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Die Popularität von Agent-Based Modeling (ABM) in Forschung und Praxis hat mit der Einführung von Personal Computern und der Akzeptanz computerbasierter Experimente zugenommen. Die schnelle und weit verbreitete Popularität von ABM hat jedoch zu vielen Mängeln und Lücken geführt, die es daran hindern, wirklich eine Revolution in der Modellierung und Simulation zu sein. Dieses Buch untersucht die Wahrheit hinter ABM und entwickelt originelle Ideen und Werkzeuge, um die theoretischen, historischen und praktischen Lücken zu schließen. Um die Wahrheit hinter ABM zu erfahren, wird das Feld von ABM…mehr

Produktbeschreibung
Die Popularität von Agent-Based Modeling (ABM) in Forschung und Praxis hat mit der Einführung von Personal Computern und der Akzeptanz computerbasierter Experimente zugenommen. Die schnelle und weit verbreitete Popularität von ABM hat jedoch zu vielen Mängeln und Lücken geführt, die es daran hindern, wirklich eine Revolution in der Modellierung und Simulation zu sein. Dieses Buch untersucht die Wahrheit hinter ABM und entwickelt originelle Ideen und Werkzeuge, um die theoretischen, historischen und praktischen Lücken zu schließen. Um die Wahrheit hinter ABM zu erfahren, wird das Feld von ABM aus vielen Perspektiven beleuchtet. Zunächst werden komplexe Systeme, die historische Entstehung von ABM und philosophische Fragen im Zusammenhang mit ABM untersucht, um eine klare Grundlage zu schaffen. Als nächstes wird die aktuelle Praxis von ABM in einem umfassenden 279 Artikel untersucht. Basierend auf diesen in der Umfrage identifizierten Möglichkeiten wird eine neue Diagrammtechnik namens Conceptual Model for Simulation (CM4S)-Diagramm entwickelt. Schließlich wird die Wirksamkeit des CM4S-Diagramms durch die Entwicklung von sozialwissenschaftlichen, militärischen und ABM-Simulationen der Lieferkette bewertet.
Autorenporträt
Brian L. Heath est analyste de recherche opérationnelle pour l'US Air Force et professeur auxiliaire à la Wright State University. Il a obtenu son doctorat. en ingénierie à la Wright State University en 2010. Ses intérêts de recherche incluent la modélisation à base d'agents, la simulation, la philosophie de validation, la construction de modèles scientifiques et les statistiques.