एजेंट-आधारित मॉडल: Difference between revisions

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एजेंट-आधारित मॉडल (एबीएम) प्रणाली के वास्तविक रूप को समझने और इसके परिणामों को नियंत्रित करने के लिए स्वायत्त एजेंट (दोनों व्यक्तिगत या सामूहिक संस्थाओं जैसे संगठनों या समूहों) के कार्यों और संवाद के कंप्यूटर सिमुलेशन के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल किसी प्रणाली के वास्तविक रूप को समझने और नियंत्रित करने के लिए है। यह गेम सिद्धांत , जटिल प्रणाली , उद्भव, कम्प्यूटेशनल समाजशास्त्र, मल्टी-एजेंट प्रणाली और विकासवादी प्रोग्रामिंग के तत्वों को जोड़ता है। इन मॉडलों की स्टोचैस्टिसिटी को समझने के लिए मोंटे कार्लो विधियों का उपयोग किया जाता है। विशेष रूप से पारिस्थितिकी के अंतर्गत, एबीएम को व्यक्तिगत-आधारित मॉडल (आईबीएम) भी कहा जाता है।^[1] व्यक्तिगत-आधारित मॉडल, एजेंट-आधारित मॉडल और मल्टीएजेंट प्रणाली पर वर्तमान समय के साहित्य की समीक्षा से पता चलता है जो कि एबीएम का उपयोग जीव विज्ञान, पारिस्थितिकी और सामाजिक विज्ञान सहित कई वैज्ञानिक डोमेन में किया जाता है।^[2] और एजेंट-आधारित मॉडलिंग मल्टी-एजेंट प्रणाली या मल्टी-एजेंट सिमुलेशन की अवधारणा से संबंधित होते है, किन्तु उससे अलग है, जिसमें एबीएम का लक्ष्य सरल नियमों का पालन करने वाले एजेंटों के सामूहिक वास्तविक में व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि की खोज करना है, सामान्यतः प्राकृतिक प्रणालियोंके अतिरिक्त एजेंटों को डिजाइन करने या विशिष्ट वास्तविकता या इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने में किया जाता है ।^[2]

इस प्रकार से एजेंट-आधारित मॉडल प्रकार के माइक्रोस्केल और मैक्रोस्केल मॉडल हैं^[3] जो जटिल घटनाओं की उपस्थिति को पुनः बनाने और भविष्यवाणी करने के प्रयास में कई एजेंटों के साथ संचालन और संवाद का अनुकरण करता है। यह प्रक्रिया उद्भव की प्रक्रिया है, जिसे कुछ लोग इस रूप में व्यक्त करते हैं कि समग्रता इसके भागों के योग से अधिक है। दूसरे शब्दों में, उच्च-स्तरीय प्रणाली गुण निचले-स्तरीय उप-प्रणालियों की परस्पर क्रिया से निकलते हैं। या, मैक्रो-स्केल स्थिति परिवर्तन माइक्रो-स्केल एजेंट वास्तविक रूप से प्राप्त होते हैं। या, सरल वास्तविक रूप से (अर्थात एजेंटों द्वारा पालन किए जाने वाले नियम) जटिल वास्तविक उत्पन्न करते हैं (अर्थात पूरे प्रणाली स्तर पर स्थिति में परिवर्तन ) होता है।

इस प्रकार से व्यक्तिगत एजेंटों को सामान्यतः सीमित तर्कसंगतता के रूप में जाना जाता है, माना जाता है कि वे उसी प्रकार से कार्य करते हैं जिसे वे अपने हितों के रूप में देखते हैं, जैसे कि प्रजनन, आर्थिक निवेश , या सामाजिक स्थिति,^[4] अनुमान या सरल निर्णय लेने के नियमों का उपयोग करना होता है । और एबीएम एजेंट सीखने, अनुकूलन और पुनरुत्पादन का अनुभव कर सकते हैं।^[5]

किन्तु अधिकांश एजेंट-आधारित मॉडल निम्न से बने होते हैं: (1) विभिन्न माप पर निर्दिष्ट कई एजेंट (सामान्यतः एजेंट-ग्रैन्युलैरिटी के रूप में संदर्भित); (2) निर्णय लेने के अनुमान; (3) सीखने के नियम या अनुकूली प्रक्रियाएँ; (4) नेटवर्क टोपोलॉजी; और (5) पर्यावरण। एबीएम को सामान्यतः कंप्यूटर सिमुलेशन के रूप में, या तो कस्टम सॉफ़्टवेयर के रूप में, या एबीएम टूलकिट के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है, और फिर इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है कि व्यक्तिगत वास्तविक में परिवर्तन प्रणाली के प्राप्त समग्र वास्तविक को कैसे प्रभावित करते है ।

इतिहास

इस प्रकार से एजेंट-आधारित मॉडलिंग का विचार 1940 के दशक के अंत में अपेक्षाकृत सरल अवधारणा के रूप में विकसित किया गया था। चूँकि इसमें गणना-गहन प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है, इसलिए यह 1990 के दशक तक व्यापक नहीं होते है ।

प्रारंभिक घटनाक्रम

इस प्रकार से एजेंट-आधारित मॉडल के इतिहास का पता वॉन न्यूमैन यूनिवर्सल कंस्ट्रक्टर से लगाया जा सकता है, जोकी सैद्धांतिक मशीन है जो की प्रजनन में सक्षम है। जॉन वॉन न्यूमैन द्वारा प्रस्तावित उपकरण स्वयं की प्रति बनाने के लिए स्पष्ट विस्तृत निर्देशों का पालन करते है । यह अवधारणा तब वॉन न्यूमैन के मित्र स्टैनिस्लाव उलम द्वारा बनाई गई थी, जो गणितज्ञ भी थे; उलम ने सुझाव दिया कि मशीन को ग्रिड पर सेल के संग्रह के रूप में कागज पर बनाया जाता है । इस विचार ने वॉन न्यूमैन को आकर्षित किया, जिन्होंने इसे तैयार किया - प्रथम उपकरण बनाया जिसे बाद में सेल्यूलर आटोमेटा कहा गया था ।

इस प्रकार से और प्रगति गणितज्ञ जॉन हॉर्टन कॉनवे द्वारा प्रस्तुत की गई थी। उन्होंने सुप्रसिद्ध कॉनवे गेम ऑफ लाइफ का निर्माण किया गया । और वॉन न्यूमैन की मशीन के विपरीत, कॉनवे का गेम ऑफ लाइफ 2-आयामी चेकरबोर्ड के रूप में आभासी दुनिया में सरल नियमों द्वारा संचालित होता है।

