نموذج قائم على الوكيل
| جزء من سلسلة عن |
| نظام متعدد الوكلاء |
|---|
| نموذج قائم على الوكيل |
| البرمجة الموجهة للعميل |
| متعلقة |
النموذج القائم على الوكيل (ABM) هو نوع محدد من النماذج الحاسوبية التي تحاكي سلوك وتفاعلات مجموعة متنوعة من الوكلاء المستقلين أو المتعاونين، سواء كانوا مجتمعين أو كل على حده. الهدف الأساسي لهذا النموذج هو فهم ديناميكيات النظام والتنبؤ بنتائجه المحتملة. يجمع هذا النوع من النمذجة بين عدة تخصصات علمية بما فيها نظرية الألعاب، والأنظمة المعقدة، وعلم الاجتماع الحاسوبي، والأنظمة متعددة الوكلاء، والبرمجة التطورية. يتم تطبيق طريقة مونت كارلو لفهم العشوائية المتأصلة داخل هذه النماذج. وفي بعض الأحيان يطلق عليها أيضًا نماذج قائمة على الأفراد خاصة ضمن سياق علم البيئة.[1] هناك العديد من الدراسات الحديثة حول أنماط النماذج الفردية والنماذج المتعددة وأنظمة العوامل المتعددة تظهر أن هذه الأنواع من النماذج مستخدمة بشكل واسع عبر مختلف مجالات العلوم بما في ذلك علم الأحياء والبيئة وعلم الاجتماع.[2] ومع ذلك فإن النمذجة القائمة على الوكلاء تختلف قليلًا عن مفهوم الأنظمة متعددة الوكلاء والمحاكاة حيث أنها تهدف أساسًا للبحث عن رؤى توضيحية حول السلوك الجماعي للوكلاء الذين يتبعون قواعد بسيطة بدلًا من تصميم وكلاء محددين أو حل مشكلات هندسية محددة.[2]
نماذج العوامل هي نوع من النماذج الصغير، [3] التي تحاكي العمليات والتفاعلات المتزامنة لعوامل متعددة في محاولة لإعادة إنشاء والتنبؤ بظهور ظواهر معقدة. هذه العملية هي عملية ظهور، والتي يعبر عنها البعض بأن "الكل أكبر من مجموع أجزائه". بعبارة أخرى، تظهر خصائص النظام عالية المستوى من تفاعلات الأنظمة الفرعية منخفضة المستوى. أو، تظهر تغيرات الحالة على النطاق الكلي من سلوكيات العوامل على النطاق الجزئي. أو، تولد السلوكيات البسيطة (بمعنى القواعد التي تتبعها العوامل) سلوكيات معقدةً (بمعنى تغيرات الحالة على مستوى النظام بأكمله).
عادةً ما توصف العوامل الفردية بأنها عقلانية بشكل محدود، ويفترض أنها تتصرف بما تراه في مصلحتها الخاصة، مثل التكاثر أو المنفعة الاقتصادية أو المكانة الاجتماعية، [4] باستخدام الاستدلال أو قواعد اتخاذ القرارات البسيطة. قد تواجه عوامل نموذج العوامل "تعلمًا" وتكيفًا وتكاثرًا.[5]
تتكون معظم نماذج العوامل من: (1) العديد من العوامل المحددة على مستويات مختلفة (يشار إليها عادةً باسم دقة العامل)؛ (2) استدلالات اتخاذ القرارات؛ (3) قواعد التعلم أو العمليات التكيفية؛ (4) طوبولوجيا التفاعل؛ (5) بيئة. عادةً ما يتم تنفيذ نماذج العوامل كمحاكاة حاسوبية، إما كبرامج مخصصة، أو عبر أدوات نمذجة العوامل، ويمكن استخدام هذا البرنامج بعد ذلك لاختبار كيفية تأثير التغيرات في السلوكيات الفردية على السلوك العام الناشئ للنظام.
انظر أيضا
[عدل]
مراجع
[عدل]- ^ Grimm، Volker؛ Railsback، Steven F. (2005). Individual-based Modeling and Ecology. Princeton University Press. ص. 485. ISBN:978-0-691-09666-7.
- ^ ا ب Niazi، Muaz؛ Hussain، Amir (2011). "Agent-based Computing from Multi-agent Systems to Agent-Based Models: A Visual Survey" (PDF). Scientometrics. ج. 89 ع. 2: 479–499. arXiv:1708.05872. DOI:10.1007/s11192-011-0468-9. hdl:1893/3378. S2CID:17934527. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2013-10-12. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
- ^ Gustafsson، Leif؛ Sternad، Mikael (2010). "Consistent micro, macro, and state-based population modelling". Mathematical Biosciences. ج. 225 ع. 2: 94–107. DOI:10.1016/j.mbs.2010.02.003. PMID:20171974. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
- ^ "Agent-Based Models of Industrial Ecosystems". جامعة روتجرز. 6 أكتوبر 2003. مؤرشف من الأصل في 2011-07-20. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
- ^ Bonabeau، E. (14 مايو 2002). "Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. ج. 99 ع. Suppl 3: 7280–7. Bibcode:2002PNAS...99.7280B. DOI:10.1073/pnas.082080899. PMC:128598. PMID:12011407. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
