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首页> 外文会议>2007 summer computer simulation conference (SCSC'07) >Agent-based Simulation of Group-Task Interaction in Knowledge Team
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Agent-based Simulation of Group-Task Interaction in Knowledge Team

机译：知识团队中基于代理的小组任务交互模拟

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To research interaction between group and task inrnknowledge team, Transactive Memory is introduced torncomputer simulation in this paper. AMTMGTIrn(Agent-based Model of Transactive Memory forrnGroup-Task Interaction) is proposed to describe thernmechanism in group-task interaction. Among tasks,rnindividuals and skills of a project team, there are manyrnrelationships in complex team network. We use some actionrnrules related to task execution, communication and learningrnin Transactive Memory System to drive this AMTMGTIrnmodel. To combine task sub-system with person sub-system,rnthe database is acted as media to communicate. The GanttrnGraph analysis is used to represent task schedule and taskrnallocation in task sub-system. In implementation, we usernopen-source Java Repast and Java Swing for programming.rnThen, through qualitative validation methods, we can verifyrnthe validation of this model. Finally, we complete somernexperiments related to Transactive Memory, some findingsrncan be obtained in experiments. It is shown that thisrnapproach could also be a new attempt for the research ofrngroup behavior and task allocation in management field.
机译：为了研究小组与任务知识团队之间的互动，本文介绍了Transactive Memory在计算机仿真中的应用。提出了AMTMGTIrn（基于事务的主动记忆式小组任务交互模型）来描述小组任务交互的机制。在项目团队的任务，个人和技能中，复杂的团队网络之间存在许多关系。我们使用事务存储系统中与任务执行，通信和学习有关的一些动作规则来驱动此AMTMGTIrn模型。为了将任务子系统与人子系统相结合，数据库充当了沟通的媒介。 GanttrnGraph分析用于表示任务子系统中的任务计划和任务分配。在实现中，我们使用开源Java Repast和Java Swing进行编程。然后，通过定性验证方法，我们可以验证该模型的有效性。最后，我们完成了与主动记忆有关的一些实验，可以通过实验获得一些发现。研究表明，这种方法也可能是研究管理领域中团队行为和任务分配的一种新尝试。

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