Process / pipelineSimulation / optimization

एजेंट-आधारित मार्कोव मॉडल — स्वायत्त एजेंटों और मार्कोव अवस्था संक्रमणों के साथ संकर सिमुलेशन

एजेंट-आधारित मार्कोव मॉडल (ABMM) एक संकर सिमुलेशन ढाँचा है जो व्यक्तिगत स्वायत्त एजेंटों के भीतर मार्कोव श्रृंखला अवस्था-संक्रमण तर्क को एम्बेड करता है। प्रत्येक एजेंट स्वतंत्र रूप से एक संभाव्यता संक्रमण मैट्रिक्स से अपनी अगली अवस्था का नमूना लेता है, जिससे मॉडल एजेंटों के बीच सूक्ष्म-स्तरीय विषमता और मार्कोव श्रृंखलाओं की सुगम संभाव्य संरचना दोनों को पकड़ने में सक्षम होता है। यह दृष्टिकोण स्वास्थ्य अर्थशास्त्र, महामारी विज्ञान, सामाजिक विज्ञान और संचालन अनुसंधान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

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स्रोत

  1. Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(Suppl 3), 7280-7287. DOI: 10.1073/pnas.082080899
  2. Norris, J. R. (1997). Markov Chains. Cambridge University Press, Cambridge, UK. ISBN: 9780521633963

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ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Markov Model — Hybrid simulation combining autonomous agents with Markov chain state transitions. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/agent-based-markov-model

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ScholarGateAgent-based Markov model (Agent-Based Markov Model — Hybrid simulation combining autonomous agents with Markov chain state transitions). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/simulation/agent-based-markov-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026