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首页> 美国卫生研究院文献>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America >Colloquium PaperAdaptive Agents Intelligence and Emergent Human Organization: Capturing Complexity through Agent-Based Modeling: Tools and techniques for developing policies for complex and uncertain systems
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Colloquium PaperAdaptive Agents Intelligence and Emergent Human Organization: Capturing Complexity through Agent-Based Modeling: Tools and techniques for developing policies for complex and uncertain systems

机译：座谈会论文自适应代理情报和新兴人类组织：通过基于代理的建模捕获复杂性：为复杂和不确定的系统制定策略的工具和技术

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摘要

Agent-based models (ABM) are examples of complex adaptive systems, which can be characterized as those systems for which no model less complex than the system itself can accurately predict in detail how the system will behave at future times. Consequently, the standard tools of policy analysis, based as they are on devising policies that perform well on some best estimate model of the system, cannot be reliably used for ABM. This paper argues that policy analysis by using ABM requires an alternative approach to decision theory. The general characteristics of such an approach are described, and examples are provided of its application to policy analysis.
机译：基于代理的模型（ABM）是复杂的自适应系统的示例，可以将其描述为没有比系统本身复杂的模型可以准确地详细预测系统在将来的运行情况的系统。因此，基于策略分析的标准工具基于设计在系统的某些最佳估计模型上表现良好的策略，因此无法可靠地用于ABM。本文认为，使用ABM进行政策分析需要决策理论的另一种方法。描述了这种方法的一般特征，并提供了将其应用于策略分析的示例。

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