Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Агентне моделювання англ agent based model ABM один з класів обчислювальних моделей для цифрового моделювання дій або вз

Агентне моделювання

Агентне моделювання

Агентне моделювання (англ. agent-based model, ABM) — один з класів обчислювальних моделей для цифрового моделювання дій або взаємодії автономних агентів. Агентами можуть виступати індивідуальні та колективні сутності, наприклад, групи або організації. Мета агентного моделювання — оцінка їх впливу на систему в цілому. Методологія оцінювання включає в себе елементи теорії ігор, складних систем, емерджентності, обчислювальної соціології, багатоагентної системи та еволюційного програмування. Для розуміння стохастичності цих моделей використовується Метод Монте-Карло.

В екології ABM виокремлюється індивідуальне моделювання individual-based models (IBMs), при цьому індивідууми в IBM можуть бути простішими за повністю автономних агентів в ABM.

Огляд сучасної літератури з індивідуального моделювання, агентного моделювання та мультиагентних системах показує що АВМ використовується у таких необчислювальних наукових галузях як біологія, екологія, соціологія.

Загальні відомості

Агентне моделювання пов'язане але відрізняється від багатоагентної системи в тому, що мета АВМ — в більшій мірі шукати пояснення, які ведуть до розуміння колективної поведінки агентів, використовуючи прості правила в природних системах, ніж концентруватися на проектуванні агентів або вирішенні конкретних практичних або технічних проблем.

Агентні моделі це різновид мікро- та макромасштабних моделей, що імітують одночасні операції та взаємодії множини агентів в спробі відтворити та передбачити виникнення складних феноменів. Цей процес є прикладом емерджентності від нижчого (мікро) рівня систем до вищого (макро) рівня. Таким чином, ключовим поняттям принципу агентного моделювання є те, що прості правила поведінки генерують складну поведінку. Цей принцип, також відомий як K.I.S.S. («Keep it simple, stupid»), тісно пов'язаний з модельованим середовищем.

Інше центральне поняття ABM це те, що ціле — це більше, ніж сума його складових частин. Індивідуальні агенти зазвичай характеризують як обмежено раціональні, здатні до того щоб діяти у власних інтересах, таких як репродукція, економічна вигода чи соціальний статус, використовуючи евристичні або прості правила прийняття рішень. Агенти ABM можуть бути здатними до адаптації, репродукції тощо.

Більшість агентних моделей складаються з:

  • численних агентів, визначених в різних масштабах;
  • евристики прийняття рішень;
  • правил навчання або адаптивних процесів;
  • топології взаємодії;
  • середовища.

Історія

Ранні розробки

Перша АОМ була розроблена наприкінці 1950-х рр. Згодом, розвиток мікрокомп'ютерів посприяв подальшому розвитку цього напрямку та можливості проводити комп'ютерні симуляції.

Основна ідея агент-орієнтованих моделей полягає у побудові «обчислювального інструмента», що є набором агентів з певними властивостями та який дозволяє проводити симуляції реальних явищ. Остаточна мета процесу створення полягала у відстеженні впливу флуктуацій агентів, що діють на мікрорівні, на показники макрорівня.

Прийнято вважати, що агент-орієнтовані моделі беруть свій початок з обчислювальних машин фон Неймана — теоретичних машин, здатних до відтворення. Джон фон Нейман запропонував використовувати машини, що слідують детальним інструкціям для відтворення точних копій самого себе. Як наслідок, цей підхід було вдосконалено другом фон Неймана — Станіславом Улямом, який запропонував зображувати машину на папері — як набір клітин на сітці. Цей підхід став початком розвитку клітинних автоматів.

Найбільш відомою реалізацією скінченного автомату стала гра «Життя», що була запропонована Джоном Хортоном Конвеєм. Вона відрізняється від машини фон Неймана доволі простими правилами поведінки агентів.

1970-ті роки і 1980-і роки: перші моделі

Одна з найбільш ранніх агентних моделей була сегрегаційна модель Томаса Шеллінга, яка обговорювалася в статті «Динамічні моделі сегрегації» в 1971 р. Хоча Шеллінг спочатку використовував монети й міліметрівку, а не комп'ютери, його моделі втілювали основну концепцію агент-моделей як автономних агентів, що взаємодіють у спільному середовищі з доступними агентами з емерджентним результатом.

На початку 1980-х Роберт Аксельрод провів турнір зі стратегії дилеми в'язня в N кроків і змусив учаників взаємодіяти в агентний спосіб, щоб визначити переможця. Книга Аксельрода "The Evolution of Cooperation" описує процес змагань.

Використання АОМ для соціальних систем отримало свій початок в роботі програміста [en], де він зробив спробу змоделювати діяльність живих біологічних агентів (модель «Штучне життя»).

1990-ті роки: поширення

З появою програмного забезпечення для моделювання бізнес-процесів комп'ютерне моделювання стало широко доступним і розповсюдилося на широкий спектр галузей застосування агентних моделей. До прикладів найбільш розповсюджених продуктів належали:

На 1990-ті роки припадає розширення агентного моделювання в рамках соціальних наук. Один з найбільших поштовхів в цьому напрямку здійснив , розроблений і для моделювання і дослідження ролі соціальних явищ, таких як сезонні міграції, забруднення довкілля, статеве розмноження, боротьба з хворобами та їх перенесення, культурні проблеми тощо.

2000-і роки і дотепер

2008 року розробив методи для агентних моделей людського пізнання, відомі як когнітивне соціальне моделювання. , , , та інші науковці зробили значний внесок в дослідження організаційної поведінки та прийняття рішень. З 2001 року проводиться конференція в Лейк-Ерроугед (Каліфорнія), що стало ще одним важливим місцем збору фахівців-практиків з цієї галузі. 

Теорія

В основі агент орієнтованих моделей полягає три головні ідеї:

  • об'єктна орієнтованість;
  • еволюція агентів (їх здатність до навчання);
  • складність обчислення.

Домінуючим методологічним підходом є підхід, при якому обчислюється рівновага системи, що містить багато агентів. При цьому, самі моделі, використовуючи прості правила поведінки можуть видавати досить цікаві результати.

АОМ складаються з динамічно взаємодіючих за певними правилами агентів. Системи, в яких вони взаємодіють, можуть утворювати таку складність, яка існує в реальному світі. Зазвичай агенти розташовані в просторі і часі, і знаходяться в певному зв'язку. Розташування агентів і їх поведінка кодується в алгоритмічній формі в комп'ютерних програмах. Не завжди, але у деяких випадках, агенти можуть вважатися інтелектуальними і цілеспрямованими. В екологічній агентній моделі (часто згадується як «індивідуально-орієнтована модель» в екології), для прикладу, агентом можуть бути дерева в лісі, і тоді вони не будуть вважатися розумними, хоча можуть бути «цілеспрямованими» в сенсі оптимізації доступу до ресурсів (наприклад, води).

Процес моделювання найкраще описується як індуктивний. Той, хто займається моделюванням, робить свої припущення відповідно до ситуації, що розглядається, а потім спостерігає за явищами, що виникають у зв'язку з взаємодією агентів. Іноді ці результати є близькими одне до одного. Проте іноді, може виникнути зовсім неочікуваний розвиток поведінки. У певному сенсі моделі на основі агентів доповнюють традиційні аналітичні методи. Там, де аналітичні методи дозволяють людям характеризувати рівновагу системи, моделі на основі агентів допускають можливість створення цих рівноваг.

Моделі на основі агентів можуть пояснити появу мережевих структур більш високих порядків: мережеві структури терористичних організацій і мережі Інтернет, що є статичними в ситуаціях  воєн, краху фондового ринку і соціальньої сегрегації. Моделі на основі агентів також можуть бути використані для ідентифікації важільних точок, які визначаються як моменти часу, в якому втручання мають екстремальні наслідки.

Замість того, щоб зосередитися на стабільних станах, багато моделей розглядають міцність системи — це  шляхи, якими складні системи адаптуються до внутрішнього і зовнішнього тиску, щоб підтримувати їх функціональні можливості.

Останні роботи з моделювання складних адаптивних систем продемонстрували необхідність об'єднання агентних та складних мережевих систем, описують структуру, що складається з чотирьох рівнів розробки моделей складних адаптивних систем, обґрунтовані з використанням декількох багатопрофільних тематичних досліджень:

  • Комплексний Рівень Моделювання Мережі для розробки моделей з використанням даних взаємодії різних компонентів системи.
  • Пошуковий Рівень агент-методу для розробки моделей на основі агентів з метою оцінки доцільності подальших досліджень. Це може, наприклад, бути корисними для розробки доказових  моделей, таких, як розгляд заявок на фінансування, не вимагаючи багато дослідницької роботи з приводу цього питання.
  • Описове Агент-орієнтоване моделювання (DREAM) для розробки описів моделей на базі агентів з використанням шаблонів і складних мережевих моделей. Побудова моделей DREAM дозволяє порівнювати моделі з наукових дисциплін.
  • Затверджений агент-метод з використанням віртуальної системи Virtual  Overlay Multiagent (VOMAS) для розробки надійних і перевірених моделей в офіційному порядку.

Інші способи опису моделей на основі агентів включають шаблони коду і текстові методи, такі як ОДД (огляд, концепцію дизайну і дизайн деталей) протокол.

Роль середовища, в якій живуть агенти, і макро- і мікро, також стає важливим фактором в агентному моделюванні та імітації роботи агента. Просте середовище надає прості засоби, але складні середовища створюють різноманітне поводження.

Головні властивості агентів АОМ

  • Інтелектуальність. В той же час, ця властивість має бути помірною для того, щоб агенти не мали можливість пізнати щось більше, щось поза правил гри.
  • Наявність життєвої цілі, розташування в часі і просторі. Мається на увазі деяке «середовище існування», яке може бути представлено і у вигляді решітки (як у грі «Життя»), і у вигляді більш складної структури. Іноді, результатом взаємодії агентів в «середовищі існування» є рівновага, іноді — безперервний процес еволюції, а іноді — нескінченний цикл без певного рішення.

