Wirtualizacja przestrzeni – nowe kierunki aplikacji modelowania wieloagentowego w ekonomii przestrzennej

Autor

  • Marcin Wozniak Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej http://orcid.org/0000-0002-3213-229X

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.346.01

Słowa kluczowe:

modelowanie wieloagentowe, systemy informacji geograficznej, ekonomia miast, ekonomia przestrzenna

Abstrakt

W związku z ogromnym postępem technologicznym przed naukami społeczno‑ekonomicznymi otworzyły się nowe płaszczyzny badań złożonych i nie do końca poznanych zjawisk. Jednym z podejść badawczych w tych obszarach jest tzw. modelowanie wieloagentowe (AgentBased Modeling) w połączeniu z danymi geograficznymi (GIS). Modelowanie wieloagentowe to metoda, w której budowane są złożone systemy składające się z autonomicznych jednostek (agentów). Między agentami zachodzą interakcje na poziomie mikro, których rezultatem jest ewolucja całego systemu na poziomie makro. Jednym z interesujących trendów modelowania wieloagentowego jest geosymulacja, czyli symulacja wieloagentowa osadzona w świecie wirtualnym, będącym odpowiednikiem realnej, fizycznej przestrzeni. Geosymulacja umożliwia zaawansowane i bardziej realistyczne badania na gruncie ekonomii przestrzennej, socjologii czy psychologii. Niniejszy artykuł pogłębia tę problematykę. Dokonano w nim identyfikacji i porównania dostępnych platform do symulacji wieloagentowej i wybrano trzy, które posiadają wsparcie dla danych geograficznych (GIS). Na tych platformach zaimplementowano dane GIS o zagospodarowaniu przestrzennym dla jednej z dzielnic Poznania. Dokonano również porównania funkcjonalności oprogramowania pod kątem trzech kryteriów: trudności programowania, funkcjonalności i współpracy z danymi GIS oraz dostępności materiałów szkoleniowych. Badania te stanowią wstępny etap opracowania złożonego, społeczno‑ekonomicznego systemu miejskiego, osadzonego w paradygmacie modelowania wieloagentowego.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Abar S., Theodoropoulos G. K., Lemarinier P., O’Hare G. M. P. (2017), Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state‑of‑art software, “Computer Science Review”, vol. 24, pp. 13–33.
Google Scholar

Adamatti D.F., Dimuro G. P., Coelho H. (2014), Interdisciplinary Applications of Agent‑Based Social Simulation and Modeling, IGI Global, Hershey.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-4666-5954-4

Akerlof G. A., Yellen J. L. (1987), Rational Models of Irrational Behavior, “The American Economic Review”, vol. 77, no. 2, Papers and Proceedings of the Ninety‑Ninth Annual Meeting of the American Economic Association, pp. 137–142.
Google Scholar

Ariely D. (2008), Predictably Irrational: The Hidden Forces That Shape Our Decisions, Harper‑Collins, New York.
Google Scholar

Axelrod R., Hamilton W. D. (1981), The Evolution of Cooperation Science, “New Series”, vol. 211, no. 4489, pp. 1390–1396.
Google Scholar

Axtell R., Epstein J. M. (1996), Growing Artificial Societies. Social Science from the Bottom Up, MIT Press, Cambridge.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/3374.001.0001

Benenson I., Torrens P. M. (2006), Geosimulation: Automata‐Based Modeling of Urban Phenomena, John Wiley & Sons, Ltd., Sussex.
Google Scholar

Berryman M. (2008), Review of Software Platforms for Agent Based Models. Technical report, https://pdfs.semanticscholar.org/a158/181431fbfd01765668dc1d08229072e982aa.pdf [accessed: 6.12.2019].
Google Scholar

Blanchard O. (2018), On the future of macroeconomic models, “Oxford Review of Economic Policy”, vol. 34, issue 1–2, pp. 43–54
Google Scholar

Borrill P. L., Tesfatsion L. (2010), Agent‑Based Modeling: The Right Mathematics for the Social Sciences?, Staff General Research Papers Archive, Iowa State University, Department of Economics, Ames.
Google Scholar

