Modello di Markov Basato su Agenti — Simulazione Ibrida con Agenti Autonomi e Transizioni di Stato di Markov
Il Modello di Markov Basato su Agenti (ABMM) è un framework di simulazione ibrido che incorpora la logica di transizione di stato delle catene di Markov all'interno di singoli agenti autonomi. Ciascun agente campiona indipendentemente il proprio stato successivo da una matrice di probabilità di transizione, consentendo al modello di catturare sia l'eterogeneità a livello micro tra gli agenti sia la struttura probabilistica trattabile delle catene di Markov. L'approccio è ampiamente utilizzato in economia sanitaria, epidemiologia, scienze sociali e ricerca operativa.
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Fonti
- 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 ↗
- Norris, J. R. (1997). Markov Chains. Cambridge University Press, Cambridge, UK. ISBN: 9780521633963
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Markov Model — Hybrid simulation combining autonomous agents with Markov chain state transitions. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/agent-based-markov-model
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- Simulazione Ibrida Agente-Basata e a Eventi DiscretiSimulazione↔ compare
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- Modello di MarkovSimulazione↔ compare
- Modello di Markov StocasticoSimulazione↔ compare
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