведение социальных сетей. CMOT - позже переименованный в «Вычислительный анализ социальных и организационных систем» (CASOS) - все больше и больше включает моделирование на основе агентов. Самуэльсон (2000) представляет собой хороший краткий обзор ранней истории [12], а Самуэльсон (2005) и Самуэльсон и Макал (2006) прослеживают более недавние события. [13] [14]

В конце 1990-х слияние TIMS и ORSA с образованием INFORMS и переход INFORMS с двух встреч в год на одно помогли группе CMOT сформировать отдельное общество - Североамериканскую ассоциацию вычислительных социальных и организационных наук. (NAACSOS). Кэтлин Карли внесла большой вклад, особенно в создание моделей социальных сетей, получив финансирование Национального научного фонда для проведения ежегодной конференции и выступила в качестве первого президента NAACSOS. Ее сменил Дэвид Саллах из Чикагского университета и Аргоннской национальной лаборатории , а затем Майкл Приетула из Университета Эмори . Примерно в то же время, когда началась NAACSOS,Были организованы Европейская ассоциация социального моделирования (ESSA) и Азиатско-тихоокеанская ассоциация агентного подхода в науке о социальных системах (PAAA), партнеры NAACSOS. По состоянию на 2013 год эти три организации сотрудничают на международном уровне. Первый Всемирный конгресс по социальному моделированию был проведен в рамках их совместного спонсорства в Киото, Япония, в августе 2006 года [ править ] Второй Всемирный конгресс был проведен в северном пригороде Вирджинии Вашингтон, округ Колумбия, в июле 2008 года, Университет Джорджа Мейсона играть ведущую роль в местных мероприятиях.

2000-е и позже [ править ]

Совсем недавно Рон Сан разработал методы моделирования на основе агентов, основанные на моделях человеческого познания, известные как когнитивное социальное моделирование . [15] Билл МакКелви, Сюзанна Ломанн, Дарио Нарди, Дуайт Рид и другие из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе также внесли значительный вклад в организационное поведение и принятие решений. С 2001 года Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе организовал конференцию в Лейк-Эрроухед, Калифорния, которая стала еще одним крупным местом встречи практикующих в этой области. [ необходима цитата ]

Теория [ править ]

Большинство исследований компьютерного моделирования описывает системы в равновесии или как движущиеся между ними. Однако агентное моделирование с использованием простых правил может приводить к различным видам сложного и интересного поведения. Три центральные идеи агентно-ориентированных моделей - это агенты как объекты, возникновение и сложность .

Агентные модели состоят из динамически взаимодействующих агентов на основе правил. Системы, в которых они взаимодействуют, могут создавать сложность, подобную реальной. Обычно агенты расположены в пространстве и времени и находятся в сетях или в окрестностях, подобных решетке. Местоположение агентов и их ответное поведение закодированы в алгоритмической форме в компьютерных программах. В некоторых случаях, хотя и не всегда, агентов можно считать умными и целеустремленными. В экологической ABM (часто называемой в экологии «индивидуальными моделями») агентами могут быть, например, деревья в лесу, и они не будут считаться разумными, хотя они могут быть «целенаправленными» в смысле оптимизации доступа к ресурс (например, вода).Процесс моделирования лучше всего описать как индуктивный. Разработчик модели делает эти предположения наиболее релевантными для данной ситуации, а затем наблюдает за явлениями, возникающими в результате взаимодействия агентов. Иногда таким результатом является равновесие. Иногда это возникающая закономерность. Иногда, однако, это непонятный уворот.

В некотором смысле агентные модели дополняют традиционные аналитические методы. Там, где аналитические методы позволяют людям характеризовать равновесия системы, агент-ориентированные модели допускают возможность создания этих равновесий. Этот генеративный вклад может быть самым основным из потенциальных преимуществ агентного моделирования. Агентные модели могут объяснить появление паттернов более высокого порядка - сетевых структур террористических организаций и Интернета, степенных распределений.в размерах пробок, войн и обвалов на фондовых рынках, а также социальной сегрегации, которая сохраняется, несмотря на наличие толерантных людей. Агентные модели также могут использоваться для определения точек рычагов, определяемых как моменты времени, в которые вмешательство имеет крайние последствия, и для различения типов зависимости от пути.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на стабильных состояниях, многие модели рассматривают надежность системы - способы, которыми сложные системы адаптируются к внутреннему и внешнему давлению для поддержания своей функциональности. Задача обуздания этой сложности требует рассмотрения самих агентов - их разнообразия, взаимосвязанности и уровня взаимодействия.

Framework [ править ]

Недавняя работа по моделированию сложных адаптивных систем продемонстрировала необходимость комбинирования агентно-ориентированных и сложных сетевых моделей. [16] [17] [18] описывают структуру, состоящую из четырех уровней разработки моделей сложных адаптивных систем, описанных с использованием нескольких примеров мультидисциплинарных тематических исследований:

  1. Уровень сложного сетевого моделирования для разработки моделей с использованием данных взаимодействия различных компонентов системы.
  2. Исследовательский уровень моделирования на основе агентов для разработки моделей на основе агентов для оценки осуществимости дальнейших исследований. Это может быть полезно, например, для разработки моделей проверки концепции, например, для приложений финансирования, не требуя от исследователей длительного обучения.
  3. Описательное моделирование на основе агентов (DREAM) для разработки описаний моделей на основе агентов с помощью шаблонов и сложных сетевых моделей. Построение моделей DREAM позволяет сравнивать модели по научным дисциплинам.
  4. Валидированное агентное моделирование с использованием многоагентной системы Virtual Overlay (VOMAS) для формальной разработки верифицированных и валидированных моделей.

