エージェントベースモデリングの認識論(<特集>意思決定数理モデルと認識・心)
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概要
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本稿では,エージェントベースのモデリング&シミュレーションに関する認識論的課題を扱う.そこでは方法論的なモデルの展開(Unfolding)と畳込み(Folding)という概念を鍵に,エージェントベースのモデル作法について論じる.従来のマクロな微分方程式モデルを中心としたモデル化技法は,マクロな変数の増減を定める動的プロセスを定式化するものである.しかしそのマクロ変数がマイクロなエージェントの状態変数から得られるシステムでは,個々のエージェントの状態変数からなるモデルへとモデルを展開することで,より微細な境界条件をモデルに組込むことが可能となる.本稿ではこうした異なる粒度や視点を持ったモデル間の相互関係をモデル化の認識論として分析する.
- 2011-10-01
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