एजेंट-आधारित मॉडल

एजेंट-आधारित मॉडल (एबीएम) सिस्टम के व्यवहार को समझने और इसके परिणामों को नियंत्रित करने के लिए स्वायत्त एजेंटों (दोनों व्यक्तिगत या सामूहिक संस्थाओं जैसे संगठनों या समूहों) के कार्यों और इंटरैक्शन के कंप्यूटर सिमुलेशन के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल है। यह खेल सिद्धांत, जटिल सिस्टम, उद्भव, कम्प्यूटेशनल समाजशास्त्र, बहु-एजेंट प्रणाली और विकासवादी प्रोग्रामिंग के तत्वों को जोड़ता है। इन मॉडलों की स्टोचैस्टिसिटी को समझने के लिए मोंटे कार्लो विधियों का उपयोग किया जाता है। विशेष रूप से पारिस्थितिकी के अंतर्गत, एबीएम को व्यक्तिगत-आधारित मॉडल (आईबीएम) भी कहा जाता है। व्यक्तिगत-आधारित मॉडल, एजेंट-आधारित मॉडल और मल्टीएजेंट सिस्टम पर हाल के साहित्य की समीक्षा से पता चलता है कि एबीएम का उपयोग जीव विज्ञान, पारिस्थितिकी और सामाजिक विज्ञान सहित कई वैज्ञानिक डोमेन में किया जाता है। एजेंट-आधारित मॉडलिंग मल्टी-एजेंट सिस्टम या मल्टी-एजेंट सिमुलेशन की अवधारणा से संबंधित है, लेकिन उससे अलग है, जिसमें एबीएम का लक्ष्य सरल नियमों का पालन करने वाले एजेंटों के सामूहिक व्यवहार में व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि की खोज करना है, आमतौर पर प्राकृतिक प्रणालियों में। , बजाय एजेंटों को डिजाइन करने या विशिष्ट व्यावहारिक या इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने में।

एजेंट-आधारित मॉडल प्रकार के माइक्रोस्केल और मैक्रोस्केल मॉडल हैं जो जटिल घटनाओं की उपस्थिति को फिर से बनाने और भविष्यवाणी करने के प्रयास में कई एजेंटों के साथ संचालन और इंटरैक्शन का अनुकरण करता है। यह प्रक्रिया उद्भव की प्रक्रिया है, जिसे कुछ लोग इस रूप में व्यक्त करते हैं कि समग्रता इसके भागों के योग से अधिक है। दूसरे शब्दों में, उच्च-स्तरीय सिस्टम गुण निचले-स्तरीय उप-प्रणालियों की परस्पर क्रिया से उभरते हैं। या, मैक्रो-स्केल स्थिति परिवर्तन माइक्रो-स्केल एजेंट व्यवहार से उभरते हैं। या, सरल व्यवहार (मतलब एजेंटों द्वारा पालन किए जाने वाले नियम) जटिल व्यवहार उत्पन्न करते हैं (मतलब पूरे सिस्टम स्तर पर स्थिति में परिवर्तन होता है)।

व्यक्तिगत एजेंटों को आम तौर पर सीमित तर्कसंगतता के रूप में जाना जाता है, माना जाता है कि वे उसी चीज़ में कार्य करते हैं जिसे वे अपने हितों के रूप में देखते हैं, जैसे कि प्रजनन, आर्थिक लाभ, या सामाजिक स्थिति, अनुमान या सरल निर्णय लेने के नियमों का उपयोग करना। एबीएम एजेंट सीखने, अनुकूलन और पुनरुत्पादन का अनुभव कर सकते हैं। अधिकांश एजेंट-आधारित मॉडल निम्न से बने होते हैं: (1) विभिन्न पैमानों पर निर्दिष्ट कई एजेंट (आमतौर पर एजेंट-ग्रैन्युलैरिटी के रूप में संदर्भित); (2) निर्णय लेने के अनुमान; (3) सीखने के नियम या अनुकूली प्रक्रियाएँ; (4) नेटवर्क टोपोलॉजी; और (5) पर्यावरण। एबीएम को आम तौर पर कंप्यूटर सिमुलेशन के रूप में, या तो कस्टम सॉफ़्टवेयर के रूप में, या एबीएम टूलकिट के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है, और फिर इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है कि व्यक्तिगत व्यवहार में परिवर्तन सिस्टम के उभरते समग्र व्यवहार को कैसे प्रभावित करेगा।

इतिहास
एजेंट-आधारित मॉडलिंग का विचार 1940 के दशक के अंत में अपेक्षाकृत सरल अवधारणा के रूप में विकसित किया गया था। चूँकि इसमें गणना-गहन प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है, इसलिए यह 1990 के दशक तक व्यापक नहीं हुआ।

प्रारंभिक घटनाक्रम
एजेंट-आधारित मॉडल के इतिहास का पता वॉन न्यूमैन यूनिवर्सल कंस्ट्रक्टर से लगाया जा सकता है, जो सैद्धांतिक मशीन है जो प्रजनन में सक्षम है। जॉन वॉन न्यूमैन द्वारा प्रस्तावित उपकरण स्वयं की प्रति बनाने के लिए सटीक विस्तृत निर्देशों का पालन करेगा। यह अवधारणा तब वॉन न्यूमैन के मित्र स्टैनिस्लाव मछुआरे द्वारा बनाई गई थी, जो गणितज्ञ भी थे; उलम ने सुझाव दिया कि मशीन को ग्रिड पर कोशिकाओं के संग्रह के रूप में कागज पर बनाया जाए। इस विचार ने वॉन न्यूमैन को आकर्षित किया, जिन्होंने इसे तैयार किया - पहला उपकरण बनाया जिसे बाद में सेल्यूलर आटोमेटा कहा गया। और प्रगति गणितज्ञ जॉन हॉर्टन कॉनवे द्वारा पेश की गई थी। उन्होंने सुप्रसिद्ध कॉनवे गेम ऑफ लाइफ का निर्माण किया। वॉन न्यूमैन की मशीन के विपरीत, कॉनवे का गेम ऑफ लाइफ 2-आयामी बिसात के रूप में आभासी दुनिया में सरल नियमों द्वारा संचालित होता है।

