朝日記240325 ２．（ その7） 解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（ その7）

 

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External links

Articles/general information

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• Agent-based models in Ecology – Using computer models as theoretical tools to analyze complex ecological systems^{[permanent dead link]}
• Network for Computational Modeling in the Social and Ecological Sciences' Agent Based Modeling FAQ
• Multiagent Information Systems – Article on the convergence of SOA, BPM and Multi-Agent Technology in the domain of the Enterprise Information Systems. Jose Manuel Gomez Alvarez, Artificial Intelligence, Technical University of Madrid – 2006
• Artificial Life Framework
• Article providing methodology for moving real world human behaviors into a simulation model where agent behaviors are represented
• Agent-based Modeling Resources, an information hub for modelers, methods, and philosophy for agent-based modeling
• An Agent-Based Model of the Flash Crash of May 6, 2010, with Policy Implications, Tommi A. Vuorenmaa (Valo Research and Trading), Liang Wang (University of Helsinki - Department of Computer Science), October, 2013

Simulation models

• Multi-agent Meeting Scheduling System Model by Qasim Siddique
• Multi-firm market simulation by Valentino Piana
• List of COVID-19 simulation models

Categories: 

• Models of computation
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• Artificial life
• Agent-based model

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朝日記240325 ２．（ その6） 解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（ その6）

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朝日記240325 ２．（ その5） 解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（ その5）

 

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朝日記240325 ２．（ その4） 解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（ その4）

朝日記240325 　２．（　その4）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（　その4）

朝日記240325 　２．（表紙　その１）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（表紙　その１）

 

 

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朝日記240325 ２．（ その3） 解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（ その3）

朝日記240325 　２．（　その3）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（　その3）

朝日記240325 　２．（表紙　その１）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（表紙　その１）

 

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31. 朝日記240325 　２．（表紙　その１）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（表紙　その１）

朝日記240325 ２．（ その２） 解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（ その２）

朝日記240325 　２．（　その２）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（　その２）

朝日記240325 　２．（表紙　その１）　解説ABM（Agent-Based-Method）報文XVI（表紙　その１）

 

 

Framework

　　現在は異なるシステムの結合複雑系システムの開発ニーズの模索が行われている^[17][18][19]；

1. 異なるシステム間のデータ相関を使った複雑系ネットのためのABMモデル
2. 研究プロジェクトの資金投入フィージビリティのアセスメント水準のためのABMモデル

     3. 異なる科学体系の複雑ネットモデル間の比較を可能にするテンプレートとしてのABMモデル　例(DREAM)　

    4. 形式的手続きによってモデルの有効性検証をおこなえるABMモデリング　　　　例(VOMAS)

　5．その他

　　ODD (起案、設計概念、詳細設計) プロトコルのABMモデリング.^[21]

       マクロとミクロ結合モデルのABMモデリング,^[22]

       環境変化に多様に対応できるagentのABMモデリング^[23]

 

Multi-scale modelling

         スケール間での情報の調合の能力があるのはABMの強みである。したがってモデル系内のあるagentのモデルがより詳細なものとして取り込みたいときにextra detailsを書き込むことによって可能である。

デモンストレーション用にデータ総量を大きくすることが可能である。CD4+ T cells (適応免疫システムでのkey cell type),^[24] 

研究者が異なる空間（細胞間、細胞、そしてシステム）、時間、そして組織スケール（信号伝送、遺伝子制御、メタボリズム、細胞挙動、そしてサイトカイン輸送）にて起きる生物学的現象をモデル化した。結果としてモデュラーモデル、信号伝送、そして遺伝子規制が論理モデル記述され、制約条件ベースモデルによるメタボリズム、細胞群動力学がABMモデルで、そして系でのサイトカイン濃度は常微分方程式で記述された。この多スケールモデルではABMが中核的位置を占め、スケール間でのすべての情報流のストリームを差配したのである。

 

応用についてApplications

生物学In biology

以下を参照のこと；

Main article: Agent-based model in biology

防疫学　In epidemiology

Agent-basモデルはいまや防疫モデルの定番である伝統的なcompartmental モデルを補っている。ABMはその予測の精度においてcompartmentモデルを凌ぐことが証明された。^[50][51]

