Agentbaserad modellering är en kraftfull simuleringsmodelleringsteknik som har sett ett antal tillämpningar under de senaste åren, inklusive tillämpningar på verkliga affärsproblem. Efter att de grundläggande principerna för agentbaserad simulering kortfattat införts diskuteras dess fyra tillämpningsområden med hjälp av verkliga tillämpningar: flödessimulering, organisatorisk simulering, marknadssimulering och diffusionssimulering. För varje kategori beskrivs och analyseras en eller flera affärsapplikationer. n agentbaserad modellering (ABM), ett system är modellerad som en samling av självständiga beslutande organ som kallas agenter. Varje agent bedömer sin situation individuellt och fattar beslut på grundval av en uppsättning regler. Agenter kan utföra olika beteenden lämpliga för det system de representerar-till exempel att producera, konsumera, eller sälja. Repetitiva konkurrensinteraktioner mellan agenter är ett inslag i agentbaserad modellering, som bygger på datorns kraft att utforska dynamik utom räckhåll för rena matematiska metoder (1, 2). På den enklaste nivån består en agentbaserad modell av ett system av agenter och förhållandet mellan dem. Även en enkel agentbaserad modell kan uppvisa komplexa beteendemönster (3) och ge värdefull information om dynamiken i det verkliga system som den emulerar. Dessutom kan agenter vara kapabla att utvecklas, så att oförutsedda beteenden kan uppstå. Sofistikerad ABM innehåller ibland neurala nätverk, evolutionära algoritmer, eller andra inlärningstekniker för att möjliggöra realistiskt lärande och anpassning. ABM är ett tänkesätt mer än en teknik. ABM-tänkandet består av att beskriva ett system utifrån dess ingående enheters perspektiv. Ett antal forskare anser att alternativet till ABM är traditionell modellering av differentialekvation; detta är fel, eftersom en uppsättning differentialekvationer, var och en som beskriver dynamiken i en av systemets ingående enheter, är en agentbaserad modell. En synonym till ABM skulle vara mikroskopisk modellering, och ett alternativ skulle vara makroskopisk modellering. Eftersom ABM-tänkandet börjar bli mycket populärt är det ett bra tillfälle att omdefiniera varför det är användbart och när ABM ska användas. Detta är de frågor som behandlas i detta dokument, först genom att se över och klassificera fördelarna med den verksamhetsbaserade förvaltningen och sedan genom att tillhandahålla en rad olika exempel där fördelarna tydligt kommer att beskrivas. Vad läsaren kommer att kunna ta hem är en tydlig bild av när och hur man använder ABM. En av anledningarna bakom ABM:s popularitet är dess enkla genomförande: när man väl har hört talas om ABM är det lätt att programmera en agentbaserad modell. Eftersom tekniken är lätt att använda, kan man felaktigt tro att begreppen är lätta att behärska. Men även om ABM är tekniskt enkelt är det också konceptuellt djupt. Denna ovanliga kombination leder ofta till felaktig användning av ABM. Fördelar med agentbaserad modellering. Fördelarna med ABM jämfört med andra modelleringsmetoder kan fångas i tre uttalanden: (i) ABM fångar upp framväxande fenomen; (ii) ABM ger en naturlig beskrivning av ett system; och (iii) ABM är flexibel. Det är dock uppenbart att ABM:s förmåga att hantera framväxande fenomen är det som driver de andra fördelarna. ABM fångar upp nya fenomen. Emergent fenomen är ett resultat av samspelet mellan enskilda entiteter. Definitionsmässigt kan de inte reduceras till systemets delar: helheten är mer än summan av dess delar på grund av samspelet mellan delarna. Ett framväxande fenomen kan ha egenskaper som är frikopplade från egenskaperna hos delen. Till exempel kan en trafikstockning, som är ett resultat av beteendet hos och samspelet mellan enskilda bilförare, röra sig i motsatt riktning som de bilar som orsakar den. Denna egenskap hos framväxande fenomen gör dem svåra att förstå och förutsäga: framväxande fenomen kan vara kontraintuitiva. Ett stort antal exempel på kontraintuitiva fenomen kommer att beskrivas i följande avsnitt. ABM är till sin natur det kanoniska förhållningssättet till modellering av framväxande fenomen: i ABM, en modellerar och simulerar beteendet hos systemets ingående enheter (agenterna) och deras interaktioner, fångar uppkomsten från botten upp när simuleringen körs. Här är ett enkelt exempel på ett framväxande fenomen som involverar människor. Det är ett spel som är lätt att spela med en grupp av 10-40 personer. Man ber varje medlem av publiken att slumpmässigt välja två individer, person A och person B. Man ber dem då att röra sig så att de alltid håller A mellan dem och B så A är deras beskyddare från B. Alla i rummet kommer att mala omkring på ett till synes slumpmässigt sätt och kommer snart att börja fråga varför de gör detta. Man ber dem att röra sig så att de håller sig mellan A och B (de är Beskyddaren). Resultaten är slående: nästan omedelbart kommer hela rummet implodera, med alla samlas i en tight knut. Detta exempel visar hur enkla individuella regler kan leda till sammanhängande gruppbeteende, hur små förändringar i dessa regler kan ha en dramatisk inverkan på gruppens beteende, och hur intuition kan vara en mycket dålig guide till resultat bortom en mycket begränsad nivå av komplexitet. Gruppens kollektiva beteende är ett framträdande fenomen. Genom att använda en enkel agentbaserad simulering (finns på www.icosystem.com på game.htm) där varje person är modellerad som en autonom agent enligt reglerna, kan man faktiskt förutsäga det framväxande kollektiva beteendet. Även om detta är ett enkelt exempel, där enskilda beteenden inte förändras över tid, ABM gör det möjligt att hantera mer komplexa individuella beteenden, inklusive lärande och anpassning. Man kan vilja använda ABM när det finns potential för framväxande fenomen, dvs. när: Y Individuellt beteende är icke-linjärt och kan karakteriseras av trösklar, om-då regler, eller icke-linjär koppling. Att beskriva diskontinuitet i individuellt beteende är svårt med differentialekvationer. Den här tidningen är resultatet av Arthur M. Sackler.
ABM&S (Agentbaserad modellering och simulering) är kraftfulla tekniker för att modellera och simulera SoS. Bonabeau i REF skrev att det är bäst att använda ABM när "interaktionerna mellan agenterna är komplexa, icke-linjära, okontinuerliga eller diskreta [...] befolkningen är heterogen, [...] ; när topologin för interaktioner är heterogen och komplex,[...] och när agenterna uppvisar komplexa beteenden, inklusive lärande och anpassning."..................................................................
Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}