Process / pipelineSimulation / optimization

Modélisation par agents pour les scénarios de politique – Évaluation comparative des politiques par simulation basée sur des agents

La modélisation par agents pour les scénarios de politique (Policy Scenario Agent-Based Modeling, PS-ABM) est une méthode de simulation qui utilise des modèles basés sur des agents pour évaluer et comparer plusieurs scénarios de politique. Des agents autonomes hétérogènes interagissent sous différents régimes de politique, et les résultats émergents au niveau du système sont comparés entre les scénarios pour éclairer les décisions politiques fondées sur des preuves. Elle est largement utilisée dans les domaines de la santé publique, de l'urbanisme, de l'économie et de la recherche en politique sociale.

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Sources

  1. Axelrod, R. (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton University Press. ISBN: 9780691015675
  2. Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(S3), 7280-7287. DOI: 10.1073/pnas.082080899

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Agent-Based Modeling — Comparative policy evaluation using agent-based simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/policy-scenario-agent-based-modeling

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ScholarGatePolicy Scenario Agent-Based Modeling (Policy Scenario Agent-Based Modeling — Comparative policy evaluation using agent-based simulation). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/simulation/policy-scenario-agent-based-modeling · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026