अतः सिमुला प्रोग्रामिंग भाषा, 1960 के दशक के मध्य में विकसित हुई और 1970 के दशक की प्रारंभ में व्यापक रूप से प्रस्तुत की गई, चरण-दर-चरण एजेंट सिमुलेशन को स्वचालित करने के लिए प्रथम रूपरेखा थी।

1970 और 1980 का दशक: प्रथम मॉडल

इस प्रकार से अवधारणा में सबसे प्रारंभ एजेंट-आधारित मॉडल में से थॉमस शेलिंग का पृथक्करण मॉडल था,^[6] जिसकी चर्चा 1971 में उनके पेपर डायनामिक मॉडल्स ऑफ सेग्रीगेशन में की गई थी। चूंकि शेलिंग ने मूल रूप से कंप्यूटर के अतिरिक्त सिक्कों और ग्राफ पेपर का उपयोग किया गया था, उनके मॉडल ने एजेंट-आधारित मॉडल की मूल अवधारणा को स्वायत्त एजेंटों के रूप में साझा वातावरण में देखे गए समुच्चय के साथ संवाद करते हुए, प्राप्त हुए रूप में प्रस्तुत किया। आकस्मिक परिणाम.

1980 के दशक की प्रारंभ में, रॉबर्ट एक्सेलरोड ने प्रिज़नर्स डिलेमा रणनीतियों के टूर्नामेंट की मेजबानी की और विजेता का निर्धारण करने के लिए एजेंट-आधारित विधि से उनसे संवाद की। एक्सेलरोड ने राजनीति विज्ञान के क्षेत्र में कई अन्य एजेंट-आधारित मॉडल विकसित किए जो जातीयतावाद से लेकर संस्कृति के प्रसार तक की घटनाओं की जांच करते हैं।^[7]

किन्तु 1980 के दशक के अंत तक, क्रेग रेनॉल्ड्स (कंप्यूटर ग्राफिक्स) के फ्लॉकिंग वास्तविक मॉडल पर काम ने पहले जैविक एजेंट-आधारित मॉडल में से कुछ के विकास में योगदान दिया जिसमें सामाजिक विशेषताएं सम्मिलित की थीं। उन्होंने जीवंत जैविक एजेंटों की वास्तविकता को मॉडल करने की प्रयास किया गया , जिसे कृत्रिम जीवन के रूप में जाना जाता है, यह शब्द क्रिस्टोफर लैंगटन द्वारा प्रस्तुत किया गया था।

इस प्रकार से एजेंट शब्द का प्रथम प्रयोग और इसकी वर्तमान परिभाषा का पता लगाना कठिन है। ऐसा प्रतीत होता है कि उत्तरदायी जॉन हेनरी हॉलैंड और जॉन एच. मिलर का 1991 का पेपर आर्टिफिशियल एडाप्टिव एजेंट्स इन इकोनॉमिक थ्योरी है,^[8]उनकी पिछली कॉन्फ्रेंस प्रस्तुति पर आधारित थी ।

अतः उसी समय, 1980 के दशक के समय , सामाजिक वैज्ञानिकों, गणितज्ञों, संचालन शोधकर्ताओं और अन्य विषयों के कुछ लोगों ने कम्प्यूटेशनल और गणितीय संगठन सिद्धांत (सीएमओटी) विकसित किया। यह क्षेत्र इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट साइंसेज (टीआईएमएस) और इसकी सहयोगी सोसायटी, ऑपरेशंस रिसर्च सोसाइटी ऑफ अमेरिका (ओआरएसए) के विशेष रुचि समूह के रूप में विकसित हुआ।^[9]

1990 का दशक: विस्तार

इस प्रकार से 1990 का दशक सामाजिक विज्ञान के अन्दर एबीएम के विस्तार के लिए विशेष रूप से उल्लेखनीय था, उल्लेखनीय प्रयास उच्च माप पर एबीएम, शुगरस्केप था, जिसे किसके द्वारा विकसित किया गया था?

चूंकि जोशुआ एम. एप्सटीन और रॉबर्ट एक्सेल मौसमी प्रवासन, प्रदूषण, यौन प्रजनन, युद्ध और बीमारी के संचरण और इस प्रकार की संस्कृति जैसी सामाजिक घटनाओं की भूमिका का अनुकरण और पता लगाने के लिए।^[10] 1990 के दशक के अन्य उल्लेखनीय विकासों में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय का कैथलीन कार्ली एबीएम,^[11] सामाजिक नेटवर्क और संस्कृति के सह-विकास का पता लगाना था । क्रिस्टोफर लैंगटन के नेतृत्व में एबीएम मॉडलिंग प्लेटफॉर्म स्वार्म के विकास को प्रोत्साहित करने में सांता फ़े संस्थान (एसएफआई) महत्वपूर्ण था। एसएफआई के माध्यम से किए गए अनुसंधान ने छोटे माप के मानव समाजों और प्राइमेट्स की सामाजिक और स्थानिक गतिशीलता के अध्ययन सहित कई क्षेत्रों में एबीएम विधि के विस्तार की अनुमति दी गयी ।^[12] चूंकि 1990 के दशक की इस समय-सीमा के समय निगेल गिल्बर्ट ने सोशल सिमुलेशन: सोशल साइंटिस्ट के लिए सिमुलेशन (1999) पर प्रथम पाठ्यपुस्तक प्रकाशित की और सामाजिक विज्ञान के परिप्रेक्ष्य से पत्रिका की स्थापना की: जर्नल ऑफ़ आर्टिफिशियल सोसाइटीज़ एंड सोशल सिमुलेशन (जस्स )। जस्स के अतिरिक्त , किसी भी विषय के एजेंट-आधारित मॉडल स्प्रिंगरओपन जर्नल जटिल अनुकूली प्रणाली मॉडलिंग (सीएएसएम ) के सीमा में हैं।^[13]

इस प्रकार से 1990 के दशक के मध्य तक, एबीएम के सामाजिक विज्ञान सूत्र ने प्रभावी टीमों को डिजाइन करने, संगठनात्मक प्रभावशीलता के लिए आवश्यक संचार को समझने और सामाजिक नेटवर्क के वास्तविक जैसे मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करना प्रारंभ कर दिया गया। सीएमओटी के पश्चात इसका नाम परिवर्तन कर दिया गया, किन्तु सामाजिक और संगठनात्मक प्रणालियों का कम्प्यूटेशनल विश्लेषण (सीएएसओएस ) कर दिया गया-अधिक से अधिक एजेंट-आधारित मॉडलिंग को सम्मिलित किया गया। और सैमुएलसन (2000) प्रारंभिक इतिहास का अच्छा संक्षिप्त अवलोकन है,^[14] और सैमुएलसन (2005) और सैमुएलसन और मैकल (2006) वर्तमान समय घटनाक्रमों का पता लगाते हैं।^[15]^[16]

