Det är ABSTRACT. Ett viktigt mål med att modellera samspelet mellan människor och miljö är att ge vetenskaplig information till beslutsfattare och intressenter för att bättre stödja deras planerings- och beslutsprocesser. Modern teknik inom GIS och databehandling, tillsammans med en allt större mängd tillgänglig information, har potential att tillgodose de olika informationsbehoven hos beslutsfattare och intressenter. Multiagentmodellering ger löftet att tillhandahålla en förbättrad samarbetsram där planerare, modellerare och intressenter kan lära sig och interagera. Uppfyllelsen av detta löfte beror emellertid på den empiriska parameteriseringen av multiagentmodeller. Även om multiagentmodeller har tillämpats i stor utsträckning i experimentella och hypotetiska miljöer, är det bara ett fåtal studier som har starka kopplingar till empiriska data och litteraturen om metoder för empirisk parameterisering är fortfarande begränsad. I detta dokument presenteras ett enkelt tillvägagångssätt för att parameterisera multiagentmodeller inom tillämpad utvecklingsforskning. Parameteriseringen använder en gemensam provtagningsram för att slumpmässigt välja observationsenheter för både biofysiska mätningar och socioekonomiska undersökningar. De biofysiska mätningarna, d.v.s. jordegenskaperna i denna studie, extrapoleras sedan över landskapet med hjälp av flera regressioner och en digital höjdmodell. De socioekonomiska undersökningarna används för att uppskatta sannolikhetsfunktioner för viktiga egenskaper hos mänskliga aktörer, som sedan tilldelas modellagenter med Monte Carlo-teknik. Detta tillvägagångssätt genererar en landskaps- och agentpopulation som är robust och statistiskt överensstämmande med empiriska observationer.
Biofysiska mätningar, dvs. markegenskaper och socioekonomiska undersökningar används av Berger och Schreinemachers REF för att generera en landskaps- och agentpopulation som överensstämmer med empirisk observation av Monte Carlo-teknik.
Creating Agents and Landscapes for Multiagent Systems from Random Samples
{'venue': None, 'journal': 'Ecology and Society', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Engineering']}