В теорії, АОМ можуть допомогти ідентифікувати критичні моменти часу, після настання котрих, надзвичайні наслідки будуть мати незворотний характер.

Застосування

У біології 

Агент-орієнтоване моделювання широко використовується в біології, в тому числі для аналізу поширення епідемій, і загроз біологічної зброї, біологічних проблем, включаючи динаміку населення, рослинність, екологію, ландшафтне різноманіття,зростання і занепад древніх цивілізацій, еволюцію етноцентричної поведінки, вимушене переміщення / міграцію, динаміку вибору мови, когнітивне моделювання та біомедичні додатки, включаючи моделювання 3D тканин молочної залози, дослідження / формоутворення, вплив іонізуючого випромінювання на молочні стовбурові клітини, запалення, імунну система людини. Моделі на основі агентів були також використані для розробки систем підтримки прийняття рішень, таких як при раку молочної залози. Моделі на основі агентів все частіше використовуються для моделювання фармакологічних рішень на ранніх стадіях і доклінічних дослідженнях, щоб допомогти в розробці лікарських засобів і отримати уявлення про біологічні системи. Крім того, моделі на основі агентів були недавно використані для вивчення біологічних систем на молекулярному рівні.

У бізнесі, технологіях і мережах

Моделі на основі агентів використовувалися з середини 1990-х років для вирішення різних технологічних і бізнес-задач. Приклади застосування включають моделювання організаційної поведінки і пізнання, робота в команді, оптимізація ланцюжка поставок і логістики, моделювання споживчої поведінки, ефекти соціальних мереж, розподілені обчислення, управління персоналом. Вони також були використані для аналізу дорожнього руху.

Останнім часом, агентні моделі  були застосовані до різних сфер, таких як вивчення впливу місць публікації дослідників в галузі інформатики (журнали проти конференцій).  В листопаді 2016 р. стаття в Arxiv проаналізувала агентне моделювання постів поширення в соціальній мережі Facebook.

Методи

Однією з програм для розробки АОМ є безкоштовна програма NetLogo. Спочатку NetLogo була розроблена як навчальний інструмент, але зараз нею користуються не тільки студенти, а ще й тисячі дослідників. Ця програма часто використовується у вишах для навчання студентів основам АОМ. Схожу функціональність має програма StarLogo.

Інструментом для реалізації більш широкого спектра в області АОМ є програма Swarm, де використовується мова програмування Objective-C і вона може бути рекомендована програмістам, що пишуть на С, причому не тільки професіоналам, а й новачкам. Програмувати в середовищі Swarm можна також і на Java. Відмітимо ще декілька програм: MASON, Repast (використовується Java), EcoLab (використовується ), Cormas (використовується SmallTalk).