सिमुला प्रोग्रामिंग भाषा, 1960 के दशक के मध्य में विकसित हुई और 1970 के दशक की शुरुआत में व्यापक रूप से लागू की गई, चरण-दर-चरण एजेंट सिमुलेशन को स्वचालित करने के लिए पहला ढांचा था।

1970 और 1980 का दशक: पहला मॉडल
अवधारणा में सबसे शुरुआती एजेंट-आधारित मॉडल में से थॉमस शेलिंग का पृथक्करण मॉडल था, जिसकी चर्चा 1971 में उनके पेपर डायनामिक मॉडल्स ऑफ सेग्रीगेशन में की गई थी। हालांकि शेलिंग ने मूल रूप से कंप्यूटर के बजाय सिक्कों और ग्राफ पेपर का उपयोग किया था, उनके मॉडल ने एजेंट-आधारित मॉडल की मूल अवधारणा को स्वायत्त एजेंटों के रूप में साझा वातावरण में देखे गए समुच्चय के साथ बातचीत करते हुए, उभरते हुए रूप में प्रस्तुत किया। नतीजा।

1980 के दशक की शुरुआत में, रॉबर्ट एक्सेलरोड ने प्रिज़नर्स डिलेमा रणनीतियों के टूर्नामेंट की मेजबानी की और विजेता का निर्धारण करने के लिए एजेंट-आधारित तरीके से उनसे बातचीत की। एक्सेलरोड ने राजनीति विज्ञान के क्षेत्र में कई अन्य एजेंट-आधारित मॉडल विकसित किए जो जातीयतावाद से लेकर संस्कृति के प्रसार तक की घटनाओं की जांच करते हैं।

1980 के दशक के अंत तक, क्रेग रेनॉल्ड्स (कंप्यूटर ग्राफिक्स) के फ्लॉकिंग व्यवहार मॉडल पर काम ने पहले जैविक एजेंट-आधारित मॉडल में से कुछ के विकास में योगदान दिया जिसमें सामाजिक विशेषताएं शामिल थीं। उन्होंने जीवंत जैविक एजेंटों की वास्तविकता को मॉडल करने की कोशिश की, जिसे कृत्रिम जीवन के रूप में जाना जाता है, यह शब्द क्रिस्टोफर लैंगटन द्वारा गढ़ा गया था।

एजेंट शब्द का पहला प्रयोग और इसकी वर्तमान परिभाषा का पता लगाना कठिन है। ऐसा प्रतीत होता है कि उम्मीदवार जॉन हेनरी हॉलैंड और जॉन एच. मिलर का 1991 का पेपर आर्टिफिशियल एडाप्टिव एजेंट्स इन इकोनॉमिक थ्योरी है, रेफरी नाम = हॉलैंड> उनकी पिछली कॉन्फ्रेंस प्रस्तुति पर आधारित।

उसी समय, 1980 के दशक के दौरान, सामाजिक वैज्ञानिकों, गणितज्ञों, संचालन शोधकर्ताओं और अन्य विषयों के कुछ लोगों ने कम्प्यूटेशनल और गणितीय संगठन सिद्धांत (सीएमओटी) विकसित किया। यह क्षेत्र इंस्टीट्यूट ऑफ मैनेजमेंट साइंसेज (टीआईएमएस) और इसकी सहयोगी सोसायटी, ऑपरेशंस रिसर्च सोसाइटी ऑफ अमेरिका (ओआरएसए) के विशेष रुचि समूह के रूप में विकसित हुआ। रेफरी नाम= :0 >

1990 का दशक: विस्तार
1990 का दशक सामाजिक विज्ञान के भीतर एबीएम के विस्तार के लिए विशेष रूप से उल्लेखनीय था, उल्लेखनीय प्रयास बड़े पैमाने पर एबीएम, शुगरस्केप था, जिसे किसके द्वारा विकसित किया गया था? जोशुआ एम. एप्सटीन और रॉबर्ट एक्सेल मौसमी प्रवासन, प्रदूषण, यौन प्रजनन, युद्ध और बीमारी के संचरण और यहां तक ​​कि संस्कृति जैसी सामाजिक घटनाओं की भूमिका का अनुकरण और पता लगाने के लिए। 1990 के दशक के अन्य उल्लेखनीय विकासों में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय का कैथलीन कार्ली एबीएम, सामाजिक नेटवर्क और संस्कृति के सह-विकास का पता लगाना। क्रिस्टोफर लैंगटन के नेतृत्व में एबीएम मॉडलिंग प्लेटफॉर्म स्वार्म के विकास को प्रोत्साहित करने में सांता फ़े संस्थान (एसएफआई) महत्वपूर्ण था। एसएफआई के माध्यम से किए गए अनुसंधान ने छोटे पैमाने के मानव समाजों और प्राइमेट्स की सामाजिक और स्थानिक गतिशीलता के अध्ययन सहित कई क्षेत्रों में एबीएम तकनीकों के विस्तार की अनुमति दी। 1990 के दशक की इस समय-सीमा के दौरान निगेल गिल्बर्ट ने सोशल सिमुलेशन: सोशल साइंटिस्ट के लिए सिमुलेशन (1999) पर पहली पाठ्यपुस्तक प्रकाशित की और सामाजिक विज्ञान के परिप्रेक्ष्य से पत्रिका की स्थापना की: जर्नल ऑफ़ आर्टिफिशियल सोसाइटीज़ एंड सोशल सिमुलेशन (JASSS)। JASSS के अलावा, किसी भी विषय के एजेंट-आधारित मॉडल स्प्रिंगरओपन जर्नल जटिल अनुकूली सिस्टम मॉडलिंग (CASM) के दायरे में हैं।