अतः 1990 के दशक के उत्तरार्ध में, टीआईएमएस और ओआरएसए का विलय करके इन्फोरमस बनाया गया, और इन्फोरमस द्वारा प्रति वर्ष दो बैठकों से बैठक करने के कदम ने सीएमओटी समूह को अलग समाज, नॉर्थ अमेरिकन एसोसिएशन फॉर कम्प्यूटेशनल सोशल एंड ऑर्गनाइजेशनल साइंसेज बनाने के लिए प्रेरित करने में सहायता की गयी । (एनएएसीएसओएस )। कैथलीन कार्ली का प्रमुख योगदान था, विशेष रूप से सामाजिक नेटवर्क के मॉडल में, वार्षिक सम्मेलन के लिए राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन की फंडिंग प्राप्त करने और एनएएसीएसओएस के प्रथम अध्यक्ष के रूप में सेवा की गयी । और उनकी स्थान पर शिकागो विश्वविद्यालय और आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी के डेविड सल्लाच और पुनः एमोरी विश्वविद्यालय के माइकल प्रिटुला ने ली थी । लगभग उसी समय एनएएसीएसओएस की प्रारंभ हुई, यूरोपीय सोशल सिमुलेशन एसोसिएशन (ईएसएसए) और पेसिफिक एशियन एसोसिएशन फॉर एजेंट-बेस्ड अप्रोच इन सोशल प्रणाली ्स साइंस (पीएएए ), एनएएसीएसओएस के समकक्ष, का आयोजन किया गया। 2013 तक, ये तीन संगठन अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सहयोग करते हैं। सामाजिक सिमुलेशन पर प्रथम विश्व कांग्रेस अगस्त 2006 में क्योटो, जापान में उनके संयुक्त प्रायोजन के तहत आयोजित की गई थी। दूसरी विश्व कांग्रेस जुलाई 2008 में वाशिंगटन, डी.सी. के उत्तरी वर्जीनिया उपनगरों में आयोजित की गई थी, जिसमें जॉर्ज मेसन विश्वविद्यालय ने स्थानीय व्यवस्थाओं में अग्रणी भूमिका निभाई थी।

2000 और उसके बाद

वर्तमान समय में , रॉन सन ने मानव अनुभूति के मॉडल पर एजेंट-आधारित सिमुलेशन के आधार के लिए विधि विकसित किए, जिन्हें संज्ञानात्मक सामाजिक सिमुलेशन के रूप में जाना जाता है।^[17] बिल मैककेल्वे, सुज़ैन लोहमैन, डारियो नारदी, ड्वाइट रीड और यूसीएलए के अन्य लोगों ने भी संगठनात्मक वास्तविक और निर्णय लेने में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। अर्थात 2001 से, यूसीएलए ने लेक एरोहेड, कैलिफ़ोर्निया में सम्मेलन की व्यवस्था की है, जो इस क्षेत्र में अभ्यासकर्ताओं के लिए और प्रमुख सभा स्थल बन गया है।

सिद्धांत

इस प्रकार से अधिकांश कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग अनुसंधान प्रणाली को स्थिर अवस्था में या संतुलन के मध्य गतिमान के रूप में वर्णित करते हैं। एजेंट-आधारित मॉडलिंग, चूंकि , सरल नियमों का उपयोग करके, विभिन्न प्रकार के जटिल और रोचक वास्तविक रूप से परिणाम दे सकती है। एजेंट-आधारित मॉडल के केंद्र में तीन विचार वस्तु, उद्भव और जटिलता के रूप में एजेंट हैं।

जिससे एजेंट-आधारित मॉडल में गतिशील रूप से इंटरैक्ट करने वाले नियम-आधारित एजेंट सम्मिलित होते हैं। जिन प्रणालियों के अन्दर वे संवाद करते हैं वे वास्तविक संसार जैसी जटिलता उत्पन्न्य कर सकते हैं। सामान्यतः एजेंट होते हैं

इस प्रकार से स्थान और समय में स्थापित हैं और नेटवर्क या जालक जैसे निकतम में रहते हैं। एजेंटों का स्थान और उनके प्रतिक्रियाशील वास्तविक रूप से कंप्यूटर प्रोग्राम में कलन विधि रूप में एन्कोड किया गया है। कुछ स्तिथियों में, चूंकि सदैव नहीं, एजेंटों को बुद्धिमान और उद्देश्यपूर्ण माना जा सकता है। पारिस्थितिक एबीएम (सदैव पारिस्थितिकी में व्यक्तिगत-आधारित मॉडल के रूप में संदर्भित) में, एजेंट, उदाहरण के लिए, जंगल में पेड़ हो सकते हैं, और उन्हें बुद्धिमान नहीं माना जाएगा, चूंकि वे किसी संसाधन तक पहुंच को अनुकूलित करने के अर्थ में उद्देश्यपूर्ण ( जैसे पानी) हो सकते हैं ।

अतः मॉडलिंग प्रक्रिया को आगमनात्मक तर्क के रूप में सबसे सही वर्णित किया गया है। मॉडलर उन धारणाओं को उपस्तिथ स्थिति के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक बनाता है और फिर एजेंटों की संवाद से घटनाओं को प्राप्त करते हुआ देखता है। कभी-कभी वह परिणाम संतुलन होता है।जब तक यह निकलता हुआ पैटर्न होता है। चूंकि , किसी समय यह अस्पष्ट होती है।

