Agent-Based Models

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出版者:Sage Publications, Inc
作者:Nigel Gilbert
出品人:
页数:112
译者:
出版时间:2007-9-14
价格:USD 17.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781412949644
丛书系列:
图书标签:
  • 社会学
  • 复杂性
  • Agent
  • 模型
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  • Agent-Based Models
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  • Economics
  • Social Dynamics
  • Decision Making
  • Behavior
  • Networks
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具体描述

《复杂系统动力学导论》 本书是一部面向物理学、生物学、经济学、社会科学及工程学等多个领域研究者与高阶学生的权威性教材与参考手册。 它深入探讨了复杂系统背后驱动其行为的基本原理、数学框架及其在现实世界中的广泛应用,旨在为读者提供理解和分析非线性、自组织现象的坚实理论基础和实用工具。 核心理论框架:从微观互动到宏观涌现 本书的首要目标是构建一个理解复杂性的统一理论框架。我们从基础的动力学系统理论(如常微分方程组、映射)入手,逐步过渡到描述多体相互作用的统计力学方法。重点剖析了“涌现”(Emergence)的概念——即宏观系统的复杂行为如何源自大量微观组分之间局部、简单的规则和互动。 书中详尽阐述了关键的数学工具,包括: 1. 非线性动力学基础: 详述相平面分析、李雅普诺夫稳定性理论、分岔理论(Bifurcation Theory),尤其关注周期倍增、鞍结分岔和霍普夫分岔在系统转变中的作用。 2. 混沌理论: 深入解析确定性混沌的特征,如对初始条件的敏感依赖性(蝴蝶效应),利用庞加莱截面、最大李雅普诺夫指数和信息熵(如近似熵、散逸维数)量化系统的不可预测性。 3. 耗散结构与自组织: 基于普里戈金(Prigogine)的工作,探讨远离热力学平衡的开放系统如何通过能量或物质的耗散维持有序结构,并引入远离平衡态的热力学概念。 跨学科应用案例研究 本书摒弃了孤立的理论讲解,而是紧密结合跨学科的实际案例,展示如何运用这些理论工具解决现实问题。每个案例都作为一个深入的“工作坊”呈现: 第一部分:物理与化学中的复杂性 反应扩散系统: 详细分析图灵(Turing)模式的形成机制,涵盖化学振荡反应(如Belousov-Zhabotinsky反应)的空间结构演化,以及这些模型如何启发生物形态发生学。 非平衡相变: 研究如激光系统、磁性材料在驱动场下的响应,对比平衡态下的朗道理论与非平衡态下的临界现象。 第二部分:生物学与生态学中的动态系统 种群动态模型: 对经典Lotka-Volterra模型进行拓展,纳入环境随机性、延迟效应和空间异质性,分析捕食者-猎物系统、竞争和寄生关系中的稳定性与周期性振荡。 神经元动力学: 介绍霍奇金-赫胥黎(Hodgkin-Huxley)模型的简化形式(如FitzHugh-Nagumo模型),分析单个神经元动作电位发放的机制,并探讨神经元群体的同步化现象。 流行病学模型(非基于个体): 重点介绍 SIR、SEIR 等宏观传染病模型,分析基本再生数 $R_0$ 的含义,并讨论结构化网络(如年龄结构、空间结构)对疾病传播阈值的影响。 第三部分:社会经济系统中的相互作用 经济周期与不确定性: 考察宏观经济模型中可能出现的非线性反馈回路,探讨技术冲击、预期偏差如何导致金融市场的泡沫与崩溃。 群体行为与意见采纳: 分析信息扩散、社会规范的形成过程,使用级联模型(Cascading Models)来预测群体决策的临界点。 交通流理论: 应用流体力学中的概念来描述城市交通的拥堵现象,引入基于个体反应时间和密度依赖性的微观交通模型,解释交通波的产生与传播。 分析方法与计算工具 为使读者能够动手实践,本书投入了相当篇幅介绍分析和模拟复杂系统的计算技术: 1. 数值模拟方法: 详细介绍求解常微分方程组的有效算法(如Runge-Kutta方法),以及处理随机微分方程(SDEs)的欧拉-马尔可夫法。 2. 系统识别与数据分析: 讲解如何从时间序列数据中提取系统动力学信息,包括相位空间重构(Takens' Embedding Theorem),计算嵌入维度和延迟时间。 3. 统计力学工具的应用: 介绍如何在大型、相互作用的系统中应用蒙特卡洛模拟(如Metropolis-Hastings算法)来探索系统的自由能面或高维状态空间。 高级主题探讨:网络与空间结构 在最后一部分,本书将研究结构(网络拓扑或空间晶格)如何调节系统的动力学行为: 复杂网络理论: 深入分析无标度网络(Scale-Free Networks,如Barabási-Albert模型)和随机网络(Erdős-Rényi模型)的拓扑特性(度分布、聚类系数、平均路径长度)。 网络动力学: 研究耦合振子系统(如Kuramoto模型)在不同网络结构上的同步行为,以及网络鲁棒性(抗毁性)在疾病传播和信息级联中的体现。 总结 《复杂系统动力学导论》力求成为一座坚实的桥梁,连接经典的还原论方法与新兴的涌现性科学。通过严谨的数学推导、丰富的跨学科案例和实用的计算指导,本书旨在培养读者识别、建模和分析自然界与人造世界中普遍存在的非线性复杂现象的能力。阅读本书后,读者将能够以更全面的视角审视从细胞通讯到全球气候变化的各种动态过程。

