Michael A.Yereniuk。;萨拉·奥尔森。 基于非格智能体模型的全局密度分析。 (英语) Zbl 1419.37089号 SIAM J.应用。数学。 79,第5期,1700-1721(2019). 概要:基于代理(AB)模型是基于规则的,是一种相对简单的离散方法,可用于模拟许多代理的复杂交互。实现计算模型的相对容易性常常被执行严格分析以确定紧急行为的困难所抵消。此外,如果没有代理交互的精确定义,从分析的角度来看,计算不动点的存在性及其稳定性是不易处理的,并且可能会变得计算昂贵,可能需要数千次模拟。通过定义具有特定交互邻域的非格AB模型,我们发展了一种确定全局递归规则(GRR)的通用方法。这允许在时间上估计状态密度,可以很容易地计算模型中的一系列参数。该框架的实用性在基于流行病学代理的模型上进行了测试,其中代理对应于处于易感、受感染或恢复状态。代理的交互邻域由数学公式确定,该公式允许GRR准确预测长期行为和稳态。概述的建模框架通常适用于许多领域,并且可以很容易地扩展。 引用于1文件 MSC公司: 37号40 最优化和经济学中的动力系统 91B69型 异构代理模型 92天30分 流行病学 关键词:细胞自动机;稳定性分析;全局递归规则 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.A.Yereniuk}和\textit{S.D.Olson},SIAM J.Appl。数学。79,第5号,1700--1721(2019;Zbl 1419.37089) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] G.An、B.G.Fitzpatrick、S.Christley、P.Federico、A.Kanarek、R.M.Neilan、M.Oremland、R.Salinas、R.Laubenbacher和S.Lenhart,生物学中基于agent模型的优化与控制:一个展望,公牛。数学。《生物学》,79(2017),第63-87页。 [2] F.Ball、T.Britton、T.House、V.Isham、D.Mollison、L.Pellis和G.S.Tomba,流行病集合种群模型面临的七大挑战,包括家庭模型《流行病学》,10(2015),第63-67页,https://doi.org/10.1016/j.epidem.2014.08.001。 [3] S.Bansal、J.Read、B.Pourbohloul和L.A.Meyers,传染病流行病学中接触网的动态性质,生物学杂志。发电机。,4(2010年),第478-489页·Zbl 1342.92225号 [4] E.Bonabeau,基于Agent的建模:模拟人类系统的方法和技术,程序。国家。阿卡德。科学。美国,99(2002),第7280-7287页,https://doi.org/10.1073/pnas.08208099。 [5] M.Burkitt、D.Walker、D.M.Romano和A.Fazeli,利用高性能计算从医学图像构建复杂的三维生物环境,IEEE传输。计算。生物生物信息。,9(2012年),第643-654页。 [6] M.Burkitt、D.Walker、D.M.Romano和A.Fazeli,利用计算模型研究精子在女性生殖道中的导航和行为《病因学》,77(2012),第703-716页。 [7] D.查克拉波蒂,马尔可夫智能体存在下的样本高效多智能体学习,施普林格,纽约,2014年·Zbl 1288.91004号 [8] S.Chaturapurek、J.Breslau、D.Yazdi、T.Kolkolnikov和S.G.McCalla,勒维航班犯罪建模,SIAM J.应用。数学。,73(2013),第1703-1720页·Zbl 1280.35158号 [9] Q.Chen、J.Mao和W.Li,基于细胞自动机的捕食者-食饵模型中捕获策略的稳定性分析,摘自《元胞自动机》,S.El Yacoubi、B.Chopard和S.Bandini主编,Springer,纽约,2006年,第268-276页·Zbl 1155.92350号 [10] J.Cosgrove、J.Butler、K.Alden、M.Read、V.Kumar、L.Cucurull-Shanchez、J.Timmis和M.Coles,系统药理学中基于Agent的建模,CPT药理学系统。药理学。,4(2015),第615-629页。 [11] L.Danon、A.P.Ford、T.House、C.P.Jewell、M.J.Keeling、G.O.Roberts、J.V.Ross和M.C.Vernon,网络与传染病流行病学,磁盘间。透视。感染。数字化信息系统。,2011 (2011), 284909. 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