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深度學習
基于AGENT的系統(tǒng)仿真導論 版權信息
- ISBN：9787111740117
- 條形碼：9787111740117 ; 978-7-111-74011-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于AGENT的系統(tǒng)仿真導論 本書特色
本書全面介紹了基于agent的系統(tǒng)仿真模型的核心概念、方法及應用，可幫助求解復雜問題
基于AGENT的系統(tǒng)仿真導論 內(nèi)容簡介
本書系統(tǒng)介紹了基于agent的系統(tǒng)仿真，并使用仿真軟件NetLogo進行實踐，通過大量的案例，使讀者全面學習和快速掌握基于agent的建模技術。
基于AGENT的系統(tǒng)仿真導論 目錄
譯者序
前言
第0章 為什么需要基于agent的建模技術 1
0.1 一個思維實驗 2
0.2 復雜系統(tǒng)與涌現(xiàn) 4
0.3 理解復雜系統(tǒng)和涌現(xiàn) 5
例1：群體考量 6
例2：個體考量 6
0.4 使用基于agent的建模作為重構(gòu)的代表性基礎架構(gòu) 9
案例：捕食者–獵物互動模型 10
案例：森林火災 12
第1章 什么是基于agent的建模技術 15
1.1 蟻群 15
1.1.1 創(chuàng)建螞蟻覓食模型 16
1.1.2 Ants模型的仿真結(jié)果及觀測 19
1.1.3 Ants模型的價值 20
1.2 什么是基于agent的建模技術 22
1.2.1 基于agent的模型與其他建模方法之比較 22
1.2.2 隨機性與確定性 24
1.2.3 何時使用ABM*有效 24
1.2.4 ABM的權衡 26
1.2.5 理解ABM需要具備哪些知識 27
1.3 本章小結(jié) 27
習題 28
第2章 創(chuàng)建幾個簡單的ABM模型 31
2.1 Game of Life模型 31
2.2 Heroes and Cowards模型 46
2.3 Simple Economy模型 58
2.4 本章小結(jié) 65
習題 66
第3章 探索和擴展基于agent的模型 68
3.1 Fire模型 69
3.1.1 Fire模型介紹 70
3.1.2 **次擴展：增加一個火焰的傳播概率 75
3.1.3 第二次擴展：添加風的因素 77
3.1.4 第三次擴展：允許火焰遠程傳播 79
3.1.5 Fire模型小結(jié) 80
3.1.6 高級建模應用 80
3.2 DLA模型 81
3.2.1 DLA模型概述 82
3.2.2 **次擴展：引入概率 83
3.2.3 第二次擴展：鄰居的影響 84
3.2.4 第三次擴展：不同的聚合方式 86
3.2.5 DLA模型小結(jié) 88
3.2.6 高級建模應用 88
3.3 Segregation模型 89
3.3.1 Segregation模型概述 90
3.3.2 **次擴展：增加更多種群 92
3.3.3 第二次擴展：允許使用多個閾值 94
3.3.4 第三次擴展：增加熱衷于社區(qū)多元化的個體 96
3.3.5 Segregation模型小結(jié) 97
3.3.6 高級城市建模應用 97
3.4 El Farol模型 98
3.4.1 El Farol模型概述 98
3.4.2 **次擴展：為做出成功
預測的agent標記顏色 99
3.4.3 第二次擴展：顯示平均、*低和*高獎勵值 101
3.4.4 第三次擴展：繪制獎勵直方圖 102
3.4.5 El Farol模型小結(jié) 104
3.4.6 高級建模應用 104
3.5 本章小結(jié) 106
習題 106
第4章 創(chuàng)建基于agent的模型 110
4.1 設計模型 111
4.1.1 選擇待研究的問題 113
4.1.2 一個具體的例子 114
4.2 選擇你的agent 115
4.2.1 選擇agent的屬性 116
4.2.2 篩選agent的行為 117
4.2.3 選擇模型的參數(shù) 118
4.2.4 Wolf Sheep Simple模型
設計小結(jié) 119
4.3 檢查模型 134
4.4 Predator–Prey模型：補充情境 136
4.5 本章小結(jié) 139
習題 139
第5章 ABM的組件 142
5.1 概述 142
5.2 agent 143
5.2.1 屬性 144
5.2.2 行為（活動） 146
5.2.3 agent種類大全 147
5.2.4 agent的粒度 156
5.2.5 agent認知 158
5.2.6 其他agent種類 163
5.3 環(huán)境 165