1990 के दशक के मध्य तक, एबीएम के सामाजिक विज्ञान सूत्र ने प्रभावी टीमों को डिजाइन करने, संगठनात्मक प्रभावशीलता के लिए आवश्यक संचार को समझने और सामाजिक नेटवर्क के व्यवहार जैसे मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर दिया। CMOT-बाद में इसका नाम बदलकर सामाजिक और संगठनात्मक प्रणालियों का कम्प्यूटेशनल विश्लेषण (CASOS) कर दिया गया-अधिक से अधिक एजेंट-आधारित मॉडलिंग को शामिल किया गया। सैमुएलसन (2000) प्रारंभिक इतिहास का अच्छा संक्षिप्त अवलोकन है, और सैमुएलसन (2005) और सैमुएलसन और मैकल (2006) हाल के घटनाक्रमों का पता लगाते हैं।

1990 के दशक के उत्तरार्ध में, TIMS और ORSA का विलय करके INFORMS बनाया गया, और INFORMS द्वारा हर साल दो बैठकों से बैठक करने के कदम ने CMOT समूह को अलग समाज, नॉर्थ अमेरिकन एसोसिएशन फॉर कम्प्यूटेशनल सोशल एंड ऑर्गनाइजेशनल साइंसेज बनाने के लिए प्रेरित करने में मदद की। (NAACSOS)। कैथलीन कार्ली का प्रमुख योगदान था, विशेष रूप से सामाजिक नेटवर्क के मॉडल में, वार्षिक सम्मेलन के लिए राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन की फंडिंग प्राप्त करने और NAACSOS के पहले अध्यक्ष के रूप में सेवा करने में। उनकी जगह शिकागो विश्वविद्यालय और आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी के डेविड सल्लाच और फिर एमोरी विश्वविद्यालय के माइकल प्रिटुला ने ली। लगभग उसी समय NAACSOS की शुरुआत हुई, यूरोपीय सोशल सिमुलेशन एसोसिएशन (ESSA) और पेसिफिक एशियन एसोसिएशन फॉर एजेंट-बेस्ड अप्रोच इन सोशल सिस्टम्स साइंस (PAAA), NAACSOS के समकक्ष, का आयोजन किया गया। 2013 तक, ये तीन संगठन अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सहयोग करते हैं। सामाजिक सिमुलेशन पर प्रथम विश्व कांग्रेस अगस्त 2006 में क्योटो, जापान में उनके संयुक्त प्रायोजन के तहत आयोजित की गई थी। दूसरी विश्व कांग्रेस जुलाई 2008 में वाशिंगटन, डी.सी. के उत्तरी वर्जीनिया उपनगरों में आयोजित की गई थी, जिसमें जॉर्ज मेसन विश्वविद्यालय ने स्थानीय व्यवस्थाओं में अग्रणी भूमिका निभाई थी।

2000 और बाद में
अभी हाल ही में, रॉन सन ने मानव अनुभूति के मॉडल पर एजेंट-आधारित सिमुलेशन के आधार के लिए तरीके विकसित किए, जिन्हें संज्ञानात्मक सामाजिक सिमुलेशन के रूप में जाना जाता है। बिल मैककेल्वे, सुज़ैन लोहमैन, डारियो नारदी, ड्वाइट रीड और यूसीएलए के अन्य लोगों ने भी संगठनात्मक व्यवहार और निर्णय लेने में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। 2001 से, यूसीएलए ने लेक एरोहेड, कैलिफ़ोर्निया में सम्मेलन की व्यवस्था की है, जो इस क्षेत्र में अभ्यासकर्ताओं के लिए और प्रमुख सभा स्थल बन गया है।

सिद्धांत
अधिकांश कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग अनुसंधान सिस्टम को स्थिर अवस्था में या संतुलन के बीच गतिमान के रूप में वर्णित करते हैं। एजेंट-आधारित मॉडलिंग, हालांकि, सरल नियमों का उपयोग करके, विभिन्न प्रकार के जटिल और दिलचस्प व्यवहार का परिणाम दे सकती है। एजेंट-आधारित मॉडल के केंद्र में तीन विचार वस्तु, उद्भव और जटिलता के रूप में एजेंट हैं।

एजेंट-आधारित मॉडल में गतिशील रूप से इंटरैक्ट करने वाले नियम-आधारित एजेंट शामिल होते हैं। जिन प्रणालियों के भीतर वे बातचीत करते हैं वे वास्तविक दुनिया जैसी जटिलता पैदा कर सकते हैं। आमतौर पर एजेंट होते हैं स्थान और समय में स्थित हैं और नेटवर्क या जाली जैसे पड़ोस में रहते हैं। एजेंटों का स्थान और उनके प्रतिक्रियाशील व्यवहार को कंप्यूटर प्रोग्राम में कलन विधि रूप में एन्कोड किया गया है। कुछ मामलों में, हालांकि हमेशा नहीं, एजेंटों को बुद्धिमान और उद्देश्यपूर्ण माना जा सकता है। पारिस्थितिक एबीएम (अक्सर पारिस्थितिकी में व्यक्तिगत-आधारित मॉडल के रूप में संदर्भित) में, एजेंट, उदाहरण के लिए, जंगल में पेड़ हो सकते हैं, और उन्हें बुद्धिमान नहीं माना जाएगा, हालांकि वे किसी संसाधन तक पहुंच को अनुकूलित करने के अर्थ में उद्देश्यपूर्ण हो सकते हैं ( जैसे पानी)। मॉडलिंग प्रक्रिया को आगमनात्मक तर्क के रूप में सबसे अच्छा वर्णित किया गया है। मॉडलर उन धारणाओं को मौजूदा स्थिति के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक बनाता है और फिर एजेंटों की बातचीत से घटनाओं को उभरता हुआ देखता है। कभी-कभी वह परिणाम संतुलन होता है। कभी-कभी यह उभरता हुआ पैटर्न होता है। हालाँकि, कभी-कभी यह अस्पष्ट उलझन होती है।