Другие методы описания агентно-ориентированных моделей включают шаблоны кода [19] и текстовые методы, такие как протокол ODD (Обзор, Концепции дизайна и Детали дизайна). [20]

Роль среды, в которой живут агенты, как макро, так и микро [21] , также становится важным фактором в агентном моделировании и симуляции. Простая среда предоставляет простых агентов, но сложная среда порождает разнообразие поведения. [22]

Приложения [ править ]

В биологии [ править ]

Основная статья: Агентная модель в биологии

Агент-ориентированное моделирование широко используется в биологии, в том числе анализ распространения эпидемий , [23] и угрозы биологического оружия , биологические приложения , включая динамики популяций , [24] стохастической экспрессии генов, [25] растений и животных взаимодействий, [26] экология растительности, [27] ландшафтное разнообразие, [28] социобиология [29] , рост и упадок древних цивилизаций, эволюция этноцентрического поведения, [30] принудительное перемещение / миграция, [31] динамика выбора языка, [32] ] когнитивное моделирование и биомедицинские приложения, включая трехмерное моделирование образования / морфогенеза ткани груди [33], влияние ионизирующего излучения на динамику субпопуляции стволовых клеток молочной железы, [34] воспаление, [35] [36] и иммунную систему человека . [37] Агентные модели также использовались для разработки систем поддержки принятия решений, например, для рака груди. [38] Агентные модели все чаще используются для моделирования фармакологических систем на ранних стадиях и доклинических исследований, чтобы помочь в разработке лекарств и получить представление о биологических системах, что было бы невозможно априори . [39]Также оценивались военные приложения. [40] Кроме того, агент-ориентированные модели недавно были использованы для изучения биологических систем на молекулярном уровне. [41] [42] [43]

В эпидемиологии [ править ]

Агентные модели теперь дополняют традиционные компартментные модели, обычный тип эпидемиологических моделей. Было показано, что ABM превосходят отдельные модели в отношении точности прогнозов. [44] [45] В последнее время для информирования (нефармацевтических) вмешательств в области общественного здравоохранения против распространения SARS-CoV-2 стали использоваться ABMs . [46] Эпидемиологические ПРО подвергались критике за упрощение и нереалистичные предположения. [47] [48] Тем не менее, они могут быть полезны при принятии решений относительно мер по смягчению и подавлению в случаях, когда ПРО точно откалиброваны. [49]

В бизнесе, технологиях и теории сетей [ править ]

Агентные модели используются с середины 1990-х годов для решения множества бизнес-задач и технологических проблем. Примеры применения включают в себя маркетинг , [50] организационное поведение и познание , [51] работа в команде , [52] поставок Оптимизация цепочки и логистики, моделирование потребительского поведения , в том числе и из уст в уста , социальные сети эффектов, распределенных вычислительных , управления трудовыми ресурсами , и управление портфелем . Они также использовались для анализа загруженности дорог . [53]

В последнее время моделирование и симуляция на основе агентов стали применяться в различных областях, таких как изучение влияния мест публикации исследователями в области компьютерных наук (журналы против конференций). [54] Кроме того, ABM использовались для моделирования доставки информации в окружающих средах. [55] В статье arXiv, опубликованной в ноябре 2016 года, было проанализировано агентное моделирование публикаций, распространяемых в Facebook . [56] В области одноранговых, специальных и других самоорганизующихся и сложных сетей была показана полезность агентного моделирования и симуляции. [57] Использование структуры формальных спецификаций, основанной на информатике, в сочетании сНедавно были продемонстрированы беспроводные сенсорные сети и агентное моделирование. [58]

Эволюционный поиск или алгоритм на основе агентов - это новая тема исследования для решения сложных задач оптимизации. [59]

В экономике и социальных науках [ править ]

Основные статьи: Агентная вычислительная экономика и Агентное социальное моделирование

До и после финансового кризиса 2008 года интерес к ABM как возможному инструменту экономического анализа возрос. [60] [61] ABM не предполагают, что экономика может достичь равновесия, и « репрезентативные агенты » заменяются агентами с разнообразным, динамичным и взаимозависимым поведением, включая стадо . ABM использует подход «снизу вверх» и может генерировать чрезвычайно сложную и нестабильную моделируемую экономику. ABM могут представлять собой нестабильные системы с авариями и взрывами, которые развиваются из нелинейных (непропорциональных) реакций на пропорционально небольшие изменения. [62] В июльской статье 2010 г. в The Economist ПРО рассматривалась как альтернативаМодели DSGE . [62] Журнал Nature также поощрял агент-ориентированное моделирование в редакционной статье, в которой предполагалось, что ABM могут лучше представлять финансовые рынки и другие экономические сложности, чем стандартные модели [63], а также эссе Дж. Дойна Фармера и Дункана Фоули, в котором говорилось, что утверждал, что ABM может удовлетворить как желание Кейнса представить сложную экономику, так и Роберта Лукаса построить модели, основанные на микрооснованиях. [64] Фармер и Фоли указали на прогресс, достигнутый с использованием ABM для моделирования частей экономики, но выступили за создание очень большой модели, включающей модели низкого уровня. [65]Путем моделирования сложной системы аналитиков на основе трех различных поведенческих профилей - имитационного, антиимитационного и безразличного - финансовые рынки были смоделированы с высокой точностью. Результаты показали корреляцию между морфологией сети и индексом фондового рынка. [66] Однако подход ABM подвергался критике за отсутствие устойчивости между моделями, где аналогичные модели могут давать очень разные результаты. [67] [68]

ABM используются в архитектуре и городском планировании для оценки дизайна и моделирования пешеходного потока в городской среде [69], а также для изучения приложений государственной политики в области землепользования. [70] Существует также растущая область социально-экономического анализа воздействия инвестиций в инфраструктуру с использованием способности ABM распознавать системные воздействия на социально-экономическую сеть. [71]

Организационная ПРО: управляемое агентом моделирование [ править ]

Метафора управляемой агентом симуляции (ADS) различает две категории: «Системы для агентов» и «Агенты для систем». [72] Системы для агентов (иногда называемые системами агентов) - это системы, реализующие агентов для использования в инженерии, человеческой и социальной динамике, военных приложениях и других. Агенты для систем делятся на две подкатегории. Системы, поддерживаемые агентами, предполагают использование агентов в качестве вспомогательного средства для обеспечения компьютерной помощи в решении проблем или улучшении когнитивных способностей. Агентно-ориентированные системы ориентированы на использование агентов для создания модели поведения при оценке системы (системные исследования и анализ).

Беспилотные автомобили [ править ]

Waymo создала среду мультиагентного моделирования Carcraft для тестирования алгоритмов беспилотных автомобилей . [73] [74] Он имитирует дорожное взаимодействие между водителями-людьми, пешеходами и автоматизированными транспортными средствами. Поведение людей имитируется искусственными агентами на основе данных реального человеческого поведения.

