基于Agent的系统导论
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作者[美] 尤里·威伦斯基（Uri Wilensky） [美]威廉·兰特（William Rand）
出版社机械工业
ISBN9787111740117
出版时间2024-02
装帧其他
开本其他
定价119元
货号31980147
上书时间2024-10-20
商品详情
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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：群体考量 6
例2：个体考量 6
0.4 使用基于agent的建模作为重构的代表性基础架构 9
案例：捕食者–猎物互动模型 10
案例：森林火灾 12
第1章 什么是基于agent的建模技术 15
1.1 蚁群 15
1.1.1 创建蚂蚁觅食模型 16
1.1.2 Ants模型的仿真结果及观测 19
1.1.3 Ants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 随机性与确定性 24
1.2.3 何时使用ABM最有效 24
1.2.4 ABM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
习题 28
第2章 创建几个简单的ABM模型 31
2.1 Game of Life模型 31
2.2 Heroes and Cowards模型 46
2.3 Simple Economy模型 58
2.4 本章小结 65
习题 66
第3章 探索和扩展基于agent的模型 68
3.1 Fire模型 69
3.1.1 Fire模型介绍 70
3.1.2 第一次扩展：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
3.1.5 Fire模型小结 80
3.1.6 高级建模应用 80
3.2 DLA模型 81
3.2.1 DLA模型概述 82
3.2.2 第一次扩展：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
3.2.5 DLA模型小结 88
3.2.6 高级建模应用 88
3.3 Segregation模型 89
3.3.1 Segregation模型概述 90
3.3.2 第一次扩展：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
3.3.5 Segregation模型小结 97
3.3.6 高级城市建模应用 97
3.4 El Farol模型 98
3.4.1 El Farol模型概述 98
3.4.2 第一次扩展：为做出成功
预测的agent标记颜色 99
3.4.3 第二次扩展：显示平均、最低和最高奖励值 101
3.4.4 第三次扩展：绘制奖励直方图 102
3.4.5 El Farol模型小结 104
3.4.6 高级建模应用 104
3.5 本章小结 106
习题 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agent 115
4.2.1 选择agent的属性 116
4.2.2 筛选agent的行为 117
4.2.3 选择模型的参数 118
4.2.4 Wolf Sheep Simple模型
设计小结 119
4.3 检查模型 134
4.4 Predator–Prey模型：补充情境 136
4.5 本章小结 139
习题 139
第5章 ABM的组件 142
5.1 概述 142
5.2 agent 143
5.2.1 属性 144
5.2.2 行为（活动） 146
5.2.3 agent种类大全 147
5.2.4 agent的粒度 156
5.2.5 agent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
习题 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
6.2.1 ABM的统计分析：超越原始数据 200
6.2.2 多次运行ABM的必要性 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ABM 211
6.3 本章小结 214
习题 215
第7章 模型的校核、验证与复现 218
7.1 模型的正确性 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 超越“校核” 223
7.2.5 敏感性分析与稳健性评价 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
习题 242
第8章 高级主题与应用 245
8.1 ABM中的高级主题 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
8.1.6 NetLogo中的一些高级计算方法 273
8.1.7 ABM扩展 281
8.1.8 高级数据源与数据输出集成 282
8.1.9 运行速度 295
8.2 ABM应用 296
8.3 ABM的未来 299
习题 299
附录 ABM的计算基础 304
参考文献 315
软件与模型 326
内容摘要
本书系统介绍了基于agent的系统仿真，并使用仿真软件NetLogo进行实践，通过大量的案例，使读者全面学习和快速掌握基于agent的建模技术。
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