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读后感

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《Agent-Based Models》这本书,在我最近的学术研究中,无疑扮演了极其重要的角色。我一直都在寻求一种能够有效模拟和分析那些由大量相互作用的个体组成的复杂系统的方法,而ABM正是这方面的集大成者。作者在书中,不仅详细介绍了ABM的基本理论框架,更重要的是,他以一种极为精炼和深刻的方式,阐述了ABM在捕捉个体行为、互动以及由此产生的宏观涌现现象方面的独特优势。我非常欣赏书中关于“智能体决策过程”的详细阐述,作者不仅讨论了如何为智能体设计不同的决策规则,例如基于规则的决策、基于效用的决策、以及基于学习的决策等,还深入探讨了这些决策过程如何影响系统的整体行为。书中通过一系列引人入胜的案例,例如城市居民的通勤模式、金融市场中投资者的行为、以及生态系统中物种的相互作用等,生动地展示了ABM的强大应用能力。我印象最深刻的是,书中关于“模型验证与评估”的讨论,作者详细介绍了多种验证ABM模型的方法,例如与真实世界数据的比较、与其他模型的比较、以及模型输出的统计检验等,这为我确保我的模型结果的准确性和可靠性提供了重要的指导。此外,作者在书中也对ABM的“可伸缩性”和“并行计算”进行了深入的探讨,这对于处理大规模ABM模拟具有重要的实践意义。这本书不仅仅是一本关于ABM的技术手册,更是一种理解复杂世界、解决实际问题的新视角。

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《Agent-Based Models》这本书,如同一位经验丰富的向导,带领我踏入了一个充满活力的模拟世界。在阅读过程中,我常常会停下来,反复思考作者提出的观点,并尝试将它们与我所接触过的实际问题联系起来。尤其让我印象深刻的是书中对于“异质性”的强调。作者指出,现实世界中的主体并非千篇一律,他们拥有不同的属性、偏好、知识和学习能力,而正是这种异质性,使得ABM在模拟真实世界现象时具有无可比拟的优势。例如,在模拟消费者行为时,不同收入水平、年龄、教育背景的消费者对同一商品的需求和反应必然存在差异,而ABM能够精细地刻画这些差异,从而产生更具说服力的结果。作者还详细讨论了如何在ABM中引入“学习”和“适应”机制,这对于理解动态系统的长期演化至关重要。主体不仅仅是被动地遵循预设规则,他们还会根据与环境和他体的互动来调整自己的行为,这种适应性使得模型能够捕捉到“演化”的本质。读到关于合作与竞争如何在群体中产生和演变的部分,我仿佛看到了社会达尔文主义在数字世界中的某种体现,但更重要的是,作者揭示了在特定规则下,互利共赢的策略如何能够占据主导地位。书中对模型校准和验证的讨论也十分到位,这对于任何希望将ABM应用于实际问题解决的读者来说都是必不可少的。作者没有回避ABM在应用中可能遇到的挑战,例如数据获取的难度、模型复杂性的权衡以及结果的可解释性等,并提供了一些前瞻性的建议。这种诚恳的态度让我对这本书的信任度倍增。它不是一本简单宣扬ABM优点的书,而是一本深入探讨ABM的潜力、挑战和最佳实践的权威著作。这本书让我意识到,ABM不仅仅是一种技术工具,更是一种理解世界、探索未知问题的新视角。