Примітки

  1. Grimm, Volker; Railsback, Steven F. (2005). Individual-based Modeling and Ecology. Princeton University Press. с. 485. ISBN .
  2. Niazi, Muaz; Hussain, Amir (2011). (PDF). Scientometrics. . 89 (2): 479—499. doi:10.1007/s11192-011-0468-9. Архів оригіналу (PDF) за 12 жовтня 2013.
  3. Gustafsson, Leif; Sternad, Mikael (2010). Consistent micro, macro, and state-based population modelling. Mathematical Biosciences. 225 (2): 94—107. doi:10.1016/j.mbs.2010.02.003. PMID 20171974.
  4. . Rutgers University. 6 жовтня 2003. Архів оригіналу за 20 липня 2011.
  5. Bonabeau, E. (14 травня 2002). . Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. National Academy of Sciences. 99: 7280—7. Bibcode:2002PNAS...99.7280B. doi:10.1073/pnas.082080899. PMC 128598. PMID 12011407. Архів оригіналу за 7 березня 2008. Процитовано 8 лютого 2016.
  6. Schelling, Thomas C. (1971). «Dynamic Models of Segregation» [ 1 грудня 2016 у Wayback Machine.] (PDF). Journal of Mathematical Sociology. 1 (2): 143—186.
  7. . Архів оригіналу за 19 січня 2016.
  8. ;  (October 11, 1996). Growing artificial societies: social science from the bottom up. Brookings Institution Press. p. 224.
  9. Dr. Ron Sun - My Research: social & multi-agent models. sites.google.com (укр.). Процитовано 14 жовтня 2023.
  10. http://www.cambridge.org/uk/catalogue/catalogue.asp?isbn=0-521-83964-5
  11. Aditya Kurve; Khashayar Kotobi; George Kesidis (2013).http://link.springer.com/article/10.1186/2194-3206-1-12
  12. Niazi, Muaz A. K. http://hdl.handle.net/1893/3365
  13. Niazi, M.A. and Hussain, A (2012), Cognitive Agent-based Computing-I: A Unified Framework for Modeling Complex Adaptive Systems using Agent-based & Complex Network-based Methods http://www.springer.com/biomed/neuroscience/book/978-94-007-3851-5 [ 24 грудня 2012 у Wayback Machine.]
  15. Ch'ng, E. (2012) Macro and Micro Environment for Diversity of Behaviour in Artificial Life Simulation, Artificial Life Session, The 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, The 13th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, November 20–24, 2012, Kobe, Japan.
  16. Simon, Herbert A. The sciences of the artificial. MIT press, 1996.
  17. Situngkir, Hokky (2004). «Epidemiology Through Cellular Automata: Case of Study Avian Influenza in Indonesia»
  18. Caplat, Paul; Anand, Madhur; Bauch, Chris (March 10, 2008). «Symmetric competition causes population oscillations in an individual-based model of forest dynamics». Ecological Modelling. 211 (3–4): 491—500. https://doi.org/10.1016%2Fj.ecolmodel.2007.10.002
  19. Ch'ng, E. (2009) An Artificial Life-Based Vegetation Modelling Approach for Biodiversity Research, in Nature-Inspired informatics for Intelligent Applications and Knowledge Discovery: Implications in Business, Science and Engineering, R. Chiong, Editor. 2009, IGI Global: Hershey, PA. http://complexity.io/Publications/NII-alifeVeg-eCHNG.pdf [ 13 листопада 2013 у Wayback Machine.]
  20. . Архів оригіналу за 26 грудня 2016. Процитовано 16 травня 2017.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title ()
  21. Lima, Francisco W. S.; Hadzibeganovic, Tarik; Stauffer, Dietrich (2009). «Evolution of ethnocentrism on undirected and directed Barabási–Albert networks». Physica A. 388 (24): 4999–5004. https://doi.org/10.1016%2Fj.physa.2009.08.029
  22. Edwards, Scott (June 9, 2009). The Chaos of Forced Migration: A Modeling Means to an Humanitarian End.
  23. Hadzibeganovic, Tarik; Stauffer, Dietrich; Schulze, Christian (2009). «Agent-based computer simulations of language choice dynamics». Annals of the New York Academy of Sciences. 1167: 221—229. http://adsabs.harvard.edu/abs/2009NYASA1167..221H
  24.  Tang, Jonathan; Enderling, Heiko; Becker-Weimann, Sabine; Pham, Christopher; Polyzos, Aris; Chen, Charlie; Costes, Sylvain (2011). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4009383 [ 8 березня 2021 у Wayback Machine.]
  25. Tang, Jonathan; Ley, Klaus; Hunt, C. Anthony (2007). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1839892 [ 11 березня 2021 у Wayback Machine.]
  26. Amnah Siddiqah; Muaz Niazi; Farah Mustafa; Habib Bokhari; Amir Hussain; Noreen Akram; Shabnum Shaheen; Fouzia Ahmed; Sarah Iqbal (August 15–16, 2009).
  27. Hughes, H. P. N.; Clegg, C. W.; Robinson, M. A.; Crowder, R. M. (2012). «Agent-based modelling and simulation: The potential contribution to organizational psychology». Journal of Occupational and Organizational Psychology. 85 (3): 487—502.
  28. Crowder, R. M.; Robinson, M. A.; Hughes, H. P. N.; Sim, Y. W. (2012). «The development of an agent-based modeling framework for simulating engineering team work». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics — Part A: Systems and Humans. 42 (6): 1425—1439. 
  29. . Архів оригіналу за 1 січня 2011. Процитовано 16 травня 2017.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title ()
  30. Niazi, Muaz A. (2008). «Self-Organized Customized Content Delivery Architecture for Ambient Assisted Environments» [ 14 червня 2011 у Wayback Machine.]