Реализация [ править ]

Многие структуры ABM разработаны для последовательных компьютерных архитектур фон-Неймана , что ограничивает скорость и масштабируемость реализуемых моделей. Поскольку эмерджентное поведение в крупномасштабных АОМ зависит от размера популяции, [75] ограничения масштабируемости могут препятствовать валидации модели. [76] Такие ограничения в основном устраняются с помощью распределенных вычислений с такими фреймворками, как Repast HPC [77], специально предназначенными для этого типа реализаций. Хотя такие подходы хорошо подходят для кластерных и суперкомпьютерных архитектур, проблемы, связанные с коммуникацией и синхронизацией, [78] [79]а также сложность развертывания [80] остаются потенциальными препятствиями для их широкого распространения.

Недавняя разработка - использование алгоритмов параллельных данных на графических процессорах графических процессоров для моделирования ABM. [75] [81] [82] Чрезвычайная пропускная способность памяти в сочетании с огромной вычислительной мощностью многопроцессорных графических процессоров позволила моделировать миллионы агентов со скоростью в десятки кадров в секунду.

Интеграция с другими формами моделирования [ править ]

Поскольку агентное моделирование - это скорее среда моделирования, чем конкретная часть программного обеспечения или платформы, оно часто используется в сочетании с другими формами моделирования. Например, агент-ориентированные модели также были объединены с географическими информационными системами (ГИС). Это обеспечивает полезную комбинацию, когда ABM служит моделью процесса, а система GIS может предоставить модель шаблона. [83] Аналогичным образом иногда интегрируются инструменты анализа социальных сетей (SNA) и агентные модели, где ABM используется для моделирования динамики в сети, в то время как инструмент SNA моделирует и анализирует сеть взаимодействий. [84]

Проверка и подтверждение [ править ]

Проверка и валидация (V&V) имитационных моделей чрезвычайно важны. [85] [86] Верификация включает в себя обеспечение соответствия реализованной модели концептуальной модели, тогда как валидация гарантирует, что реализованная модель имеет некоторое отношение к реальному миру. Проверка лица, анализ чувствительности, калибровка и статистическая проверка - это разные аспекты проверки. [87] Был предложен подход к моделированию дискретных событий для валидации агентно-ориентированных систем. [88] Здесь можно найти исчерпывающий ресурс по эмпирической проверке агент-ориентированных моделей. [89]

В качестве примера техники V&V рассмотрим VOMAS (виртуальная оверлейная мультиагентная система) [90], подход, основанный на разработке программного обеспечения, при котором виртуальная оверлейная мультиагентная система разрабатывается наряду с агентной моделью. Муази и др. также приведите пример использования VOMAS для проверки и валидации имитационной модели лесного пожара. [91] [92]

См. Также [ править ]

  • Вычислительная экономика на основе агентов
  • Агентно-ориентированная модель в биологии
  • Агентное социальное моделирование (ABSS)
  • Искусственное общество
  • Boids
  • Сравнение программ агентного моделирования
  • Комплексная система
  • Комплексная адаптивная система
  • Вычислительная социология
  • Игра жизни Конвея
  • Динамический сетевой анализ
  • Возникновение
  • Эволюционный алгоритм
  • Флокирование
  • Интернет-бот
  • Кинетические биржевые модели рынков
  • Многоагентная система
  • Смоделированная реальность
  • Социальная сложность
  • Социальная симуляция
  • Социофизика
  • Программный агент
  • Роевое поведение
  • Веб-моделирование
  • ТОТРЕП

Ссылки [ править ]

