Génération d'une population synthétique localisée
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Les modèles à base d'agents sont devenus aujourd'hui des outils importants d'aide à la décision pour la gestion des systèmes socio-environnementaux complexes. Ces modèles pour la plupart nécessitent généralement des ensembles de données réalistes pour initialiser et calibrer le système étudié. Une reproduction précise des états initiaux du système est donc extrêmement importante afin d'obtenir des prévisions fiables à partir du modèle. Cet ouvrage présente une approche qui permettra de générer une population synthétique réaliste et de la localiser dans l'environnement...
Les modèles à base d'agents sont devenus aujourd'hui des outils importants d'aide à la décision pour la gestion des systèmes socio-environnementaux complexes. Ces modèles pour la plupart nécessitent généralement des ensembles de données réalistes pour initialiser et calibrer le système étudié. Une reproduction précise des états initiaux du système est donc extrêmement importante afin d'obtenir des prévisions fiables à partir du modèle. Cet ouvrage présente une approche qui permettra de générer une population synthétique réaliste et de la localiser dans l'environnement d'étude. Des expérimentations ont été ensuite faites en utilisant les données INSEE de deux municipalités de la France (Abrest et Bellerive-sur-Allier) et les données de la ville de Ninh Kieu et de Can Tho (Vietnam). Les résultats d'expérimentation montrent dans l'ensemble que les approches proposées donnent de très bons résultats par rapport aux données réelles. Cet ouvrage est recommandé aux chercheurs dans le domaine des multi-agents, aux statisticiens, et à toute personne qui aimerait connaitre un peu plus sur la génération de population synthétique.
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