Emergence and complexity in agent-based modeling: Review of state-of-the-art research

Authors : Şehnaz Cenani

Pages : 1-24

Doi:10.53710/jcode.983476

View : 15 | Download : 8

Publication Date : 2021-09-30

Article Type : Research

Abstract :Etmen-tabanlı sistemler, yapay zekanın önemli bir uygulama alanıdır ve karar destek sistemlerinde kullanılmaktadır. Etmen-tabanlı sistem, bir problem çözme aracı olmaktan çok, çeşitli senaryolara göre çözüm alternatiflerini geliştirmek ve test etmek için kullanılan bir araçtır. Bu bağlamda etmen-tabanlı modelleme, acil durumlarda karar vericilerin farklı risk senaryolarını değerlendirip daha sonra hızlı ve etkili kararlar almalarına destek olmak için oldukça etkili bir yöntemdir. Ayrıca etmen-tabanlı modelleme, yüksek karmaşıklık ve belirsizlik durumlarında karar vericileri desteklemek için çok yararlı bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, en güncel araştırmaları incelemek ve araştırmacılara karar destek sistemleri geliştirirken etmen-tabanlı modellemenin nasıl kullanılacağına dair fikir vermektir. Bu makale, NetLogo, AnyLogic, MATSim ve Repast gibi çeşitli etmen-tabanlı modelleme araçları ve yazılım ortamları ile gerçekleştirilen güncel çalışmaları tanıtmaktadır. Bu makalede, etmen-tabanlı bir sistemin kısa bir tanımı yapıldıktan ve belirme ve karmaşıklık gibi kavramların etmen-tabanlı modelleme alanındaki önemi açıklandıktan sonra, etmen-tabanlı sistemleri kimlerin kullandığı, etmen-tabanlı modellemenin hangi amaçla, ne zaman, nerede, neden ve nasıl kullanıldığı, farklı alanlarda gerçekleştirilmiş en güncel çalışmalardan seçilmiş örnekler üzerinden açıklanmıştır. Ayrıca, mevcut çalışmaların bize ne öğrettiği ve gelecekteki çalışmaların etmen-tabanlı modellerden nasıl yararlanabileceği kısaca tartışılmıştır.
Keywords : Etmen-tabanlı modelleme, belirme, karmaşıklık, belirsizlik, benzetim