कुछ मायनों में, एजेंट-आधारित मॉडल पारंपरिक विश्लेषणात्मक तरीकों के पूरक हैं। जहां विश्लेषणात्मक विधियां मनुष्यों को प्रणाली के संतुलन को चिह्नित करने में सक्षम बनाती हैं, वहीं एजेंट-आधारित मॉडल उन संतुलन को उत्पन्न करने की संभावना की अनुमति देते हैं। यह सृजनात्मक योगदान एजेंट-आधारित मॉडलिंग के संभावित लाभों की सबसे मुख्यधारा हो सकता है। एजेंट-आधारित मॉडल उच्च-क्रम के पैटर्न के उद्भव की व्याख्या कर सकते हैं - आतंकवादी संगठनों और इंटरनेट की नेटवर्क संरचनाएं, ट्रैफिक जाम, युद्ध और स्टॉक-मार्केट क्रैश के आकार में शक्ति-कानून वितरण, और सामाजिक अलगाव जो आबादी के बावजूद जारी रहता है। सहिष्णु लोग. एजेंट-आधारित मॉडल का उपयोग लीवर बिंदुओं की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है, जिन्हें समय के उन क्षणों के रूप में परिभाषित किया जाता है जिनमें हस्तक्षेप के अत्यधिक परिणाम होते हैं, और पथ निर्भरता के प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए भी किया जा सकता है।

स्थिर स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, कई मॉडल सिस्टम की मजबूती पर विचार करते हैं - जिस तरह से जटिल सिस्टम आंतरिक और बाहरी दबावों के अनुकूल होते हैं ताकि उनकी कार्यक्षमता बनी रहे। उस जटिलता का दोहन करने के कार्य के लिए स्वयं एजेंटों-उनकी विविधता, जुड़ाव और बातचीत के स्तर पर विचार करने की आवश्यकता है।

ढांचा
जटिल अनुकूली प्रणालियों के मॉडलिंग और सिमुलेशन पर हाल के काम ने एजेंट-आधारित और जटिल नेटवर्क आधारित मॉडल के संयोजन की आवश्यकता को प्रदर्शित किया है।  कई उदाहरण बहु-विषयक केस अध्ययनों का उपयोग करके वर्णित जटिल अनुकूली प्रणालियों के विकासशील मॉडल के चार स्तरों से युक्त रूपरेखा का वर्णन करें: एजेंट-आधारित मॉडल का वर्णन करने के अन्य तरीकों में कोड टेम्पलेट शामिल हैं और पाठ-आधारित विधियाँ जैसे ODD (अवलोकन, डिज़ाइन अवधारणाएँ और डिज़ाइन विवरण) प्रोटोकॉल।
 * 1) विभिन्न सिस्टम घटकों के इंटरैक्शन डेटा का उपयोग करके मॉडल विकसित करने के लिए जटिल नेटवर्क मॉडलिंग स्तर।
 * 2) आगे के शोध की व्यवहार्यता का आकलन करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडल विकसित करने के लिए खोजपूर्ण एजेंट-आधारित मॉडलिंग स्तर। यह उदा. शोधकर्ताओं के लिए व्यापक सीखने की आवश्यकता के बिना प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट मॉडल विकसित करने के लिए उपयोगी हो, जैसे कि फंडिंग अनुप्रयोगों के लिए।
 * 3) टेम्प्लेट और जटिल नेटवर्क-आधारित मॉडल का उपयोग करके एजेंट-आधारित मॉडल का विवरण विकसित करने के लिए वर्णनात्मक एजेंट-आधारित मॉडलिंग (DREAM)। ड्रीम मॉडल का निर्माण वैज्ञानिक विषयों में मॉडल की तुलना की अनुमति देता है।
 * 4) औपचारिक तरीके से सत्यापित और मान्य मॉडल के विकास के लिए वर्चुअल ओवरले मल्टीएजेंट सिस्टम (VOMAS) का उपयोग करके मान्य एजेंट-आधारित मॉडलिंग।

उस वातावरण की भूमिका जहां एजेंट रहते हैं, मैक्रो और माइक्रो दोनों, एजेंट-आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन कार्य में भी महत्वपूर्ण कारक बनता जा रहा है। सरल वातावरण सरल एजेंटों को प्रदान करता है, लेकिन जटिल वातावरण व्यवहार में विविधता उत्पन्न करता है।