Посилання

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Agentne modelyuvannya angl agent based model ABM odin z klasiv obchislyuvalnih modelej dlya cifrovogo modelyuvannya dij abo vzayemodiyi avtonomnih agentiv Agentami mozhut vistupati individualni ta kolektivni sutnosti napriklad grupi abo organizaciyi Meta agentnogo modelyuvannya ocinka yih vplivu na sistemu v cilomu Metodologiya ocinyuvannya vklyuchaye v sebe elementi teoriyi igor skladnih sistem emerdzhentnosti obchislyuvalnoyi sociologiyi bagatoagentnoyi sistemi ta evolyucijnogo programuvannya Dlya rozuminnya stohastichnosti cih modelej vikoristovuyetsya Metod Monte Karlo V ekologiyi ABM viokremlyuyetsya individualne modelyuvannya individual based models IBMs pri comu individuumi v IBM mozhut buti prostishimi za povnistyu avtonomnih agentiv v ABM Oglyad suchasnoyi literaturi z individualnogo modelyuvannya agentnogo modelyuvannya ta multiagentnih sistemah pokazuye sho AVM vikoristovuyetsya u takih neobchislyuvalnih naukovih galuzyah yak biologiya ekologiya sociologiya Zagalni vidomostiAgentne modelyuvannya pov yazane ale vidriznyayetsya vid bagatoagentnoyi sistemi v tomu sho meta AVM v bilshij miri shukati poyasnennya yaki vedut do rozuminnya kolektivnoyi povedinki agentiv vikoristovuyuchi prosti pravila v prirodnih sistemah nizh koncentruvatisya na proektuvanni agentiv abo virishenni konkretnih praktichnih abo tehnichnih problem Agentni modeli ce riznovid mikro ta makromasshtabnih modelej sho imituyut odnochasni operaciyi ta vzayemodiyi mnozhini agentiv v sprobi vidtvoriti ta peredbachiti viniknennya skladnih fenomeniv Cej proces ye prikladom emerdzhentnosti vid nizhchogo mikro rivnya sistem do vishogo makro rivnya Takim chinom klyuchovim ponyattyam principu agentnogo modelyuvannya ye te sho prosti pravila povedinki generuyut skladnu povedinku Cej princip takozh vidomij yak K I S S Keep it simple stupid tisno pov yazanij z modelovanim seredovishem Inshe centralne ponyattya ABM ce te sho cile ce bilshe nizh suma jogo skladovih chastin Individualni agenti zazvichaj harakterizuyut yak obmezheno racionalni zdatni do togo shob diyati u vlasnih interesah takih yak reprodukciya ekonomichna vigoda chi socialnij status vikoristovuyuchi evristichni abo prosti pravila prijnyattya rishen Agenti ABM mozhut buti zdatnimi do adaptaciyi reprodukciyi tosho Bilshist agentnih modelej skladayutsya z chislennih agentiv viznachenih v riznih masshtabah evristiki prijnyattya rishen pravil navchannya abo adaptivnih procesiv topologiyi vzayemodiyi seredovisha IstoriyaRanni rozrobki Persha AOM bula rozroblena naprikinci 1950 h rr Zgodom rozvitok mikrokomp yuteriv pospriyav podalshomu rozvitku cogo napryamku ta mozhlivosti provoditi komp yuterni simulyaciyi Osnovna ideya agent oriyentovanih modelej polyagaye u pobudovi obchislyuvalnogo instrumenta sho ye naborom agentiv z pevnimi vlastivostyami ta yakij dozvolyaye provoditi simulyaciyi realnih yavish Ostatochna meta procesu stvorennya polyagala u vidstezhenni vplivu fluktuacij agentiv sho diyut na mikrorivni na pokazniki makrorivnya Prijnyato vvazhati sho agent oriyentovani modeli berut svij pochatok z obchislyuvalnih mashin fon Nejmana teoretichnih mashin zdatnih do vidtvorennya Dzhon fon Nejman zaproponuvav vikoristovuvati mashini sho sliduyut detalnim instrukciyam dlya vidtvorennya tochnih kopij samogo sebe Yak naslidok cej pidhid bulo vdoskonaleno drugom fon Nejmana Stanislavom Ulyamom yakij zaproponuvav zobrazhuvati mashinu na paperi yak nabir klitin na sitci Cej pidhid stav pochatkom rozvitku klitinnih avtomativ Najbilsh vidomoyu realizaciyeyu skinchennogo avtomatu stala gra Zhittya sho bula zaproponovana Dzhonom Hortonom Konveyem Vona vidriznyayetsya vid mashini fon Nejmana dovoli prostimi pravilami povedinki agentiv 1970 ti roki i 1980 i roki pershi modeli Odna z najbilsh rannih agentnih modelej bula segregacijna model Tomasa Shellinga yaka obgovoryuvalasya v statti Dinamichni modeli segregaciyi v 1971 r Hocha Shelling spochatku vikoristovuvav moneti j milimetrivku a ne komp yuteri jogo modeli vtilyuvali osnovnu koncepciyu agent modelej yak avtonomnih agentiv sho vzayemodiyut u spilnomu seredovishi z dostupnimi agentami z emerdzhentnim rezultatom Na pochatku 1980 h Robert Akselrod proviv turnir zi strategiyi dilemi v yaznya v N krokiv i zmusiv uchanikiv vzayemodiyati v agentnij sposib shob viznachiti peremozhcya Kniga Akselroda The Evolution of