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《Agent-Based Models》这本书,在我最近的学习和研究中,扮演了不可或缺的角色。我一直都在寻求一种能够有效描述和分析那些由大量相互作用的个体组成的系统的方法,而ABM无疑是其中的佼佼者。作者在书中,不仅深入浅出地介绍了ABM的基本理论框架,更重要的是,他详细阐述了ABM在各种复杂领域中的应用潜力。我非常认同作者关于“涌现性”的观点,即系统的宏观行为是微观个体互动的结果,而ABM正是捕捉这种“涌现”现象的有力工具。书中通过大量详实的案例,例如城市交通拥堵的形成、金融市场的泡沫破裂、传染病的传播路径,以及生态系统中的捕食者与猎物关系等,清晰地展示了ABM如何能够模拟这些动态过程,并提供有价值的见解。我尤其对书中关于“智能体学习”的章节印象深刻,作者详细讨论了如何为智能体设计不同的学习机制,例如强化学习、模仿学习等,使其能够根据经验不断优化自身的行为。这对于理解系统的适应性和演化至关重要。此外,作者在书中也深入探讨了ABM的“模型验证”和“模型校准”问题,这为我确保我的模型结果的可靠性和解释性提供了重要的指导。这本书不仅仅是ABM技术的讲解,更是一种理解复杂世界的新视角,它让我对如何进行科学研究充满了新的灵感。

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《Agent-Based Models》这本书,在我研究的领域中,绝对称得上是一本里程碑式的著作。我长久以来都在寻找一种能够有效模拟和分析动态、复杂系统的方法,而ABM正是这方面的集大成者。作者在书中不仅详细介绍了ABM的基本原理和方法论,更重要的是,他深刻地阐述了ABM在理解各种复杂现象中的核心价值。我非常赞同作者关于“从个体到群体”的视角,这种视角与我一直以来对许多科学问题的理解不谋而合。书中通过大量的案例研究,生动地展示了ABM如何被应用于分析社会网络中的信息传播、生态系统中的物种互动、以及城市规划中的交通流量管理等。我尤其对书中关于“智能体感知和决策”的章节印象深刻,作者详细讨论了如何为智能体设计合理的感知能力和决策规则,使其能够对环境变化做出有意义的反应,并与其他智能体进行有效的互动。这部分内容对于构建逼真、可信的模拟至关重要。此外,作者在书中也深入探讨了ABM的“生命周期”,从模型的概念化、设计、实现,到实验、验证、分析,每一个阶段都进行了详尽的阐述。他对“模型验证”的讨论尤其让我受益匪浅,这部分内容提供了非常有价值的指导,帮助我理解如何评估我的ABM模型的准确性和可靠性。这本书不仅仅是一本技术手册,更是一本思想的启迪,它让我对复杂系统的研究充满了新的热情和方向。

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《Agent-Based Models》这本书,在我最近的学术探索中扮演了至关重要的角色。我一直在研究如何构建能够捕捉复杂系统动态行为的计算模型,而这本书正好提供了一个全面且深入的框架。作者以一种非常系统的方式,从基础概念到高级应用,层层递进地讲解了ABM的原理和实践。令我印象深刻的是,作者并没有将ABM仅仅看作是一系列算法的集合,而是将其视为一种理解和分析复杂系统的新范式。他强调了ABM的核心在于模拟“过程”而非“状态”,这对于许多传统的数学建模方法而言是一个重要的区别。在书中,我学到了如何设计具有明确行为规则的主体,如何构建模拟环境,以及如何通过实验来检验模型假设。我尤其对书中关于“智能体”设计的部分非常感兴趣,作者详细阐述了如何为智能体赋予感知、决策、学习和互动的能力,并提供了多种实现这些能力的策略。例如,在模拟经济市场时,智能体的“买入”和“卖出”决策,以及它们对价格信号的反应,都直接影响着市场的整体走向。作者还特别提到了“情景分析”在ABM中的应用,通过改变模型的参数和初始条件,我们可以探索不同情景下系统可能出现的行为,这对于风险评估和政策制定具有重要的参考价值。书中对“鲁棒性”测试的论述也为我提供了宝贵的指导,确保我的模型在面对各种输入变化时都能保持一定的稳定性。读完这本书,我感觉自己对复杂系统的理解又上了一个台阶,也更加自信于运用ABM来解决我所面临的科学问题。这本书不仅仅是理论的堆砌,更是一种思维方式的启迪。

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《Agent-Based Models》这本书,给我带来的启发是多方面的,它如同一盏明灯,照亮了我探索复杂系统奥秘的道路。我一直觉得,许多社会现象和自然过程,其根源往往在于个体层面的互动,而传统的宏观模型往往难以捕捉到这种细微但至关重要的驱动力。这本书的出现,恰好填补了这一认知上的空白。作者在书中非常清晰地阐述了ABM的优势,即它能够模拟个体行为及其相互作用,从而理解 emergent 的宏观模式。我印象最深刻的是,书中通过一系列生动的例子,展示了ABM如何被应用于分析传染病在人群中的传播、城市居民的迁徙模式、甚至是金融市场中羊群效应的形成。这些案例都极具说服力,让我能够直观地理解ABM的强大之处。我特别欣赏作者在解释模型构建过程中所展现的耐心和细致,从如何定义智能体的属性和行为,到如何设计环境的交互规则,再到如何进行模型输出的分析和解释,每一个环节都讲解得非常透彻。书中关于“参数敏感性分析”的章节,对我来说尤其重要,它帮助我理解了在模型中哪些参数的变化会显著影响模拟结果,从而能够更有效地进行模型调优和解释。此外,作者还探讨了ABM在“模型验证”和“模型比较”方面的一些挑战和现有方法,这为我后续的研究提供了重要的方向。这本书不仅仅教会了我如何构建ABM,更重要的是,它改变了我看待世界的方式,让我更加关注事物背后个体间的互动和动态演化。它是一本真正能够激发思考、指引实践的杰作。

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《Agent-Based Models》这本书,如同一位循循善诱的导师,在我探索复杂世界奥秘的旅程中,给予了我极大的帮助。我一直对如何通过模拟来理解社会、经济、生态等领域的复杂现象感到着迷,而这本书的出现,恰好为我打开了一扇通往ABM世界的大门。作者在书中,以极其清晰和严谨的逻辑,阐述了ABM的核心理念和构建方法。他并没有局限于模型的具体实现,而是更加注重于ABM作为一种研究方法论的独特价值。我特别欣赏书中关于“异质性”和“互动”的强调,这两点正是ABM相较于传统模型的关键优势。作者通过生动的案例,例如模拟市场中的价格波动、城市居民的住房选择、以及生物种群的演化等,生动地展示了ABM如何捕捉到个体差异以及它们之间的相互作用如何驱动宏观模式的产生。我印象最深刻的是,书中关于“自组织”现象的讨论,作者详细解释了在没有中央控制的情况下,个体间的局部互动如何能够涌现出有序的宏观结构。这对于理解许多自然和社会现象具有深刻的意义。此外,作者在书中还讨论了ABM的“规模效应”和“网络效应”,以及如何在模型中有效地引入这些因素,这为我后续的研究提供了重要的理论基础和实践指导。这本书不仅仅是一本技术性的指南,更是一种思维方式的重塑,让我对如何理解和分析复杂系统有了更深刻的认识。

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《Agent-Based Models》这本书,在我最近的学术探索中,无疑是一颗璀璨的明珠,它为我提供了一个全新的视角来理解和分析复杂系统。我一直都对那些由数量庞大、相互作用的独立单元组成的系统感到好奇,而ABM恰好提供了一种强大而灵活的建模工具。作者在书中,不仅详细介绍了ABM的基本原理和核心概念,更重要的是,他以一种极具洞察力的方式,阐述了ABM在捕捉个体行为、互动以及由此产生的宏观涌现现象方面的独特优势。我尤其赞赏作者在书中对于“智能体”的定义和建模方法的讲解,他清晰地阐述了如何为智能体赋予特定的属性、行为规则以及与环境和其他智能体的互动方式,从而构建出能够模拟真实世界复杂动态的模型。书中通过一系列引人入胜的案例,例如城市空间扩张的模拟、社交网络中意见传播的机制、以及金融市场中投机行为的驱动力等,生动地展示了ABM的强大应用能力。我印象最深刻的是,书中关于“模型鲁棒性”的讨论,作者详细介绍了如何通过改变模型参数和初始条件来测试模型的稳定性和对扰动的敏感性,这对于确保模型的有效性和可靠性至关重要。此外,作者在书中也对ABM的“数据需求”和“计算成本”进行了深入的探讨,并提供了一些优化策略,这为我实际应用ABM提供了宝贵的建议。这本书不仅仅是一本技术指南,更是一种思想的启迪,它让我对如何进行科学研究,特别是跨学科的复杂系统研究,有了更深刻的认识。

