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エージェントベース感応度分析(ABSA) — 複雑なシミュレーションモデルにおけるパラメータ影響の定量化
エージェントベース感応度分析(ABSA)は、エージェントベースモデル(ABM)に感応度分析技術を適用し、どの入力パラメータが創発的出力に最も強く影響するかを決定する。ABMは確率的かつ非線形であるため、標準的な解析微分は利用できない。ABSAは、設計されたシミュレーション実験(スクリーニング法、分散ベース指標、または回帰ベース代理モデル)を用いて、パラメータの重要度をランク付けし、モデルのキャリブレーションと検証をガイドする。
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出典
- Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F., & Ratto, M. (2004). Sensitivity Analysis in Practice: A Guide to Assessing Scientific Models. John Wiley & Sons. ISBN: 9780470870938
- ten Broeke, G., van Voorn, G., & Ligtenberg, A. (2016). Which Sensitivity Analysis Method Should I Use for My Agent-Based Model? Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 19(1), 5. DOI: 10.18564/jasss.2857 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Sensitivity Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/agent-based-sensitivity-analysis
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