  1. ^ Гримм, Фолькер; Рейлсбэк, Стивен Ф. (2005). Индивидуальное моделирование и экология . Издательство Принстонского университета. п. 485. ISBN 978-0-691-09666-7.
  2. ^ а б Ниязи, Муаз; Хуссейн, Амир (2011). «Агентные вычисления от многоагентных систем к агентно-ориентированным моделям: визуальный обзор» (PDF) . Наукометрия . 89 (2): 479–499. arXiv : 1708.05872 . DOI : 10.1007 / s11192-011-0468-9 . S2CID 17934527 . Архивировано из оригинального (PDF) 12 октября 2013 года.  
  3. ^ Густафссон, Лейф; Стернад, Микаэль (2010). «Последовательное моделирование населения на микро-, макро- и государственной основе». 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 из оригинального 20 -го июля 2011 года.
  5. ^ Бонабо, E. (14 мая 2002). «Агентное моделирование: методы и приемы моделирования человеческих систем» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 : 7280–7. Bibcode : 2002PNAS ... 99.7280B . DOI : 10.1073 / pnas.082080899 . PMC 128598 . PMID 12011407 .  
  6. ^ Шеллинг, Томас С. (1971). «Динамические модели сегрегации» (PDF) . Журнал математической социологии . 1 (2): 143–186. DOI : 10.1080 / 0022250x.1971.9989794 .
  7. ^ Аксельрод, Роберт (1997). Сложность сотрудничества: агентные модели конкуренции и сотрудничества . Принстон: Издательство Принстонского университета. ISBN 978-0-691-01567-5.
  8. ^ Голландия, JH; Миллер, JH (1991). «Искусственные адаптивные агенты в экономической теории» (PDF) . Американский экономический обзор . 81 (2): 365–71. Архивировано из оригинального (PDF) 27 октября 2005 года.
  9. ^ Эпштейн, Джошуа М .; Акстелл, Роберт (11 октября 1996 г.). Растущие искусственные общества: социальные науки снизу вверх . Издательство Брукингского института. С.  224 . ISBN 978-0-262-55025-3.
  10. ^ "Построить" . Вычислительный анализ систем социальной организации.
  11. ^ Журнал Springer по моделированию сложных адаптивных систем (CASM)
  12. ↑ Самуэльсон, Дуглас А. (декабрь 2000 г.). «Проектные организации» . ИЛИ / MS Сегодня .
  13. ↑ Самуэльсон, Дуглас А. (февраль 2005 г.). «Агенты перемен» . ИЛИ / MS Сегодня .
  14. ^ Самуэльсон, Дуглас А .; Макал, Чарльз М. (август 2006 г.). «Агентное моделирование достигает зрелости» . ИЛИ / MS Сегодня .
  15. ^ Sun, Рон , изд. (Март 2006 г.). Познание и мультиагентное взаимодействие: от когнитивного моделирования до социального моделирования . Издательство Кембриджского университета . ISBN 978-0-521-83964-8.
  16. ^ Адитья Курве; Хашаяр Котоби; Джордж Кесидис (2013). «Агентная структура для моделирования производительности оптимистичного параллельного симулятора дискретных событий» . Моделирование сложных адаптивных систем . 1 : 12. DOI : 10,1186 / 2194-3206-1-12 .
  17. ^ Ниязи, Муаз AK (30 июня 2011). «На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных моделей имитационного моделирования сложных адаптивных систем». hdl : 1893/3365 . Цитировать журнал требует |journal=( помощь ) (Кандидатская диссертация)
  18. ^ Ниязи, MA и Хуссейн, A (2012), когнитивная агентоснове Вычислительный-I: Единая основа для моделирования сложных адаптивных системиспользованием агентаоснове и комплекс сетиоснове методов Когнитивная агента на основе вычисления
  19. ^ "Шаблоны кода Swarm для сравнения моделей" . Группа развития роя . Архивировано из оригинала 3 августа 2008 года.
  20. ↑ Фолькер Гримм; Ута Бергер; Финн Бастиансен; и другие. (15 сентября 2006 г.). «Стандартный протокол для описания индивидуальных и агентных моделей». Экологическое моделирование . 198 (1–2): 115–126. DOI : 10.1016 / j.ecolmodel.2006.04.023 . (ODD бумага)
  21. ^ Ch'ng, E. (2012) Макро- и микросреда для разнообразия поведения в искусственном моделировании жизни, сессия «Искусственная жизнь», 6-я Международная конференция по мягким вычислениям и интеллектуальным системам, 13-й Международный симпозиум по передовым интеллектуальным системам, 20 ноября - 24 декабря 2012 г., Кобе, Япония. Макро- и микросреда. Архивировано 13 ноября 2013 г. на Wayback Machine.
  22. ^ Саймон, Герберт А. Науки об искусственном. MIT press, 1996.
  23. ^ Situngkir, Hokky (2004). «Эпидемиология через клеточные автоматы: пример исследования птичьего гриппа в Индонезии». arXiv : nlin / 0403035 .
  24. ^ Каплат, Пол; Ананд, Мадхур; Баух, Крис (10 марта 2008 г.). «Симметричная конкуренция вызывает колебания численности населения в индивидуальной модели динамики леса». Экологическое моделирование . 211 (3–4): 491–500. DOI : 10.1016 / j.ecolmodel.2007.10.002 .
  25. ↑ Томас, Филипп (декабрь 2019 г.). «Внутренний и внешний шум экспрессии генов в деревьях родословной» . Научные отчеты . 9 (1): 474. Bibcode : 2019NatSR ... 9..474T . DOI : 10.1038 / s41598-018-35927-х . ISSN 2045-2322 . PMC 6345792 . PMID 30679440 .   
  26. ^ Fedriani Ю.М., Т Wiegand, D Айльон, F Паломарес, А Суарес-Эстебан и В. Гримм. 2018. Помощь распространителям семян в восстановлении старых полей: индивидуальная модель взаимодействия между барсуками, лисами и иберийскими грушами. Журнал прикладной экологии 55: 600–611.
  27. ^ Ch'ng, E. (2009) Подход к моделированию искусственной растительности, основанной на жизни, для исследования биоразнообразия, в естественной информатике для интеллектуальных приложений и открытия знаний: последствия для бизнеса, науки и техники, R. Chiong, редактор. 2009, IGI Global: Херши, Пенсильвания. http://complexity.io/Publications/NII-alifeVeg-eCHNG.pdf Архивировано 13 ноября 2013 г. в Wayback Machine.
  28. ^ Wirth, E .; Szabó, Gy .; Чинкоцкий, А. (7 июня 2016 г.). «Измерение неоднородности ландшафта с помощью агентной методологии» . Летопись ISPRS по фотограмметрии, дистанционному зондированию и пространственной информации . III-8: 145–151. Bibcode : 2016ISPAnIII8..145W . DOI : 10.5194 / ISPRS-Летопись-III-8-145-2016 .
  29. ^ Лима, Франциско WS; Хаджибеганович, Тарик; Штауфер., Дитрих (2009). «Эволюция этноцентризма в ненаправленных и направленных сетях Барабаши-Альберта». Physica A: Статистическая механика и ее приложения . 388 (24): 4999–5004. arXiv : 0905.2672 . Bibcode : 2009PhyA..388.4999L . DOI : 10.1016 / j.physa.2009.08.029 . S2CID 18233740 . 
  30. ^ Лима, Франциско WS; Хаджибеганович, Тарик; Штауфер, Дитрих (2009). «Эволюция этноцентризма в ненаправленных и направленных сетях Барабаши – Альберта». Physica . 388 (24): 4999–5004. arXiv : 0905.2672 . Bibcode : 2009PhyA..388.4999L . DOI : 10.1016 / j.physa.2009.08.029 . S2CID 18233740 . 
  31. ↑ Эдвардс, Скотт (9 июня 2009 г.). Хаос вынужденной миграции: средство моделирования для достижения гуманитарной цели . ВДМ Верлаг . п. 168. ISBN 978-3-639-16516-6.
  32. ^ Хадзибеганович, Тарик; Штауфер, Дитрих; Шульце, Кристиан (2009). «Агентное компьютерное моделирование динамики выбора языка». Летопись Нью-Йоркской академии наук . 1167 (1): 221–229. Bibcode : 2009NYASA1167..221H . DOI : 10.1111 / j.1749-6632.2009.04507.x . PMID 19580569 . S2CID 32790067 .  
  33. ^ Тан, Джонатан; Эндерлинг, Хейко; Беккер-Вейманн, Сабина; Фам, Кристофер; Полизос, Арис; Чен, Чарли; Костес, Сильвен (2011). «Карты фенотипических переходов трехмерных ацинусов груди, полученные с помощью агент-ориентированного моделирования под визуализацией» . Интегративная биология . 3 (4): 408–21. DOI : 10.1039 / c0ib00092b . PMC 4009383 . PMID 21373705 .  
  34. ^ Тан, Джонатан; Фернандо-Гарсия, Игнасио; Виджаякумар, Сангита; Мартинес-Руис, Хайделиз; Илла-Бочака, Иринеу; Нгуен, Дэвид; Мао, Цзянь-Хуа; Костес, Сильвен; Барселлос-Хофф, Мэри Хелен (2014). «Облучение молодых, но не взрослых, молочных желез увеличивает самообновление стволовых клеток и опухолей, отрицательных по рецепторам эстрогена». Стволовые клетки . 32 (3): 649–61. DOI : 10.1002 / stem.1533 . PMID 24038768 . S2CID 32979016 .  