इस प्रकार से कुछ नियम के अनुसार , एजेंट-आधारित मॉडल पारंपरिक विश्लेषणात्मक विधि के पूरक हैं। जहां विश्लेषणात्मक विधियां मनुष्यों को प्रणाली के संतुलन को चिह्नित करने में सक्षम बनाती हैं, वहीं एजेंट-आधारित मॉडल उन संतुलन को उत्पन्न करने की संभावना की अनुमति देते हैं। यह सृजनात्मक योगदान एजेंट-आधारित मॉडलिंग के संभावित निवेश की सबसे मुख्यधारा हो सकता है। एजेंट-आधारित मॉडल उच्च-क्रम के पैटर्न के उद्भव की व्याख्या कर सकते हैं - आतंकवादी संगठनों और इंटरनेट की नेटवर्क संरचनाएं, ट्रैफिक जाम, युद्ध और स्टॉक-मार्केट क्रैश के आकार में सत्ता-कानून वितरण, और सामाजिक अलगाव जो जनसंख्या के अतिरिक्त प्रयुक्त रहता है। सहिष्णु लोग. एजेंट-आधारित मॉडल का उपयोग उत्तोलक बिंदुओं की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है, जिन्हें समय के उन क्षणों के रूप में परिभाषित किया जाता है जिनमें हस्तक्षेप के अत्यधिक परिणाम होते हैं, और पथ निर्भरता के प्रकारों के मध्य अंतर करने के लिए भी किया जा सकता है।

अतः स्थिर स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करने के अतिरिक्त , कई मॉडल प्रणाली की जटिलता पर विचार करते हैं - जिस तरह से जटिल प्रणाली आंतरिक और बाहरी दबावों के अनुकूल होते हैं जिससे उनकी कार्यक्षमता बनी रहे। उस जटिलता का दोहन करने के कार्य के लिए स्वयं एजेंटों-उनकी विविधता, जुड़ाव और संवाद के स्तर पर विचार करने की आवश्यकता है।

रूपरेखा

इस प्रकार से जटिल अनुकूली प्रणालियों के मॉडलिंग और सिमुलेशन पर हाल के काम ने एजेंट-आधारित और जटिल नेटवर्क आधारित मॉडल के संयोजन की आवश्यकता को प्रदर्शित किया है।^[18]^[19]^[20] कई उदाहरण बहु-विषयक केस अध्ययनों का उपयोग करके वर्णित जटिल अनुकूली प्रणालियों के विकासशील मॉडल के चार स्तरों से युक्त रूपरेखा का वर्णन करें:

विभिन्न प्रणाली घटकों के संवाद डेटा का उपयोग करके मॉडल विकसित करने के लिए जटिल नेटवर्क मॉडलिंग स्तर।
आगे के शोध की वास्तविकता का आकलन करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडल विकसित करने के लिए खोजपूर्ण एजेंट-आधारित मॉडलिंग स्तर। यह उदा. शोधकर्ताओं के लिए व्यापक सीखने की आवश्यकता के बिना प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट मॉडल विकसित करने के लिए उपयोगी हो, जैसे कि फंडिंग अनुप्रयोगों के लिए।
टेम्प्लेट और जटिल नेटवर्क-आधारित मॉडल का उपयोग करके एजेंट-आधारित मॉडल का विवरण विकसित करने के लिए वर्णनात्मक एजेंट-आधारित मॉडलिंग (डीआरईएएम)। ड्रीम मॉडल का निर्माण वैज्ञानिक विषयों में मॉडल की तुलना की अनुमति देता है।
औपचारिक विधि से सत्यापित और मान्य मॉडल के विकास के लिए वर्चुअल ओवरले मल्टीएजेंट प्रणाली (वीओएमएएस ) का उपयोग करके मान्य एजेंट-आधारित मॉडलिंग।

एजेंट-आधारित मॉडल का वर्णन करने के अन्य विधि में कोड टेम्पलेट सम्मिलित हैं^[21] और पाठ-आधारित विधियाँ जैसे ओडीडी (अवलोकन, डिज़ाइन अवधारणाएँ और डिज़ाइन विवरण) प्रोटोकॉल।^[22]

अतः उस वातावरण की भूमिका जहां एजेंट रहते हैं, मैक्रो और माइक्रो दोनों,^[23] एजेंट-आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन कार्य में भी महत्वपूर्ण कारक बनता जा रहा है। सरल वातावरण सरल एजेंटों को प्रदान करता है, किन्तु जटिल वातावरण वास्तविक में विविधता उत्पन्न करता है।^[24]

मल्टी-स्केल मॉडलिंग

इस प्रकार से एजेंट-आधारित मॉडलिंग की शक्ति सरहना के मध्य सूचना प्रवाह में मध्यस्थता करने की क्षमता है। जब किसी एजेंट के बारे में अतिरिक्त विवरण की आवश्यकता होती है, तो शोधकर्ता इसे अतिरिक्त विवरण का वर्णन करने वाले मॉडल के साथ एकीकृत कर सकता है। जब कोई एजेंट जनसंख्या द्वारा प्रदर्शित प्राप्त वास्तविक में रुचि रखता है, तो वह एजेंट-आधारित मॉडल को जनसंख्या गतिशीलता का वर्णन करने वाले सातत्य मॉडल के साथ जोड़ सकता है। उदाहरण के लिए, सीडी4+ टी सेल (अनुकूली प्रतिरक्षा प्रणाली में प्रमुख कोशिका प्रकार) के बारे में अध्ययन में,^[25] शोधकर्ताओं ने विभिन्न स्थानिक (इंट्रासेल्युलर, सेलुलर और प्रणालीगत), अस्थायी और संगठनात्मक माप (सिग्नल ट्रांसडक्शन, जीन विनियमन, चयापचय, सेलुलर वास्तविक और साइटोकिन परिवहन) पर होने वाली जैविक घटनाओं का मॉडल तैयार किया। परिणामी मॉड्यूलर मॉडल में, सिग्नल ट्रांसडक्शन और जीन विनियमन को तार्किक मॉडल द्वारा वर्णित किया जाता है, बाधा-आधारित मॉडल द्वारा चयापचय, सेल जनसंख्या गतिशीलता को एजेंट-आधारित मॉडल द्वारा वर्णित किया जाता है, और सामान्य अंतर समीकरणों द्वारा प्रणालीगत साइटोकिन सांद्रता का वर्णन किया जाता है। इस बहु-स्तरीय मॉडल में, एजेंट-आधारित मॉडल केंद्रीय स्थान रखता है और सरहना के मध्य सूचना प्रवाह की हर धारा को व्यवस्थित करता है।

