5 제안된 프레임워크: 에이전트 기반 설명
모델링 (Modeling Level)
이전 장에서는 에이전트 기반 모델링을 다음 목적으로 사용하는 방법에 대해 설명하였습니다.
CAS의 탐색 모델을 개발하는 탐색적 모델링의 열쇠가 되는 아이디어는 에이전트 기반 모델을 이용하여 새로운 연구의 실현가능성을 평가하는 것을 목적으로 한 시뮬레이션 모델로 연구연구를 보완하는 것이었다.
관련 연구자 간 메시지 교환 검토
에이전트 기반 모델러 메일링 리스트는 단면도를 제공한다고 생각할 수 있다
다양한 케이스 연구자들이 직면한 인지 모델링 문제에 대해 설명합니다. 주목할 만한 점이다
여기에서는, NetLogo 유저의 메일링 리스트[177] 유저의 수는 3,800명 가깝습니다.
유저와 이 리스트에는, 현재까지 약 13,000건의 아카이브 끝난 메세지가 포함되어 있습니다. 여기서 다음 일이 가능합니다.
이후 연구자가 직면하고 있는 인지 문제에 대해서 보다 상세한 조사를 실시한다.
는 탐색적 모델링 접근방식은 도움이 되지만 본질적으로는 연구자에게 중요한 주요기능이 결여되어 있음을 나타내고 있습니다. 다음과 같은 누락된 기능의 일부가
다음과 같은 문제가 있습니다.
A. 우선, 시험적인 에이전트 베이스의 모델은 초점이 좁은 경향이 있다. 학제적인 케이스 연구자는, 다음과 같은 모델화 구조를 활용하는 것에 관심을 가지고 있습니다.
한 과학연구영역을 다른 영역에서 사용하기 위해 넘겨주는 쉬운 방법은 없다.
모델 개념에 대한 지식을 제공합니다. 주로 단일한 특정 과학 어플리케이션용으로 개발된 모델에서는 연구자들은 다음 사항이 어렵다고 느끼고 있습니다.
한 탐색적 ABM에서 다른 cas 응용 프로그램 도메인으로 지식을 옮기다
모델간에는 고유한 유사점이 있는 것 같은데요? [ 해
우리가 아는 한 건설물을 이동하는 유일한 방법은 다음 중 하나입니다.
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소스 코드 스니펫을 사용하거나 텍스트 기술에 따라 모델을 복제하다
(양쪽 접근방식에 대해서는 이 장의 후반부에서 중요하게 설명합니다). 그래서 구축된 모델
예를 들어 종양의 증식에는 Wireless Sensor에서의 데이터 집약 등 전혀 다른 과학영역에서 사용할 수 있는 유용한 구조가 있는 경우가 있습니다.
네트워크. 하지만 이 직관적인 유사성이 있더라도 간단한 번역은 없습니다.
비코드이지만 고충실도를 사용하여 한 영역에서 다른 영역으로 모델을 구축한다.
사양서와 ABM간에 거의 일대일 모델구조의 대응관계를 가능하게 하는 모델의 설명.
나.모델 비교의 경우, 모델화의 문제점을 그 밖에도 볼 수 있다.
다양한 사례 연구법 및 응용 프로그램 도메인에 대해 설명합니다. 다시 한 번 말씀드립니다만,
현시점에서는 CAS 도메인과 어플리케이션간에 모델을 비교하는 메커니즘은 없습니다. 이를테면 사회과학자들은 잘 발달되어 있는
에이전트 기반의 가십 모델과 개념 [20] 직감적으로는 다음과 같은 것을 생각할 수 있습니다.
산불과 산불이 많이 닮았다 바꿔 말하면 불길
한 무리의 나무 혹은 다른 무리의 집단에서 부근으로의 이동은 가십과 비슷해 보인다
지역사회나 문화에서 전파모델이라는 것은 본질적으로 흥미로운 일입니다.
이 모델들을 비교할 수 있다 하지만 다시 한 번 말하지만 잘 알려지지 않은
수집된 이러한 추상적 개념들을 비교하는 표준적이거나 형식적인 수단들
도메인 간의 에이전트 기반 모델. 현재 일반적인 설명은 다음과 같습니다.
모델은 텍스트 형식입니다. 텍스트에 의한 설명에서는 실행할 수 있는 기능이 제한되어 있습니다.
비교하고 있습니다. 이러한 비교가 이루어진 경우, 그것들은 본질적으로 정성적이며,
정량적이지 않은 따라서 다양한 에이전트 기반의 모델을 정량적으로 비교할 수 있어 다양한 유형의
모델을 구현하거나 기타를 필요로 하지 않는 에이전트 기반의 모델
시뮬레이션데이터를수집하기위해실행됩니다.
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C. ABM 탐색의 세 번째 좌절은 모델 구축 교육의 어려움이다.
<고객명> 님이 보시는 바와 같이 이 도메인에는 주목할 만한 커뮤니티의 관심이 있습니다.
Net Logo-Educators 메일링 리스트 [178]에 등록된 약 800명의 교육자 (유일)
현재 잘 알려진 ABM 교육의 옵션은 코드 튜토리얼입니다. 단, 이것들은
튜토리얼이 불완전한 경우가 많고 특정 응용 프로그램 도메인만 관련되어 있거나 기타 응용 프로그램 도메인과 관련되어 있다
이제 단순한 ABM을 개발하기 위해 특정 언어 라이브러리 세트를 학습해야 합니다.
이러한 문제를 더욱 자세하게 조사하는 수단으로서, 전형적인 2주간의 「netlogo-users」메일링 리스트에서 토픽과 메시지 데이터의 랜덤한 스냅샷을 평가했습니다.의 결과
표 17에 나타낸 실험에서는 토픽의 거의 77%, 및 85 %가
메시지는 "How to model"에 관한 것입니다.
메시지의 내용을 더욱 의미적으로 확인하면, 많은 케이스 연구자들이 컴퓨터에서 아이디어를 끌어내기가 어렵다는 것이 밝혀진다.
프로그램 또는 코드 스니펫. 이 문제에는 두 모델 모두 서술의 어려움이 포함됩니다.
「지적 모델」과 프로그램·코드와의 관련성에 대해도 같습니다. 따라서 다수의 오픈 소스 모델을 온라인에서 자유롭게 입수할 수 있지만 메일링 리스트 사용자의 대부분은
아직