エージェント・ベース・モデル
ほとんどの計算モデリング研究は、システムを均衡状態にあるか、複数の近郊の間を移行するものとして記述する。しかしエージェント・ベースド・モデリングは、単純なルールを用いるにもかかわらず、はるかに複雑で興味深い行動をもたらす。
エージェント・ベースド・モデルにとって中心となる3つのアイデアは、対象としてのエージェント、創発性、そして複雑性である。
エージェント・ベースド・モデルは、ルールに従って動的に相互作用を行うエージェントたちから構成される。エージェントたちがその内で相互作用するシステムは、現実世界のような複雑性を創り出す。
これらのエージェントは、
知能と目的を持っており、
時間と空間の中に埋め込まれている。エージェントはネットワークや格子に置かれ、その位置や、反応や目的行動は、コンピュータプログラムのアルゴリズムの形でコード化されている。モデルのプロセスは、帰納推論として最もよく記述される。モデルをつくる者は、目下の状況に最も合った仮定を設定し、エージェントの相互作用から創発してくる現象を観察する。均衡がもたらされる場合もあれば、創発的なパターンが生じる場合もある。しかし、支離滅裂で理解が難しい状態となることもある。
1980年代前半、ロバート・アクセルロッドは、囚人のジレンマの設定で、戦略を募集し、それぞれの戦略にしたがうエージェント同士を対戦させて勝者を決めるトーナメントを行った。アクセルロッドは他にも政治科学の分野で、エスノセントリズムから文化伝播までの現象を説明する、多くのエージェント・ベースド・モデルを考案した(Axelrod 1997)。
1980年代後半、クレイグ・レイノルズが群れ行動をモデル化したボイドは、社会性を取り入れた初期の生物エージェント・ベース・モデルの発展につながった。レイノルズは、クリストファー・ラングトンが人工生命と名付けた、生きた生物エージェントがもつリアリティをモデル化しようとした。
「エージェント」という用語を最初に用い、現在使われるような意味で定義したのは例は何なのか、たどることは難しい。候補の一つは、ジョン・H・ホランドとジョン・H・ミラーの1991年の論文"Artificial Adaptive Agents in Economic Theory" である。この論文は彼らのより以前の学会発表を元にしたものである。
同じ頃、1980年代に、社会科学者、数学者、オペレーション・リサーチその他の研究者たちが、計算組織科学(Computational and Mathematical Organization Theory: CMOT)という分野を生み出した。
The Software described above is designed for serial von-Neumann computer architectures. This limits the speed and scalability of these systems. A recent development is the use of data-parallel algorithms on Graphics Processing Units GPUs for ABM simulation , and . The extreme memory bandwidth combined with the sheer number crunching power of multi-processor GPUs has enabled simulation of millions of agents at tens of frames per second.
In addition, ABMS has been used to simulate information delivery in ambient assisted environments. In the domain of peer-to-Peer, ad-hoc and other self-organizing and complex networks, the usefulness of agent based modeling and simulation has been shown. The use of Computer Science based Formal Specification framework coupled with Wireless sensor networks and an Agent-based simulation has recently been demonstrated in.
Agent based evolutionary search or algorithm is a new research topic for solving complex optimization problems. Further details on the topic can be found in R. Sarker and T. Ray (2010) Agent based Evolutionary Approach: An Introduction, Agent Based Evolutionary Search, Springer series in Evolutionary Learning and Optimization, Springer, pp. 1–12.