अनुप्रयोग

जीवविज्ञान में

जीव विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडलिंग का उपयोग जीव विज्ञान में उच्च माप पर किया गया है, जिसमें महामारी के प्रसार का विश्लेषण भी सम्मिलित है,^[26] और जैवयुद्ध का खतरा, जनसंख्या गतिशीलता सहित जीव विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडल,^[27] स्टोकेस्टिक जीन अभिव्यक्ति,^[28] पौधे-जानवरों की परस्पर क्रिया,^[29] वनस्पति पारिस्थितिकी,^[30] प्रवासी पारिस्थितिकी,^[31] भूदृश्य विविधता,^[32] समाजशास्त्र,^[33] प्राचीन सभ्यताओं का विकास और पतन, जातीय केंद्रित वास्तविक का विकास,^[34] जबरन विस्थापन/पलायन,^[35] भाषा चयन की गतिशीलता,^[36] संज्ञानात्मक मॉडल या गतिशील प्रणालियां, और 3डी स्तन ऊतक निर्माण/मॉर्फोजेनेसिस मॉडलिंग सहित बायोमेडिकल अनुप्रयोग,^[37] स्तन स्टेम सेल उप-जनसंख्या गतिशीलता पर आयनकारी विकिरण का प्रभाव,^[38] सूजन और जलन ,^[39]

^[40] और मानव प्रतिरक्षा प्रणाली।^[41] एजेंट-आधारित मॉडल का उपयोग स्तन कैंसर जैसे निर्णय समर्थन प्रणाली विकसित करने के लिए भी किया गया है।^[42] दवा के विकास में सहायता करने और जैविक प्रणालियों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रारंभिक चरण और पूर्व-नैदानिक अनुसंधान में फार्माकोलॉजिकल प्रणाली को मॉडल करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडल का तेजी से उपयोग किया जा रहा है जो कि प्राथमिकता से संभव नहीं होता है ।^[43] सैन्य अनुप्रयोगों का भी मूल्यांकन किया गया है।^[44] इसके अतिरिक्त , आणविक स्तर की जैविक प्रणालियों का अध्ययन करने के लिए वर्तमान समय में एजेंट-आधारित मॉडल को नियोजित किया गया है।^[45]^[46]^[47] प्राचीन प्रणालियों में काम करने वाली पारिस्थितिक प्रक्रियाओं का वर्णन करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडल भी लिखे गए हैं, जैसे कि डायनासोर के वातावरण और वर्तमान समय की प्राचीन प्रणालियों में भी व्यक्त है ।^[48]^[49]^[50]

महामारी विज्ञान में

एजेंट-आधारित मॉडल अब महामारी विज्ञान मॉडल में पारंपरिक कंपार्टमेंटल मॉडल, सामान्य प्रकार के महामारी विज्ञान मॉडल के पूरक हैं। भविष्यवाणियों की स्पष्ट ता के संबंध में एबीएम को कंपार्टमेंटल मॉडल से श्रेष्ट दिखाया गया है।^[51]^[52] वर्तमान समय में, महामारी विज्ञानी नील फर्ग्यूसन (महामारी विज्ञानी) द्वारा लिखित एबीएम जैसे एबीएम का उपयोग गंभीर तीव्र श्वसन सिंड्रोम कोरोनोवायरस 2 | सार्स-सीओवी-2 के प्रसार के खिलाफ सार्वजनिक स्वास्थ्य (गैर-फार्मास्युटिकल) हस्तक्षेपों को सूचित करने के लिए किया गया है।^[53] सरलीकरण और अवास्तविक धारणाओं के लिए महामारी विज्ञान एबीएम की आलोचना की गई है।^[54]^[55] फिर भी, वे उन स्तिथियों में शमन और दमन उपायों के बारे में निर्णय लेने में उपयोगी हो सकते हैं जब एबीएम को स्पष्ट रूप से कैलिब्रेट किया जाता है।^[56] ऐसे सिमुलेशन के लिए एबीएम ज्यादातर सिंथेटिक जनसंख्या पर आधारित होते हैं, क्योंकि वास्तविक जनसंख्या का डेटा सदैव उपलब्ध नहीं होता है।^[57]

महामारी विज्ञान में एबीएम के उपयोग के उदाहरण
प्रोग्राम	वर्ष	प्रमाण	विवरण
कोवासिम	2021	^[58]	हस्तक्षेपों के प्रभावों का अध्ययन करने के लिए सुविधाओं पर ध्यान देने के साथ पायथन में एसईआईआर मॉडल प्रयुक्त किया गया।
ओपनएबीएम-कोविड19	2021	^[59]	कोविड-19 के प्रसार का महामारी मॉडल, आर और पायथन दोनों इंटरफेस के साथ आबादी में प्रत्येक व्यक्ति का अनुकरण करता है लेकिन भारी गणना के लिए सी का उपयोग करता है।
ओपनकोविड	2021	^[60] ^[61]	SARS-CoV-2 संक्रमण और कोविड-19 रोग की गतिशीलता का एक व्यक्तिगत-आधारित ट्रांसमिशन मॉडल, स्विस ट्रॉपिकल एंड पब्लिक हेल्थ इंस्टीट्यूट में विकसित किया गया।

व्यवसाय, प्रौद्योगिकी और नेटवर्क सिद्धांत में

इस प्रकार से विभिन्न प्रकार की व्यावसायिक और प्रौद्योगिकी समस्याओं को हल करने के लिए 1990 के दशक के मध्य से एजेंट-आधारित मॉडल का उपयोग किया गया है। अनुप्रयोगों के उदाहरणों में विपणन,^[62] संगठनात्मक वास्तविक और अनुभूति,^[63] टीम वर्क,^[64] आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन और लॉजिस्टिक्स, उपभोक्ता वास्तविक का मॉडलिंग, जिसमें मौखिक प्रचार, सामाजिक नेटवर्क प्रभाव, वितरित कंप्यूटिंग, कार्यबल प्रबंधन और निवेश प्रबंधन सम्मिलित हैं। इनका उपयोग यातायात की भीड़ का विश्लेषण करने के लिए भी किया गया है।^[65]

वर्तमान समय में, एजेंट आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन को विभिन्न डोमेन पर प्रस्तुत किया गया है जैसे कि कंप्यूटर विज्ञान डोमेन (पत्रिकाओं बनाम सम्मेलन) में शोधकर्ताओं द्वारा प्रकाशन स्थानों के प्रभाव का अध्ययन करना।^[66] इसके अतिरिक्त , एबीएम का उपयोग परिवेश सहायता प्राप्त वातावरण में सूचना वितरण को अनुकरण करने के लिए किया गया है।^[67] आर्क्सिव में नवंबर 2016 के लेख में फेसबुक में फैले पोस्ट के एजेंट आधारित सिमुलेशन का विश्लेषण किया गया।^[68] पीयर-टू-पीयर, तदर्थ और अन्य स्व-संगठित और जटिल नेटवर्क के क्षेत्र में, एजेंट आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन की उपयोगिता दिखाई गई है।^[69] वायरलेस सेंसर नेटवर्क और एजेंट-आधारित सिमुलेशन के साथ मिलकर कंप्यूटर विज्ञान-आधारित औपचारिक विनिर्देश ढांचे का उपयोग वर्तमान समय में प्रदर्शित किया गया है।^[70]

