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GCRI · प्रणाली विज्ञान और मॉडलिंग

एजेंट-आधारित और जटिलता मॉडल

Agent-based models represent many individual actors, such as households, firms, vehicles or cells, following rules and interacting, so that system patterns emerge from the bottom up. They suit questions where heterogeneity, adaptation and interaction matter, and they are hard to validate. This page sets out how agent-based and complexity models are built, documented and tested, and what evidence serves the institutions that use them.

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01रजिस्टर करें

Agent-based and complexity models on the record.

दस्तावेज़ पुलिंदाSystems Science and Modelling · topic
  1. 01प्रश्न4 तंत्र
  2. 02क्षेत्रषट्कोणीय क्षेत्र पट्टिका
  3. 03संकेतक6
  4. 04स्रोत5
  5. 05निर्णय धारक3
  6. 06पद्धतियाँ4
02प्रश्न

Agent-based and complexity models: how the risk develops.

सामाजिक-तकनीकी प्रणालियाँ. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

तंत्र

Heterogeneity matters

Agents differ in resources, behaviour and location. Averages can hide the variation that drives outcomes such as who is harmed by a shock.

तंत्र

Adaptation changes the system

Agents respond to each other and to policy, so the system changes as it is studied, which equation-based models may miss.

तंत्र

Emergence can surprise

Simple rules can produce unexpected collective patterns, such as tipping points or segregation, which are useful but need careful explanation.

तंत्र

Many parameters, little data

Agent-based models often have more parameters than data can constrain, so documentation and pattern-oriented validation are essential.

03भूगोल

उत्तरी अमेरिका में संकट और एक्सपोज़र।

Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।

परतें 3

इस पृष्ठ के लिए संकट और जोखिम-संपर्क

इस परत के बारे में
साक्ष्य
अनुमानित
स्रोत
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
प्रदाता
NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय)
लाइसेंस
CC BY 4.0
संस्करण-वर्ष
null; जनगणना-आधारित अनुमान, स्थिर (2020)
समाधान
लगभग 1 km ग्रिड
अनिश्चितता
2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का जनगणना-आधारित अनुमान, जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया; किसी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
स्रोत
VIIRS वैश्विक बाढ़ उत्पाद (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं)
स्रोत
VIIRS NOAA-20 375 मी (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
प्रदाता
NASA LANCE FIRMS
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल और ऊपरी गुज़रने का समय अंतराल छोड़ते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-13
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए दिन के उपग्रह-आधारित ऊष्मा-बिंदु अभिज्ञान, जिनमें गैस ज्वालाएँ और औद्योगिक ताप शामिल हैं; यह पुष्ट आग, घटना रिपोर्ट या चेतावनी नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित
स्रोत
VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
दैनिक; उपग्रह चित्र
निर्माण के समय सबसे नया
2026-10-14
समाधान
लगभग 250 m ग्रिड
अनिश्चितता
उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष)
स्रोत
MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
प्रदाता
NASA LP DAAC
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
वार्षिक; उपग्रह वर्गीकरण; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष
निर्माण के समय सबसे नया
2024-01-01
समाधान
लगभग 500 m ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाए गए वर्ष के उपग्रह-आधारित भूमि आवरण वर्ग, जिनमें कृषि भूमि शामिल है; ज्ञात त्रुटियों वाला वर्गीकरण, कृषि पंजीकरण नहीं।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
साक्ष्य
प्रेक्षित (लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं)
स्रोत
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय (NASA LANCE)
प्रदाता
NASA LANCE
लाइसेंस
NASA खुला डेटा
संस्करण-वर्ष
8 दिन; उपग्रह 8-दिवसीय संयुक्त; लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं
निर्माण के समय सबसे नया
2026-09-14
समाधान
लगभग 1 km ग्रिड
अनिश्चितता
दिखाई गई तिथि पर समाप्त होने वाले 8 दिनों में भूमि का उपग्रह-आधारित त्वचा-तापमान, ताप जोखिम-संपर्क का सूचक; यह वायु तापमान, ताप सूचकांक या ताप चेतावनी नहीं है।
जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें

नवीनतम उपलब्ध

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL) · Natural Earth

NASA की नवीनतम इमेजरी लोड हो रही है।

हिलाने के लिए खींचें। ज़ूम के लिए Ctrl या ⌘ के साथ स्क्रॉल करें, पिंच करें या बटनों का उपयोग करें; पॉइंटर के नीचे के मान देखने के लिए ऊपर ले जाएँ; रीसेट करने पर क्षेत्र पर लौटता है।

संकट और जोखिम-संपर्क, उत्तरी अमेरिका पर केंद्रित।उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।

डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTस्रोत और लाइसेंस

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • NASA संसाधन प्रबंधन हेतु अग्नि सूचना प्रणाली (FIRMS), VIIRS 375 m सक्रिय अग्नि उत्पाद, NASA LANCE; वेक्टर टाइलें NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • MODIS भूमि उत्पाद (वनस्पति सूचकांक, सकल प्राथमिक उत्पादन, भूमि आवरण), NASA LP DAAC और LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA खुला डेटा
  • Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
  • © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
  • ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
  • प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
  • लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
  • प्रत्यक्ष: U.S. Geological Survey की घटनाएँ सांकेतिक हैं, प्राधिकारी चेतावनियाँ नहीं।
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • नदी प्रवाह पूर्वानुमान, 30 दिन, सीमा सहित (GloFAS, Open-Meteo के माध्यम से): इसमें संशोधित Copernicus Emergency Management Service की 2026 की जानकारी शामिल है। यह बाढ़ चेतावनी नहीं है।
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • वैकल्पिक परतें (परत सूची में 11 स्रोत: लाइव, पूर्वानुमान, प्रेक्षित और संदर्भ) चालू करने पर मानचित्र पर और यहाँ अपने प्रदाता का श्रेय दिखाती हैं; पूर्वानुमान मॉडल आउटपुट हैं और व्युत्पन्न सूचकांक अनुमान हैं।

परतें और तिथियाँ

  • जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
  • बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
  • सक्रिय आग और ऊष्मीय विसंगतियाँ: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 अक्टूबर 2026
  • वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
  • भूमि आवरण प्रकार (IGBP), वार्षिक: MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • भू-सतह तापमान, दिन, 8-दिवसीय संयोजन: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय, NASA LANCE · 14 सितंबर 2026

04सभी क्षेत्रों में

Agent-based models capture behaviour in every domain.

Agent-based studies are designed for the पद्धतियाँ और तकनीकी शृंखला. The ODD protocol (2020) and TRACE documentation (2014) make models reviewable.

  • ODD-documented models.
  • Behaviour datasets.
05सिम्युलेटर

स्टॉक, प्रवाह, विलंब और एक टिपिंग सीमा।

दो भंडार, दबाव और अनुकूली क्षमता, एक सुदृढ़ करने वाले वृद्धि चक्र, एक विलंबित संतुलन प्रतिक्रिया और दबाव के क्षमता से आगे निकलने पर क्षति से जुड़े हैं; सीमा के पार प्रणाली पलट सकती है। बताए गए उदाहरणात्मक मानों वाला शिक्षण मॉडल, पूर्वानुमान नहीं। इस पृष्ठ का मानचित्र उत्तरी अमेरिका दिखाता है; मॉडल स्वयं किसी स्थान से बँधा नहीं है।

नियंत्रण

दबाव की वृद्धि
प्रति वर्ष 6.0%
दबाव कम करने में क्षमता की प्रभावकारिता
प्रति वर्ष 4.0%
अनुभूत दबाव पर निवेश प्रतिक्रिया
20%
बोध में देरी
4.0 वर्ष
दबाव की टिपिंग सीमा
60 सूचकांक
सीमा के पार प्रवर्धन
2.0 गुना
अनुकरण किए गए वर्ष
50 वर्ष

पाठ्यांक

अधिकतम दबाव
113 सूचकांक
अंत में क्षमता
186 सूचकांक
सीमा से ऊपर के वर्ष
15.8 वर्ष
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
वर्षदबावक्षमताअनुभूत
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

पद्धतियाँ

  1. सिस्टम डायनेमिक्स Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग बिंदु Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. कारणात्मक लूप आरेख Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

डेटा

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

भंडार, प्रवाह, विलंब और एक संक्रमण-सीमा। दृष्टांत के लिए शिक्षण मॉडल: यह मापे गए डेटा पर नहीं, नियंत्रणों से तय मानों पर चलता है। पद्धतियाँ: प्रणाली गतिकी (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग पॉइंट (Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); कारण-चक्र आरेख (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill)।

छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में

06संकेतक

क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।

प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।

संकेतकइकाईलयस्रोत प्रकारलेबल
Models documented with the ODD protocolpercent of published modelsप्रति समीक्षाLiterature reviewप्रेक्षित
Patterns reproduced in validationcount of target patternsper modelValidation studiesअनुमानित
Parameters calibrated to datapercent of parametersper modelModel documentationघोषित
Code publishedpercent of published modelsप्रति समीक्षाCode archivesप्रेक्षित
संवेदनशीलता विश्लेषण performedpercent of published modelsप्रति समीक्षाLiterature reviewप्रेक्षित
Runs per experimentcount of stochastic replicatesper experimentModel documentationघोषित
07ट्विन और कैस्केड सिम्युलेटर

Model agent-based and complexity models as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile संयुक्त और शृंखलाबद्ध संकट मानक: the hazards it names, the प्रणालियाँ and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full सिस्टम बिल्डर.

संकट

नियंत्रण

  • NS-0 संविधान और सिद्धांत
  • NS-3 जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)
  • NS-9 प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)
  • NS-11 सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)
  • NRS-H61 संकट कुल: क्रमिक विफलता (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 संकट परिवार: मिश्रित और बहु-संकट घटनाएँ (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 संकट परिवार: आपूर्ति-शृंखला और प्रवाह व्यवधान (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 संकट कुल: प्रणालीगत साइबर घटनाएँ (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 संकट कुल: डिजिटल अवसंरचना का संकेंद्रण और एकल-संस्कृति (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 संकट परिवार: बड़े पैमाने पर परिसंचरण विसंगतियाँ (NHS-1 atmo.climate-mode)

अवलोकन

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 पुनर्विश्लेषण (Copernicus Climate Data Store) (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
  • वैश्विक GDP के सापेक्ष आपदाओं के कारण प्रत्यक्ष आर्थिक हानि
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

उदाहरण भूगोल

  • बांग्लादेश: 134 षट्कोणीय सेल
  • आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08स्रोत

साक्ष्य कहाँ से आता है।

नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।

स्रोतयह क्या देता हैलाइसेंस वर्ग
CoMSES Net Computational Model LibraryArchive of agent-based models with code and ODD documentationOpen, licence per model
ODD protocol publicationsDocumentation standard for agent-based modelsLicence per publication
NetLogo and MesaOpen-source agent-based modelling platformsOpen source, GPL and Apache licences
Journal of Artificial Societies and Social SimulationPeer-reviewed agent-based researchOpen access, CC BY
Pattern-oriented modelling literatureValidation approaches for complex modelsLicence per publication
09पद्धतियाँ और साक्ष्य

How agent-based and complexity models is modelled, measured and tested.

मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।

मॉडल, समीकरण और मान्यताएँ

The model structure used for agent-based and complexity models, the assumptions it makes and how each is tested.

तत्व i का जोखिमRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)संकट, जोखिम-संपर्क, भेद्यता और सामना करने की क्षमता
अपेक्षित वार्षिक हानिEAL = ∑k pk · Lkवार्षिक प्रायिकता pk
युग्मित प्रणालियाँxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
धारणायह क्यों बनाया जाता हैइसका परीक्षण कैसे होता है
एक घटना के भीतर संकट और जोखिम-संपर्क स्वतंत्र हैंनुकसान समाकलन को हल करने योग्य रखता हैसंयुक्त अभिलेखों पर कोपुला फ़िट से तुलना करें
संचालन बिंदु के पास युग्मन रैखिक हैंझटकों को A के माध्यम से फैलने देता हैरैखिक सीमा से आगे विक्षोभ दें और तुलना करें
भेद्यता वक्र स्थानों के बीच स्थानांतरित होते हैंस्थानीय वक्र शायद ही कभी उपलब्ध होते हैंजहाँ प्रेक्षित हानियाँ मौजूद हों, उनके विरुद्ध सत्यापन करें
इनपुट
उद्गम के साथ संस्करणबद्ध डेटासेट
परिणाम
वितरण, कभी एकल संख्याएँ नहीं
Code
मॉडल कार्ड और परीक्षणों के साथ जारी
पुनरुत्पादन
वही डेटा, कोड, परिवेश और सीड
मानक जोखिम और अवस्था-समष्टि सूत्रीकरण; सूचीबद्ध धारणाएँ पद्धति की विशिष्ट धारणाएँ हैं, समीक्षा के लिए बताई गई, परिणाम नहीं।
FAIR मार्गदर्शक सिद्धांत · GO FAIR और FORCE11W3C PROV · World Wide Web Consortiumअनिश्चितताओं के सुसंगत उपचार पर मार्गदर्शन · IPCCCEOS विश्लेषण-योग्य डेटा · Committee on Earth Observation Satellites
10निर्णय

कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।

प्रणालियाँ Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

निर्णय कौन लेता हैप्रश्नयह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है
ModellersHow to document, calibrate and validate agent-based modelsTemplates; validation designs
Institutions using simulation resultsWhen agent-based results are credible enough to inform decisionsValidation and sensitivity evidence
Journals and reviewersWhat documentation to requireDocumentation evidence

इस विषय से उत्पन्न आउटपुट

  • Agent-based model documentation and review templates
  • Pattern-oriented validation designs
  • Sensitivity and calibration protocols
  • Teaching material on complexity methods
11मूल प्रश्न

What experts ask about agent-based models.

  • Which behaviours and interactions must be represented to capture the phenomenon of interest?
  • How are agent rules grounded in evidence rather than assumption?
  • How sensitive are emergent results to small changes in rules or parameters?
  • How can agent-based models be validated against real-world data?
  • When does an agent-based approach add value over simpler models?
12तंत्र और चालक

How emergence arises.

In complex प्रणालियाँ, simple local rules can produce large-scale patterns: traffic jams form without a cause at the front; panic buying spreads through observation of others; markets can swing as traders follow trends. These effects arise from interaction, feedback and heterogeneity, which equation-based models that assume average behaviour may miss.

Agents adapt. People change behaviour in response to risk, warnings and the actions of others; firms adjust strategies; institutions change rules. Adaptation can stabilise systems or create new risks, as when protection encourages development in hazard areas.

Complex systems can show tipping points, where small changes cause abrupt shifts, and path dependence, where history constrains future possibilities.

13पद्धतियाँ और डेटा

पद्धतियाँ और उनकी सीमाएँ।

  1. 01

    Agent-based simulation

    Computational models of interacting agents, using complex systems methods. Many parameters can be hard to estimate.

  2. 02

    Behavioural data

    Surveys, experiments and observations to ground agent rules. Behaviour in crises is hard to observe in advance.

  3. 03

    Pattern-oriented validation

    Testing whether models reproduce several observed patterns at once. Matching patterns does not prove mechanisms.

  4. 04

    Sensitivity and ensemble runs

    Exploring outcome ranges across rules and parameters, using कंप्यूटिंग resources.

Agent-based models are powerful for exploring mechanisms but difficult to calibrate and validate. Results are presented as explorations, not predictions, unless validation supports more.

14पद्धतियाँ

इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।

  1. जटिल प्रणालियाँ और एजेंट-आधारित मॉडलिंगएजेंट-आधारित मॉडल मानक · प्रतिपुष्टि और निर्णायक बिंदु विश्लेषण · पूर्व चेतावनी संकेतकयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  2. प्रायिकता और सांख्यिकीबेज़ियन अंशांकन · पूर्वानुमानों का उचित अंकन · समूह सांख्यिकीयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  3. अनिश्चितता परिमाणन और मॉडल सत्यापनअनिश्चितता बजट · महँगे सिमुलेशनों के लिए सरोगेट मॉडल · विश्वसनीयता आकलनयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
  4. उच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंगबजट के भीतर समूह डिज़ाइन · कार्यप्रवाह संयोजन · पुनरुत्पादनीय परिवेशयहाँ लागू
    प्रामाणिक · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।

16प्रश्न

प्रश्न और उत्तर।

What is an agent-based model?
A computational model that simulates many autonomous agents following rules and interacting, from which system-level patterns emerge.
What is the ODD protocol?
Overview, Design concepts and Details: a standard structure for describing agent-based models so others can understand and reproduce them.
What is emergence?
System-level behaviour that arises from interactions among parts and is not obvious from the rules of individual parts.
Are agent-based models predictive?
Sometimes, when well validated. More often they are used to explore mechanisms and scenarios.
Why not use equations?
Equation-based models are often simpler and more transparent. Agent-based models add value when heterogeneity and interaction matter.
How are agent rules chosen?
Ideally from behavioural evidence. Where evidence is lacking, assumptions are stated and tested.
What is a tipping point?
A threshold at which a small change causes a large, often abrupt, shift in system behaviour.
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रिपोर्ट is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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