  35. ^ Тан, Джонатан; Лей, Клаус; Хант, К. Энтони (2007). «Динамика сворачивания, активации и адгезии in silico лейкоцитов» . BMC Systems Biology . 1 (14): 14. DOI : 10,1186 / 1752-0509-1-14 . PMC 1839892 . PMID 17408504 .  
  36. ^ Тан, Джонатан; Хант, К. Энтони (2010). «Определение правил взаимодействия, обеспечивающих скручивание, активацию и адгезию лейкоцитов» . PLOS Вычислительная биология . 6 (2): e1000681. Bibcode : 2010PLSCB ... 6E0681T . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1000681 . PMC 2824748 . PMID 20174606 .  
  37. ^ Кастильоне, Филиппо; Селада, Франко (2015). Моделирование и симуляция иммунной системы . CRC Press, Бока-Ратон. п. 274. ISBN 978-1-4665-9748-8.
  38. ^ Сиддика, Амна; Ниази, Муаз; Мустафа, Фарах; Бухари, Хабиб; Хуссейн, Амир; Акрам, Норин; Шахин, Шабнум; Ахмед, Фузия; Икбал, Сара (2009). «Новая гибридная система моделирования и поддержки принятия решений на основе агентов для анализа данных о раке груди» (PDF) . 2009 Международная конференция по информационным и коммуникационным технологиям . С. 134–139. DOI : 10,1109 / ICICT.2009.5267202 . ISBN  978-1-4244-4608-7. S2CID  14433449 . Архивировано из оригинального (PDF) 14 июня 2011 года. (DSS рака молочной железы)
  39. ^ Батлер, Джеймс; Косгроув, Джейсон; Олден, Киран; Прочтите, Марк; Кумар, Випин; Кукурулл-Санчес, Лурдес; Тиммис, Джон; Коулз, Марк (2015). «Агентное моделирование в системной фармакологии» . CPT: Фармакометрия и системная фармакология . 4 (11): 615–629. DOI : 10.1002 / psp4.12018 . PMC 4716580 . PMID 26783498 .  
  40. ^ Барати, Гнана; Йилмаз, Левент; Толк, Андреас (март 2012). «Агент-управляемое моделирование для боевого моделирования и распределенного моделирования». Инженерные принципы моделирования боевых действий и распределенного моделирования . Хобокен, Нью-Джерси: Уайли . С. 669–714. DOI : 10.1002 / 9781118180310.ch27 . ISBN 9781118180310.
  41. ^ Азими, Мохаммад; Джамали, Юсеф; Мофрад, Мохаммад РК (2011). "Учет диффузии в агентных моделях реакционно-диффузионных систем с применением к цитоскелетной диффузии" . PLOS ONE . 6 (9): e25306. Bibcode : 2011PLoSO ... 625306A . DOI : 10.1371 / journal.pone.0025306 . PMC 3179499 . PMID 21966493 .  
  42. ^ Азими, Мохаммад; Мофрад, Мохаммад РК (2013). «Более высокое сродство нуклеопорина к импортину β в ядерной корзине увеличивает ядерно-цитоплазматический импорт» . PLOS ONE . 8 (11): e81741. Bibcode : 2013PLoSO ... 881741A . DOI : 10.1371 / journal.pone.0081741 . PMC 3840022 . PMID 24282617 .  
  43. ^ Азими, Мохаммад; Булат, Евгений; Вайс, Карстен; Мофрад, Мохаммед РК (5 ноября 2014 г.). «Агентная модель для экспорта мРНК через комплекс ядерных пор» . Молекулярная биология клетки . 25 (22): 3643–3653. DOI : 10,1091 / mbc.E14-06-1065 . PMC 4230623 . PMID 25253717 .  
  44. ^ Эйзингер, Дирк; Тюльке, Ганс-Германн (1 апреля 2008 г.). «Формирование пространственного рисунка способствует искоренению инфекционных заболеваний» . Журнал прикладной экологии . 45 (2): 415–423. DOI : 10.1111 / j.1365-2664.2007.01439.x . ISSN 0021-8901 . PMC 2326892 . PMID 18784795 .   
  45. ^ Railsback, Стивен Ф .; Гримм, Волкер (26 марта 2019 г.). Агентное и индивидуальное моделирование . ISBN 978-0-691-19082-2.
  46. ↑ Адам, Дэвид (2 апреля 2020 г.). «Спецрепортаж: Моделирование реакции мира на COVID-19» . Природа . 580 (7803): 316–318. Bibcode : 2020Natur.580..316A . DOI : 10.1038 / d41586-020-01003-6 . PMID 32242115 . S2CID 214771531 .  
  47. ^ Шридхар, Деви; Маджумдер, Маймуна С. (21 апреля 2020 г.). «Моделирование пандемии» . BMJ . 369 : m1567. DOI : 10.1136 / bmj.m1567 . ISSN 1756-1833 . PMID 32317328 . S2CID 216074714 .   
  48. ^ Скваццони, Фламинио; Полхилл, Дж. Гарет; Эдмондс, Брюс; Арвайлер, Петра; Антош, Патрича; Шольц, Геске; Чаппен, Эмиль; Борит, Мелания; Верхаген, Харко; Джардини, Франческа; Гилберт, Найджел (2020). «Вычислительные модели, которые имеют значение во время глобальной вспышки пандемии: призыв к действию» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 23 (2): 10. DOI : 10,18564 / jasss.4298 . ISSN 1460-7425 . S2CID 216426533 .  
  49. ^ Мазиарц, Мариуш; Зак, Мартин (2020). «Агентное моделирование для прогнозирования 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 .   
  50. ^ Рэнд, Уильям; Ржавчина, Роланд Т. (2011). «Агентное моделирование в маркетинге: рекомендации по строгости». Международный журнал исследований в области маркетинга . 28 (3): 181–193. DOI : 10.1016 / j.ijresmar.2011.04.002 .
  51. ^ Хьюз, HPN; Клегг, CW; Робинсон, Массачусетс; Краудер, РМ (2012). «Агентное моделирование и симуляция: потенциальный вклад в организационную психологию». Журнал профессиональной и организационной психологии . 85 (3): 487–502. DOI : 10.1111 / j.2044-8325.2012.02053.x .
  52. ^ Краудер, РМ; Робинсон, Массачусетс; Хьюз, HPN; Сим, Ю.В. (2012). «Разработка среды моделирования на основе агентов для моделирования работы инженерных команд». Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике - Часть A: Системы и люди . 42 (6): 1425–1439. DOI : 10.1109 / TSMCA.2012.2199304 . S2CID 7985332 . 
  53. ^ «Применение агентских технологий к моделированию трафика» . Министерство транспорта США . 15 мая 2007 года в архив с оригинала на 1 января 2011 года . Проверено 31 октября 2007 года .
  54. ^ Niazi, M .; Baig, AR; Hussain, A .; Бхатти, С. (2008). Мейсон, S .; Hill, R .; Mönch, L .; Rose, O .; Джефферсон, Т .; Фаулер, JW (ред.). «Моделирование исследовательского процесса» (PDF) . Материалы 40-й конференции по зимнему моделированию (Майами, Флорида, 7–10 декабря 2008 г.) : 1326–1334. DOI : 10,1109 / WSC.2008.4736206 . hdl : 1893/3203 . ISBN  978-1-4244-2707-9. S2CID  6597668 .
  55. ^ Ниязи, Муаз A. (2008). «Самоорганизующаяся настраиваемая архитектура доставки контента для окружающих сред с поддержкой» (PDF) . ОБНОВЛЕНИЕ '08: Материалы третьего международного семинара по использованию P2P, Grid и агентов для развития контентных сетей : 45–54. DOI : 10.1145 / 1384209.1384218 . ISBN  9781605581552. S2CID  16916130 . Архивировано из оригинального (PDF) 14 июня 2011 года.
  56. ^ Насринпур, Хамид Реза; Friesen, Marcia R .; Маклеод, Роберт Д. (22 ноября 2016 г.). «Агентная модель распространения сообщений в электронной социальной сети Facebook». arXiv : 1611.07454 [ cs.SI ].
  57. ^ Ниязи, Муаз; Хуссейн, Амир (март 2009 г.). «Инструменты на основе агентов для моделирования и моделирования самоорганизации в одноранговых, одноранговых и других сложных сетях» (PDF) . Журнал IEEE Communications . 47 (3): 163–173. DOI : 10.1109 / MCOM.2009.4804403 . hdl : 1893/2423 . S2CID 23449913 . Архивировано из оригинального (PDF) 4 декабря 2010 года.  
  58. ^ Ниязи, Муаз; Хуссейн, Амир (2011). «Новая структура моделирования на основе агентов для зондирования в сложных адаптивных средах» (PDF) . Журнал датчиков IEEE . 11 (2): 404–412. arXiv : 1708.05875 . Bibcode : 2011ISenJ..11..404N . DOI : 10.1109 / JSEN.2010.2068044 . S2CID 15367419 . Архивировано из оригинального (PDF) 25 июля 2011 года.  
  59. ^ Саркер, РА; Рэй, Т. (2010). «Агентный эволюционный подход: введение». Агентный эволюционный поиск . Адаптация, обучение и оптимизация. 5 . п. 1. DOI : 10.1007 / 978-3-642-13425-8_1 . ISBN 978-3-642-13424-1.
  60. ^ Пейдж, Скотт Э. (2008). Агент-ориентированные модели . Новый экономический словарь Пэлгрейва (2-е изд.).
