Социальное моделирование на основе агентов (или ABSS ) [1] [2] состоит из социальных симуляций , которые основаны на моделировании на основе агентов и реализованы с использованием технологий искусственных агентов . Социальное моделирование на основе агентов — это научная дисциплина, занимающаяся моделированием социальных явлений с использованием компьютерных многоагентных моделей. В этих симуляциях люди или группы людей представлены агентами. MABSS — это сочетание социальной науки , многоагентного моделирования и компьютерного моделирования .
ABSS моделирует различные элементы социальных систем, используя искусственных агентов (различного масштаба) и помещая их в компьютерное симулированное общество для наблюдения за поведением агентов. Из этих данных можно узнать о реакциях искусственных агентов и перевести их в результаты неискусственных агентов и симуляций. Три основных направления в ABSS — это агентные вычисления, социальные науки и компьютерное моделирование.
Агентные вычисления — это проектирование модели и агентов, в то время как компьютерное моделирование — это часть моделирования агентов в модели и результатов. Социальная наука — это смесь наук и социальной части модели. Это место, где разрабатываются и теоретизируются социальные явления. Основная цель ABSS — предоставить модели и инструменты для агентного моделирования социальных явлений. С помощью ABSS можно исследовать различные результаты явлений, которые невозможно увидеть в реальной жизни. Он может предоставить нам ценную информацию об обществе и результатах социальных событий или явлений.
Многоагентная система — это система, созданная из нескольких автономных элементов, взаимодействующих друг с другом. Они называются агентами . В многоагентной системе каждый агент представлен индивидуальным алгоритмом. См. Модель на основе агентов .
Агенты могут использоваться для моделирования множества различных активных элементов, включая организмы, машины, людей, корпорации и другие организации, нации и т. д. Агентные модели могут использоваться для моделирования широкого спектра социальных явлений, включая транспортировку, провалы рынка, сотрудничество, эскалацию и распространение конфликтов. В агентных моделях показано, как модели, основанные на простых правилах, могут приводить к сложной динамике и эмерджентному поведению (Kontopoulos, 1993; Archer, 1995; Sawyer, 2001).
Первая широко известная многоагентная генеративная социальная модель была разработана в 1996 году Джошуа М. Эпштейном и Робертом Экстеллом. [3] Целью этой модели было моделирование и исследование социальных явлений, таких как сезонная миграция, загрязнение окружающей среды, деторождение, боевые действия, распространение болезней и культурные особенности. Их модель основана на работе экономиста Томаса Шеллинга , представленной в его статье «Модели сегрегации». Эта модель определила первое поколение компьютерных социальных симуляций. Модель Эпштейна и Экстелла была реализована с использованием концепций из «Игры жизни», разработанной Джоном Хортоном Конвеем .
Существует три основных объекта научной реализации ABSS (Гилберт, Троцш; 2005)
Как аспекты, связанные с его диффузией, динамикой или результатами. Такие базовые модели должны основываться на простых правилах, чтобы результирующее эмерджентное поведение системы можно было легко наблюдать.
Эти модели реализованы для прогнозирования событий и явлений реальной жизни. Примерами использования могут быть транспорт (прогнозирование трафика в будущем для поиска мест, где могут возникнуть пробки), прогнозирование будущих уровней безработицы и т. д. Проблема моделей, созданных для точного прогнозирования таких событий, заключается в растущей сложности модели с рядом динамически изменяющихся параметров.
В отличие от двух других основных объектов, которые имеют применение за пределами социальных наук, последний используется в основном в области социальных наук. Агентные социальные симуляции часто используются во время исследования новых гипотез. Моделирование может быть полезным, когда нет другого способа наблюдать за агентами во время их действий. Например, во время создания нового языка, что является долгосрочным процессом. Другое преимущество моделирования заключается в том, что для того, чтобы иметь возможность доказать теорию в моделировании, ее необходимо представить в формальной и логической форме. Это приводит к более последовательной формулировке теории.
В научной статье исследуется агентное моделирование распространения информации в социальной сети Facebook . [4]
Альтруизм и сотрудничество Этноцентризм
Модели стихийных бедствий (эвакуация – пожар)
Модели поведения рынка
Для реализации ABSS использовалось различное агентное программное обеспечение (Tobias & Hofmann 2004), например: