Self-organizing Coalitions for Managing Complexity : Agent-based Simulation of Evolutionary Game Theory Models using Dynamic Social Networks for Interdisciplinary Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2018
Serie: Libro 27 di 47 - Emergence, Complexity and Computation
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an interdisciplinary approach to complexity, combining ideas from areas like complex networks, cellular automata, multi-agent systems, self-organization and game theory. The first part of the book provides an extensive introduction to these areas, while the second explores a range of research scenarios. Lastly, the book presents CellNet, a software framework that offers a hands-on approach to the scenarios described throughout the book. In light of the introductory chapters, the research chapters, and the CellNet simulating framework, this book can be used to teach undergraduate and master's students in disciplines like artificial intelligence, computer science, applied mathematics, economics and engineering. Moreover, the book will be particularly interesting for Ph.D. and postdoctoral researchers seeking a general perspective on how to design and create their own models.
Codice articolo 9783319888590
- Titolo
- Self-organizing Coalitions for Managing Complexity : Agent-based Simulation of Evolutionary Game Theory Models using Dynamic Social Networks for Interdisciplinary Applications
- Autore
- Juan C. Burguillo
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319888595
- ISBN 13
- 9783319888590
- Peso dell'articolo
- 546 grammi
- Dimensioni
- 235x155x20 mm
- Serie
- Libro 27 di 47: Emergence, Complexity and Computation
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Dalla quarta di copertina
This book provides an interdisciplinary approach to complexity, combining ideas from areas like complex networks, cellular automata, multi-agent systems, self-organization and game theory. The first part of the book provides an extensive introduction to these areas, while the second explores a range of research scenarios. Lastly, the book presents CellNet, a software framework that offers a hands-on approach to the scenarios described throughout the book.
In light of the introductory chapters, the research chapters, and the CellNet simulating framework, this book can be used to teach undergraduate and master s students in disciplines like artificial intelligence, computer science, applied mathematics, economics and engineering. Moreover, the book will be particularly interesting for Ph.D. and postdoctoral researchers seeking a general perspective on how to design and create their own models.
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