  61. ^ Testfatsion, Ли ; Джадд, Кеннет , ред. (Май 2006 г.). Справочник по вычислительной экономике . 2 . Эльзевир . п. 904. ISBN 978-0-444-51253-6. Архивировано из оригинала 6 марта 2012 года . Проверено 29 января 2012 года .( Превью главы)
  62. ^ a b «Агенты перемен» . Экономист . 22 июля 2010 . Проверено 16 февраля 2011 года .
  63. ^ «Модельный подход» . Природа . 460 (7256): 667. 6 августа 2009 г. Bibcode : 2009Natur.460Q.667. . DOI : 10.1038 / 460667a . PMID 19661863 . 
  64. Перейти ↑ Farmer & Foley 2009 , p. 685.
  65. Перейти ↑ Farmer & Foley 2009 , p. 686.
  66. Перейти ↑ Stefan, F., & Atman, A. (2015). Есть ли связь между морфологией сети и колебаниями индекса фондового рынка? Physica A: Статистическая механика и ее приложения, (419), 630-641.
  67. ^ Давид, Герберт; Гатти, Делли (январь 2018 г.). «Агентная макроэкономика». Справочник по вычислительной экономике . 4 : 63–156. DOI : 10.1016 / bs.hescom.2018.02.006 .
  68. ^ Рэнд, Уильям; Ржавчина, Роланд Т. (июль 2011 г.). «Агентное моделирование в маркетинге: рекомендации по строгости». Международный журнал исследований в области маркетинга . 28 (3): 181–193. DOI : 10.1016 / j.ijresmar.2011.04.002 .
  69. ^ Ашванден, GDPA; Вулльшлегер, Тобиас; Мюллер, Ханспетер; Шмитт, Герхард (2009). «Оценка 3D-моделей города с помощью автоматически размещенных городских агентов». Автоматизация в строительстве . 22 : 81–89. DOI : 10.1016 / j.autcon.2011.07.001 .
  70. ^ Браун, Дэниел Г .; Пейдж, Скотт Э .; Целльнер, Мойра; Рэнд, Уильям (2005). «Зависимость от траектории и проверка агентных пространственных моделей землепользования» . Международный журнал геоинформатики . 19 (2): 153–174. DOI : 10.1080 / 13658810410001713399 .
  71. ^ Сметанин, Пол; Жесткий, Дэвид (2015). Инвестирование в общественную инфраструктуру Онтарио: перспектива процветания под угрозой, с анализом Большого Торонто и района Гамильтон (PDF) . Канадский центр экономического анализа (отчет).
  72. ^ "Агент-управляемое моделирование" .
  73. ^ Мадригал, рассказ Алексис К. «Внутри секретного мира Уэймо для обучения самоуправляемых автомобилей» . Атлантика . Проверено 14 августа 2020 года .
  74. ^ Коннорс, Дж .; Graham, S .; Майлу, Л. (2018). «Киберсинтетическое моделирование для транспортных средств». В Международной конференции по кибервойне и безопасности . Academic Conferences International Limited: 594-XI.
  75. ^ a b Лысенко, Микола; Д'Суза, Рошан М. (2008). «Платформа для моделирования моделей на основе мегамасштабного агента на графических процессорах» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 11 (4): 10. ISSN 1460-7425 . Проверено 16 апреля 2019 года . 
  76. ^ Гуляс, Ласло; Семес, Габор; Кампис, Джордж; де Бэк, Вальтер (2009). «Удобный для разработчиков API для разбиения на разделы ABM» . Материалы Международной технической конференции по проектированию и проектированию ASME 2009 и конференции «Компьютеры и информация в машиностроении» IDETC / CIE 2009 . Сан-Диего, Калифорния, США. 2 : 219–226.
  77. ^ Кольер, N .; Север, М. (2013). «Параллельное моделирование на основе агентов с Repast для высокопроизводительных вычислений». Моделирование . 89 (10): 1215–1235. DOI : 10.1177 / 0037549712462620 . S2CID 29255621 . 
  78. Перейти ↑ Fujimoto, R. (2015). «Параллельное и распределенное моделирование» . Зимняя симуляционная конференция 2015 г. (WSC) . Хантингтон-Бич, Калифорния, США: 45–59. DOI : 10,1109 / WSC.2015.7408152 . ISBN 978-1-4673-9743-8.
  79. ^ Shook, E .; Wang, S .; Тан, В. (2013). «Коммуникационная структура для параллельных пространственно явных агентно-ориентированных моделей». Международный журнал географической информатики . Тейлор и Фрэнсис. 27 (11): 2160–2181. DOI : 10.1080 / 13658816.2013.771740 . S2CID 41702653 . 
  80. ^ Jonas, E .; Pu, Q .; Venkataraman, S .; Stoica, I .; Рехт, Б. (2017). «Занимайте облако: распределенные вычисления для 99%». Материалы Симпозиума 2017 г. по облачным вычислениям (SoCC '17) . Санта-Клара, Калифорния, США: ACM: 445–451. arXiv : 1702.04024 . Bibcode : 2017arXiv170204024J . DOI : 10.1145 / 3127479.3128601 . S2CID 854354 . 
  81. ↑ Исаак Рудомин; и другие. (2006). «Большие толпы в ГПУ» . Монтеррейский технологический институт и высшее образование . Архивировано из оригинального 11 - го января 2014 года.
  82. ^ Ричмонд, Пол; Романо, Даниэла М. (2008). «Графический процессор на основе агентов, среда трехмерного моделирования и интерактивной визуализации в реальном времени для массового моделирования на основе агентов на графическом процессоре» (PDF) . Материалы международного семинара по супервизуализации (IWSV08) . Архивировано из оригинального (PDF) 15 января 2009 года . Проверено 27 апреля 2012 года .
  83. ^ Браун, Дэниел Г .; Риоло, Рик; Робинсон, Дерек Т .; Север, Майкл; Рэнд, Уильям (2005). «Пространственные процессы и модели данных: на пути к интеграции агентных моделей и ГИС». Журнал географических систем . Springer. 7 (1): 25–47. Bibcode : 2005JGS ..... 7 ... 25B . DOI : 10.1007 / s10109-005-0148-5 . ЛВП : 2027,42 / 47930 . S2CID 14059768 . 
  84. ^ Zhang, J .; Тонг, L .; Lamberson, PJ; Дуразо-Арвизу, РА; Люк, А .; Шохам, Д.А. (2015). «Усиление социального влияния для решения проблемы избыточного веса и ожирения с использованием агент-ориентированных моделей: роль подростковых социальных сетей» . Социальные науки и медицина . Elsevier BV. 125 : 203–213. DOI : 10.1016 / j.socscimed.2014.05.049 . ISSN 0277-9536 . PMC 4306600 . PMID 24951404 .   
  85. Перейти ↑ Sargent, RG (2000). «Проверка, валидация и аккредитация имитационных моделей». Материалы конференции по зимнему моделированию 2000 г. (Каталожный номер 00CH37165) . 1 . С. 50–59. CiteSeerX 10.1.1.17.438 . DOI : 10,1109 / WSC.2000.899697 . ISBN  978-0-7803-6579-7. S2CID  57059217 .
  86. ^ Галан, Хосе Мануэль; Искьердо, Луис; Izquierdo, Segismundo S .; Сантос, Хосе Игнасио; дель Ольмо, Рикардо; Лопес-Паредес, Адольфо; Эдмондс, Брюс (2009). «Ошибки и артефакты в агентном моделировании» . Журнал искусственных обществ и социального моделирования . 12 (1): 1.
  87. ^ Klügl, F. (2008). «Методология проверки для агентного моделирования». Материалы симпозиума ACM 2008 г. по прикладным вычислениям - SAC '08 . п. 39. DOI : 10,1145 / 1363686,1363696 . ISBN 9781595937537. S2CID  9450992 .
  88. ^ Фортино, G .; Гарро, А .; Руссо, В. (2005). «Структура моделирования дискретных событий для проверки агентных и многоагентных систем» (PDF) . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  89. ^ Tesfatsion, Ли. «Эмпирическая проверка: агент-ориентированная вычислительная экономика» . Государственный университет Айовы .
  90. ^ Ниязи, Муаз; Хуссейн, Амир; Кольберг, Марио. «Верификация и подтверждение агент-ориентированного моделирования с использованием подхода VOMAS» (PDF) . Труды третьего семинара по мультиагентным системам и моделированию '09 (MASS '09), как часть MALLOW 09, 7–11 сентября 2009 г., Турин, Италия . Архивировано из оригинального (PDF) 14 июня 2011 года.
  91. ^ Ниязи, Муаз; Сиддик, Касим; Хуссейн, Амир; Кольберг, Марио (11–15 апреля 2010 г.). «Верификация и подтверждение агентной модели имитации лесных пожаров» (PDF) . Труды Симпозиума по моделированию под управлением агентов 2010 г., как части конференции ACM SCS Spring Simulation Multiconference : 142–149. Архивировано из оригинального (PDF) 25 июля 2011 года.
  92. ^ Ниязи, Муаз А.К. (11 июня 2011). «На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных моделей имитационного моделирования сложных адаптивных систем». Стерлингский университет . hdl : 1893/3365 . Цитировать журнал требует |journal=( помощь ) Кандидатская диссертация

