agentpõhised

Agentpõhised mudelid (ABM) on komplekssüsteemide uurimise viis, kus mudel koostatakse mitme iseseisva agendi koostoime põhjal. Iga agent omab olekut, eelistusi ja reegleid, mis juhivad selle käitumist. Keskkond ja ajastus määravad, kuidas agendid omavahel ja keskkonnaga suhtlevad. Tulemuseks on sageli emergentne käitumine, mis tekib lokaalsest koostoimisest ja ei tulene otsesest keskse juhendi mõjust.

Peamised komponendid on agentide enda omadused ja reeglid, keskkond (ruumiline või dünaamiline), suhtluskanalid või võrgustikud ning ajastus. Agendid võivad olla heterogeensed; süsteem võib hõlmata mitut tüüpi agente. Mudelit arendatakse sageli iteratiivselt, et uurida, milline makrostruktuur tekib kohalike reeglite tulemuses.

Ajalugu ja rakendused: ABM-id said laialt tuntuks Schellingi 1971. aasta segregatsioonimudeli ja hiljem Epstein ja Axtell 1996 teose Growing Artificial Societies kaudu. Populaarsed tööriistad hõlmavad NetLogo, Repast, MASON ja AnyLogic. Rakendusalad hõlmavad sotsiaalteadusi, majandust, epidemioloogiat, ökoloogia, logistikat, liiklust, linnaplaneerimist ning organisatsioonikäitumise simulatsiooni.

Kui ABM-id annavad võimaluse uurida emergentsust, on nende kasutamisel piirangud: vali muutujate ja algsete tingimuste sõltuvus, raskused tulemuste valideerimisel ja üldistamisel ning suur arvutuskoormus. Andmete puudus või ebakindlus agendi tasemel võib suurendada tulemustes ebakindlust.

Tööriistad ja protsessid: ABM-id kirjutatakse sageli NetLogo, Repast, MASON või AnyLogic abil. Tavapärane töövoog hõlmab agentide määratlemist, keskkonna kirjeldamist, käitumisreeglite implementimist, simulatsiooni käivitamist ja tulemuste analüüsi; sageli kasutatakse tundlikkuse analüüsi ja valideerimise samme.