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La popularité de la modélisation à base d'agents (ABM) à la fois dans la recherche et dans la pratique a décollé avec l'introduction des ordinateurs personnels et l'acceptation des expériences informatiques. Cependant, la popularité rapide et généralisée de l'ABM a entraîné de nombreuses lacunes et lacunes qui l'empêchent d'être une véritable révolution dans la modélisation et la simulation. Ce livre examine la vérité derrière ABM et développe des idées et des outils originaux pour aider à combler les lacunes théoriques, historiques et pratiques. Pour découvrir la vérité derrière l'ABM, le…mehr

Produktbeschreibung
La popularité de la modélisation à base d'agents (ABM) à la fois dans la recherche et dans la pratique a décollé avec l'introduction des ordinateurs personnels et l'acceptation des expériences informatiques. Cependant, la popularité rapide et généralisée de l'ABM a entraîné de nombreuses lacunes et lacunes qui l'empêchent d'être une véritable révolution dans la modélisation et la simulation. Ce livre examine la vérité derrière ABM et développe des idées et des outils originaux pour aider à combler les lacunes théoriques, historiques et pratiques. Pour découvrir la vérité derrière l'ABM, le domaine de l'ABM est examiné sous plusieurs angles. D'abord, les systèmes complexes, l'émergence historique de l'ABM et les questions philosophiques liées à l'ABM sont examinés pour établir une base claire. Ensuite, la pratique actuelle de l'ABM est étudiée à travers un article 279 complet. Sur la base de ces opportunités identifiées dans l'enquête, une nouvelle technique de création de diagrammes appelée Diagramme du Modèle Conceptuel de Simulation (CM4S) est développée. Enfin, l'efficacité du diagramme CM4S est évaluée par le développement de simulations ABM en sciences sociales, militaires et de la chaîne d'approvisionnement.
Autorenporträt
Brian L. Heath est analyste de recherche opérationnelle pour l'US Air Force et professeur auxiliaire à la Wright State University. Il a obtenu son doctorat. en ingénierie à la Wright State University en 2010. Ses intérêts de recherche incluent la modélisation à base d'agents, la simulation, la philosophie de validation, la construction de modèles scientifiques et les statistiques.