Агентное моделирование (АВМ) — это мощная техника имитационного моделирования, описывающая сложную динамическую систему на основе ее взаимодействующих составляющих (Chen et al., 2021), эти сущности известны под разными терминами, например агенты в социальных науках. и личности в экологии и биологии (Bone, 2018). Особые преимущества ABM заключаются в его гибкости, которая может помочь разработчикам моделей и пользователям справиться с тремя конкретными проблемами, которые представляют сложность как для исследователей, так и для политиков, а именно неоднородностью, пространственной структурой и адаптацией (Hammond, 2015). К сожалению, у ABM есть существенный недостаток, заключающийся в его неспособности оценивать специфичные для агента или микропеременные, что затрудняет его способность делать точные прогнозы с использованием данных микроуровня (Monti et al., 2023). Существуют симуляторы, обеспечивающие среды моделирования на основе агентов, некоторые из которых не поддерживаются, в различных операционных системах (Schank, 2023). Здесь представлено краткое введение о butiran.js (Вириди, 2022).
Модель
Агенты или частицы помещаются в прямоугольную сетку, где одна ячейка может содержать только одну частицу, как показано на рисунке 1.
В общем случае частица может двигаться в восьми направлениях в двумерной системе. Один из способов маркировки направлений показан на рисунке 2.
Простой способ переместить агента — использовать случайное число, например. r ∈ [0, 7], при определении следующей его позиции. Только когда ячейка назначения пуста, агент может перейти из исходной ячейки в ячейку назначения. В противном случае он остается в своем текущем положении. Добавление внешних сил изменит вероятность случайного числа и изменит поведение системы.
Фазы материи
Используя ABM как минимум, можно смоделировать четыре фазы материи с помощью abmphasemat в составе butiran.js (Вириди, 2022).
В качестве примера возможности четырех типов материалов, представленных на рисунке 3, определяются следующим образом.
Нижние индексы Sol, Liq, Gas и Gra обозначают твердые, жидкие, газообразные и гранулированные материалы соответственно.
Распространение болезни
ABM можно использовать для исследования пространственных и детальных аспектов модели SIR (восприимчивость-заражение-выздоровление).
Поскольку между регионами существует несколько временных задержек, АВМ может давать характеристику второй волны, которую нельзя получить с помощью простой модели SIR.
Результаты на рисунке 5 получены от симулятора, пользовательский интерфейс которого показан на рисунке 4.
Городские пассажиры
Поведение пассажиров интересно изучать. Один из способов имитации — использование ABM.
Без явного определения поведения пассажиров функция появляется сама по себе, как показано на рисунке 7.
ICx обозначает начальное состояние для системы, где x = 0 для низкой численности населения, x = 1 средней численности населения и x = 2 для высокой численности населения.
Отложение стволовых клеток
Комбинация АВМ с методом МД (молекулярной динамики) может привести к моделированию отложения стволовых клеток на подложке с наноструктурой, где АВМ используется для упрощения процесса прикрепления, поскольку МД требует подробной формулировки сил, но АБМ может просто остановить клетку, когда она касается наноструктуры. поверхность с лигандом (красные квадраты).
Подложку с нанорисунком можно варьировать, как показано на рисунке 9, где для определения рисунка используется список.
В этой симуляции все еще есть проблема, заключающаяся в том, как определить положение ячейки над ячейкой.
Резюме
Некоторые симуляции с использованием АБМ в составе бутирана. js, где один из них также использует метод MD. Были показаны широкие и гибкие возможности применения ABM.