मल्टी-स्केल मॉडलिंग
एजेंट-आधारित मॉडलिंग की ताकत तराजू के बीच सूचना प्रवाह में मध्यस्थता करने की क्षमता है। जब किसी एजेंट के बारे में अतिरिक्त विवरण की आवश्यकता होती है, तो शोधकर्ता इसे अतिरिक्त विवरण का वर्णन करने वाले मॉडल के साथ एकीकृत कर सकता है। जब कोई एजेंट आबादी द्वारा प्रदर्शित उभरते व्यवहारों में रुचि रखता है, तो वह एजेंट-आधारित मॉडल को जनसंख्या गतिशीलता का वर्णन करने वाले सातत्य मॉडल के साथ जोड़ सकता है। उदाहरण के लिए, CD4+ T कोशिकाओं (अनुकूली प्रतिरक्षा प्रणाली में प्रमुख कोशिका प्रकार) के बारे में अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने विभिन्न स्थानिक (इंट्रासेल्युलर, सेलुलर और प्रणालीगत), अस्थायी और संगठनात्मक पैमाने (सिग्नल ट्रांसडक्शन, जीन विनियमन, चयापचय, सेलुलर व्यवहार और साइटोकिन परिवहन) पर होने वाली जैविक घटनाओं का मॉडल तैयार किया। परिणामी मॉड्यूलर मॉडल में, सिग्नल ट्रांसडक्शन और जीन विनियमन को तार्किक मॉडल द्वारा वर्णित किया जाता है, बाधा-आधारित मॉडल द्वारा चयापचय, सेल जनसंख्या गतिशीलता को एजेंट-आधारित मॉडल द्वारा वर्णित किया जाता है, और सामान्य अंतर समीकरणों द्वारा प्रणालीगत साइटोकिन सांद्रता का वर्णन किया जाता है। इस बहु-स्तरीय मॉडल में, एजेंट-आधारित मॉडल केंद्रीय स्थान रखता है और तराजू के बीच सूचना प्रवाह की हर धारा को व्यवस्थित करता है।

जीवविज्ञान में
एजेंट-आधारित मॉडलिंग का उपयोग जीव विज्ञान में बड़े पैमाने पर किया गया है, जिसमें महामारी के प्रसार का विश्लेषण भी शामिल है, और जैवयुद्ध का खतरा, जनसंख्या गतिशीलता सहित जीव विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडल, स्टोकेस्टिक जीन अभिव्यक्ति, पौधे-जानवरों की परस्पर क्रिया, वनस्पति पारिस्थितिकी, प्रवासी पारिस्थितिकी, भूदृश्य विविधता, समाजशास्त्र, प्राचीन सभ्यताओं का विकास और पतन, जातीय केंद्रित व्यवहार का विकास, जबरन विस्थापन/पलायन, भाषा चयन की गतिशीलता, संज्ञानात्मक मॉडल#गतिशील प्रणालियां, और 3डी स्तन ऊतक निर्माण/मॉर्फोजेनेसिस मॉडलिंग सहित बायोमेडिकल अनुप्रयोग, स्तन स्टेम सेल उप-जनसंख्या गतिशीलता पर आयनकारी विकिरण का प्रभाव, सूजन और जलन,

और मानव प्रतिरक्षा प्रणाली। एजेंट-आधारित मॉडल का उपयोग स्तन कैंसर जैसे निर्णय समर्थन प्रणाली विकसित करने के लिए भी किया गया है। दवा के विकास में सहायता करने और जैविक प्रणालियों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रारंभिक चरण और पूर्व-नैदानिक ​​​​अनुसंधान में फार्माकोलॉजिकल सिस्टम को मॉडल करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडल का तेजी से उपयोग किया जा रहा है जो कि प्राथमिकता से संभव नहीं होगा। सैन्य अनुप्रयोगों का भी मूल्यांकन किया गया है। इसके अलावा, आणविक स्तर की जैविक प्रणालियों का अध्ययन करने के लिए हाल ही में एजेंट-आधारित मॉडल को नियोजित किया गया है।  प्राचीन प्रणालियों में काम करने वाली पारिस्थितिक प्रक्रियाओं का वर्णन करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडल भी लिखे गए हैं, जैसे कि डायनासोर के वातावरण और हाल की प्राचीन प्रणालियों में भी।

महामारी विज्ञान में
एजेंट-आधारित मॉडल अब महामारी विज्ञान मॉडल में पारंपरिक कंपार्टमेंटल मॉडल, सामान्य प्रकार के महामारी विज्ञान मॉडल के पूरक हैं। भविष्यवाणियों की सटीकता के संबंध में एबीएम को कंपार्टमेंटल मॉडल से बेहतर दिखाया गया है। हाल ही में, महामारी विज्ञानी नील फर्ग्यूसन (महामारी विज्ञानी) द्वारा लिखित एबीएम जैसे एबीएम का उपयोग गंभीर तीव्र श्वसन सिंड्रोम कोरोनोवायरस 2 | SARS-CoV-2 के प्रसार के खिलाफ सार्वजनिक स्वास्थ्य (गैर-फार्मास्युटिकल) हस्तक्षेपों को सूचित करने के लिए किया गया है। सरलीकरण और अवास्तविक धारणाओं के लिए महामारी विज्ञान एबीएम की आलोचना की गई है।  फिर भी, वे उन मामलों में शमन और दमन उपायों के बारे में निर्णय लेने में उपयोगी हो सकते हैं जब एबीएम को सटीक रूप से कैलिब्रेट किया जाता है। ऐसे सिमुलेशन के लिए एबीएम ज्यादातर सिंथेटिक आबादी पर आधारित होते हैं, क्योंकि वास्तविक आबादी का डेटा हमेशा उपलब्ध नहीं होता है।