Cooperation opisuye proces zmagan Vikoristannya AOM dlya socialnih sistem otrimalo svij pochatok v roboti programista en de vin zrobiv sprobu zmodelyuvati diyalnist zhivih biologichnih agentiv model Shtuchne zhittya 1990 ti roki poshirennya Z poyavoyu programnogo zabezpechennya dlya modelyuvannya biznes procesiv komp yuterne modelyuvannya stalo shiroko dostupnim i rozpovsyudilosya na shirokij spektr galuzej zastosuvannya agentnih modelej Do prikladiv najbilsh rozpovsyudzhenih produktiv nalezhali 1990 rik Swarm ta seredina 1990 h rokiv ta AnyLogic 2000 rik 2007 rik Na 1990 ti roki pripadaye rozshirennya agentnogo modelyuvannya v ramkah socialnih nauk Odin z najbilshih poshtovhiv v comu napryamku zdijsniv rozroblenij i dlya modelyuvannya i doslidzhennya roli socialnih yavish takih yak sezonni migraciyi zabrudnennya dovkillya stateve rozmnozhennya borotba z hvorobami ta yih perenesennya kulturni problemi tosho 2000 i roki i doteper 2008 roku rozrobiv metodi dlya agentnih modelej lyudskogo piznannya vidomi yak kognitivne socialne modelyuvannya ta inshi naukovci zrobili znachnij vnesok v doslidzhennya organizacijnoyi povedinki ta prijnyattya rishen Z 2001 roku provoditsya konferenciya v Lejk Errouged Kaliforniya sho stalo she odnim vazhlivim miscem zboru fahivciv praktikiv z ciyeyi galuzi TeoriyaV osnovi agent oriyentovanih modelej polyagaye tri golovni ideyi ob yektna oriyentovanist evolyuciya agentiv yih zdatnist do navchannya skladnist obchislennya Dominuyuchim metodologichnim pidhodom ye pidhid pri yakomu obchislyuyetsya rivnovaga sistemi sho mistit bagato agentiv Pri comu sami modeli vikoristovuyuchi prosti pravila povedinki mozhut vidavati dosit cikavi rezultati AOM skladayutsya z dinamichno vzayemodiyuchih za pevnimi pravilami agentiv Sistemi v yakih voni vzayemodiyut mozhut utvoryuvati taku skladnist yaka isnuye v realnomu sviti Zazvichaj agenti roztashovani v prostori i chasi i znahodyatsya v pevnomu zv yazku Roztashuvannya agentiv i yih povedinka koduyetsya v algoritmichnij formi v komp yuternih programah Ne zavzhdi ale u deyakih vipadkah agenti mozhut vvazhatisya intelektualnimi i cilespryamovanimi V ekologichnij agentnij modeli chasto zgaduyetsya yak individualno oriyentovana model v ekologiyi dlya prikladu agentom mozhut buti dereva v lisi i todi voni ne budut vvazhatisya rozumnimi hocha mozhut buti cilespryamovanimi v sensi optimizaciyi dostupu do resursiv napriklad vodi Proces modelyuvannya najkrashe opisuyetsya yak induktivnij Toj hto zajmayetsya modelyuvannyam robit svoyi pripushennya vidpovidno do situaciyi sho rozglyadayetsya a potim sposterigaye za yavishami sho vinikayut u zv yazku z vzayemodiyeyu agentiv Inodi ci rezultati ye blizkimi odne do odnogo Prote inodi mozhe viniknuti zovsim neochikuvanij rozvitok povedinki U pevnomu sensi modeli na osnovi agentiv dopovnyuyut tradicijni analitichni metodi Tam de analitichni metodi dozvolyayut lyudyam harakterizuvati rivnovagu sistemi modeli na osnovi agentiv dopuskayut mozhlivist stvorennya cih rivnovag Modeli na osnovi agentiv mozhut poyasniti poyavu merezhevih struktur bilsh visokih poryadkiv merezhevi strukturi teroristichnih organizacij i merezhi Internet sho ye statichnimi v situaciyah voyen krahu fondovogo rinku i socialnoyi segregaciyi Modeli na osnovi agentiv takozh mozhut buti vikoristani dlya identifikaciyi vazhilnih tochok yaki viznachayutsya yak momenti chasu v yakomu vtruchannya mayut ekstremalni naslidki Zamist togo shob zosereditisya na stabilnih stanah bagato modelej rozglyadayut micnist sistemi ce shlyahi yakimi skladni sistemi adaptuyutsya do vnutrishnogo i zovnishnogo tisku shob pidtrimuvati yih funkcionalni mozhlivosti Ostanni roboti z modelyuvannya skladnih adaptivnih sistem prodemonstruvali neobhidnist ob yednannya agentnih ta skladnih merezhevih sistem opisuyut strukturu sho skladayetsya z chotiroh rivniv rozrobki modelej skladnih adaptivnih sistem obgruntovani z vikoristannyam dekilkoh bagatoprofilnih tematichnih doslidzhen Kompleksnij Riven Modelyuvannya Merezhi dlya rozrobki modelej z vikoristannyam danih vzayemodiyi riznih komponentiv sistemi Poshukovij Riven agent metodu dlya rozrobki modelej na osnovi agentiv z metoyu ocinki docilnosti podalshih doslidzhen Ce mozhe napriklad buti korisnimi dlya rozrobki dokazovih modelej takih yak rozglyad zayavok na finansuvannya ne vimagayuchi bagato doslidnickoyi roboti z privodu cogo pitannya Opisove Agent oriyentovane