最近の例では CovidSim[1]のようなABMsがSARS-CoV-2.[2]の広がりに対して防疫学者 Neil Fergusonによって公衆健康への（非薬学的な）介入として公告された実績がある。^[52] 

防疫分野でのABMｓは単純化と非現実的仮定に対して批判を受けている。^[53][54] 

 

ビジネス、技術そしてネットワーク理論

In business, technology and network theory

ABMは1990年中葉以降、種々のビジネスおよび技術課題を解くために使われてきた。例えば以下への応用である；マーケッティング marketing,^[61] 組織的挙動と認知、organizational behaviour and cognition,^[62] チーム活動team working,^[63]　サプライチェーン最適化 supply chain optimization および物流logistics, 消費者行動のモデリングmodeling of consumer behavior, さらに口述言語word of mouth, 　社会ネットワーク効果social network effects, 分散計算distributed computing, 作業管理workforce management, およびポートフォリオ管理 portfolio managementである。それらはまた交通渋滞解析traffic congestion.^[64]にも使われてきた

 

 経済学と社会科学

In economics and social sciences

 Main articles: Agent-based computational economics and Agent-based social simulation

See also: Artificial financial market

2008 financial crisisの前とそのあとにおいて、ABMsが経済分析ツールとして注目されている。^[71][72]

ABMが経済がachieve equilibriumが可能であることを仮定しないこと と "representative agents"として分散、動的および介入をふくめて相互依存行動[3]をともなうagentsに置き換えたのである。

ABMが"bottom-up" approach[4]を採用し、極端な複雑で熱気に富んだ状態の経済を発生することが可能である。　

ABMsは衝突やブームをともなった不安定なシステムを表象しえている。これはわずかな変化への非線形応答[5]からの引き起こされるものである。

 

 The Economist2010年７月の記事では DSGE modelsの代替としてのABMを展望している。

journal NatureでもまたABMが金融市場と他の経済複合体を表象するのにこれまでのスタンダードよりもすぐれた仕事をしていることを特集しこの分野を励ましている。^[74]  これはJ. Doyne Farmer and Duncan Foleyの随筆であるがABMがKeynesの複雑な経済への表象願望とRobert Lucasのミクロ基礎からのモデルの構築の願望を満したことを論じている。

 

Farmer and FoleyはABMを使って経済の部分をモデル化することが進められたことを指摘した、しかし低い水準のモデルを抱えている非常に大きなモデルの生成のためには満足に至っていないようであった。^[76]

 

三つの異なる行動プロフィル―類似、反類似そして関係なしをベースにして analysts[6]の複雑なシステムをモデル化して結果　システムfinancial markets [7]は高度の精確さでシミュレートされたのであった。

結果はネットワーク構造性と株式市場指標との相関性を証明した。^[77] 

しかしながら、そのABMアプローチはモデル間でのrobustness性が欠如していることに批判を受けた、そこでは類似のモデルが非常に異なる結果を与えていた。^[78][79]

 

治水・水道管理

In water management

 

Organizational ABM: agent-directed simulation[

組織化ABM: ADS ；agent-指向シミュレーション

ADSは二つのカテゴリーを目指す；

"Systems for Agents"

このシステムを実際に適用する；工学技術、人間と社会ダイナミックス^[8]、軍事応用その他

"Agents for Systems."^[86]

このagentsを実際に適用する；工学技術、人間と社会ダイナミックス[9]、軍事応用その他

 

自動運転車　（省略）

Self-driving cars（省略）

 

実施

Implementations（省略）

 

統合化、他のモデリング形式との

Integration with other modeling forms（省略）

 

証明性と有効性Verification and validation

シミュレーションモデルの証明と認証Verification and validation (V&V)は極度に重要である。^[101][102] 　

認証というのは実施モデルが概念モデルとマッチすることの確かさを確保することを含む、ここでは認証は実施モデルが現実世界とのしかるべき関係性をもつことを確かにすることである。

顔認証、感度解析、測定校正、および統計的認証は認証の異なる様相をもつ。^[103]

 

See also

• Agent-based computational economics
• Agent-based model in biology
• Agent-based social simulation (ABSS)
• Artificial society
• Boids
• Comparison of agent-based modeling software
• Complex system
• Complex adaptive system
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[1]  CovidSim

[2] SARS-CoV-2.

