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基于Agent的系统仿真导论

基于Agent的系统仿真导论

  • 字数: 547000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 作者: (美)尤里·威伦斯基,(美)威廉·兰特
  • 出版日期: 2024-02-01
  • 商品条码: 9787111740117
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 348
  • 出版年份: 2024
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精选
编辑推荐
本书全面介绍了基于agent的系统仿真模型的核心概念、方法及应用,可帮助求解复杂问题
内容简介
本书系统介绍了基于Agent的系统仿真,并使用仿真软件NetLogo进行实践,通过大量的案例,使读者全面学习和快速掌握基于Agent的建模技术。
目录
译者序
前言
第0章为什么需要基于agent的建模技术1
0.1一个思维实验2
0.2复杂系统与涌现4
0.3理解复杂系统和涌现5
例1:群体考量6
例2:个体考量6
0.4使用基于agent的建模作为重构的代表性基础架构9
案例:捕食者–猎物互动模型10
案例:森林火灾12
第1章什么是基于agent的建模技术15
1.1蚁群15
1.1.1创建蚂蚁觅食模型16
1.1.2Ants模型的仿真结果及观测19
1.1.3Ants模型的价值20
1.2什么是基于agent的建模技术22
1.2.1基于agent的模型与其他建模方法之比较22
1.2.2随机性与确定性24
1.2.3何时使用ABM有效24
1.2.4ABM的权衡26
1.2.5理解ABM需要具备哪些知识27
1.3本章小结27
习题28
第2章创建几个简单的ABM模型31
2.1GameofLife模型31
2.2HeroesandCowards模型46
2.3SimpleEconomy模型58
2.4本章小结65
习题66
第3章探索和扩展基于agent的模型68
3.1Fire模型69
3.1.1Fire模型介绍70
3.1.2第一次扩展:增加一个火焰的传播概率75
3.1.3第二次扩展:添加风的因素77
3.1.4第三次扩展:允许火焰远程传播79
3.1.5Fire模型小结80
3.1.6高级建模应用80
3.2DLA模型81
3.2.1DLA模型概述82
3.2.2第一次扩展:引入概率83
3.2.3第二次扩展:邻居的影响84
3.2.4第三次扩展:不同的聚合方式86
3.2.5DLA模型小结88
3.2.6高级建模应用88
3.3Segregation模型89
3.3.1Segregation模型概述90
3.3.2第一次扩展:增加更多种群92
3.3.3第二次扩展:允许使用多个阈值94
3.3.4第三次扩展:增加热衷于社区多元化的个体96
3.3.5Segregation模型小结97
3.3.6高级城市建模应用97
3.4ElFarol模型98
3.4.1ElFarol模型概述98
3.4.2第一次扩展:为做出成功
预测的agent标记颜色99
3.4.3第二次扩展:显示平均、大力度优惠和优选奖励值101
3.4.4第三次扩展:绘制奖励直方图102
3.4.5ElFarol模型小结104
3.4.6高级建模应用104
3.5本章小结106
习题106
第4章创建基于agent的模型110
4.1设计模型111
4.1.1选择待研究的问题113
4.1.2一个具体的例子114
4.2选择你的agent115
4.2.1选择agent的属性116
4.2.2筛选agent的行为117
4.2.3选择模型的参数118
4.2.4WolfSheepSimple模型
设计小结119
4.3检查模型134
4.4Predator–Prey模型:补充情境136
4.5本章小结139
习题139
第5章ABM的组件142
5.1概述142
5.2agent143
5.2.1属性144
5.2.2行为(活动)146
5.2.3agent种类大全147
5.2.4agent的粒度156
5.2.5agent认知158
5.2.6其他agent种类163
5.3环境165
5.3.1空间环境165
5.3.2基于网络的环境169
5.3.3几类特殊的环境174
5.4行为交互180
5.5观察者/用户界面184
5.6时间进度表188
5.7整合190
5.8本章小结193
习题193
第6章分析ABM模型198
6.1度量类型198
6.2疾病的传播建模198
6.2.1ABM的统计分析:超越原始数据200
6.2.2多次运行ABM的必要性202
6.2.3在ABM中使用图检验结果206
6.2.4在ABM中分析网络208
6.2.5环境数据和ABM211
6.3本章小结214
习题215
第7章模型的校核、验证与复现218
7.1模型的正确性218
7.2校核218
7.2.1沟通219
7.2.2描述概念模型220
7.2.3校核测试221
7.2.4超越“校核”223
7.2.5敏感性分析与稳健性评价226
7.2.6校核的益处与问题228
7.3验证228
7.3.1宏观验证和微观验证231
7.3.2表面验证和经验验证232
7.3.3验证的优点和问题235
7.4复现235
7.4.1计算模型的复现:维度与标准236
7.4.2复现的优点238
7.4.3对模型复现者的建议239
7.4.4对模型作者的建议241
7.5本章小结242
习题242
第8章高级主题与应用245
8.1ABM中的高级主题245
8.1.1模型设计的指导方针246
8.1.2规则提取249
8.1.3使用ABM进行沟通、说服和教育258
8.1.4人类agent、嵌入式agent和虚拟agent通过“中介”进行对话260
8.1.5混合计算方法269
8.1.6NetLogo中的一些高级计算方法273
8.1.7ABM扩展281
8.1.8高级数据源与数据输出集成282
8.1.9运行速度295
8.2ABM应用296
8.3ABM的未来299
习题299
附录ABM的计算基础304
参考文献315
软件与模型326

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