व्यवसाय, प्रौद्योगिकी और नेटवर्क सिद्धांत में
विभिन्न प्रकार की व्यावसायिक और प्रौद्योगिकी समस्याओं को हल करने के लिए 1990 के दशक के मध्य से एजेंट-आधारित मॉडल का उपयोग किया गया है। अनुप्रयोगों के उदाहरणों में विपणन, संगठनात्मक व्यवहार और अनुभूति, टीम वर्क, आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन और लॉजिस्टिक्स, उपभोक्ता व्यवहार का मॉडलिंग, जिसमें मौखिक प्रचार, सामाजिक नेटवर्क प्रभाव, वितरित कंप्यूटिंग, कार्यबल प्रबंधन और निवेश प्रबंधन शामिल हैं। इनका उपयोग यातायात की भीड़ का विश्लेषण करने के लिए भी किया गया है।

हाल ही में, एजेंट आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन को विभिन्न डोमेन पर लागू किया गया है जैसे कि कंप्यूटर विज्ञान डोमेन (पत्रिकाओं बनाम सम्मेलन) में शोधकर्ताओं द्वारा प्रकाशन स्थानों के प्रभाव का अध्ययन करना। इसके अलावा, एबीएम का उपयोग परिवेश सहायता प्राप्त वातावरण में सूचना वितरण को अनुकरण करने के लिए किया गया है। arXiv में नवंबर 2016 के लेख में फेसबुक में फैले पोस्ट के एजेंट आधारित सिमुलेशन का विश्लेषण किया गया। पीयर-टू-पीयर, तदर्थ और अन्य स्व-संगठित और जटिल नेटवर्क के क्षेत्र में, एजेंट आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन की उपयोगिता दिखाई गई है। वायरलेस सेंसर नेटवर्क और एजेंट-आधारित सिमुलेशन के साथ मिलकर कंप्यूटर विज्ञान-आधारित औपचारिक विनिर्देश ढांचे का उपयोग हाल ही में प्रदर्शित किया गया है।

जटिल अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए एजेंट आधारित विकासवादी खोज या एल्गोरिदम नया शोध विषय है।

अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान में
पहले और 2007-2008 के वित्तीय संकट के मद्देनजर, आर्थिक विश्लेषण के लिए संभावित उपकरण के रूप में एबीएम में रुचि बढ़ी है। एबीएम यह नहीं मानते हैं कि अर्थव्यवस्था आर्थिक संतुलन बना सकती है और प्रतिनिधि एजेंट को हेटेरोजेनिटी_इन_इकोनॉमिक्स#इकोनॉमिक_मॉडल_विथ_हेटेरोजेनस_एजेंट्स|विविध, गतिशील और पशुपालन सहित अन्योन्याश्रित व्यवहार वाले एजेंटों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। एबीएम माइक्रोफाउंडेशन लेते हैं| बॉटम-अप दृष्टिकोण और अत्यंत जटिल और अस्थिर अनुरूपित अर्थव्यवस्थाएँ उत्पन्न कर सकता है। एबीएम क्रैश और बूम के साथ अस्थिर सिस्टम का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जो आनुपातिक रूप से छोटे परिवर्तनों के लिए गैर-रेखीय (अनुपातहीन) प्रतिक्रियाओं से विकसित होते हैं। अर्थशास्त्री में जुलाई 2010 के लेख में एबीएम को डायनेमिक स्टोकेस्टिक सामान्य संतुलन मॉडल के विकल्प के रूप में देखा गया। जर्नल प्रकृति (पत्रिका) ने संपादकीय के साथ एजेंट-आधारित मॉडलिंग को भी प्रोत्साहित किया जिसमें सुझाव दिया गया कि एबीएम मानक मॉडल की तुलना में वित्तीय बाजारों और अन्य आर्थिक जटिलताओं का प्रतिनिधित्व करने का बेहतर काम कर सकते हैं। जे. डोयने फार्मर और डंकन फोले के निबंध के साथ, जिसमें तर्क दिया गया कि एबीएम जटिल अर्थव्यवस्था का प्रतिनिधित्व करने के लिए कीन्स की और माइक्रोफाउंडेशन पर आधारित मॉडल बनाने के लिए रॉबर्ट लुकास की दोनों इच्छाओं को पूरा कर सकता है। फार्मर और फोले ने अर्थव्यवस्था के कुछ हिस्सों को मॉडल करने के लिए एबीएम का उपयोग करके की गई प्रगति की ओर इशारा किया, लेकिन बहुत बड़े मॉडल के निर्माण के लिए तर्क दिया जिसमें निम्न स्तर के मॉडल शामिल हों। तीन अलग-अलग व्यवहार प्रोफ़ाइलों - नकल करना, नकल-विरोधी और उदासीन - के आधार पर वित्तीय विश्लेषक की जटिल प्रणाली का मॉडलिंग करके वित्तीय बाजार को उच्च सटीकता के लिए अनुकरण किया गया था। परिणामों ने नेटवर्क आकृति विज्ञान और शेयर बाजार सूचकांक के बीच संबंध दिखाया। हालाँकि, मॉडलों के बीच मजबूती की कमी के लिए एबीएम दृष्टिकोण की आलोचना की गई है, जहां समान मॉडल बहुत अलग परिणाम दे सकते हैं।

डिजाइन का मूल्यांकन करने और शहरी वातावरण में पैदल यात्री प्रवाह का अनुकरण करने के लिए वास्तुकला और शहरी नियोजन में एबीएम को तैनात किया गया है और भूमि-उपयोग के लिए सार्वजनिक नीति अनुप्रयोगों की जांच। सामाजिक-आर्थिक नेटवर्क पर प्रणालीगत प्रभावों को समझने के लिए एबीएम की क्षमता का उपयोग करके बुनियादी ढांचे के निवेश प्रभाव के सामाजिक-आर्थिक विश्लेषण का क्षेत्र भी बढ़ रहा है। धन असमानता और सामाजिक गतिशीलता को संबोधित करने के लिए एबीएम मॉडल में विविधता और गतिशीलता को आसानी से बनाया जा सकता है।

जल प्रबंधन में
एबीएम को जल संसाधन योजना और प्रबंधन में भी लागू किया गया है, विशेष रूप से बुनियादी ढांचे के डिजाइन और नीतिगत निर्णयों के प्रदर्शन की खोज, अनुकरण और भविष्यवाणी के लिए, और बड़े जल संसाधन प्रणालियों में सहयोग और सूचना के आदान-प्रदान के मूल्य का आकलन करने में।

संगठनात्मक एबीएम: एजेंट-निर्देशित सिमुलेशन
एजेंट-निर्देशित सिमुलेशन (एडीएस) रूपक दो श्रेणियों के बीच अंतर करता है, अर्थात् एजेंटों के लिए सिस्टम और सिस्टम के लिए एजेंट। एजेंटों के लिए सिस्टम (कभी-कभी एजेंट सिस्टम के रूप में संदर्भित) इंजीनियरिंग, मानव और सामाजिक गतिशीलता, सैन्य अनुप्रयोगों और अन्य में उपयोग के लिए एजेंटों को लागू करने वाले सिस्टम हैं। सिस्टम के लिए एजेंटों को दो उपश्रेणियों में विभाजित किया गया है। एजेंट-समर्थित सिस्टम समस्या को सुलझाने या संज्ञानात्मक क्षमताओं को बढ़ाने में कंप्यूटर सहायता को सक्षम करने के लिए सहायता सुविधा के रूप में एजेंटों के उपयोग से निपटते हैं। एजेंट-आधारित सिस्टम सिस्टम मूल्यांकन (सिस्टम अध्ययन और विश्लेषण) में मॉडल व्यवहार की पीढ़ी के लिए एजेंटों के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

स्वचालित कारें
हॉलरबैक एट अल. स्वतंत्र एजेंटों पर आधारित वाहन-अंडर-टेस्ट और सूक्ष्म यातायात सिमुलेशन के डिजिटल ट्विन के माध्यम से स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम के विकास और सत्यापन के लिए एजेंट-आधारित दृष्टिकोण के अनुप्रयोग पर चर्चा की गई। वेमो ने स्व-चालित कार के लिए एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए मल्टी-एजेंट सिमुलेशन वातावरण कारक्राफ्ट बनाया है। यह मानव चालकों, पैदल चलने वालों और स्वचालित वाहनों के बीच यातायात इंटरैक्शन का अनुकरण करता है। वास्तविक मानव व्यवहार के आंकड़ों के आधार पर कृत्रिम एजेंटों द्वारा लोगों के व्यवहार की नकल की जाती है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों को समझने के लिए एजेंट-आधारित मॉडलिंग का उपयोग करने के मूल विचार पर 2003 की शुरुआत में चर्चा की गई थी।

कार्यान्वयन
एजेंट-आधारित मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर की कई तुलनाएं सीरियल वॉन न्यूमैन वास्तुकला|वॉन-न्यूमैन कंप्यूटर आर्किटेक्चर के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जो कार्यान्वित मॉडल की गति और स्केलेबिलिटी को सीमित करती हैं। चूँकि बड़े पैमाने पर एबीएम में आकस्मिक व्यवहार जनसंख्या के आकार पर निर्भर है, स्केलेबिलिटी प्रतिबंध मॉडल सत्यापन में बाधा उत्पन्न कर सकते हैं। ऐसी सीमाओं को मुख्य रूप से रिपास्ट एचपीसी जैसे ढांचे के साथ वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग करके संबोधित किया गया है विशेष रूप से इस प्रकार के कार्यान्वयन के लिए समर्पित। जबकि ऐसे दृष्टिकोण कंप्यूटर क्लस्टर और सुपरकंप्यूटर वास्तुकला आर्किटेक्चर, संचार और सिंक्रनाइज़ेशन से संबंधित मुद्दों को अच्छी तरह से मैप करते हैं, साथ ही तैनाती की जटिलता, उनके व्यापक रूप से अपनाने में संभावित बाधाएँ बनी हुई हैं।

एबीएम सिमुलेशन के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट जीपीयू पर डेटा-समानांतर एल्गोरिदम का उपयोग हालिया विकास है। मल्टी-प्रोसेसर जीपीयू की तीव्र संख्या क्रंचिंग शक्ति के साथ संयुक्त चरम मेमोरी बैंडविड्थ ने प्रति सेकंड दसियों फ्रेम पर लाखों एजेंटों के सिमुलेशन को सक्षम किया है।

अन्य मॉडलिंग रूपों के साथ एकीकरण
चूंकि एजेंट-आधारित मॉडलिंग किसी विशेष सॉफ़्टवेयर या प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में मॉडलिंग ढाँचा है, इसलिए इसका उपयोग अक्सर अन्य मॉडलिंग रूपों के साथ संयोजन में किया जाता है। उदाहरण के लिए, एजेंट-आधारित मॉडल को भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) के साथ भी जोड़ा गया है। यह उपयोगी संयोजन प्रदान करता है जहां एबीएम प्रक्रिया मॉडल के रूप में कार्य करता है और जीआईएस प्रणाली पैटर्न का मॉडल प्रदान कर सकती है। इसी तरह, सोशल नेटवर्क विश्लेषण (एसएनए) उपकरण और एजेंट-आधारित मॉडल कभी-कभी एकीकृत होते हैं, जहां एबीएम का उपयोग नेटवर्क पर गतिशीलता का अनुकरण करने के लिए किया जाता है जबकि एसएनए उपकरण मॉडल और इंटरैक्शन के नेटवर्क का विश्लेषण करता है।

सत्यापन और सत्यापन
सिमुलेशन मॉडल का सत्यापन और सत्यापन (वी एंड वी) अत्यंत महत्वपूर्ण है। सत्यापन में यह सुनिश्चित करना शामिल है कि कार्यान्वित मॉडल वैचारिक मॉडल से मेल खाता है, जबकि सत्यापन यह सुनिश्चित करता है कि कार्यान्वित मॉडल का वास्तविक दुनिया से कुछ संबंध है। चेहरा सत्यापन, संवेदनशीलता विश्लेषण, अंशांकन और सांख्यिकीय सत्यापन सत्यापन के विभिन्न पहलू हैं। एजेंट-आधारित प्रणालियों के सत्यापन के लिए अलग-घटना सिमुलेशन ढांचा दृष्टिकोण प्रस्तावित किया गया है। एजेंट-आधारित मॉडलों के अनुभवजन्य सत्यापन पर व्यापक संसाधन यहां पाया जा सकता है।

V&V तकनीक के उदाहरण के रूप में, VOMAS (वर्चुअल ओवरले मल्टी-एजेंट सिस्टम) पर विचार करें। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आधारित दृष्टिकोण, जहां एजेंट-आधारित मॉडल के साथ-साथ वर्चुअल ओवरले मल्टी-एजेंट सिस्टम विकसित किया जाता है। मुआज़ी एट अल. जंगल की आग सिमुलेशन मॉडल के सत्यापन और सत्यापन के लिए VOMAS का उपयोग करने का उदाहरण भी प्रदान करें। अन्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विधि, यानी परीक्षण-संचालित विकास|टेस्ट-संचालित विकास को एजेंट-आधारित मॉडल सत्यापन के लिए अनुकूलित किया गया है। इस दृष्टिकोण का और फायदा है जो यूनिट परीक्षण टूल का उपयोग करके स्वचालित सत्यापन की अनुमति देता है।

यह भी देखें

 * एजेंट-आधारित कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र
 * जीव विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडल
 * एजेंट-आधारित सामाजिक सिमुलेशन (एबीएसएस)
 * कृत्रिम समाज
 * बोइड्स
 * एजेंट-आधारित मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर की तुलना
 * जटिल सिस्टम
 * जटिल अनुकूली प्रणाली
 * कम्प्यूटेशनल समाजशास्त्र
 * कॉनवे का जीवन का खेल
 * गतिशील नेटवर्क विश्लेषण
 * उद्भव
 * विकासवादी एल्गोरिदम
 * झुंड (व्यवहार)
 * इंटरनेट बॉट
 * बाज़ारों के काइनेटिक विनिमय मॉडल
 * मल्टी-एजेंट प्रणाली
 * नकली वास्तविकता
 * सामाजिक जटिलता
 * सामाजिक अनुकरण
 * समाजशास्त्र
 * सॉफ्टवेयर एजेंट
 * झुंड का व्यवहार
 * वेब-आधारित सिमुलेशन
 * बातचीत करने वाला तर्कसंगत आर्थिक व्यक्ति

सामान्य

 * पहला संस्करण, 1999.
 * ऑनलाइन मौजूद है।
 * पहला संस्करण, 1999.
 * ऑनलाइन मौजूद है।
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लेख/सामान्य जानकारी

 * सोशल नेटवर्क, जावा एप्लेट्स के एजेंट-आधारित मॉडल।
 * सामाजिक विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडलिंग के लिए नवागंतुकों के लिए ऑन-लाइन गाइड
 * एजेंट-आधारित मॉडलिंग और सिमुलेशन का परिचय। आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी, 29 नवंबर 2006।
 * पारिस्थितिकी में एजेंट-आधारित मॉडल - जटिल पारिस्थितिक प्रणालियों का विश्लेषण करने के लिए सैद्धांतिक उपकरण के रूप में कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करना
 * सामाजिक और पारिस्थितिक विज्ञान में कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के लिए नेटवर्क' एजेंट आधारित मॉडलिंग FAQ
 * मल्टीएजेंट सूचना प्रणाली - SOA, BPM और के अभिसरण पर लेख एंटरप्राइज़ सूचना प्रणाली के क्षेत्र में मल्टी-एजेंट प्रौद्योगिकी। जोस मैनुअल गोमेज़ अल्वारेज़, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मैड्रिड के तकनीकी विश्वविद्यालय - 2006
 * कृत्रिम जीवन ढांचा
 * लेख वास्तविक दुनिया के मानव व्यवहार को आगे बढ़ाने के लिए पद्धति प्रदान करता है सिमुलेशन मॉडल जहां एजेंट के व्यवहार का प्रतिनिधित्व किया जाता है
 * एजेंट-आधारित मॉडलिंग संसाधन, एजेंट-आधारित मॉडलिंग के लिए मॉडलर्स, विधियों और दर्शन के लिए सूचना केंद्र
 * नीतिगत निहितार्थों के साथ 6 मई 2010 के फ्लैश क्रैश का एजेंट-आधारित मॉडल, टॉमी ए. वुओरेनमा (वैलो रिसर्च एंड ट्रेडिंग), लियांग वांग (हेलसिंकी विश्वविद्यालय) - कंप्यूटर विज्ञान विभाग), अक्टूबर, 2013

सिमुलेशन मॉडल

 * मल्टी-एजेंट मीटिंग शेड्यूलिंग सिस्टम मॉडल कासिम सिद्दीकी द्वारा
 * वैलेंटिनो पियाना द्वारा मल्टी-फर्म मार्केट सिमुलेशन
 * कोविड-19 सिमुलेशन मॉडल की सूची|कोविड-19 सिमुलेशन मॉडल की सूची

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