A comprehensive and hands-on introduction to the core concepts, methods, and applications of agent-based modeling, including detailed NetLogo examples.
The advent of powerful processing technologies and the advances in software development tools have drastically changed the approach and implementation of computational research in fundamental properties of living systems through simulating and synthesizing biological entities and processes in artificial media. Nowadays realistic physical and physiological simulation of natural and would-be creatures, worlds and societies becomes a low-cost task for ordinary home computers. The progress in technology has dramatically reshaped the structure of the software, the execution of a code, and visualization fundamentals. This has led to the emergence of novel breeds of artificial life software models, including three-dimensional programmable simulation environment, distributed discrete events platforms and multi-agent systems. This second edition reflects the technological and research advancements, and presents the best examples of artificial life software models developed in the World and available for users.
Dieses Buch stellt einige wichtige und zukunftsträchtige neuere Methoden in den Sozialwissenschaften vor. Ziel des Buches ist, einerseits deren Grundlogik zu klären und andererseits zu zeigen, inwiefern sie den klassischen Methodenkatalog sinnvoll ergänzen können. Dazu wird das Spektrum an mit diesen Techniken bearbeitbaren Fragestellungen aufgezeigt, Beispielarbeiten diskutiert, nötige Voraussetzungen z.B. in Bezug auf die Datenqualität angesprochen, und damit insgesamt das Potential dieser Verfahren veranschaulicht. Zudem gibt jeder Beitrag praktische Tipps für die Umsetzung eigener Forschungsarbeiten und anhand kommentierter Literaturempfehlungen Ansatzpunkte für die intensivere Beschäftigung mit den Methoden. Daneben wird (sofern angebracht) kurz diskutiert welche Softwarepakete sich für die Anwendung eignen.
This is the era of Big Data and computational social science. It is an era that requires tools which can do more than visualise data but also model the complex relation between data and human action and interaction. Agent-Based Models (ABM) - computational models which simulate human action and interaction – do just that. This textbook explains how to design and build ABM and how to link the models to Geographical Information Systems. It guides you from the basics through to constructing more complex models which work with data and human behaviour in a spatial context. All of the fundamental concepts are explained and related to practical examples to facilitate learning (with models developed in NetLogo with all code examples available on the accompanying website). You will be able to use these models to develop your own applications and link, where appropriate, to Geographical Information Systems. All of the key ideas and methods are explained in detail: geographical modelling; an introduction to ABM; the fundamentals of Geographical Information Science; why ABM and GIS; using QGIS; designing and building an ABM; calibration and validation; modelling human behaviour; visualisation and 3D ABM; using Big Geosocial Data, GIS and ABM. An applied primer, that provides fundamental knowledge and practical skills, it will provide you with the skills to build and run your own models, and to begin your own research projects.
This book examines the recent development and use of computer modeling and simulation as an important tool for understanding environmental and resource-based conflicts and for finding pathways for conflict resolution and cooperation. It introduces a new, innovative technique for using agent-based modeling (ABM) as a tool for better understanding environmental conflicts and discusses the application of agent-based modeling for the analysis of multi-agent interaction and conflict and demonstrates the natural interdisciplinary convergence. The authors explore numerous examples of environmental and resource conflicts around the world, as well as cooperative approaches for conflict resolution.
Energieszenarien sollen eine wissenschaftliche Grundlage für die politische Debatte über die Umgestaltung des Energiesystems liefern, indem sie auf Basis von Modellrechnungen mögliche Entwicklungen des zukünftigen Energiesystems beschreiben. Welcher Natur aber sind diese Beschreibungen - was für eine Art von Wissen steckt in ihnen? Und inwiefern werden sie vom Auftraggeber mitgestaltet? Christian Dieckhoff geht diesen Fragen nach und trägt damit nicht nur zur Aufklärung der energiepolitischen Debatte bei, sondern erschließt erstmalig systematisch diesen Bereich der wissenschaftlichen Politikberatung für die philosophische und sozialwissenschaftliche Wissenschaftsforschung.