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《Agent-Based Models》这本书,如同一本穿越复杂世界的地图册,为我提供了探索和理解之道。我一直都对那些由无数独立个体组成的、具有自组织和涌现特性的系统充满好奇,而ABM正是实现这一理解的关键工具。作者在书中,以一种非常系统和详尽的方式,阐述了ABM的基本原理、构建方法以及应用前景。他深入分析了ABM如何通过模拟个体行为及其相互作用,来揭示宏观层面的复杂模式,这对于我理解许多自然和社会现象具有深刻的启发。我非常欣赏书中对于“情景分析”的讨论,作者详细阐述了如何通过改变模型的参数、规则或环境设置,来探索不同情景下系统的可能行为,这对于政策制定和风险评估具有重要的参考价值。书中通过大量生动的案例,例如疾病在人群中的传播、创新技术的采纳过程、以及消费者对市场变化的反应等,清晰地展示了ABM的强大应用能力。我印象最深刻的是,书中关于“模型解释性”的章节,作者不仅强调了ABM能够提供关于“为什么”的洞察,还讨论了如何通过可视化和敏感性分析等方法来增强模型的可解释性,这对于我向非专业人士解释我的研究结果至关重要。此外,作者在书中也对ABM的“局限性”和“未来发展方向”进行了深入的探讨,这让我对这项技术有了更全面和客观的认识。这本书不仅仅是一本关于ABM的教科书,更是一种认识世界、解决问题的新范式。

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这部名为《Agent-Based Models》的书籍,在我翻开它的那一刻,就仿佛打开了一个全新的世界,一个由无数独立个体组成的、动态演化的系统。我一直对复杂性科学和模拟技术抱有浓厚的兴趣,而这本书的标题直接击中了我的核心好奇。初读之下,我就被其严谨而富有洞察力的论述所吸引。作者并没有简单地罗列各种模型,而是深入浅出地探讨了其背后的哲学思想和方法论。他阐述了为何在许多传统建模方法难以捕捉的领域,基于主体的模型(ABM)能够提供更贴切、更真实的解释。例如,在社会科学领域,个体之间的互动、学习和决策过程是现象产生的关键驱动力,而ABM恰恰能够捕捉到这种微观层面的动态如何涌现出宏观层面的模式。书中对“涌现”这一概念的阐释尤为精彩,让我深刻理解到,复杂系统的宏观行为并非简单地是微观组成部分的线性叠加,而是由个体间的非线性互动产生的不可预测的 emergent 属性。作者通过大量的案例研究,如城市扩张、疾病传播、市场行为、甚至生物进化等,生动地展示了ABM的应用广度和深度。读到关于城市交通拥堵的模拟部分,我更是感同身受,书中详细解释了尽管每个司机都试图以最高效的方式行驶,但个体决策的累积却可能导致整体交通的瘫痪,这种“败坏的共赢”现象,正是ABM最擅长揭示的。此外,作者在解释ABM的构建过程时,也展现了极高的专业素养,从定义主体行为规则、环境设置,到参数选择和模型验证,每一步都清晰明了。对于我这样一个对建模技术有一定了解但又渴望深入研究的读者来说,这本书无疑是一座宝库,它不仅提供了理论框架,更给予了实践指导,让我对如何设计和实现自己的ABM有了更清晰的思路。它让我意识到,理解一个复杂系统,不应只关注系统整体的静态属性,更应深入其内部的动态交互,而ABM正是实现这一目标的有力工具。

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稍微有了眉目

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简洁的小手册,入门无压力无负担

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