Process / pipelineSimulation / optimization
자율 에이전트와 마르코프 상태 전환을 이용한 하이브리드 시뮬레이션 — 에이전트 기반 마르코프 모델
에이전트 기반 마르코프 모델(ABMM)은 개별 자율 에이전트 내부에 마르코프 연쇄 상태 전환 로직을 내장하는 하이브리드 시뮬레이션 프레임워크입니다. 각 에이전트는 확률 전환 행렬에서 다음 상태를 독립적으로 샘플링하여, 모델이 에이전트 간의 미시적 이질성과 마르코프 연쇄의 다루기 쉬운 확률적 구조를 모두 포착할 수 있도록 합니다. 이 접근법은 보건 경제학, 역학, 사회 과학 및 운영 연구에서 널리 사용됩니다.
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출처
- 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
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Agent-Based Markov Model — Hybrid simulation combining autonomous agents with Markov chain state transitions. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/agent-based-markov-model
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