Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nature Switzerland Mär 2018, 2018
- Brossura
- Nuovo

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This self-contained text develops a Markov chain approach that makes the rigorous analysis of a class of microscopic models that specify the dynamics of complex systems at the individual level possible. It presents a general framework of aggregation in agent-based and related computational models, one which makes use of lumpability and information theory in order to link the micro and macro levels of observation. The starting point is a microscopic Markov chain description of the dynamical process in complete correspondence with the dynamical behavior of the agent-based model (ABM), which is obtained by considering the set of all possible agent configurations as the state space of a huge Markov chain. An explicit formal representation of a resulting ¿micro-chain¿ including microscopic transition rates is derived for a class of models by using the random mapping representation of a Markov process. The type of probability distribution used to implement the stochastic part of the model, which defines the updating rule and governs the dynamics at a Markovian level, plays a crucial part in the analysis of ¿voter-like¿ models used in population genetics, evolutionary game theory and social dynamics. The book demonstrates that the problem of aggregation in ABMs - and the lumpability conditions in particular - can be embedded into a more general framework that employs information theory in order to identify different levels and relevant scales in complex dynamical systemsSpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 212 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783319796918
- Titolo
- Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models
- Autore
- Sven Banisch
- Editore
- Springer, Springer Nature Switzerland Mär 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319796917
- ISBN 13
- 9783319796918
- Peso dell'articolo
- 330 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
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