5.3.1 空間環(huán)境 165
5.3.2 基于網(wǎng)絡的環(huán)境 169
5.3.3 幾類特殊的環(huán)境 174
5.4 行為交互 180
5.5 觀察者/用戶界面 184
5.6 時間進度表 188
5.7 整合 190
5.8 本章小結(jié) 193
習題 193
第6章 分析ABM模型 198
6.1 度量類型 198
6.2 疾病的傳播建模 198
6.2.1 ABM的統(tǒng)計分析：超越原始數(shù)據(jù) 200
6.2.2 多次運行ABM的必要性 202
6.2.3 在ABM中使用圖檢驗結(jié)果 206
6.2.4 在ABM中分析網(wǎng)絡 208
6.2.5 環(huán)境數(shù)據(jù)和ABM 211
6.3 本章小結(jié) 214
習題 215
第7章 模型的校核、驗證與復現(xiàn) 218
7.1 模型的正確性 218
7.2 校核 218
7.2.1 溝通 219
7.2.2 描述概念模型 220
7.2.3 校核測試 221
7.2.4 超越“校核” 223
7.2.5 敏感性分析與穩(wěn)健性評價 226
7.2.6 校核的益處與問題 228
7.3 驗證 228
7.3.1 宏觀驗證和微觀驗證 231
7.3.2 表面驗證和經(jīng)驗驗證 232
7.3.3 驗證的優(yōu)點和問題 235
7.4 復現(xiàn) 235
7.4.1 計算模型的復現(xiàn)：維度與標準 236
7.4.2 復現(xiàn)的優(yōu)點 238
7.4.3 對模型復現(xiàn)者的建議 239
7.4.4 對模型作者的建議 241
7.5 本章小結(jié) 242
習題 242
第8章 高級主題與應用 245
8.1 ABM中的高級主題 245
8.1.1 模型設計的指導方針 246
8.1.2 規(guī)則提取 249
8.1.3 使用ABM進行溝通、說服和教育 258
8.1.4 人類agent、嵌入式agent和虛擬agent通過“中介”進行對話 260
8.1.5 混合計算方法 269
8.1.6 NetLogo中的一些高級計算方法 273
8.1.7 ABM擴展 281
8.1.8 高級數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)輸出集成 282
8.1.9 運行速度 295
8.2 ABM應用 296
8.3 ABM的未來 299
習題 299
附錄 ABM的計算基礎 304
參考文獻 315
軟件與模型 326
前言
第0章 為什么需要基于agent的建模技術 1
0.1 一個思維實驗 2
0.2 復雜系統(tǒng)與涌現(xiàn) 4
0.3 理解復雜系統(tǒng)和涌現(xiàn) 5
例1：群體考量 6
例2：個體考量 6
0.4 使用基于agent的建模作為重構(gòu)的代表性基礎架構(gòu) 9
案例：捕食者–獵物互動模型 10
案例：森林火災 12
第1章 什么是基于agent的建模技術 15
1.1 蟻群 15
1.1.1 創(chuàng)建螞蟻覓食模型 16
1.1.2 Ants模型的仿真結(jié)果及觀測 19
1.1.3 Ants模型的價值 20
1.2 什么是基于agent的建模技術 22
1.2.1 基于agent的模型與其他建模方法之比較 22
1.2.2 隨機性與確定性 24
1.2.3 何時使用ABM*有效 24
1.2.4 ABM的權衡 26
1.2.5 理解ABM需要具備哪些知識 27
1.3 本章小結(jié) 27
習題 28
第2章 創(chuàng)建幾個簡單的ABM模型 31
2.1 Game of Life模型 31
2.2 Heroes and Cowards模型 46
2.3 Simple Economy模型 58
2.4 本章小結(jié) 65
習題 66
第3章 探索和擴展基于agent的模型 68
3.1 Fire模型 69
3.1.1 Fire模型介紹 70
3.1.2 **次擴展：增加一個火焰的傳播概率 75
3.1.3 第二次擴展：添加風的因素 77
3.1.4 第三次擴展：允許火焰遠程傳播 79
3.1.5 Fire模型小結(jié) 80
3.1.6 高級建模應用 80
3.2 DLA模型 81
3.2.1 DLA模型概述 82
3.2.2 **次擴展：引入概率 83
3.2.3 第二次擴展：鄰居的影響 84
3.2.4 第三次擴展：不同的聚合方式 86
3.2.5 DLA模型小結(jié) 88
3.2.6 高級建模應用 88
3.3 Segregation模型 89
3.3.1 Segregation模型概述 90
3.3.2 **次擴展：增加更多種群 92
3.3.3 第二次擴展：允許使用多個閾值 94
