Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "agent-based modeling" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Price patterns in an oligopoly with switching cost and uncertain demand
    Autorzy:
    Zawisza, M.
    Kamiński, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/406324.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    price competition
    switching cost
    agent-based modeling
    uncertain demand
    price volatility
    Opis:
    Characteristics of price patterns have been investigated in an oligopoly market with costs for switching a provider. Two regimes of a company’s access to information have been considered. In the benchmark scenario, firms make decisions based on perfect information about demand. In the other – more realistic scenario – they conduct market research to estimate an unknown demand curve and therefore face uncertainty regarding their profit function, which in turn leads to suboptimal decision making. The authors inspected how a company’s access to information on demand, costs for switching a provider and the rate of market renewal influence price patterns on the market. It has been shown that positive switching cost is a sufficient condition for price dispersion, as well as imperfect information about the company's profit function, e.g. from market research. The average price under the perfect information regime is lower than under market research based price setting, a higher switching cost makes it easier for companies to coordinate their prices and a higher rate of market renewal softens the influence of the switching cost on market price.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2013, 23, 3; 71-89
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Agenci w modelowaniu agentowym (ABM)
    Agents in agent-based modeling (ABM)
    Autorzy:
    Dzieszko, P
    Bartkowiak, K
    Giełda-Pinas, K
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/346546.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    modelowanie agentowe (ABM)
    systemy informacji geograficznej (GIS)
    geomodelowanie
    agent-based modeling (ABM)
    geographical information system (GIS)
    geomodeling
    Opis:
    Modelowanie agentowe (ang. agent-based modelling – ABM) stanowi dynamicznie rozwijającą się metodę modelowania, o szerokim spektrum zastosowań w różnych dziedzinach nauki i życia codziennego. Obecnie postępująca integracja ABM z systemami informacji geograficznej dostarcza zaawansowanych i kompleksowych narzędzi do geomodelowania. Modele agentowe są cyfrową reprezentacją systemów takich jak ekosystemy, społeczności i gospodarki, złożonych z elementów i obiektów rozmieszczonych we wspólnym otoczeniu (środowisku działania). Unikalność modelowania agentowego polega na umożliwieniu zdefiniowania zasad decyzyjnych jednostek - agentów, określeniu uwarunkowań, w jakich funkcjonują oraz zrealizowaniu tych zasad w dowolnej ilości iteracji w celu przeanalizowania rezultatów działania systemu. Agenci w modelu mogą być wysoce zróżnicowani. Mogą mieć charakter ożywiony (np. rolnicy, mieszkańcy, właściciele ziemscy) oraz nieożywiony (np. firmy, samochody). Mogą także być pogrupowani w większe jednostki (np. społeczności, narodowości, budynki, gospodarstwa domowe, miasta, sieci drogowe) oraz mogą być mobilni (np. pieszo, samochodem, firmy zmieniające siedzibę, mieszkańcy, którzy się przeprowadzają). Ze względu na wewnętrzną strukturę, agentów dzielimy na słabych i silnych. Słabi agenci mają uproszczoną strukturę wewnętrzną i proste zasady decyzyjne, podczas gdy zasady decyzyjne agentów silnych czerpią z wiedzy sztucznej inteligencji, a oni sami potrafią się uczyć, rozwiązywać problemy i planować. Agenci wyposażeni są w atrybuty, które pozwalają opisać ich aktualny stan. Posiadają też sprecyzowane zasady decyzyjne, które pozwalają im podejmować decyzje czasie i przestrzeni oraz czynności, które podejmowane są przez agentów po podjętej decyzji. Mnogość zastosowań modeli agentowych sprawia, że agenci posiadają skrajnie różne charakterystyki, a to powoduje, że trudno jest przypisać im jedne uniwersalne i wspólne cechy. Niemniej agenci najczęściej posiadają kilka cech, które nie zmieniają się w zależności od zastosowania modelu, mianowicie: autonomię, różnorodność, aktywność, cel, interaktywność, ograniczoną racjonalność, mobilność, i możliwość uczenia się. W modelach matematycznych najczęściej wszystkie elementy i obiekty danego typu są identyczne. Założeniem modelowania agentowego jest możliwość różnicowania agentów oraz możliwość zastosowania losowości w ich zachowaniach nawet, jeśli mają podobną budowę. Agenci mogą mieć identyczne atrybuty, ale skrajnie różne zasady decyzyjne, co pozwala wprowadzić do modelu bardzo istotny w naukach przyrodniczych element losowości.