modelyuvannya DREAM dlya rozrobki opisiv modelej na bazi agentiv z vikoristannyam shabloniv i skladnih merezhevih modelej Pobudova modelej DREAM dozvolyaye porivnyuvati modeli z naukovih disciplin Zatverdzhenij agent metod z vikoristannyam virtualnoyi sistemi Virtual Overlay Multiagent VOMAS dlya rozrobki nadijnih i perevirenih modelej v oficijnomu poryadku Inshi sposobi opisu modelej na osnovi agentiv vklyuchayut shabloni kodu i tekstovi metodi taki yak ODD oglyad koncepciyu dizajnu i dizajn detalej protokol Rol seredovisha v yakij zhivut agenti i makro i mikro takozh staye vazhlivim faktorom v agentnomu modelyuvanni ta imitaciyi roboti agenta Proste seredovishe nadaye prosti zasobi ale skladni seredovisha stvoryuyut riznomanitne povodzhennya Golovni vlastivosti agentiv AOMIntelektualnist V toj zhe chas cya vlastivist maye buti pomirnoyu dlya togo shob agenti ne mali mozhlivist piznati shos bilshe shos poza pravil gri Nayavnist zhittyevoyi cili roztashuvannya v chasi i prostori Mayetsya na uvazi deyake seredovishe isnuvannya yake mozhe buti predstavleno i u viglyadi reshitki yak u gri Zhittya i u viglyadi bilsh skladnoyi strukturi Inodi rezultatom vzayemodiyi agentiv v seredovishi isnuvannya ye rivnovaga inodi bezperervnij proces evolyuciyi a inodi neskinchennij cikl bez pevnogo rishennya V teoriyi AOM mozhut dopomogti identifikuvati kritichni momenti chasu pislya nastannya kotrih nadzvichajni naslidki budut mati nezvorotnij harakter ZastosuvannyaU biologiyi Agent oriyentovane modelyuvannya shiroko vikoristovuyetsya v biologiyi v tomu chisli dlya analizu poshirennya epidemij i zagroz biologichnoyi zbroyi biologichnih problem vklyuchayuchi dinamiku naselennya roslinnist ekologiyu landshaftne riznomanittya zrostannya i zanepad drevnih civilizacij evolyuciyu etnocentrichnoyi povedinki vimushene peremishennya migraciyu dinamiku viboru movi kognitivne modelyuvannya ta biomedichni dodatki vklyuchayuchi modelyuvannya 3D tkanin molochnoyi zalozi doslidzhennya formoutvorennya vpliv ionizuyuchogo viprominyuvannya na molochni stovburovi klitini zapalennya imunnu sistema lyudini Modeli na osnovi agentiv buli takozh vikoristani dlya rozrobki sistem pidtrimki prijnyattya rishen takih yak pri raku molochnoyi zalozi Modeli na osnovi agentiv vse chastishe vikoristovuyutsya dlya modelyuvannya farmakologichnih rishen na rannih stadiyah i doklinichnih doslidzhennyah shob dopomogti v rozrobci likarskih zasobiv i otrimati uyavlennya pro biologichni sistemi Krim togo modeli na osnovi agentiv buli nedavno vikoristani dlya vivchennya biologichnih sistem na molekulyarnomu rivni U biznesi tehnologiyah i merezhah Modeli na osnovi agentiv vikoristovuvalisya z seredini 1990 h rokiv dlya virishennya riznih tehnologichnih i biznes zadach Prikladi zastosuvannya vklyuchayut modelyuvannya organizacijnoyi povedinki i piznannya robota v komandi optimizaciya lancyuzhka postavok i logistiki modelyuvannya spozhivchoyi povedinki efekti socialnih merezh rozpodileni obchislennya upravlinnya personalom Voni takozh buli vikoristani dlya analizu dorozhnogo ruhu Ostannim chasom agentni modeli buli zastosovani do riznih sfer takih yak vivchennya vplivu misc publikaciyi doslidnikiv v galuzi informatiki zhurnali proti konferencij V listopadi 2016 r stattya v Arxiv proanalizuvala agentne modelyuvannya postiv poshirennya v socialnij merezhi Facebook MetodiOdniyeyu z program dlya rozrobki AOM ye bezkoshtovna programa NetLogo Spochatku NetLogo bula rozroblena yak navchalnij instrument ale zaraz neyu koristuyutsya ne tilki studenti a she j tisyachi doslidnikiv Cya programa chasto vikoristovuyetsya u vishah dlya navchannya studentiv osnovam AOM Shozhu funkcionalnist maye programa StarLogo Instrumentom dlya realizaciyi bilsh shirokogo spektra v oblasti AOM ye programa Swarm de vikoristovuyetsya mova programuvannya Objective C i vona mozhe buti rekomendovana programistam sho pishut na S prichomu ne tilki profesionalam a j novachkam Programuvati v seredovishi Swarm mozhna takozh i na Java Vidmitimo she dekilka program MASON Repast vikoristovuyetsya Java EcoLab vikoristovuyetsya C Cormas vikoristovuyetsya SmallTalk PrimitkiGrimm Volker Railsback Steven F 2005 Individual based Modeling and Ecology Princeton University Press s 485 ISBN 978 0 691 09666 7 Niazi Muaz Hussain Amir 2011 PDF Scientometrics Springer 89 2 479 499 doi 10 1007 s11192 011 0468 9 Arhiv originalu PDF za 12 zhovtnya 2013 