La verità sulla modellazione basata su agenti

La popolarità dell'Agent-Based Modeling (ABM) sia nella ricerca che nella pratica è decollata con l'introduzione dei personal computer e l'accettazione di esperimenti basati su computer. Tuttavia, la rapida e diffusa popolarità dell'ABM ha portato a molte carenze e lacune che gli impediscono di essere veramente una rivoluzione nella modellazione e nella simulazione. Questo libro esamina la verità dietro l'ABM e sviluppa idee e strumenti originali per aiutare a colmare le lacune teoriche, storiche e pratiche. Per arrivare alla verità dietro l'ABM, il campo dell'ABM viene esaminato da molte prospettive. Vengono esaminati i primi sistemi complessi, l'emergere storico dell'ABM e le questioni filosofiche relative all'ABM per stabilire un fondamento chiaro. Successivamente, l'attuale pratica dell'ABM viene esaminata attraverso un articolo 279 completo. Sulla base di queste opportunità identificate nel sondaggio, viene sviluppata una nuova tecnica di creazione di diagrammi chiamata Diagramma del modello concettuale per la simulazione (CM4S). Infine, l'efficacia del diagramma CM4S viene valutata attraverso lo sviluppo di simulazioni ABM di scienze sociali, militari e della catena di approvvigionamento.

Brian L. Heath es analista de investigación de operaciones de la Fuerza Aérea de los EE. UU. Y profesor adjunto en la Universidad Estatal de Wright. Recibió su Ph.D. en Ingeniería en Wright State University en 2010. Sus intereses de investigación incluyen modelado basado en agentes, simulación, filosofía de validación, construcción de modelos científicos y estadísticas.