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

最新推荐文章于 2025-08-19 17:43:44 发布
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#笔记

1、 基于代理的可持续社会模拟与多智能体智能计算
weixin_42613360的博客
05-31 78
本文探讨了基于代理的可持续社会模拟（ABSSS）和多智能体智能计算（MASmart）在解决复杂社会与环境问题中的应用，包括其基本原理、关键技术和典型应用案例。文章还分析了未来发展方向及面临的挑战，强调了这两种方法在推动可持续发展和智能化社会中的重要作用。
5、基于智能体建模：原理、应用与优势
最新发布
pink7的博客
10-10 43
本文介绍了基于智能体建模（ABM）的基本原理、应用案例及其相较于传统方程模型的优势。通过蚂蚁觅食和森林火灾等实例，展示了ABM如何以离散、可视化和易于理解的方式模拟复杂系统的个体行为与整体涌现现象。文章还阐述了ABM在自然科学与社会科学中的广泛应用潜力，提出了通用的ABM建模步骤，并展望了其在城市规划、医疗、政策制定等领域的未来发展方向。
【Agent based modeling】ABM:多主体建模
qq_51366016的博客
07-28 1万+
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 5630
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 1409
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 2322
本篇主要介绍多智能体交互的数学建模，逐渐向MARL过渡
【复杂网络建模】——基于代理的社会网络建模（Agent-Based Modeling，ABM）[Python实现]
热门推荐
lingxw的博客
11-30 3万+
复杂网络是一种由大量相互连接的元素（节点或顶点）组成的网络结构，这些连接通常是非常复杂和动态的。这些网络可以在各种领域中发现，包括社交网络、生物学系统、信息技术和交通系统等。
用python编译ABM（Agent-based modeling）模型简介
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
Agent-Based Modeling(ABM) -1
xiaoxiaowei0605的博客
06-09 2355
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。
精选资源
Agent-Based Modeling：Agent-Based Modeling 在辅助驾驶场景下的演示。-matlab开发
05-29
ABM 已广泛应用于学术界，例如博弈论、复杂系统和计算社会学。 在自动驾驶方面，ABM 也是一种流行的模拟方法，例如在制定驾驶策略和安全验证方面。 传统的运动规划和控制方法（例如PID控制，反馈线性化或模型预测...
精选资源
Agent-Based Modeling模型
02-13
Agent-Based Modeling（ABM）是一种计算社会科学方法，用于模拟复杂系统的行为，特别是在社会科学、生物学、经济学和计算机科学等领域。在ABM中，个体被称为“代理”（Agents），它们具有简单的规则和行为，当大量...
扩展学习|大数据挖掘与智能体ABM建模
weixin_63253486的博客
12-16 2818
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
智能体建模
llkkhjh的博客
05-14 467
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
10-28 699
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
zhongdianjinxin的博客
04-09 643
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。
ABM和强化学习-2015年全国大学生数学建模竞赛B题
peiye500238的博客
08-16 1318
随着“互联网+”时代的到来，多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通。为了缓解“打车难”问题，各平台推出了多种出租车补贴方案。然而，这些方案可能存在不足，需要设计新的补贴方案以改善现状。
AI - 智能体构建（一）
qq_29802989的博客
08-19 1527
智能体（Agent）是一个能够感知环境，进行推理，制定计划，做出决策并自主采取行动以实现特定目标的AI系统。它以大语言模型为核心，集成记忆。知识库和工具等能力为一体，构造了完整的决策能力，执行能力和记忆能力，如同有主观能动性的人类一样。感知环境：通过各种输入渠道获取信息（多模态），理解用户需求和环境状态自主规划任务步骤：将复杂的任务分解为可执行的子任务，并设计执行顺序主动调用工具完成任务：根据需要选择并使用各种外部工具和API，扩展自身能力边界。
一步一步搭建AI智能体应用
soso1968的博客
09-15 3877
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
agent based modeling建模
12-28
### 基于代理的建模 (Agent Based Modeling) #### ABM 的概念 基于代理的建模是一种计算仿真方法，用于模拟复杂系统的动态行为。该方法通过定义系统内的各个独立实体（即代理人），并设定这些实体的行为规则及其相互作用方式来工作[^1]。 #### 工具介绍 对于希望实施ABM的研究人员或开发者来说，有多种工具可供选择： - **AnyLogic**: 这是一款商业软件，支持多范式的建模需求，特别适合处理复杂的业务流程优化和社会经济现象等问题。其中包含了丰富的内置功能和可视化选项，使得创建详细的流行病学模型成为可能[^3]。 - **NetLogo**: NetLogo 是一款免费且易于使用的平台，专为教育目的设计，允许用户轻松建立二维格网上的简单到中级难度级别的ABMs。尽管它的编程接口相对基础，但对于教学演示非常有效。 - **Mesa**: Mesa 是一个完全由 Python 编写的开源框架，在灵活性方面表现出色，能够适应各种类型的科学研究和技术开发任务。除了提供基本的空间结构外，还集成了数据收集机制以便后续分析，并拥有活跃社区的支持[^5]。 #### 示例展示 下面给出一段简单的Python代码片段作为例子，展示了如何使用 `mesa` 库构建一个基础版本的城市交通流量模拟程序： ```python from mesa import Agent, Model from mesa.time import RandomActivation import random class Vehicle(Agent): """An agent representing a vehicle.""" def __init__(self, unique_id, model): super().__init__(unique_id, model) def step(self): # Define actions taken by vehicles during each time-step here. pass class TrafficSimulation(Model): """A simple traffic simulation model.""" def __init__(self, N=10): self.num_agents = N self.schedule = RandomActivation(self) for i in range(self.num_agents): car = Vehicle(i, self) self.schedule.add(car) def step(self): '''Advance the model by one step.''' self.schedule.step() ``` 此段代码仅提供了最简化的设计思路；实际应用中还需要考虑更多因素如道路网络布局、信号灯控制策略等细节[^4]。
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