【计算社会学】 多智能体建模 ABM Agent Based Modeling 笔记

最新推荐文章于 2025-04-09 11:20:02 发布
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分类专栏： 经济学 文章标签： 笔记
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2025智能体Agent实用指南（A practical guide to building agents）.pdf
04-30
内容概要：本文档《2025智能体Agent实用指南》详细介绍了构建智能体（agents）的最佳实践，涵盖从基础概念到高级设计模式的各个方面。首先定义了智能体的概念及其与传统软件的区别，强调智能体能够独立完成任务并做出决策。接着探讨了何时应构建智能体，指出智能体特别适用于复杂决策、难以维护的规则系统以及高度依赖非结构化数据的工作流。文档还深入讲解了智能体的核心组件——模型、工具和指令，并提供了具体示例。此外，讨论了单智能体和多智能体系统的编排模式，包括经理模式和去中心化模式。最后，强调了设置防护栏的重要性，以确保智能体的安全性和可靠性，并提出了引入人工干预机制作为关键保障措施。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对AI和自动化有兴趣的产品经理、工程师和技术团队成员。 使用场景及目标：①帮助企业在复杂业务流程中实现智能化转型；②为开发人员提供构建高效智能体的指导，包括选择合适的模型、定义工具集和编写清晰的指令；③确保智能体在实际应用中的安全性和稳定性，减少潜在风险。 其他说明：文档不仅提供了理论指导，还结合实际案例进行说明，鼓励读者从小规模开始验证，逐步扩展智能体的功能，最终实现全流程自动化。同时提醒读者关注智能体部署过程中可能出现的问题，如失败阈值超标或高风险操作，并准备相应的应对策略。
【Agent based modeling】ABM:多主体建模
qq_51366016的博客
07-28 8288
ABM:用于模拟拥有自主意识的智能体的行动和相互作用的计算模型
智能体行为建模与方法
魂淡林的博客
04-01 5521
目录 1.什么是智能体 2.智能体行为的产生 3. 智能体行为模型体系的组成 4.分层控制 5.智能体行为建模方法---状态机/行为树 6.智能体行为的量化分析 1.什么是智能体 2.智能体行为的产生 3. 智能体行为模型体系的组成 4.分层控制 5.智能体行为建模方法---状态机/行为树 6.智能体行为的量化分析 ...
单个智能体建模与优化现状
一点没什么技术含量的经验分享
12-18 1106
最后，FreshQA基准测试和FreshPrompt方法的提出，旨在提高LLMs在事实性问题上的性能，通过将从搜索引擎检索到的相关和最新信息合并到提示中，显著提升了LLMs的性能 [25]。这种扩展的感知空间有助于智能体更好地了解他们的环境，做出明智的决策，并在更广泛的任务中表现出色，使其成为一个重要的发展方向。文本、视觉和听觉输入。规划作为人类面对复杂挑战的关键策略，对于基于LLMs的智能体同样至关重要，它涉及将复杂任务分解为更易管理的子任务，并为每个子任务制定适当的计划 [23]。
【多智能体强化学习01---多智能体交互建模】
Jin的博客
02-25 2085
本篇主要介绍多智能体交互的数学建模，逐渐向MARL过渡
扩展学习|大数据挖掘与智能体ABM建模
weixin_63253486的博客
12-16 2453
本文主要介绍了智能体ABM（Agent-Based Modeling）建模的综述。首先，讨论了大数据挖掘与ABM仿真建模的范式互补关系，指出二者相互补充可以提高模型的准确性和可解释性。接着，分析了ABM仿真模拟范式的研究优势，包括其能够对复杂系统进行动态建模、模拟多个智能体的相互作用等特点。最后，详细介绍了ABM仿真模拟的核心特征和逻辑流程，包括智能体建模、环境建模、行为规则设计等内容。通过本文的阐述，读者可以了解到智能体ABM建模的基本原理和应用方法，为后续章节的具体案例研究奠定基础
【MASON】ABM仿真笔记（一）
SinoDawn的博客
07-07 1623
计算社会科学ABM工具MASON快速入门。
Datawhale AI夏令营第三期社会科学赛道：市场博弈和价格预测 Task1学习笔记 数学建模初步理解
weixin_48621031的博客
07-28 324
文章主要是因为我读不懂赛题背景而制作的，当我看到Baseline中的“ABM”，“电力现货市场”、“市场出清”、“边际定价”等名词时，我就不断地调查与寻找资料，来通过自己的方式来理解，所以本文只是我个人的观点与方法。
NetLogo ABM教程：整合GIS空间数据的课程笔记
标题“gis-abm-lesson：在NetLogo ABM中使用空间数据”中的“gis-abm-lesson”指的是本课程是关于地理信息系统（GIS）和代理基模型（Agent-Based Modeling，简称ABM）结合使用的教程。GIS是一种用来捕获、存储、分析...
Python中基于代理的建模教程-点状matlab传播代码详解
1. 基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）简介 2. Python在ABM中的应用 3. Jupyter笔记本作为教学工具 4. 社会动态和文化演变的模拟 5. ABM在不同领域中的适用性 6. 设计原理：代理的表示和人口进化机制 1. ...