Boyce D., Williams H. (2015), Forecasting Urban Travel: Past, Present and Future, Edward Elgar Publishing, Cheltenham–Northampton.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.4337/9781784713591

Brock W. A., Hommes C. H. (1994), Heterogeneous beliefs and routes to chaos in a simple asset pricing model, “Journal of Economic Dynamics and Control”, vol. 22, issues 8–9, pp. 1235–1274.
Google Scholar

Brunsdon Ch., Singleton A. (2015), Geocomputation: a practical primer, Sage Publications, Inc., London
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.4135/9781473916432

Crooks A., Castle C. J. E. (2012), The Integration of Agent‑Based Modelling and Geographical Information for Geospatial Simulation, [in:] A. Heppenstall, A. Crooks, L. See, M. Batty (eds.), Agent‑Based Models of Geographical Systems, Springer, Dordrecht, pp. 219–251.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-90-481-8927-4_12

Crooks A., Hudson‑Smith A., Patel A. (2011), Advances and Techniques for Building 3D Agent‑Based Models for Urban Systems, [in:] D. Marceau, I. Benenson (eds.), Advanced Geosimulation Models, Bentham Books, Hilversum, pp. 49–65.
Google Scholar

Garretsen H., Martin R. (2010), Rethinking (New) Economic Geography Models: Taking Geography and History More Seriously, “Spatial Economic Analysis”, vol. 5, no. 2, pp. 127–160
Google Scholar

Gershenson C. (2012), Complexity at large, “Complexity”, no. 18, pp. 1–4
Google Scholar

Gilbert N. (2008), Agent‑based models, Sage Publications, Los Angeles–London–Delhi–Singapore.
Google Scholar

Gilbert N., Troitzsch K. G. (1999), Simulation for the Social Scientist, Open University Press, Buckingham.
Google Scholar

Haklay M., O’Sullivan D., Thurstain‑Goodwin M., Schelhorn T. (2001), “So go downtown”: simulating pedestrian movement in town centres, “Environment and Planning B: Planning and Design”, no. 28, pp. 343–359
Google Scholar

Hamblen M. (2015), Just what is a smart city, “Computerworld”, https://www.computerworld.com/article/2986403/just-what-is-a-smart-city.html [accessed: 6.12.2019].
Google Scholar

Heppenstall A. J., Crooks A. T., See L. M., Batty M. (2011), Agent‑Based Models of Geographical Systems, Springer, London–New York.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-90-481-8927-4

Luke S., Cioffi‑Revilla C., Panait L. (2005), MASON: A Multi‑Agent Simulation Environment, Department of Computer Science and Center for Social Complexity George Mason University, Fairfax.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1177/0037549705058073

Lynch K. (1960), The Image of the City, The MIT Press, Cambridge–London.
Google Scholar

Lyu X., Han Q., Vries B. de (2016), Towards a Simulation of Mixed Land Use Impacts on Transport: a Procedural Urban Modelling of Urban Layout, Paper presented at 13th international conference on design & descision support systems in architecture and urban planning, Eindhoven.
Google Scholar

Macal Ch.M., North M. (2005), Tutorial on agent‑based modeling and simulation, Simulation conference, 2005 proceedings of the winter.
Google Scholar

Macy M. W., Willer R. (2002), From Factors to Actors: Computational Sociology and Agent‑Based Modeling, “Annual Review of Sociology”, vol. 28, pp. 143–166.
Google Scholar

Marceau D. J., Benenson I. (2011), Advanced Geosimulation Models, Centre for Advanced Spatial Analysis UCL, London.
Google Scholar

Palmer R. G., Arthur W. B., Holland J. H., LeBaron B., Tayler P. (1994), Artificial economic life: a simple model of a stockmarket, “Physica D: Nonlinear Phenomena”, vol. 75, issues 1–3, pp. 264–274
Google Scholar

Perrons D. (2017), Social theory, economic geography, space and place: reflections on the work of Ray Hudson, “European Urban and Regional Studies”, vol. 24(2), pp. 133–137
Google Scholar

