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Agent-gebaseerd model

EIN agentenbasiertes Modell (ABM), Übersetzung aus dem Englischen Agentenbasiertes Modell, ist ein Rechenmodell in denen die Wirkung der Aktion und Interaktion der Einzelteile auf dem System als Ganzes studiert wird. In Anwendungen auf biologisch Bereich wird meist der Begriff Individual-Based Model (IBM) verwendet[1].

Beschreibung

Die Modellierung erfolgt in der Regel auf der Grundlage von Computersimulationen und Agenten. In den Modellen werden Elemente von komplexe Systeme, das Spieltheorie, Entstehung, das Computersoziologie, Multiagentensysteme und evolutionäre Programmierung kombiniert. Zu einer Verteilungsfunktion zu bekommen für statistisch Analyse nutzt auch Monte-Carlo-Simulationen. Das Modell zeigt weiterhin den gleichzeitigen Betrieb verschiedener Agenten simuliert, mit dem Ziel, komplexe Phänomene zu rekonstruieren und vorherzusagen. Auf diese Weise wird die Entstehung von der Mikroebene auf die Makroebene übertragen und das Verhalten komplexer Systeme als Ganzes als Ergebnis der Interaktion zwischen den Teilen beschrieben. Einige Beispiele sind wirtschaftlich Leistung, Erlangung des sozialen Status und Reproduktion als Folge des Verhaltens verschiedener Personen.

In den meisten Computermodellen wird bei der Beschreibung von Systemen ein stationärer Zustand oder das Navigieren zwischen wenigen stationären Zuständen als Ausgangspunkt genommen. Agentenbasierte Modelle hingegen ergeben mit einfachen Annahmen ein komplexes und interessanteres Verhalten als Ergebnis der Interaktion zwischen Objekten, Komplexität und Entstehung.

Die Softwareagenten sind im Allgemeinen intelligent (wenn auch meist nicht so fortgeschritten wie in der Spieltheorie) und zeigen zielgerichtetes Verhalten. Außerdem haben sie einen Platz in der Zeit und Platz und sind Teil von Netzwerken. Um das Modell so gut wie möglich zu simulieren, in Computer Programmist sowohl der Standort als auch das Verhalten der Agenten, die in Form von a . eingegeben wurden Algorithmus. Der Modellierungsprozess selbst ist mehr oder weniger in Form von a Induktion, da der Modellierer vorher einige Annahmen trifft, die für die gegebene Situation am relevantesten sind.

Anwendungen

Mit solchen Simulationen wird das emergente Verhalten von komplexe Netzwerke mag ich Internet, Abteilung für Machtrecht und plötzliche Entwicklungen auf dem Aktienmarkt sind beschrieben. Seit Mitte der 1990er Jahre werden auch agentenbasierte Modelle verwendet, um Probleme geschäftlicher oder technologischer Art zu lösen, wie z Optimierung der Produktionskette, Verbraucherverhalten (z.B. als Antwort auf Mundpropaganda) und verteilte Mathematik. Auch Dinge wie die Verbreitung von Epidemien, die Gefahr von biologische Kriegsführung und der Mensch Immunsystem werden auf diese Weise analysiert.

Herkunft und Entwicklung

Die Idee zu agentenbasierten Modellen wurde in einer Grundform Ende der 1940er Jahre entwickelt. Denn es gibt ziemlich viele Theoretische Informatik notwendig, wurde jedoch erst in den 1990er Jahren populär.

Das Design von John von Neumann für die Von Neumann-Sonde, ein Raumfahrzeug, das sich selbst replizieren könnte, wird als erster konkreter Schritt zur Entwicklung agentenbasierter Modelle gesehen. Die Idee wurde später verbessert von Stanislaw Ulam, der vorschlug, die Sonde "auf Papier" als Zellen auf einem Gitter zu bauen. Auf der Grundlage dieser Idee schuf von Neumann schließlich die ersten Beispiele für das, was später war zelluläre Atome hieß produziert.

Eine weitere Verbesserung war die 2-dimensionale rasterbasierte Spiel des Lebens von John Conway.

Eines der ersten echten agentenbasierten Modelle war es 1971 von Thomas Schelling Segregationsmodell entwickelt. Auch die Interaktion autonomer Agenten in einer kollaborativen Umgebung führte zu einem Ergebnis, das Emergenz zeigte.

Siehe auch

Verweise

  1. ↑Grimm, V. und Railsback, S.F. (2005). Individualbasierte Modellierung und Ökologie. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, USA, 1. Aufl. 428 S. ISBN 0-691-09666-X