作者
摘要
近年来，基于多层次代理的建模（ML-ABM）受到了越来越多的关注。在本文中，我们介绍了LevelSpace，它是一个扩展，允许建模人员用流行且广泛使用的NetLogo语言轻松构建ML-ABM。我们介绍了LevelSpace框架及其相关的编程原语。基于ML-ABM的三个常见用例“异构模型的耦合、细节的动态适应和跨层交互——我们展示了使用LevelSpace构建ML-ABM是多么容易。我们认为，有一个统一的概念语言来描述LevelSpace模型是很重要的，并提出了模型可能存在差异的六个维度，并讨论了如何将这些维度结合起来在LevelSpace中嵌入各种ML-ABM类型。最后，我们认为未来的工作应该探索这六个维度之间的关系，以及它们的不同配置对特定建模任务的适用程度。
建议引用
Arthur Hjorth&Bryan Head&Corey Brady&Uri Wilensky，2020年。"LevelSpace：基于多层次代理建模的NetLogo扩展,"人工社会与社会模拟杂志《人工社会与社会模拟杂志》，第23卷（1），第1-4页。手柄：RePEc:jas:jasssj:2018-36-3
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