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
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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)
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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
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]
The First World Congress on Social Simulation was held under their joint sponsorship in Kyoto, Japan, in August 2006.
2000s and later
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。
[5] game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming.
