基于Agent的系统仿真导论 [美] 尤里·威伦斯基

图书标准信息

• 作者 （美） 尤里·威伦斯基 （美）威廉·兰特
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2024-03
• 版次 1
• ISBN 9787111740117
• 定价 119.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 348页
• 字数 547千字

【内容简介】

本书系统介绍了基于agent的系统，并使用软件logo进行实践，通过大量的案例，使读者全面学和快速掌握基于agent的建模技术。

【作者简介】

UriWilensky美国西北大学教授，主要从事计算机科学与复杂系统方面的研究。他是西北大学复杂系统研究院和基于计算机建模中心的负责人，他也是认知科学、心理学、技术与社会行为方面的研究团队成员。自主研发了基于Agent的仿真软件NetLogo，得到广泛应用。

【目录】

译者序

前言

第0章为什么需要基于agent的建模技术1

0.1一个思维实验2

0.2复杂系统与涌现4

0.3理解复杂系统和涌现5

例1：群体量6

例2：个体量6

0.4使用基于agent的建模作为重构的代表基础架构9

案例：捕食者–猎物互动模型10

案例：森林火灾12

章什么是基于agent的建模技术15

1.1蚁群15

1.1.1创建觅食模型16

1.1.2ants模型的结果及观测19

1.1.3ants模型的价值20

1.2什么是基于agent的建模技术22

1.2.1基于agent的模型与其他建模方法之比较22

1.2.2与确定24

1.2.3何时使用abm有效24

1.2.4abm的权衡26

1.2.5理解abm需要具备哪些知识27

1.3本章小结27

题28

第2章创建几个简单的abm模型31

2.1gameoflife模型31

2.2heroesandcowards模型46

2.3simpleeconomy模型58

2.4本章小结65

题66

第3章探索和扩展基于agent的模型68

3.1fire模型69

3.1.1fire模型介绍70

3.1.2次扩展：增加一个火焰的传播概率75

3.1.3第二次扩展：添加风的因素77

3.1.4第三次扩展：允许火焰远程传播79

3.1.5fire模型小结80

3.1.6建模应用80

3.2dla模型81

3.2.1dla模型概述82

3.2.2次扩展：引入概率83

3.2.3第二次扩展：邻居的影响84

3.2.4第三次扩展：不同的聚合方式86

3.2.5dla模型小结88

3.2.6建模应用88

3.3segregation模型89

3.3.1segregation模型概述90

3.3.2次扩展：增加更多种群92

3.3.3第二次扩展：允许使用多个阈值94

3.3.4第三次扩展：增加热衷于社区多元化的个体96

3.3.5segregation模型小结97

3.3.6城市建模应用97

3.4elfarol模型98

3.4.1elfarol模型概述98

3.4.2次扩展：为做出成功

预测的agent标记99

3.4.3第二次扩展：显示均、大力度优惠和优选奖励值101

3.4.4第三次扩展：绘制奖励直方图102

3.4.5elfarol模型小结104

3.4.6建模应用104

3.5本章小结106

题106

第4章创建基于agent的模型110

4.1设计模型111

4.1.1选择待研究的问题113

4.1.2一个具体的例子114

4.2选择你的agent115

4.2.1选择agent的属116

4.2.2筛选agent的行为117

4.2.3选择模型的参数118

4.2.4wolfsheeimple模型

设计小结119

4.3检查模型134

4.4predator–prey模型：补充情境136

4.5本章小结139

题139

第5章abm的组件142

5.1概述142

5.2agent143

5.2.1属144

5.2.2行为（活动）146

5.2.3agent种类大全147

5.2.4agent的粒度156

5.2.5agent认知158

5.2.6其他agent种类163

5.3环境165

5.3.1空间环境165

5.3.2基于网络的环境169

5.3.3几类特殊的环境174

5.4行为交互180

5.5观察者/用户界面184

5.6时间进度表188

5.7整合190

5.8本章小结193

题193

第6章分析abm模型198

6.1度量类型198

6.2疾病的传播建模198

6.2.1abm的统计分析：原始数据200

6.2.2多次运行abm的必要202

6.2.3在abm中使用图检验结果206

6.2.4在abm中分析网络208

6.2.5环境数据和abm211

6.3本章小结214

题215

第7章模型的校核、验证与复现218

7.1模型的正确218

7.2校核218

7.2.1沟通219

7.2.2描述概念模型220

7.2.3校核测试221

7.2.4“校核”223

7.2.5敏感分析与稳健评价226

7.2.6校核的益处与问题228

7.3验证228

7.3.1宏观验证和微观验证231

7.3.2表面验证和经验验证232

7.3.3验证的优点和问题235

7.4复现235

7.4.1计算模型的复现：维度与标准236

7.4.2复现的优点238

7.4.3对模型复现者的建议239

7.4.4对模型作者的建议241

7.5本章小结242

题242

第8章主题与应用245

8.1abm中的主题245

8.1.1模型设计的指导方针246

8.1.2规则提取249

8.1.3使用abm进行沟通、说服和教育258

8.1.4人类agent、嵌入式agent和虚拟agent通过“中介”进行对话260

8.1.5混合计算方法269

8.1.6logo中的一些计算方法273

8.1.7abm扩展281

8.1.8数据源与数据输出集成282

8.1.9运行速度295

8.2abm应用296

8.3abm的未来299

题299

附录abm的计算基础304

参文献315

软件与模型326