जटिल अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए एजेंट आधारित विकासवादी खोज या एल्गोरिदम नया शोध विषय है।^[71]

अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान में

इस प्रकार से प्रथम और 2007-2008 के वित्तीय संकट को ध्यान में रखते हुए, आर्थिक विश्लेषण के लिए संभावित उपकरण के रूप में एबीएम में रुचि बढ़ी है।^[72]^[73] एबीएम यह नहीं मानते हैं कि अर्थव्यवस्था आर्थिक संतुलन बना सकती है और प्रतिनिधि एजेंट को हेटेरोजेनिटी इन इकोनॉमिक्स या इकोनॉमिक मॉडल विथ हेटेरोजेनस एजेंट्स विविध, गतिशील और पशुपालन सहित अन्योन्याश्रित वास्तविक वाले एजेंटों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। एबीएम माइक्रोफाउंडेशन लेते हैं, बॉटम-अप दृष्टिकोण और अत्यंत जटिल और अस्थिर अनुरूपित अर्थव्यवस्थाएँ उत्पन्न कर सकता है। एबीएम क्रैश और बूम के साथ अस्थिर प्रणाली का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जो आनुपातिक रूप से छोटे परिवर्तनों के लिए गैर-रेखीय (अनुपातहीन) प्रतिक्रियाओं से विकसित होते हैं।^[74] अर्थशास्त्री में जुलाई 2010 के लेख में एबीएम को डायनेमिक स्टोकेस्टिक सामान्य संतुलन मॉडल के विकल्प के रूप में देखा गया।^[74] जर्नल प्रकृति (पत्रिका) ने संपादकीय के साथ एजेंट-आधारित मॉडलिंग को भी प्रोत्साहित किया जिसमें सुझाव दिया गया कि एबीएम मानक मॉडल की तुलना में वित्तीय बाजारों और अन्य आर्थिक जटिलताओं का प्रतिनिधित्व करने का श्रेष्ट काम कर सकते हैं।^[75] जे. डोयने फार्मर और डंकन फोले के निबंध के साथ, जिसमें तर्क दिया गया कि एबीएम जटिल अर्थव्यवस्था का प्रतिनिधित्व करने के लिए कीन्स की और माइक्रोफाउंडेशन पर आधारित मॉडल बनाने के लिए रॉबर्ट लुकास की दोनों इच्छाओं को पूर्ण कर सकता है।^[76] फार्मर और फोले ने अर्थव्यवस्था के कुछ भागो को मॉडल करने के लिए एबीएम का उपयोग करके की गई प्रगति की ओर संकेत किया, किन्तु अधिक उच्च मॉडल के निर्माण के लिए तर्क दिया जिसमें निम्न स्तर के मॉडल सम्मिलित हों।^[77] इस प्रकार से तीन अलग-अलग वास्तविक प्रोफ़ाइलों - प्रतिलिपि करना, प्रतिलिपि -विरोधी और उदासीन - के आधार पर वित्तीय विश्लेषक की जटिल प्रणाली का मॉडलिंग करके वित्तीय बाजार को उच्च स्पष्ट ता के लिए अनुकरण किया गया था। परिणामों ने नेटवर्क आकृति विज्ञान और शेयर बाजार सूचकांक के मध्य संबंध दिखाया।^[78] चूंकि , मॉडलों के मध्य जटिलता की कमी के लिए एबीएम दृष्टिकोण की आलोचना की गई है, जहां समान मॉडल अधिक अलग परिणाम दे सकते हैं।^[79]^[80]

जिससे डिजाइन का मूल्यांकन करने और शहरी वातावरण में पैदल यात्री प्रवाह का अनुकरण करने के लिए वास्तुकला और शहरी नियोजन में एबीएम को प्रसारित किया गया है^[81] और भूमि-उपयोग के लिए सार्वजनिक नीति अनुप्रयोगों की जांच की जाती है ।^[82] सामाजिक-आर्थिक नेटवर्क पर प्रणालीगत प्रभावों को समझने के लिए एबीएम की क्षमता का उपयोग करके मूलभूत ढांचे के निवेश प्रभाव के सामाजिक-आर्थिक विश्लेषण का क्षेत्र भी बढ़ रहा है।^[83] धन असमानता और सामाजिक गतिशीलता को संबोधित करने के लिए एबीएम मॉडल में विविधता और गतिशीलता को सरलता से बनाया जा सकता है।^[84]

जल प्रबंधन में

इस प्रकार से एबीएम को जल संसाधन योजना और प्रबंधन में भी प्रस्तुत किया गया है, विशेष रूप से मूलभूत ढांचे के डिजाइन और नीतिगत निर्णयों के प्रदर्शन की खोज, अनुकरण और भविष्यवाणी के लिए,^[85] और उच्च जल संसाधन प्रणालियों में सहयोग और सूचना के आदान-प्रदान के मूल्य का आकलन करने में किया जाता है ।^[86]

संगठनात्मक एबीएम: एजेंट-निर्देशित अनुकरण

एजेंट-निर्देशित सिमुलेशन (एडीएस) रूपक दो श्रेणियों के मध्य अंतर करता है, अर्थात् एजेंटों के लिए प्रणाली और प्रणाली के लिए एजेंट।^[87] एजेंटों के लिए प्रणाली (कभी-कभी एजेंट प्रणाली के रूप में संदर्भित) इंजीनियरिंग, मानव और सामाजिक गतिशीलता, सैन्य अनुप्रयोगों और अन्य में उपयोग के लिए एजेंटों को प्रस्तुत करने वाले प्रणाली हैं। प्रणाली के लिए एजेंटों को दो उपश्रेणियों में विभाजित किया गया है। एजेंट-समर्थित प्रणाली समस्या को सुलझाने या संज्ञानात्मक क्षमताओं को बढ़ाने में कंप्यूटर सहायता को सक्षम करने के लिए सहायता सुविधा के रूप में एजेंटों के उपयोग से निपटते हैं। एजेंट-आधारित प्रणाली प्रणाली मूल्यांकन (प्रणाली अध्ययन और विश्लेषण) में मॉडल वास्तविक की पीढ़ी के लिए एजेंटों के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

स्वचालित कारें

हॉलरबैक एट अल. स्वतंत्र एजेंटों पर आधारित वाहन-अंडर-टेस्ट और सूक्ष्म यातायात सिमुलेशन के डिजिटल ट्विन के माध्यम से स्वचालित ड्राइविंग प्रणाली के विकास और सत्यापन के लिए एजेंट-आधारित दृष्टिकोण के अनुप्रयोग पर चर्चा की गई थी ।^[88] वेमो ने स्व-चालित कार के लिए एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए मल्टी-एजेंट सिमुलेशन वातावरण कारक्राफ्ट बनाया है।^[89]^[90] यह मानव चालकों, पैदल चलने वालों और स्वचालित वाहनों के मध्य यातायात संवाद का अनुकरण करता है। वास्तविक मानव वास्तविक के आंकड़ों के आधार पर कृत्रिम एजेंटों द्वारा लोगों के वास्तविक की प्रतिलिपि की जाती है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों को समझने के लिए एजेंट-आधारित मॉडलिंग का उपयोग करने के मूल विचार पर 2003 की प्रारंभ में चर्चा की गई थी।^[91]

कार्यान्वयन

एजेंट-आधारित मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर की कई तुलनाएं सीरियल वॉन न्यूमैन वास्तुकला वॉन-न्यूमैन कंप्यूटर आर्किटेक्चर के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जो कार्यान्वित मॉडल की गति और स्केलेबिलिटी को सीमित करती हैं। चूँकि उच्च माप पर एबीएम में आकस्मिक वास्तविक जनसंख्या के आकार पर निर्भर है,^[92] स्केलेबिलिटी प्रतिबंध मॉडल सत्यापन में बाधा उत्पन्न कर सकते हैं।^[93] ऐसी सीमाओं को मुख्य रूप से रिपास्ट एचपीसी जैसे ढांचे के साथ वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग करके संबोधित किया गया है^[94] विशेष रूप से इस प्रकार के कार्यान्वयन के लिए समर्पित किया गया है । जबकि ऐसे दृष्टिकोण कंप्यूटर क्लस्टर और सुपरकंप्यूटर वास्तुकला आर्किटेक्चर, संचार और सिंक्रनाइज़ेशन से संबंधित मुद्दों को ठीक प्रकार से मैप करते हैं,^[95]^[96] साथ ही प्रसारित की जटिलता,^[97] उनके व्यापक रूप से अपनाने में संभावित बाधाएँ बनी हुई हैं।

अतः एबीएम सिमुलेशन के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट जीपीयू पर डेटा-समानांतर एल्गोरिदम का उपयोग वर्तमान विकास है।^[92]^[98]^[99] और मल्टी-प्रोसेसर जीपीयू की तीव्र संख्या क्रंचिंग शक्ति के साथ संयुक्त चरम मेमोरी बैंडविड्थ ने प्रति सेकंड दसियों फ्रेम पर लाखों एजेंटों के सिमुलेशन को सक्षम किया है।

अन्य मॉडलिंग रूपों के साथ एकीकरण

चूंकि एजेंट-आधारित मॉडलिंग किसी विशेष सॉफ़्टवेयर या प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में मॉडलिंग ढाँचा है, इसलिए इसका उपयोग सदैव अन्य मॉडलिंग रूपों के साथ संयोजन में किया जाता है। उदाहरण के लिए, एजेंट-आधारित मॉडल को भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) के साथ भी जोड़ा गया है। यह उपयोगी संयोजन प्रदान करता है जहां एबीएम प्रक्रिया मॉडल के रूप में कार्य करता है और जीआईएस प्रणाली पैटर्न का मॉडल प्रदान कर सकती है।^[100] इसी तरह, सोशल नेटवर्क विश्लेषण (एसएनए) उपकरण और एजेंट-आधारित मॉडल कभी-कभी एकीकृत होते हैं, जहां एबीएम का उपयोग नेटवर्क पर गतिशीलता का अनुकरण करने के लिए किया जाता है जबकि एसएनए उपकरण मॉडल और संवाद के नेटवर्क का विश्लेषण करता है।^[101]

सत्यापन एवं पुष्टिकरण

सिमुलेशन मॉडल का सत्यापन एवं पुष्टिकरण (वी एंड वी) अत्यंत महत्वपूर्ण है।^[102]^[103] सत्यापन में यह सुनिश्चित करना सम्मिलित है कि कार्यान्वित मॉडल वैचारिक मॉडल से मेल खाता है, जबकि सत्यापन यह सुनिश्चित करता है कि कार्यान्वित मॉडल का वास्तविक दुनिया से कुछ संबंध है। फेस सत्यापन, संवेदनशीलता विश्लेषण, अंशांकन और सांख्यिकीय सत्यापन सत्यापन के विभिन्न भाग हैं।^[104] एजेंट-आधारित प्रणालियों के सत्यापन के लिए अलग-घटना सिमुलेशन रूपरेखा दृष्टिकोण प्रस्तावित किया गया है।^[105] एजेंट-आधारित मॉडलों के अनुभवजन्य सत्यापन पर व्यापक संसाधन पाया जा सकता है।^[106]

चूंकि वी एंड वी विधि के उदाहरण के रूप में, वीओएमएएस (वर्चुअल ओवरले मल्टी-एजेंट प्रणाली ) पर विचार करें।^[107] सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आधारित दृष्टिकोण, जहां एजेंट-आधारित मॉडल के साथ-साथ वर्चुअल ओवरले मल्टी-एजेंट प्रणाली विकसित किया जाता है। मुआज़ी एट अल. जंगल की आग सिमुलेशन मॉडल के सत्यापन एवं पुष्टिकरण के लिए वीओएमएएस का उपयोग करने का उदाहरण भी प्रदान करें।^[108]^[109] अन्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विधि, अर्थात परीक्षण-संचालित विकास टेस्ट-संचालित विकास को एजेंट-आधारित मॉडल सत्यापन के लिए अनुकूलित किया गया है।^[110] इस दृष्टिकोण का और लाभ है जो यूनिट परीक्षण टूल का उपयोग करके स्वचालित सत्यापन की अनुमति देता है।