    Agent-based modeling (ABM) is a dynamically developing method of modeling broadly used in various areas of science and in everyday life. Integration of ABM with geographic information systems provides advanced and comprehensive instruments for geomodeling. Agent-based models are digital representation of such systems as eco-systems, societies and economies composed of elements and objects located in common environment (action environment). Unique nature of agent-based modeling consists in the possibility to define the rules of decision-making of individual agents, to determine conditions of their functioning and to implement these rules in any number of iterations in order to analyze the results of the system operation. Agents in the model may be highly diversified. They may be alive (e.g. farmers, inhabitants, landlords) or inanimate (e.g. companies, cars). They may be also grouped in bigger units (e.g. buildings, households, cities, road networks) and they may be mobile (e.g. companies changing their seat, inhabitants moving to other places). Because of the internal structure, we divide agents into strong and weak. Weak agents have simplified internal structure and simple decision-making rules, while decision-making rules of strong agents draw from the knowledge of artificial intelligence and these agents can learn, solve problems and make plans. Agents have attributes allowing them to describe their present state. They also have defined decision-making rules allowing them to take decisions about time and place and actions taken by the agents after the decision is made. Multiple application of agent-based models entails extremely varied characteristic features of agents and this, in turn makes difficult assigning to them universal and common features. Nevertheless, agents usually have a few features which do not change depending on the model applied, namely: autonomy, variety, activeness, goal, interactivity, limited rationality, mobility and ability to learn. In mathematical models most often all elements and objects of a given type are identical. Possibility to differentiate agents and to randomize their behaviours is assumed in agent-based modeling even when they have similar structure. Agents may have identical attributes but extremely different decision-making rules, which allows to introduce to the model the element of randomness so important in natural sciences.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2013, 11, 4(61); 17-23
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rola instytucji w programie ekonomii postwalrasowskiej Davida Colandera stanowiącej fundament nowej ekonomii złożoności (complexity economics)
    The Role of Institutions in the Post-Walrasian Economics of David Colander and Complexity Economics
    Autorzy:
    Kędzierski, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904028.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Małopolska Szkoła Administracji Publicznej
    Tematy:
    agent-based modeling
    ekonomia postwalrasowska
    ekonomia złożoności (complexity economics)
    homo oeconomicus
    instytucje
    metodologia ekonomii
    ograniczona racjonalność (bounded rationality)
    wielopunktowa równowaga (multiple equilibrium)
    agent-based modelling
    post-Walrasian economics
    complexity economics
    institutions
    methodology of economics
    bounded rationality
    multiple equilibrium
    Opis:
    Głównym celem artykułu jest (1) przedstawienie podstawowych założeń ekonomii postwalrasowskiej, nurtu teoretycznego zapoczątkowanego w latach dziewięćdziesiątych XX w. przez amerykańskiego historyka myśli ekonomicznej Davida Colandera. Podważa on fundamentalne twierdzenia XX-wiecznej ekonomii, które czerpią z koncepcji naukowych Leona Walrasa, zwłaszcza w zakresie teorii ogólnej równowagi ekonomicznej. Jednym z kluczowych elementów programu ekonomii postwalrasowskiej jest uwzględnienie instytucji jako pozacenowego mechanizmu koordynacji procesów gospodarczych. Pozostałymi celami niniejszego tekstu są: (2) wskazanie sposobu, w jaki elementy heterodoksyjnych szkół ekonomii włącza się do głównego nurtu w ramach nowego zjawiska, jakim jest tzw. ekonomia złożoności (complexity economics), oraz (3) przedstawienie propozycji koniecznych zmian w zakresie metodologii ekonomii. W ramach zakończenia przedstawione zostaną (4) rozważania na temat implikacji koncepcji teoretycznych Colandera i innych przedstawicieli nowego nurtu ekonomii dla polityki gospodarczej.
