Sammanfattning av denna webbsida: Emergence är ett vanligt fenomen, och det är också ett allmänt och viktigt begrepp i komplexa dynamiska system som artificiella samhällen. Vanligtvis används artificiella samhällen för att hjälpa till att lösa flera komplexa sociala frågor (t.ex. akuthantering, intelligenta transportsystem) med hjälp av datavetenskap. Nivåerna av en uppkomst kan ha en inverkan på beslutsfattandet, och förekomsten och graden av en uppkomst uppfattas i allmänhet av mänskliga observatörer. Att föreslå en kvantitativ metod för att mäta uppkomsten i artificiella samhällen på grund av de mänskliga observatörernas tvetydighet och osäkerhet är emellertid en meningsfull och utmanande uppgift. Denna artikel koncentrerar sig främst på tre typer av uppkomst i artificiella samhällen, inklusive uppkomsten av tillskrivning, uppkomsten av beteende, och uppkomsten av struktur. På grundval av informationsintropi har tre mätvärden föreslagits för att mäta uppkomsten på ett kvantitativt sätt. Samtidigt har riktigheten av dessa mätvärden verifierats genom tre fallstudier (spridningen av en smittsam influensa, ett dynamiskt mikrobloggnätverk och en flock fåglar) med flera experimentella simuleringar på Netlogo-plattformen. Dessa experimentella resultat bekräftar att dessa mätvärden ökar med den stigande graden av uppkomst. Dessutom har den här artikeln också diskuterat begränsningarna och de utvidgade tillämpningarna av dessa mått.
Tang M och Mao X forskade information entropy-baserade mått för att mäta uppkomsten i artificiella samhällen REF.
Information Entropy-Based Metrics for Measuring Emergences in Artificial Societies
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}