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内容大纲
对于复杂问题求解来说，系统仿真技术和方法具有显著的优势。高速计算能力的普及，使我们能够处理更加复杂的问题、构建和分析更为复杂的模型。基于Agent的系统仿真作为一种重要的仿真手段，日益受到关注。基于Agent的系统仿真依托计算机进行实验，可以方便地对自然、社会和工程环境中的复杂系统进行研究。本书全面介绍基于Agent的系统仿真的核心概念、方法及应用，辅以作者精心选择的来自自然科学、社会科学、工程领域的案例，通过理论与实践结合的方式，读者只需具备基本的数学知识就能够掌握构建模型的方法。
本书内容分为三个部分：ABM模型是什么，如何构建ABM模型，以及如何使用ABM模型回答复杂问题。第一部分重点介绍基于Agent的系统仿真的起源、定义、作用以及适用领域。第二部分介绍基于Agent的系统仿真模型的组成、创建和扩展模型的方法。第三部分介绍基于Agent的系统仿真模型的分析、验证、校核和再现，以及基于Agent的系统仿真模型的高级特性和应用方法。在介绍如何开发一个模型或者对某个模型进行扩展的时候，会在讲解原理的同时给出程序代码，便于读者边学边练。 -
作者介绍
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目录
译者序
前言
第0章 为什么需要基于agent的建模技术
0.1 一个思维实验
0.2 复杂系统与涌现
0.3 理解复杂系统和涌现
例1：群体考量
例2：个体考量
0.4 使用基于agent的建模作为重构的代表性基础架构
案例：捕食者-猎物互动模型
案例：森林火灾
第1章 什么是基于agent的建模技术
1.1 蚁群
1.1.1 创建蚂蚁觅食模型
1.1.2 Ants模型的仿真结果及观测
1.1.3 Ants模型的价值
1.2 什么是基于agent的建模技术
1.2.1 基于agent的模型与其他建模方法之比较
1.2.2 随机性与确定性
1.2.3 何时使用ABM最有效
1.2.4 ABM的权衡
1.2.5 理解ABM需要具备哪些知识
1.3 本章小结
习题
第2章 创建几个简单的ABM模型
2.1 Game of Life模型
2.2 Heroes and Cowards模型
2.3 Simple Economy模型
2.4 本章小结
习题
第3章 探索和扩展基于agent的模型
3.1 Fire模型
3.1.1 Fire模型介绍
3.1.2 第一次扩展：增加一个火焰的传播概率
3.1.3 第二次扩展：添加风的因素
3.1.4 第三次扩展：允许火焰远程传播
3.1.5 Fire模型小结
3.1.6 高级建模应用
3.2 DLA模型
3.2.1 DLA模型概述
3.2.2 第一次扩展：引入概率
3.2.3 第二次扩展：邻居的影响
3.2.4 第三次扩展：不同的聚合方式
3.2.5 DLA模型小结
3.2.6 高级建模应用
3.3 Segregation模型
3.3.1 Segregation模型概述
3.3.2 第一次扩展：增加更多种群
3.3.3 第二次扩展：允许使用多个阈值
3.3.4 第三次扩展：增加热衷于社区多元化的个体
3.3.5 Segregation模型小结
3.3.6 高级城市建模应用
3.4 El Farol模型
3.4.1 El Farol模型概述
3.4.2 第一次扩展：为做出成功预测的agent标记颜色
3.4.3 第二次扩展：显示平均、最低和最高奖励值
3.4.4 第三次扩展：绘制奖励直方图
3.4.5 El Farol模型小结
3.4.6 高级建模应用
3.5 本章小结
习题
第4章 创建基于agent的模型
4.1 设计模型
4.1.1 选择待研究的问题
4.1.2 一个具体的例子
4.2 选择你的agent
4.2.1 选择agent的属性
4.2.2 筛选agent的行为
4.2.3 选择模型的参数
4.2.4 Wolf Sheep Simple模型设计小结
4.3 检查模型
4.4 Predator-Prey模型：补充情境
4.5 本章小结
习题
第5章 ABM的组件
5.1 概述
5.2 agent
5.2.1 属性
5.2.2 行为（活动）
5.2.3 agent种类大全
5.2.4 agent的粒度
5.2.5 agent认知
5.2.6 其他agent种类
5.3 环境
5.3.1 空间环境
5.3.2 基于网络的环境
5.3.3 几类特殊的环境
5.4 行为交互
5.5 观察者/用户界面
5.6 时间进度表
5.7 整合
5.8 本章小结
习题
第6章 分析ABM模型
6.1 度量类型
6.2 疾病的传播建模
6.2.1 ABM的统计分析：超越原始数据
6.2.2 多次运行ABM的必要性
6.2.3 在ABM中使用图检验结果
6.2.4 在ABM中分析网络
6.2.5 环境数据和ABM
6.3 本章小结
习题
第7章 模型的校核、验证与复现
7.1 模型的正确性
7.2 校核
7.2.1 沟通
7.2.2 描述概念模型
7.2.3 校核测试
7.2.4 超越“校核”
7.2.5 敏感性分析与稳健性评价
7.2.6 校核的益处与问题
7.3 验证
7.3.1 宏观验证和微观验证
7.3.2 表面验证和经验验证
7.3.3 验证的优点和问题
7.4 复现
7.4.1 计算模型的复现：维度与标准
7.4.2 复现的优点
7.4.3 对模型复现者的建议
7.4.4 对模型作者的建议
7.5 本章小结
习题
第8章 高级主题与应用
8.1 ABM中的高级主题
8.1.1 模型设计的指导方针
8.1.2 规则提取
8.1.3 使用ABM进行沟通、说服和教育
8.1.4 人类agent、嵌入式agent和虚拟agent通过“中介”进行对话
8.1.5 混合计算方法
8.1.6 NetLogo中的一些高级计算方法
8.1.7 ABM扩展
8.1.8 高级数据源与数据输出集成
8.1.9 运行速度
8.2 ABM应用
8.3 ABM的未来
习题
附录 ABM的计算基础
参考文献
软件与模型
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