Агентне моделювання (ABM) — моделювання емерджентної складності
Агентне моделювання (ABM) — це метод обчислювального моделювання, формалізований працями Томаса Шеллінга та Роберта Аксельрода у 1970–1990-х роках, який імітує поведінку складних систем шляхом визначення та запуску автономних агентів — індивідів, фірм, клітин або будь-яких обмежених сутностей — чиї локальні взаємодії один з одним та з їхнім середовищем колективно створюють глобальні, системні закономірності, які неможливо передбачити лише на основі правил окремого агента.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+34 more
Джерела
- Axelrod, R. (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton University Press. DOI: 10.1515/9781400822300 ↗
- Wilensky, U. & Rand, W. (2015). An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo. MIT Press. ISBN: 978-0262731898
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Agent-Based Modeling (ABM). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/simulation/agent-based-modeling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Дискретно-подієве моделювання (DES)Імітаційне моделювання↔ compare
- Латинське гіперкубічне вибиранняІмітаційне моделювання↔ compare
- Метод Монте-Карло на основі Марковських ланцюгів (MCMC)Імітаційне моделювання↔ compare
- Метод Монте-КарлоПрийняття рішень↔ compare
- Системна динамікаІмітаційне моделювання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →