Агентно-базираното моделиране (ABM) е мощна симулационна техника, която описва сложна динамична система, базирана на нейните взаимодействащи съставни единици (Chen et al., 2021), тези единици са известни с различни термини, като агенти в социалните науки и индивиди по екология и биология (Кост, 2018). Конкретните предимства на ABM идват от неговата гъвкавост, която може да помогне на дизайнерите и потребителите на модели да се справят с три конкретни предизвикателства, които сложността поставя както за изследователите, така и за политиците, които са хетерогенност, пространствена структура и адаптация (Hammond, 2015). За съжаление, има значителен недостатък на ABM, който е неговата неспособност да оцени специфични за агента или микро променливи, което възпрепятства способността му да прави точна прогноза, използвайки данни от микроравнища (Monti et al., 2023). Има симулатори, предоставящи симулационни среди за моделиране, базирани на агенти, където някои от тях не се поддържат, в различни операционни системи (Schank, 2023). Тук е представено кратко въведение за butiran.js (Viridi, 2022).

Модел

Агентите или частиците се поставят в правоъгълна мрежа, където една клетка може да съдържа само една частица, както е показано на фигура 1.

Като цяло частицата може да се движи в осем посоки в двуизмерна система. Един от начините за етикетиране на посоките е показан на фигура 2.

Лесен начин за преместване на агент е използването на случаен номер, напр. r ∈ [0, 7], при определяне на следващата му позиция. Само когато целевата клетка е празна, агентът може да се премести от оригиналната клетка към целевата клетка. В противен случай остава в сегашната си позиция. Добавянето на външни сили ще промени вероятността за произволно число и ще промени поведението на системата.

Фази на материята

Използвайки поне ABM, четири фази на материята могат да бъдат симулирани с помощта на abmphasemat като част от butiran.js (Viridi, 2022).

Като примери възможностите на четири вида материали, дадени на фигура 3, са дефинирани, както следва

Долните индекси Sol, Liq, Gas и Gra означават съответно твърди, течни, газови и гранулирани материали.

Разпространение на болестта

ABM може да се използва за изследване на пространствени и детайлни аспекти на модела SIR (чувствителен-заразен-възстановен).

Тъй като има няколко времеви закъснения между регионите, ABM може да произведе характеристиката на втора вълна, която не може да бъде получена с помощта на прост SIR модел.

Резултатите на фигура 5 са ​​получени от симулатора, чийто потребителски интерфейс е даден на фигура 4.

Пътуващи в града

Интересно е да се проучи поведението на пътуващите. Един от начините за симулиране е използването на ABM.

Без изрично дефиниране на поведението на пътуващия, функцията се появява сама, както е показано на фигура 7.

ICx означава начално условие за системата, където x = 0 за ниска популация, x = 1 средна популация и x = 2 за висока популация.

Отлагане на стволови клетки

Комбинирането на ABM с MD (молекулярна динамика) метод може да доведе до симулация на отлагане на стволови клетки върху субстрат с наномодел, където ABM се използва за опростяване на процеса на закрепване, тъй като MD изисква детайлна формулировка на силите, но ABM може просто да спре клетката, когато докосне нано модел повърхност с лиганд (червени квадрати).

Субстратът с наномодел може да варира, както е показано на фигура 9, където се използва списък за дефиниране на шаблона.

Все още има проблем в тази симулация, който е как да се открие позицията на клетката над клетка.

Резюмета

Някои симулации, използващи ABM като част от butiran. js са представени, където един от тях използва и MD метод. Показани са широките и гъвкави приложения на ПРО.