[3] diverse, dynamic, and interdependent behavior including herding

[4] "bottom-up" approach

[5] non-linear (disproportionate) responses

[6] analysts

[7] financial markets 

[8] social dynamics

[9] social dynamics

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朝日記240325 エージェント‐ベースドモデル

 

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～～～～～～～～

communication note

システム思考での目的論理の構造と社会倫理について　XVI

抄訳　エージェント‐ベースドモデル

Agent-based model

From Wikipedia, the free encyclopedia

出典：　Agent-based model - Wikipedia

Yasumasa Arai Senior Professional Chemical Engineer Tokyo Araraiypol1a@ozzio.jp

 

 

荒井康全 　2023/10/16

会員

東京都町田市南つくし野

４-１１-２２

 

概要：

agent-based model (ABM)は 自律機関^[1]（個人もしくは組織やグループのような集合体）の行動と機関相互作用をシミュレートするための計算モデルであり、これによってひとつのシステムとしての行動および出力統御がどのようなもとにあるかを理解することを目的とするモデルである。　

本稿はABM一般向けの解説としてWikipediaの英文記事“Agent-based model”(October,2023判)をまずは学習として和文抄訳したものである。

キーボード：agent-based model (ABM)

Abstract;

agent-based model (ABM) is a widely distributing computor modeling for simulating of automous agent  and multi-agents behaivior, which makes one to comprehend total behaivor and to give him a hint of way controlling to its direction of agent outputs.

Keywords; agent-based model (ABM)

 

 

 

～～～本文～～～～

agent-based model (ABM)は 自律機関[2]（個人もしくは組織やグループのような集合体）の行動と機関相互作用をシミュレート[3]するための計算モデル[4]であり、これによってひとつのシステムとしての行動および出力統御がどのようなもとにあるかを理解することを目的とするモデルである。　

 

それはゲーム理論、複雑システム、創発、計算社会学、マルチ‐エージェントシステムおよび進化的プログラミングの要素と結合している。[5]

モンテカルロ法[6]はこれらのモデルの時系列性を理解するために使われている。

特にエコロジーにおいては、ABMは個別ベースモデル individual-based models (IBMs)とも呼ばれている。^[1] 

individual-based models 、agent-based models, および multiagent systemsについての最近の文献からのレビューでは、ABMが生物学[7]、エコロジーおよび社会科学[8]を含む多くの科学領域で使われている。^[2]

 

Agent-based modelingは multi-agent systems or multi-agent simulationの概念とは関係しているが、区別されている、それはABMの目標は単純ルールに従う機関agentsの集合的行為へのexplanatory insight説明的内観のための探索にあり、機関agentsを設計したり、あるいは特定の実用的もしくは工学的問題を解くことよりも、むしろ典型的に自然システムでの単純ルールに焦点が当てられる。^[2]

　

Agent-based modelsは一種の ミクロスケールモデルmicroscale model[9]　^[3]であり、それは多agentsの同時的操作と相互作用をシミュレートするものである。ここでは複雑な現象の外観appearanceを再生re-createしたり、予測predictするのである。

このプロセスは創発emergence[10]　のひとつであり、それはあるプロセスでは「全体は部分の総和よりおおきい」として表現している。

換言すれば高次水準のシステムは下位水準のサブシステムの相互作用から創発する。

もしくは、マクロスケール状態変化はミクロスケールのagentの行為（から創発する。もしくは、agentsがルールからの意味での単純な行為)が複雑な行為（全体システム水準での変化を意味する）を発生する。

個別のagentsでは限定合理性boundedly rational[11]として典型特性化される、ここでは彼ら自身の興味、たとえば再生、経済的便宜や社会的地位であり、これをヒューリスティックな方法または単純な意思決定ルールを使って行動すると想定するのである。

ABM agentsは学習"learning"、適応adaptation,および再生産 reproductionを経験することになろう。^[5]

殆どのagent-based modelsは以下から構成される；

(1)さまざまなスケールで指定されたさまざまな機関 （agent-granularityとして典型的に参照される）;

(2)ヒューリスティックな意思決定decision-making heuristics;

(3)学習ルールや適応プロセス learning rules or adaptive processes;

(4)相互作用トポロジー an interaction topology[12]; そして

(5) ある環境an environment.