Общие [ править ]

  • Барнс, диджей; Чу, Д. (2010). Введение в моделирование для биологических наук (главы 2 и 3) . Springer Verlag . ISBN 978-1-84996-325-1.
  • Карли, Кэтлин М. «Умные агенты и организации будущего» . В Ливроу, Лия; Ливингстон, Соня (ред.). Справочник по новым медиа . Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. С. 206–220.
  • Фармер, Дж. Дойн ; Фоли, Дункан (6 августа 2009 г.). «Экономике необходимо агентное моделирование» . Природа . 460 (7256): 685–686. Bibcode : 2009Natur.460..685F . DOI : 10.1038 / 460685a . PMID  19661896 . S2CID  37676798 .
  • Гилберт, Найджел; Троицш, Клаус (2005). Моделирование для социолога (2-е изд.). Open University Press. ISBN 978-0-335-21600-0. Издание первое, 1999.
  • Гилберт, Найджел (2008). Агентные модели . МУДРЕЦ. ISBN 9781412949644.
  • Хелбинг, Дирк ; Балиетти, Стефано. Хелбинг, 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 .
  • Холланд, Джон Х. (1 сентября 1996 г.). Скрытый порядок: как адаптация увеличивает сложность (1-е изд.). Ридинг, Массачусетс: Эддисон-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, EV (2009). «Множество агентов в сети для моделирования сложных систем». Последние достижения в нелинейной динамике и синхронизации . Исследования в области вычислительного интеллекта. 254 . п. 153. DOI : 10.1007 / 978-3-642-04227-0_6 . ISBN 978-3-642-04226-3.
  • O'Sullivan, D .; Хаклай, М. (2000). «Агентно-ориентированные модели и индивидуализм: агентно-ориентированный мир?» . Окружающая среда и планирование A (Представленная рукопись). 32 (8): 1409–1425. DOI : 10,1068 / a32140 . S2CID  14131066 .
  • Naldi, G .; Pareschi, L .; Тоскани, Г. (2010). Математическое моделирование коллективного поведения в социально-экономических и биологических науках . Бирхаузер. ISBN 978-0-8176-4945-6.
  • Preis, T .; Golke, S .; Paul, W .; Шнайдер, Дж. Дж. (2006). «Многоагентная модель книги заказов финансовых рынков». Письма Europhysics (EPL) . 75 (3): 510–516. Bibcode : 2006EL ..... 75..510P . DOI : 10,1209 / EPL / i2006-10139-0 . S2CID  56156905 .
  • Rudomín, I .; Millán, E .; Эрнандес, Б.Н. (ноябрь 2005 г.). «Фрагментные шейдеры для агентной анимации с использованием конечных автоматов». Практика и теория имитационного моделирования . 13 (8): 741–751. DOI : 10.1016 / j.simpat.2005.08.008 .
  • Саламон, Томас (2011). Дизайн агент-ориентированных моделей: разработка компьютерного моделирования для лучшего понимания социальных процессов . Bruckner Publishing. ISBN 978-80-904661-1-1.
  • Саллах, Дэвид; Макал, Чарльз (2001). «Моделирование социальных агентов: введение». Компьютерный обзор социальных наук . 19 (33): 245–248. DOI : 10.1177 / 089443930101900301 .
  • Шохам, Йоав; Лейтон-Браун, Кевин (2009). Мультиагентные системы: алгоритмические, теоретико-игровые и логические основы . Издательство Кембриджского университета. п. 504. ISBN 978-0-521-89943-7.
  • Видаль, Хосе (2010). «Основы многоагентных систем с использованием NetLogo» (PDF) . Доступно онлайн.
  • Виленский, Ури; Рэнд, Уильям (2015). Введение в агентное моделирование: моделирование природных, социальных и инженерных сложных систем с помощью NetLogo . MIT Press. ISBN 978-0-2627-3189-8.

Внешние ссылки [ править ]

Статьи / общая информация [ править ]

  • Агентные модели социальных сетей, java-апплеты.
  • Он-лайн руководство для новичков в агентном моделировании в социальных науках
  • Введение в агентное моделирование и симуляцию . Аргоннская национальная лаборатория , 29 ноября 2006 г.
  • Агентные модели 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: Агентное моделирование часто задаваемых вопросов
  • Многоагентные информационные системы - статья о конвергенции SOA, BPM и многоагентных технологий в области корпоративных информационных систем. Хосе Мануэль Гомес Альварес, Искусственный интеллект, Мадридский технический университет, 2006 г.
  • Каркас искусственной жизни
  • Статья, в которой описывается методология преобразования поведения людей из реального мира в имитационную модель, в которой представлено поведение агентов.
  • Ресурсы агентного моделирования , информационный центр для разработчиков моделей, методов и философии агентного моделирования
  • Агентно-ориентированная модель внезапного сбоя 6 мая 2010 г. с политическими последствиями , Томми А. Вуоренмаа (Valo Research and Trading), Лян Ван (Университет Хельсинки - факультет компьютерных наук), октябрь 2013 г.

Имитационные модели [ править ]

  • Модель системы многоагентного планирования встреч от Касима Сиддика
  • Моделирование рынка нескольких фирм от Valentino Piana