Agentbaseratmodellande

Agentbaseratmodellande är en datorbaserad metod för att studera komplexa system genom simulering av autonoma agenter och deras lokala interaktioner i en miljö. Genom att låta agenter följa enkla regler kan studien observera hur makroskopiska mönster och beteenden uppstår utan att beskriva hela systemet explicit.

Varje agent har attribut, beslutregler och ibland lärandeförmåga. Miljön kan vara rumslig eller nätverksbaserad och påverka agenternas val. Interaktioner kan ske direkt mellan agenter eller via miljön, vilket kan ge upphov till emergenta fenomen som inte följer direkt från enskilda regler.

Användningsområden inkluderar samhällsvetenskap, ekonomi, epidemiologi, ekologi, transport och urban planering. Populära verktyg och plattformar för ABM inkluderar NetLogo, AnyLogic, Repast och MASON.

Utvecklingsprocessen innebär problemformulering, design av agenternas beteende, konstruktion av miljö och regler, genomförande av simuleringar samt analys av resultat. Validering ökar trovärdigheten genom kalibrering, känslighetsanalys och mönsterinriktad modellering.

Fördelar är förmåga att fånga heterogenitet och emergens samt att testa policyalternativ, medan begränsningar inkluderar modellkomplexitet, krav på data, beräkningskostnader och utmaningar med att validera modellen jämfört med empiriska data. Öppenhet och dokumentation är viktiga för reproducerbarhet.