Resch B., Sagl G., Törnros T., Bachmaier A., Eggers J.‑B., Herkel S., Narmsara S., Gündra H. (2014), GIS‑Based Planning and Modeling for Renewable Energy: Challenges and Future Research Avenues, “ISPRS International Journal of Geo‑Information”, no. 3, pp. 662–692.
Google Scholar

Reynolds C. (1987), Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model, SIGGRAPH ‘87: Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. Association for Computing Machinery, pp. 25–34
Google Scholar

Rubinstein A. (2017), Comments on Economic Models, Economics, and Economists: Remarks on Economics Rules by Dani Rodrik, “Journal of Economic Literature”, vol. 55(1), pp. 162–172
Google Scholar

Rydin Y., Bleahu A., Davies M., Dávila J. D., Friel S. (2015), Shaping cities for health: complexity and the planning of urban environments in the 21st century, “Lancet”, vol. 379, issue 9831, pp. 2079–2108
Google Scholar

Schelhorn T., O’Sullivan D., Haklay M., Thurstain‑Goodwin M. (1999), STREETS: an agent‑based pedestrian model, CASA Working Papers 9, Centre for Advanced Spatial Analysis UCL, London.
Google Scholar

Schelling T. C. (1971), Dynamic models of segregation, “The Journal of Mathematical Sociology”, vol. 1, no. 2, pp. 143–186
Google Scholar

Suh J., Kim S. M., Yi H., Choi Y. (2017), An Overview of GIS‑Based Modeling and Assessment of Mining‑Induced Hazards: Soil, Water, and Forest, “International Journal of Environmental Research and Public Health”, Nov 27, vol. 14(12), pp. 1463.
Google Scholar

Tan Y., Xu H., Zhang X. (2016), Sustainable urbanization in China: a comprehensive literaturę review, “Cities”, no. 55, pp. 82–93.
Google Scholar

Tesfatsion L. (2017), Modeling Economic Systems as Locally‑Constructive Sequential Games, “Journal of Economic Methodology”, vol. 24, issue 4, pp. 384–409.
Google Scholar

Tseng F., Liu F., Furtado B. A. (2017), Humans of Simulated New York (HOSNY): an exploratory comprehensive model of city life, Cornell University Library, https://arxiv.org/abs/1703.05240
Google Scholar

Torrens P. M. (2018), A computational sandbox with human automata for exploring perceived egress safety in urban damage scenarios, “International Journal of Digital Earth”, vol. 11, issue 4, pp. 369–396,
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/17538947.2017.1320594

Wilensky U. (1997), NetLogo Segregation model, Center for Connected Learning and Computer‑Based Modeling, Northwestern University, Evanston, http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Segregation [accessed: 6.12.2019].
Google Scholar

Wilensky U., Rand W. (2015), An Introduction to Agent‑Based Modeling, MIT Press, Cambridge–London.
Google Scholar

Yang Y., Zhang S., Yang J., Bu K., Xing X. (2014), A review of historical reconstruction methods of land use/land cover, “Journal of Geographical Sciences”, vol. 24, issue 4, pp. 746–766.
Google Scholar

Zia K., Farrahi K., Sharpanskykh A., Ferscha A., Muchnik L. (2013), Parallel and Distributed Simulation of Large‑Scale Cognitive Agents, [in:] Y. Demazeau, T. Ishida, J. M. Corchado, J. Bajo (eds.), Advances on Practical Applications of Agents and Multi‑Agent Systems. PAAMS 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol. 7879, Springer, Berlin–Heidelberg.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-38073-0_38

Opublikowane

2020-02-03

Jak cytować

Wozniak, M. (2020). Wirtualizacja przestrzeni – nowe kierunki aplikacji modelowania wieloagentowego w ekonomii przestrzennej. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 1(346), 7–26. https://doi.org/10.18778/0208-6018.346.01

Numer

Dział

Artykuł

Podobne artykuły

<< < 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 > >> 

Możesz również Rozpocznij zaawansowane wyszukiwanie podobieństw dla tego artykułu.