基于代理的建模资源[已关闭]

我发现2009年6月的一项调查回答了你的问题:

基于Agent的建模与仿真工具综述

摘要
基于Agent的建模与仿真是一种计算方法 起源于遗传算法。这是一个强大的技术 ABMS最常见的用途是社会模拟和优化 交通流和供应链等问题。我们会调查的 计算科学和工程的其他用途。反弹道导弹系统已经得到了广泛的应用 适合在新型架构上运行,如GPGPU(例如使用 CUDA)。阿贡国家实验室在Exascale ABMS上有一个网站 程序我们计划组织一个关于ABMS方法和 2009年夏季申请。基于agent的建模, 考古学

http://epubs.cclrc.ac.uk/bitstream/3637/ABMS.pdf

我也推荐 NetLogo . 它是一种基于logo(基于Lisp)的IDE+环境+编程语言,可以让您非常快速地构建多代理模型。我发现我可以在几个小时内复制(模拟)研究文章中的算法,这些算法在其他库中实现需要几周的时间。

你可以在我的网站上查看我的一些模型 this page.

我被介绍给 Dramatis 在OSCON2008上,它是一个基于代理的Ruby和Python框架。作者史蒂文·帕克斯(Steven Parkes)在他的博客中有一些参考资料,目前正在经营一家语言不可知论者网站 Actors discussion list .

This page 在erights.org上,有大量的参考资料,我认为是介绍和探索Actors消息传递模型的核心论文。

维基百科上还有一个很好的链接:

http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_agent-based_modeling_software

在建模方面,看看FAML,一种面向代理的建模语言。这是一篇相当不错的学术论文,但根据您的兴趣,它可能会有所帮助: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freepre_abs_all.jsp?isnumber=4359463&arnumber=4967615

new website which is dedicated to agent-based modeling . 该网站包含论文、教程、工具、资源以及在多个领域从事基于代理的建模工作的研究人员的链接。

你还应该看看 Madkit and Turtlekit

旧线程,但为了完整性,还有 Anylogic 和 pyabm 可用于ABMs。

我有在几种环境/语言中编程基于代理的模型的经验。我的意见是,如果您想要实现一个相对简单的模型,请使用Netlogo。在重型模型中也可以使用Netlogo(我已经成功地做到了这一点),但在某些情况下,像java/python/c++这样的编程语言的灵活性超过了Netlogo中可用的本机方法的便利性,特别是当性能成为一个主要问题时。

就餐变得有点臃肿。如果你是一个有经验的程序员,那么你真正需要开始构建ABM的就是能够安排事件和绘制随机数。其余部分(定义代理/环境及其行为)您可以自行设计。在管理模型中的对象时,请使用常用的常规数据结构(数组/哈希/树等)。为此,我正在开发一个名为“abmultils”(在github上)的非常轻量级的Java库,它实现了一个调度器并包装了一个随机数生成器。这是在早期开发阶段,但我希望在未来几个月内充实(保持简单)。

如果你是一个进化经济学家,你也可以检查 Laboratory for Simulation Development (LSD)

PHP和Java开发人员应该看看 KATO