Agent-Based Modeling(ABM) -1
xiaoxiaowei0605的博客
06-09 2206
在初始状态下，狼和羊的数量是相同的，并且羊和狼都是随机分布的（图1）只要狼移动到羊的边上就可以吃掉羊，狼和羊都是有能量值的，狼通过吃掉羊维持能量并繁衍后代，羊吃草维持能量繁衍后代，羊被吃后能量为0。随着时间的流逝，羊和狼的数量都在增加（图2），渐渐的由于狼群有足够的食物，狼的数量越来越多（图3），但是由于没有羊，狼没有食物，狼的数量又开始减少（图4）。ABM的研究方式是设置和调整个体水平上的代理的行为和互动模式，而后观察集体水平上的总体特征的改变。这种研究方式是独一无二的，也是ABM的核心优势。
智能体建模
llkkhjh的博客
05-14 366
循序渐进总结智能体的建模过程，参考伯克利大学cs188的AI课程。
AI大模型实战：满屏的智能体 AI
EnjoyEDU的博客
10-28 660
在之前的帖子中，我着重讨论了AI智能体（Agents）日益增长的能力和趋于融合的架构。从今天开始，我想把重点转向它们不断演变的生态系统，以及AI智能体将如何在数字空间中体现自主性。AI智能体通过探索和与数字领域（如网络和移动操作系统）的互动来获得自主性。然而，最近的研究也开始关注模拟作为AI体现的新前沿，通过模拟现实世界的场景，智能体可以增强其学习和决策能力。
中电金信：拒绝建模“高门槛”，AI建模智能体加“智”再发力
最新发布
zhongdianjinxin的博客
04-09 603
即 Hyper-Agent业务建模智能体，它将业务建模方法与AI技术创新性地结合，兼具实用性和先进性，通过协同融合专家的智慧与Hyper-Agent业务建模智能体的智能，精准匹配行业需求，形成定制化的能力和高效的工作流程，为客户多样化业务场景提供切实可行的解决方案。即“六边形模型方法论”，该方法论搭建了从理论到实践的桥梁，为业务建模和任务自动化提供强大的动力，并进一步通过技术创新、知识管理和生态协同，形成从知识输入、技术赋能到生态扩展的闭环体系。——建模门槛高，既懂业务又懂建模的人才稀缺。
一步一步搭建AI智能体应用
soso1968的博客
09-15 3369
您可以在百炼控制台以零代码的方式快速创建智能体应用，并将RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）以及插件能力集成进来。应用创建完成后，您可以通过控制台或API的方式来使用。大模型具有强大的语言理解和生成能力，然而大模型有一定局限性，如：无法回答私有领域问题，如公司制度、人员信息等；无法及时获取最新消息，如实时天气、比赛结果等；无法准确回答专业问题，如数学计算、图像生成等。您可以使用大模型应用来解决这些问题。大模型应用是以大模型为基础，根据业务场景集成特定外部能力的
Showrunner AI技术浅析（四）：多智能体模拟
m0_75253143的博客
12-17 941
多智能体模拟技术通过模拟多个智能体在虚拟环境中的互动来生成复杂的剧情和场景。每个智能体都有其独特的属性和行为逻辑，通过与环境和其他智能体的互动来推动故事情节的发展。
一个简单易懂的多智能体强化学习建模过程的例子
陌上花开的博客
06-14 1万+
这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。主要内容是分析这篇论文的一个建模过程。 强化学习也是机器学习的一种，它属于以行...
用python编译ABM（Agent-based modeling）模型简介
热门推荐
CaptainTakuya的博客
04-20 1万+
编译ABM（Agent-based modeling）模型简介 ABM模型的优点之一就是易于编译，并相对简单。使用基于对象的编译语言(OOP)，将代码分类成不同的对象，每个对象具有不同的功能，且每个对象是基于一个模板“类”。因此从每个类可以创建多个对象，并改变其内在状态使其具有不同的功能。这种编程语言尤其适合ABM模型，在ABM模型中，我们使用Agent class来表示类，并创建不同属性的Agents。 一个典型的ABM模型有以下部分组成： Agentframework 一个agent class（类）表
Anylogic学习--------------智能体（可用于复杂装备系统建模）
qq_43939616的博客
08-29 9185
智能体 智能体可以代表非常不同的东西:车辆、设备单元、项目、产品、想法、组织、投资、土地、不同角色的人等等。 智能体是任何逻辑模型的主要构建块。Agent是模型设计的一个单元，它可以有行为、内存(历史)、时间、联系人等。 在智能体中可以定义变量、事件、状态、系统动态库存和流程图，还可以嵌入其他智能体，添加流程流程图。您可以在模型中定义与不同类型的智能体，可以有一样多的智能体类型。 智能体的设计通常从标识其属性、行为和与外部世界的接口开始。如果有大量具有动态连接(如社交网络)的智能体，则智能体可以
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