文献

J-GLOBAL ID：202202259320313716   整理番号：22A0772164

エージェント-環境フィードバックを表現するための新しいアプローチ:結合エージェントベースおよび状態-遷移シミュレーションモデル【JST・京大機械翻訳】

A new approach for representing agent-environment feedbacks: coupled agent-based and state-and-transition simulation models

著者 (2件)： Miller Brian W. (U.S. Geological Survey, North Central Climate Adaptation Science Center, Fort Collins, CO, USA) ,  Frid Leonardo (Apex Resource Management Solutions Ltd., Ottawa, ON, Canada)
資料名： Landscape Ecology  (Landscape Ecology)
巻： 37  号： 1  ページ： 43-58  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1750A  ISSN： 0921-2973  CODEN： LAECEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文脈:エージェントベースモデル(ABMs)と状態および遷移シミュレーションモデル(STSM)は,社会-生態学的システムの基礎となるプロセスを理解し,システムがどのように異なるシナリオに応答するかについての実際的な疑問を評価する上で有用であることが証明されている。ABMは様々な薬剤(野生生物や人々のような自律ユニット)をシミュレートできる。エージェント特性,意思決定,適応行動,および移動性;およびエージェント-環境相互作用。STSMは,シナリオを追跡でき,多様なデータを統合できる柔軟で直感的な確率的景観モデルである。両者は,管理成功の空間的に,そして,追跡基準を実行できた。目的:これらのアプローチの相補性により,動的連鎖を通してそれらを結合させ,景観過程とパターンをモデル化するためのこの進歩の関連性を実証した。方法:SyncroSimに対するNetLogo,R,およびST-Simパッケージを用いて,これらのモデリング手法を結合するための分析技術とソフトウェアツールを開発した。Badland国立公園におけるビソン-植生相互作用の概念実証事例研究を通して,この結合アプローチの能力と価値を実証した。結果:結合ABM-STSM;1)モデル入力と出力の流線処理;(2)複数の時間スケールでのプロセスの表現を可能にした。(3)最小化仮定;(4)より良いエージェント-環境相互作用を反映する空間的および時間的パターンを生成した。結論:これらの開発は,エージェント-環境フィードバックを表現するための新しいアプローチを構成する。モデラーは現在,ABMから出力を使用でき,次に影響エージェントにおけるSTSM内の景観変化を決定する。これは,ドメイン(エージェントと環境)と,より現実的で管理に関連した予測の創造を横断し,モデルおよび他の方法とリンクする新しい機会を開く。Copyright This is a U.S. government work and not under copyright protection in the U.S.; foreign copyright protection may apply 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  意思決定 ,  *シミュレーションモデル ,  流線 ,  景観 ,  植生 ,  モデリング ,  *モデル ,  野生生物 ,  生態学 ,  事例研究 ,  支援プログラム ,  *エージェント ,  国立公園
準シソーラス用語： NetLogo , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： バイソン ,  フィードバック ,  NetLogo ,  放牧地 ,  シミュレーションモデリング ,  ST-Sim ,  SyncroSim

分類 (3件)： 個体群生態学  (EE03030S) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  動物生態学一般  (EE03010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： エージェント ,  環境 ,  フィードバック ,  表現 ,  遷移 ,  シミュレーションモデル