    The main aim of the article is to present the basic elements of post-Walrasian economics, an economic school initiated in the 1990s by David Colander, American historian of economic thought. Colander questions the fundaments of mainstream economics, based inter alia on Leon Walras s theory of general equilibrium. One of the key elements of the post-Walrasian economics is the acknowledgement of institutions as non-price coordination mechanism in the economy. The article discusses how elements of heterodox economic schools are introduced into the mainstream economics within the new complexity economics, and suggests essential amendments to the methodology of economics. As a conclusion, the author presents the implication of the economic thought of David Colander and other representatives of complexity economics for the economic policy.
    Źródło:
    Zarządzanie Publiczne / Public Governance; 2013, 2-3(24-25); 90-101
    1898-3529
    2658-1116
    Pojawia się w:
    Zarządzanie Publiczne / Public Governance
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Symulacje zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi z wykorzystaniem modelu agentowego
    Simulations of changes in land cover and land use with application of agent-based model
    Autorzy:
    Giełda-Pinas, K
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/346143.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    modelowanie agentowe
    systemy informacji geograficznej (GIS)
    zmiany pokrycia terenu i użytkowania ziemi
    sprzężone systemy naturalne i antropogeniczne
    rolnictwo zrównoważone
    agent-based modeling
    geographical information systems (GIS)
    land cover and land use changes (LUCC)
    coupled human and natural systems (CHANS)
    sustainable agriculture
    Opis:
    Modelowanie agentowe (ABM) jest przykładem geomodelowania opartego na wykorzystaniu i przetwarzaniu danych przestrzennych czyli związanych z systemami informacji geograficznej. Jest to jedna z najlepiej przystosowanych metod służących do modelowania sprzężonych systemów naturalnych i społecznych (CHANS), a zarazem relacji człowiek-środowisko. System odzwierciedlany w modelu agentowym składa się z obiektów i elementów umieszczonych w przestrzeni modelowej, która stanowi modelowy obraz Pojezierza Gnieźnieńskiego, a kluczową rolę w całym procesie odgrywają agenci – jednostki decyzyjne modelu, którymi w omawianym systemie są rolnicy. Opracowany model agentowy służy do symulacji zmian pokrycia terenu i użytkowania ziemi będących jednym z istotniejszych syntetycznych wskaźników przemian w środowisku geograficznym. Prezentowany model agentowy oparty jest na schemacie działania związanym z przystępowaniem rolników do wybranych pakietów Programu Rolnośrodowiskowego 2007-2013, które wymuszają na nich ściśle określone działania proekologiczne. Model umożliwia modelowanie różnych scenariuszy postępowania rolników, przez co pozwala uzyskać zarówno realne, jak i abstrakcyjne (100% zainteresowania ofertą PRŚ) konfiguracje pokrycia terenu i użytkowania ziemi. Ten sposób modelowania jest szczególnie przydatny w kontekście funkcjonowania środowiska geograficznego opartego o ścisłe relacje człowiek-środowisko. Dodatkowo może służyć, jako narzędzie wykorzystywane w procesie wspierania podejmowania decyzji, w prognozowaniu rozwoju środowiska, w planowaniu przestrzennym oraz w ocenie oddziaływania na środowisko.
    Agent-based modeling is an example of geomodeling based on spatial data, i.e. the data connected withgeographic information systems. Using agent-based modeling makes it possible to simulate functioning of natural systems, social systems or coupled human and natural systems (CHANS). ABM approach is one of the best-adapted methods for modeling coupled social-natural systems due to its characteristic elements – agents. When a system is reflected in the model it is built of objects and elements placed in the model space. A key role in the whole process is played by agents – individual decision-making model entities. The agent-based model developed for this paper is created to simulate changes in land use and land cover and to show the environmental effects of this process, which is one of the most important synthetic indicators in the geographical environment. The model developed can be used for different space scales and it based on the process in which farmers take action participation in selected packages of Agri-environmental Programme 2007-2013, which require them to strictly defined environmental activities. The model allows to simulate different scenarios of implemented decision role, thereby resulting in different, both real and abstract, configurations of land use and land cover patterns. This way of modeling is especially useful in the context of CHANS. It can serve as a tool in supporting decision-making processes, in predicting the environmental changes and development, spatial planning and environmental impact assessment.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2015, 13, 1(67); 7-19
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies