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 "geomodelowanie" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    XI Warsztaty Młodych Geomorfologów „Modelowanie i wizualizacja 3D form, zjawisk i procesów geomorfologicznych”
    Autorzy:
    Samojedna, Edyta
    Franczak, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/763188.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    warsztaty, geomorfologia, geomodelowanie
    Opis:
    W dniach 22–24 października 2018 r. na Wydziale Nauk o Ziemi i Gospodarki Przestrzennej Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie odbyła się kolejna, jedenasta już, edycja Warsztatów Młodych Geomorfologów pod tytułem: „Modelowanie i wizualizacja 3D form, zjawisk i procesów geomorfologicznych”. Warsztaty te są organizowane pod patronatem Stowarzyszenia Geomorfologów Polskich. Tym razem młodzi geomorfolodzy mieli możliwość zapoznania się z metodami, technikami i narzędziami cyfrowego modelowania form rzeźby terenu oraz z praktycznym ich wykorzystaniem do oceny natężenia zachodzących procesów geomorfologicznych.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Sklodowska, sectio B – Geographia, Geologia, Mineralogia et Petrographia; 2018, 73
    0137-1983
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Sklodowska, sectio B – Geographia, Geologia, Mineralogia et Petrographia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie agentowe – nowoczesna koncepcja modelowania w GIS
    Agent-based modeling – modern concept of GIS modeling
    Autorzy:
    Dzieszko, P
    Bartkowiak, K.
    Giełda-Pinas, K
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/950054.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    modelowanie agentowe
    systemy informacji geograficznej
    geomodelowanie
    agent-based modelling
    geographical information systems (GIS)
    geomodeling
    Opis:
    Jedną z najbardziej perspektywicznych oddolnych technik modelowania relacji człowieka środowisko jest modelowanie agentowe (ang. agent-based modelling, ABM). Jest to nowoczesna technika coraz częściej wykorzystywana w systemach informacji geograficznej (GIS). Oparta jest na tworzeniu agentów, którzy podejmują decyzje przestrzenne. Potrafią także wymieniać między sobą informacje. Co więcej, posiadają atrybuty, które pozwalają określić ich aktualny stan. W klasycznym podejściu do modelowania wszystkie elementy modelu są jednakowe. W modelu agentowym można stworzyć agentów, którzy będą podobni lub jednakowi pod względem budowy oraz będą mieli całkowicie różne zachowania i zasady decyzyjne. Pozwala to na wprowadzenie do modelu elementu losowości, co jest istotne w badaniach przyrodniczych. W przeciwieństwie do innych technik modelowania, ABM zaczyna się i kończy na poziomie agentów. Znaczenie ABM zwłaszcza w badaniach naukowych o charakterze aplikacyjnym wyraźnie wzrosło w czasie ostatniej dekady. Zarówno agenci, jak i decyzje, które podejmują maja odniesienie przestrzenne. Zatem połączenie AMB i GIS wydaje się być naturalną konsekwencją rozwoju obu technik. ABM zazwyczaj wykorzystywane jest w procesie wspierania podejmowania decyzji, w symulacji zjawisk ekstremalnych, w prognozowaniu rozwoju środowiska, w planowaniu przestrzennym oraz w ocenie oddziaływania na środowisko. W pracy przedstawiono możliwości wykorzystania tej nowoczesnej metody badawczej w GIS, opisano najważniejsze jej cechy oraz przedstawiono najistotniejsze obecnie platformy oprogramowania i zestawy narzędzi do tworzenia modeli agentowych. Przedstawiono też informacje, kiedy ABM jest szczególnie przydatne w pracy badawczej i jak dobrać najlepszy system do budowy modelu.
    One of the most prospective bottom-up approaches to modeling of human-environment relations is agent-based modeling (ABM). ABM is a modern technique more and more often used in Geographical Information Science. It is based on entities called agents which can make spatial decisions. They can also exchange information with each other. Moreover, they have attributes which allow to describe their actual state. In classical approach to modeling, all entities are often quite similar. It is possible to create a model with very similar entities within ABM. These entities may behave slightly differently. Agents can have identical attributes and quite different decision rules. It allows a user to apply randomness in a model which is really crucial in environmental studies. ABM and simulation can be traced to investigations into complex adaptive systems, the evolution of cooperation and artificial life. Unlike other modeling approaches, ABM begins and ends with the agent’s perspective. The application of ABM to simulating dynamics within GIS has seen a considerable increase over the last decade. Both agents and decisions they make have spatial reference. So linking AMB with GIS is a natural consequence of these two techniques development. ABM is normally a very useful decision making process, in extreme events simulation, forecasting the environment development, spatial planning, and environmental impact assessment. In this paper. possibilities of the use of ABM were presented. ABM is a modern research technique within GIS. Most important features of ABM were described as well as well-known software platforms and toolsets for agent-based model creating. Finally, information when the ABM can be especially useful in research work and how to select the best system which will fit the standards of our model was provided.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2013, 11, 4(61); 7-16
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    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
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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