3.3.4 第三次擴展：增加熱衷于社區(qū)多元化的個體 96
3.3.5 Segregation模型小結(jié) 97
3.3.6 高級城市建模應用 97
3.4 El Farol模型 98
3.4.1 El Farol模型概述 98
3.4.2 **次擴展：為做出成功
預測的agent標記顏色 99
3.4.3 第二次擴展：顯示平均、*低和*高獎勵值 101
3.4.4 第三次擴展：繪制獎勵直方圖 102
3.4.5 El Farol模型小結(jié) 104
3.4.6 高級建模應用 104
3.5 本章小結(jié) 106
習題 106
第4章 創(chuàng)建基于agent的模型 110
4.1 設計模型 111
4.1.1 選擇待研究的問題 113
4.1.2 一個具體的例子 114
4.2 選擇你的agent 115
4.2.1 選擇agent的屬性 116
4.2.2 篩選agent的行為 117
4.2.3 選擇模型的參數(shù) 118
4.2.4 Wolf Sheep Simple模型
設計小結(jié) 119
4.3 檢查模型 134
4.4 Predator–Prey模型：補充情境 136
4.5 本章小結(jié) 139
習題 139
第5章 ABM的組件 142
5.1 概述 142
5.2 agent 143
5.2.1 屬性 144
5.2.2 行為（活動） 146
5.2.3 agent種類大全 147
5.2.4 agent的粒度 156
5.2.5 agent認知 158
5.2.6 其他agent種類 163
5.3 環(huán)境 165
5.3.1 空間環(huán)境 165
5.3.2 基于網(wǎng)絡的環(huán)境 169
5.3.3 幾類特殊的環(huán)境 174
5.4 行為交互 180
5.5 觀察者/用戶界面 184
5.6 時間進度表 188
5.7 整合 190
5.8 本章小結(jié) 193
習題 193
第6章 分析ABM模型 198
6.1 度量類型 198
6.2 疾病的傳播建模 198
6.2.1 ABM的統(tǒng)計分析：超越原始數(shù)據(jù) 200
6.2.2 多次運行ABM的必要性 202
6.2.3 在ABM中使用圖檢驗結(jié)果 206
6.2.4 在ABM中分析網(wǎng)絡 208
6.2.5 環(huán)境數(shù)據(jù)和ABM 211
6.3 本章小結(jié) 214
習題 215
第7章 模型的校核、驗證與復現(xiàn) 218
7.1 模型的正確性 218
7.2 校核 218
7.2.1 溝通 219
7.2.2 描述概念模型 220
7.2.3 校核測試 221
7.2.4 超越“校核” 223
7.2.5 敏感性分析與穩(wěn)健性評價 226
7.2.6 校核的益處與問題 228
7.3 驗證 228
7.3.1 宏觀驗證和微觀驗證 231
7.3.2 表面驗證和經(jīng)驗驗證 232
7.3.3 驗證的優(yōu)點和問題 235
7.4 復現(xiàn) 235
7.4.1 計算模型的復現(xiàn)：維度與標準 236
7.4.2 復現(xiàn)的優(yōu)點 238
7.4.3 對模型復現(xiàn)者的建議 239
7.4.4 對模型作者的建議 241
7.5 本章小結(jié) 242
習題 242
第8章 高級主題與應用 245
8.1 ABM中的高級主題 245
8.1.1 模型設計的指導方針 246
8.1.2 規(guī)則提取 249
8.1.3 使用ABM進行溝通、說服和教育 258
8.1.4 人類agent、嵌入式agent和虛擬agent通過“中介”進行對話 260
8.1.5 混合計算方法 269
8.1.6 NetLogo中的一些高級計算方法 273
8.1.7 ABM擴展 281
8.1.8 高級數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)輸出集成 282
8.1.9 運行速度 295
8.2 ABM應用 296
8.3 ABM的未來 299
習題 299
附錄 ABM的計算基礎 304
參考文獻 315
軟件與模型 326
展開全部
基于AGENT的系統(tǒng)仿真導論 作者簡介
Uri Wilensky
美國西北大學教授，主要從事計算機科學與復雜系統(tǒng)方面的研究。他是西北大學復雜系統(tǒng)研究院和基于計算機建模中心的負責人，他也是認知科學、心理學、技術與社會行為方面的研究團隊成員。自主研發(fā)了基于Agent的仿真軟件NetLogo，得到廣泛應用。
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