エージェントベース・マルコフモデル — 自律エージェントとマルコフ状態遷移を組み合わせたハイブリッドシミュレーション

エージェントベース・マルコフモデル（ABMM）は、個々の自律エージェントの内部にマルコフ連鎖の状態遷移ロジックを埋め込んだハイブリッドシミュレーションフレームワークである。各エージェントは確率遷移行列から独立に次の状態をサンプリングし、モデルはエージェント間のミクロレベルの異質性とマルコフ連鎖の扱いやすい確率構造の両方を捉えることを可能にする。このアプローチは、健康経済学、疫学、社会科学、オペレーションズリサーチで広く利用されている。