エージェントベースモデル

学際科学・未来学 — エージェントベースモデル 概要

学際科学・未来学分野のエージェントベースモデル領域の概要と入門ガイド

エージェントベースモデル

自律的な主体の行動規則と相互作用から、システム全体のパターンを生成する計算モデル。

エージェント

固有の状態、属性、目標、行動規則を持ち、環境や他者と相互作用するモデル内の主体。

環境

エージェントが存在・移動・行動し、資源や制約、情報を受け取るモデル空間。

行動規則

観察した状態や情報に応じて、エージェントが選択する行動を定める規則。

内部状態

年齢、資源、信念、健康など、エージェントごとに保持・更新される情報。

異質性

能力、選好、資源、行動規則などがエージェント間で異なる性質。

自律性

エージェントが中央の指令ではなく、自身の規則と局所情報に基づいて行動する性質。

局所的相互作用

近隣や接続相手など、限定された範囲のエージェント同士が影響し合うこと。

相互作用ネットワーク

情報、感染、取引、信頼などが伝わるエージェント間の接続構造。

適応

経験や環境変化に応じて、エージェントが行動、戦略、関係を変更すること。

学習

報酬、模倣、試行錯誤などから、エージェントがより有効な行動規則を獲得する過程。

限定合理性

情報、時間、計算能力が限られるため、主体が完全最適化ではなく満足可能な判断を行う性質。

創発

個々の行動規則には直接記述されていない全体パターンが、相互作用から現れること。

初期化

エージェントの数、属性、位置、関係、環境状態を計算開始時に設定すること。

時間更新

離散的な時点または連続時間に沿って、行動とシステム状態を進める仕組み。

同期更新と非同期更新

全エージェントを同時に更新する方式と、順次または事象ごとに更新する方式の区別。

確率的行動

同じ状態でも、設定した確率に従って異なる行動や結果が生じる仕組み。

パラメータ較正

観測データにモデル出力が適合するよう、行動規則や係数を推定・調整すること。

妥当性確認

モデルの構造と生成パターンが、目的に照らして現実の重要な特徴を表すか検討すること。

感度分析

パラメータ、初期条件、規則の変更がモデル結果へ与える影響を調べること。

不確実性分析

入力値、構造、偶然性による結果の幅と、結論の安定性を評価すること。

反復実行

確率的変動を把握するため、同じ条件のシミュレーションを乱数を変えて繰り返すこと。

パターン指向モデリング

複数の観測パターンを同時に再現できるかを基準としてモデルを構築・評価する方法。

経験データとの統合

調査、実験、位置情報、ネットワークなどのデータからエージェントと規則を設定すること。

シナリオ実験

人口、環境、制度などの外部条件を変え、複数の将来展開を比較すること。

政策介入実験

規制、補助、情報提供、インフラなどをモデル内へ導入し、その効果と副作用を検討すること。

空間エージェントモデル

位置、距離、移動、土地利用などの地理的関係を明示的に扱うモデル。

マルチレベルモデル

個人、組織、制度など異なる水準のエージェントと相互作用を同時に扱うモデル。

ODDプロトコル

概要、設計概念、詳細を共通形式で記述し、モデルの理解と再現を支える文書化方法。

エージェントベースモデルの限界

規則設定の主観性、較正不足、計算負荷、創発結果の説明困難性などの課題。