Imke Schmidt analysiert aus theoretischer und praktischer Perspektive, welche Verantwortung Konsumenten für eine nachhaltige Entwicklung zugeschrieben werden kann. Sie entwickelt dafür ein Modell gemeinsamer Verantwortung, das sich auf die Position und den Einfluss der Marktakteure stützt. Die Autorin setzt die Verantwortung sowohl von Konsumenten (Consumer Social Responsibility) als auch von Unternehmen (Corporate Social Responsibility) in Beziehung zueinander, um gegenseitige Abhängigkeiten bei der Wahrnehmung der jeweiligen Verantwortlichkeiten aufzuzeigen und Möglichkeiten der gemeinsamen Verantwortungsübernahme abzuleiten. Hintergrund ist, dass die Consumer Social Responsibility im Gegensatz zur viel diskutierten Corporate Social Responsibility bisher nicht systematisch in wirtschaftsethische Überlegungen integriert ist und nicht über ein vergleichbares konzeptionelles Fundament verfügt.
Big Data, Social Media, Computational Journalism, Industrie 4.0 - hinter all diesen Chiffren blitzen die Anzeichen des Beginns einer umgreifenden Veränderung der Gesellschaft durch die Möglichkeiten digitaler Datenverarbeitung auf. Welchen Stellenwert hat das zukunftsoffene Experimentieren mit diesen neuen Daten, in deren Gesellschaft wir uns in jedem Moment befinden und die alle unsere Praktiken durchdringen? Und wie ist dies angemessen wissenschaftlich zu beschreiben? Perspektivenreich zeigen die Autorinnen und Autoren des Bandes, darunter Bruno Latour, Karin Knorr Cetina, Christoph Bieber, Christoph Neuberger und Karl-Heinz Ladeur, die Möglichkeiten auf, das theoretische und empirische Inventar der Gesellschaftswissenschaften am Gegenstand der Digitalisierung zu schärfen.
Das Buch ist die deutsche Übersetzung des Standardwerkes der Stanforder Professoren Michael R. Genesereth und Nils J. Nilsson.Im Unterschied zu deutschen Lehrbüchern der Informatik zeichnet sich das Buch dadurch aus, daß es einen gut lesbaren Überblick gibt, ohne allzu formalistisch zu werden, gleichwohl aber von hohem Niveau ist und die Ergebnisse jüngster Forschung berücksichtigt. Das Buch empfiehlt sich sowohl für Studenten und Dozenten der Inf ormatik, aber auch für Forscher aus anderen Gebieten, die von den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz profitieren möchten.
Digitale Maschinen wie selbstfahrende Autos, Drohnen oder 3D-Drucker sind jetzt schon schlauer, besser und schneller, als man es je für möglich gehalten hätte. Onlineplattformen ändern das Verhältnis von Angebot und Nachfrage und bringen neue Marktführer hervor – in der Musikindustrie, beim Personentransport, bei Computerhardware oder beim Fitnesstraining. Crowds haben bereits Betriebssysteme und Lexika geschaffen, finanzierten unendlich viele Projekte und haben sogar das Geld neu erfunden. Dieses Buch ist voller Science-Fiction-Technologien, die real geworden sind, und voller Start-ups, die Weltkonzerne wurden. Es zeigt die fundamentalen Prinzipien, die sich hinter all der Innovation und Disruption verbergen und die von intelligenten Organisationen rund um die Welt genutzt werden. Ein Wegweiser von heute für den Weg in die Welt von morgen.
Das Buch vermittelt Einsichten, die in den letzten Jahren in Disziplinen wie der Kybernetik, der System-, Spiel- und Netzwerktheorie sowie im schnell wachsenden Forschungsbereich der Simulation komplexer Systeme gewonnen wurden und unter Titeln wie Komplexitätsforschung oder Theorie komplexer Systeme diskutiert werden. Die Themenpalette reicht von einfacheren Entwicklungen, wie sie Räuber-Beute-Systemen zugrunde liegen, über Grundlagen der Chaos-Theorie, der Theorie Zellularer Automaten, der Spiel- und Netzwerktheorie bis hin zu Methoden artifiziellen Lernens, der Theorie künstlicher neuronaler Netze und der Konzeption von Selbstreferentialität und Autopoiesis komplexer Systeme.

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