Gustafsson Leif Sternad Mikael 2010 Consistent micro macro and state based population modelling Mathematical Biosciences 225 2 94 107 doi 10 1016 j mbs 2010 02 003 PMID 20171974 Rutgers University 6 zhovtnya 2003 Arhiv originalu za 20 lipnya 2011 Bonabeau E 14 travnya 2002 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America National Academy of Sciences 99 7280 7 Bibcode 2002PNAS 99 7280B doi 10 1073 pnas 082080899 PMC 128598 PMID 12011407 Arhiv originalu za 7 bereznya 2008 Procitovano 8 lyutogo 2016 Schelling Thomas C 1971 Dynamic Models of Segregation 1 grudnya 2016 u Wayback Machine PDF Journal of Mathematical Sociology 1 2 143 186 Arhiv originalu za 19 sichnya 2016 October 11 1996 Growing artificial societies social science from the bottom up Brookings Institution Press p 224 Dr Ron Sun My Research social amp multi agent models sites google com ukr Procitovano 14 zhovtnya 2023 http www cambridge org uk catalogue catalogue asp isbn 0 521 83964 5 Aditya Kurve Khashayar Kotobi George Kesidis 2013 http link springer com article 10 1186 2194 3206 1 12 Niazi Muaz A K http hdl handle net 1893 3365 Niazi M A and Hussain A 2012 Cognitive Agent based Computing I A Unified Framework for Modeling Complex Adaptive Systems using Agent based amp Complex Network based Methods http www springer com biomed neuroscience book 978 94 007 3851 5 24 grudnya 2012 u Wayback Machine Ch ng E 2012 Macro and Micro Environment for Diversity of Behaviour in Artificial Life Simulation Artificial Life Session The 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems The 13th International Symposium on Advanced Intelligent Systems November 20 24 2012 Kobe Japan Simon Herbert A The sciences of the artificial MIT press 1996 Situngkir Hokky 2004 Epidemiology Through Cellular Automata Case of Study Avian Influenza in Indonesia Caplat Paul Anand Madhur Bauch Chris March 10 2008 Symmetric competition causes population oscillations in an individual based model of forest dynamics Ecological Modelling 211 3 4 491 500 https doi org 10 1016 2Fj ecolmodel 2007 10 002 Ch ng E 2009 An Artificial Life Based Vegetation Modelling Approach for Biodiversity Research in Nature Inspired informatics for Intelligent Applications and Knowledge Discovery Implications in Business Science and Engineering R Chiong Editor 2009 IGI Global Hershey PA http complexity io Publications NII alifeVeg eCHNG pdf 13 listopada 2013 u Wayback Machine Arhiv originalu za 26 grudnya 2016 Procitovano 16 travnya 2017 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z tekstom archived copy yak znachennya parametru title posilannya Lima Francisco W S Hadzibeganovic Tarik Stauffer Dietrich 2009 Evolution of ethnocentrism on undirected and directed Barabasi Albert networks Physica A 388 24 4999 5004 https doi org 10 1016 2Fj physa 2009 08 029 Edwards Scott June 9 2009 The Chaos of Forced Migration A Modeling Means to an Humanitarian End Hadzibeganovic Tarik Stauffer Dietrich Schulze Christian 2009 Agent based computer simulations of language choice dynamics Annals of the New York Academy of Sciences 1167 221 229 http adsabs harvard edu abs 2009NYASA1167 221H Tang Jonathan Enderling Heiko Becker Weimann Sabine Pham Christopher Polyzos Aris Chen Charlie Costes Sylvain 2011 https www ncbi nlm nih gov pmc articles PMC4009383 8 bereznya 2021 u Wayback Machine Tang Jonathan Ley Klaus Hunt C Anthony 2007 https www ncbi nlm nih gov pmc articles PMC1839892 11 bereznya 2021 u Wayback Machine Amnah Siddiqah Muaz Niazi Farah Mustafa Habib Bokhari Amir Hussain Noreen Akram Shabnum Shaheen Fouzia Ahmed Sarah Iqbal August 15 16 2009 Hughes H P N Clegg C W Robinson M A Crowder R M 2012 Agent based modelling and simulation The potential contribution to organizational psychology Journal of Occupational and Organizational Psychology 85 3 487 502 Crowder R M Robinson M A Hughes H P N Sim Y W 2012 The development of an agent based modeling framework for simulating engineering team work IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part A Systems and Humans 42 6 1425 1439 Arhiv originalu za 1 sichnya 2011 Procitovano 16 travnya 2017 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z tekstom archived copy yak znachennya parametru title posilannya Niazi Muaz A 2008 Self Organized Customized Content Delivery Architecture for Ambient Assisted Environments 14 chervnya 2011 u Wayback Machine Posilannya

Дата публікації:
Топ