　ABMsはcomputer simulations[13]として典型的に実施されている、それは一般用ソフトcustom software, や ABM toolkitsが供されている、そしてこのソフトウェアは個別の行為の変化がシステム上で創発emergingする全体的行為への影響をテストするために使うことができる。　

 

歴史History

The idea of agent-based modeling was developed as a relatively simple concept in the late 1940s. Since it requires computation-intensive procedures, it did not become widespread until the 1990s.

Early developments[

初期での展開

Von Neumann machine

cellular automata

 

1970s and 1980s: the first models

1970年代and 1980年代: 　第１期

 Thomas Schelling's segregation model,^[6]

 

1990s: expansion

the large-scale ABM, Sugarscape,  by Joshua M. Epstein and Robert Axtell to simulate and explore the role of social phenomena^[10]  

National Science Foundation

The First World Congress on Social Simulation was held under their joint sponsorship in Kyoto, Japan, in August 2006.

2000s and later

 Ron Sun

 cognitive social simulation.^[16]

UCLA has arranged a conference at Lake Arrowhead, California, for practitioners in this field　

 

理論Theory

殆どの計算機モデリング研究はequilibrium 平衡もしくは平衡間移行でのシステムの記述である。　

Agenet-basedモデリングはしかし、simple rules単純ルールを使って、さまざまな種類の複雑にして、かつ興味ある行為での結果を出してくれる。

このモデルの中核となる三つの理念は、objects対象として、emergence創発として、そして complexity複雑性としてのagentsである。

Agent-basedモデルは動的に相互作用しているルールベースのagentsである。

システムのなかではagentsたちは相互作用していて、それが実在世界のような複雑性を生み出すことになる。

典型的にはagentsは時空間の中にsituated位置[14]され、かつネットワークのなかや格子近傍のなかで活きている。

Agentsの所在とその行為はコンピューターのプログラムで algorithmicアルゴリズム[15]の形式でコード化されている。　

ある場合で、常にではないが、agentは知的かつ目的指向のものとして考えられることがある。

エコロジーABM（しばしばこの分野で"individual-based models"として参照されているが）、agentsは森の樹木であり、これが知的存在とは考えることにはならないかもしれないが、だがしかし、最適な資源（ここでは水）へのアクセスの意味があり、その意味では目的指向的であるともいえる。

このモデリングプロセスは帰納としては最良の記述である。

モデラ―はその仮定として手元にある状況への最適な思考をつくるとし、そしてそのagentsの相互作用から現象創発をみまもることになる。

ときに結果は平衡である。

ときに結果は創発的パターンである。

ときに、しかしながら知的にぼやけている。

                                                                                                                          

ある道すじでは、agent-based モデルは伝統的な解析方法を補う。

ここでの解析方法は人をしてひとつのシステム平衡を特性化し、agent-basedモデルはこれらの平衡を発生させる可能性をゆるすのである。

このgenerative contribution発生的寄与はAgent-based モデルのポテンシャル的便益のもっとも中心的ながれかもしれない。

Agent-based モデルは高次のパターンの出現を説明できる―テロリスト組織とそのInternet、交通渋滞の規模、戦争、株式市場衝突そして社会的隔離におけるべき乗法則分布power-law distributionsなどである。

Agent-based モデルもまたlever pointsを同定するために使うことができる。それは関与が極度に必然性をもつタイミングとして定義される、そして経路依存性のタイプを選別するために使われる。

安定状態に焦点を置く以上に、多くのモデルはシステムのrobustnessを考える－その道すじにおいて複雑なシステムがその機能性を保つように内的および外的圧力に適応する。

複雑性はそのagents自身の思慮深さ要求からの仕事－それらの広がり、結合性、そして相互作用の水準である。

[1] autonomous agents

[2] autonomous agents

[3] simulating

[4] computational model 

[5]  game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. 

[6] Monte Carlo methods

[7]  biology

[8] social science

[9]  microscale model

[10] emergence

[11] boundedly rational

[12]  interaction topology

[13] computer simulations

[14]  situated

[15]  algorithmic

 

朝日記240325 ３．(その１１）汎心論 Panpsychismについて 報文XVII（その１１）

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さらなる参照Further reading

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Library resources about Panpsychism

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• Skrbina, David (2005). Panpsychism in the West. The MIT Press. ISBN 978-0-262-69351-6.
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外的リンクExternal links

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