यह भी देखें

एजेंट-आधारित कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र
जीव विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडल
एजेंट-आधारित सामाजिक सिमुलेशन (एबीएसएस)
कृत्रिम समाज
बोइड्स
एजेंट-आधारित मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर की तुलना
जटिल प्रणाली
जटिल अनुकूली प्रणाली
कम्प्यूटेशनल समाजशास्त्र
कॉनवे का जीवन का गेम
गतिशील नेटवर्क विश्लेषण
उद्भव
विकासवादी एल्गोरिदम
एकत्र (वास्तव )
इंटरनेट बॉट
बाज़ारों के काइनेटिक विनिमय मॉडल
मल्टी-एजेंट प्रणाली
सिमुलेटेड वास्तविकता
सामाजिक जटिलता
सामाजिक अनुकरण
समाजशास्त्र
सॉफ्टवेयर एजेंट
एकत्र का वास्तव
वेब-आधारित सिमुलेशन
संवाद करने वाला तर्कसंगत आर्थिक व्यक्ति

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बाहरी संबंध

लेख/सामान्य जानकारी

सोशल नेटवर्क, जावा एप्लेट्स के एजेंट-आधारित मॉडल।
सामाजिक विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडलिंग के लिए नवागंतुकों के लिए ऑन-लाइन गाइड
एजेंट-आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन का परिचय। आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी, 29 नवंबर 2006।
पारिस्थितिकी में एजेंट-आधारित मॉडल - जटिल पारिस्थितिक प्रणालियों का विश्लेषण करने के लिए सैद्धांतिक उपकरण के रूप में कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करना^{[permanent dead link]}
सामाजिक और पारिस्थितिक विज्ञान में कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के लिए नेटवर्क' एजेंट आधारित मॉडलिंग FAQ
मल्टीएजेंट सूचना प्रणाली - SOA, BPM और के अभिसरण पर लेख एंटरप्राइज़ सूचना प्रणाली के क्षेत्र में मल्टी-एजेंट प्रौद्योगिकी। जोस मैनुअल गोमेज़ अल्वारेज़, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मैड्रिड के विधि ी विश्वविद्यालय - 2006
कृत्रिम जीवन रूपरेखा
लेख वास्तविक दुनिया के मानव वास्तविक को आगे बढ़ाने के लिए पद्धति प्रदान करता है सिमुलेशन मॉडल जहां एजेंट के वास्तविक का प्रतिनिधित्व किया जाता है
एजेंट-आधारित मॉडलिंग संसाधन, एजेंट-आधारित मॉडलिंग के लिए मॉडलर्स, विधियों और दर्शन के लिए सूचना केंद्र
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सिमुलेशन मॉडल

मल्टी-एजेंट मीटिंग शेड्यूलिंग प्रणाली मॉडल कासिम सिद्दीकी द्वारा
वैलेंटिनो पियाना द्वारा मल्टी-फर्म मार्केट सिमुलेशन
कोविड-19 सिमुलेशन मॉडल की सूची|कोविड-19 सिमुलेशन मॉडल की सूची

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v t e Industrial ecology
Tools	Agent-based model Cost–benefit analysis DPSIR Ecolabel Ecological footprint Environmental full-cost accounting Environmental impact assessment Environmental management system EIO-LCA Input–output model Integrated chain management ISO 14000 Life-cycle assessment Material flow analysis MET Matrix Stakeholder analysis
Concepts	Circular economy Cradle-to-cradle design Dematerialization Eco-efficiency Eco-industrial development Eco-industrial park Ecological modernization Efficient energy use Exergy Extended producer responsibility Industrial metabolism Industrial symbiosis Polluter pays principle Precautionary principle Rebound effect Waste hierarchy Waste minimisation Waste valorization
Related fields	Cleaner production Design for environment Earth systems engineering and management Ecological economics Ecological modernization Environmental economics Green chemistry Sustainable development Urban ecology Urban metabolism

v t e Swarming
Biological swarming	Agent-based model in biology Collective animal behavior Droving Flock flocking sort sol Herd herd behavior Mixed-species foraging flock Mobbing behavior feeding frenzy Pack pack hunter Patterns of self-organization in ants ant mill symmetry breaking of escaping ants Shoaling and schooling bait ball Swarming behaviour Swarming (honey bee) Swarming motility
Animal migration	Animal migration altitudinal tracking coded wire tag Bird migration flyways reverse migration Cell migration Fish migration diel vertical Lessepsian salmon run sardine run Homing natal philopatry Insect migration butterflies monarch Sea turtle migration
Swarm algorithms	Agent-based models Ant colony optimization Boids Crowd simulation Particle swarm optimization Swarm intelligence Swarm (simulation)
Collective motion	Active matter Collective motion Self-propelled particles clustering Vicsek model BIO-LGCA
Swarm robotics	Ant robotics Microbotics Nanorobotics Swarm robotics Symbrion
Related topics	Allee effect Animal navigation Collective intelligence Decentralised system Eusociality Group size measures Microbial intelligence Mutualism Predator satiation Quorum sensing Spatial organization Stigmergy Military swarming Task allocation and partitioning of social insects

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Contents

इतिहास

प्रारंभिक घटनाक्रम

1970 और 1980 का दशक: प्रथम मॉडल

1990 का दशक: विस्तार

2000 और उसके बाद

सिद्धांत

रूपरेखा

मल्टी-स्केल मॉडलिंग

अनुप्रयोग

जीवविज्ञान में

महामारी विज्ञान में

व्यवसाय, प्रौद्योगिकी और नेटवर्क सिद्धांत में

अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान में

जल प्रबंधन में

संगठनात्मक एबीएम: एजेंट-निर्देशित अनुकरण

स्वचालित कारें

कार्यान्वयन

अन्य मॉडलिंग रूपों के साथ एकीकरण

सत्यापन एवं पुष्टिकरण

यह भी देखें

संदर्भ

सामान्य

बाहरी संबंध

लेख/सामान्य जानकारी

सिमुलेशन मॉडल

Navigation

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Revision as of 17:42, 13 July 2023

इतिहास

प्रारंभिक घटनाक्रम

1970 और 1980 का दशक: प्रथम मॉडल

1990 का दशक: विस्तार

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रूपरेखा

मल्टी-स्केल मॉडलिंग

अनुप्रयोग

जीवविज्ञान में

महामारी विज्ञान में

व्यवसाय, प्रौद्योगिकी और नेटवर्क सिद्धांत में

अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान में

जल प्रबंधन में

संगठनात्मक एबीएम: एजेंट-निर्देशित अनुकरण

स्वचालित कारें

कार्यान्वयन

अन्य मॉडलिंग रूपों के साथ एकीकरण

सत्यापन एवं पुष्टिकरण

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