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GCRI · Scienza dei sistemi e modellazione

Modelli ad agenti e di complessità

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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01Registrare

Agent-based and complexity models on the record.

DossierSystems Science and Modelling · topic
  1. 01La domanda4 meccanismi
  2. 02Campolastra di campo esagonale
  3. 03Indicatori6
  4. 04Fonti5
  5. 05Titolari delle decisioni3
  6. 06Metodi4
02La domanda

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

Comportamento, adattamento ed emergenza nei sistemi socio-tecnici sistemi. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Meccanismo

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.

Meccanismo

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.

Meccanismo

Emergence can surprise

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

Meccanismo

Many parameters, little data

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

03Geografia

Pericoli ed esposizione in America settentrionale.

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

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Pericoli ed esposizione, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornitore
NASA LANCE FIRMS
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-13
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Rilevamenti satellitari di hot spot per il giorno indicato, comprese fiaccole di gas e calore industriale; non è un incendio confermato, un rapporto di incidente né un'allerta.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

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

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Pericoli ed esposizione, inquadrati sull'America settentrionale.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze

  • 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). Dati aperti NASA
  • 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). Dati aperti NASA
  • 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). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) della NASA, prodotto incendi attivi VIIRS 375 m, NASA LANCE; tile vettoriali tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
  • 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).
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • I livelli facoltativi (11 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivi; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • Incendi attivi e anomalie termiche: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 ott 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026

04Tra i domini

Agent-based models capture behaviour in every domain.

Agent-based studies are designed for the serie Methods and Technical. The ODD protocol (2020) and TRACE documentation (2014) make models reviewable.

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

Stock, flussi, ritardi e una soglia critica.

Due stock, la pressione e la capacità di adattamento, collegati da un ciclo di crescita rinforzante, una risposta di bilanciamento ritardata e danni quando la pressione supera la capacità; oltre la soglia il sistema può ribaltarsi. Modello didattico con valori illustrativi dichiarati, non una previsione. La mappa di questa pagina mostra il Nord America; il modello stesso non è legato a un luogo.

Comandi

Crescita della pressione
6,0% all'anno
Efficacia della capacità nel ridurre la pressione
4,0% all'anno
Risposta degli investimenti alla pressione percepita
20%
Ritardo di percezione
4.0 anni
Soglia critica della pressione
60 indici
Amplificazione oltre la soglia
2,0 volte
Anni simulati
50 anni

Letture

Pressione massima
113 indici
Capacità alla fine
Indice 186
Anni sopra la soglia
15,8 anni
Numeri, metodi e fonti
AnnoPressioneCapacitàPercepito
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

Metodi

  1. Dinamica dei sistemi Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transizioni critiche e punti di non ritorno Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagramma a ciclo causale Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

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.

Stock, flussi, ritardi e una soglia di non ritorno. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: dinamica dei sistemi (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics); transizioni critiche e punti di non ritorno (Scheffer e altri (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461); diagramma dei cicli causali (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

Nei sei pilastri, sotto la guida di Nexus Consortium

06Indicatori

Cosa viene misurato e con quale accuratezza.

Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.

IndicatoreUnitàCadenzaTipo di fonteEtichetta
Models documented with the ODD protocolpercent of published modelsper revisioneLiterature reviewOSSERVATO
Patterns reproduced in validationcount of target patternsper modelValidation studiesSTIMATO
Parameters calibrated to datapercent of parametersper modelModel documentationDICHIARATO
Code publishedpercent of published modelsper revisioneCode archivesOSSERVATO
Analisi di sensibilità performedpercent of published modelsper revisioneLiterature reviewOSSERVATO
Runs per experimentcount of stochastic replicatesper experimentModel documentationDICHIARATO
07Simulatore di gemello e cascata

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

Assembled from the Nexus Standards area profile Standard sui pericoli composti e a cascata: the hazards it names, the sistemi 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 Costruttore di sistemi.

Pericoli

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NRS-H61 Famiglia di pericoli: guasto a cascata (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Famiglia di pericoli: eventi composti e multipericolo (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Famiglia di pericoli: eventi cyber sistemici (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Famiglia di pericoli: concentrazione e monocoltura dell'infrastruttura digitale (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Famiglia di pericoli: anomalie della circolazione su grande scala (NHS-1 atmo.climate-mode)

Osservazione

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Perdite economiche dirette attribuite ai disastri in rapporto al PIL mondiale
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Geografia di esempio

  • Bangladesh: 134 celle esagonali
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Fonti

Da dove provengono le evidenze.

Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.

FonteCosa fornisceClasse di licenza
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
09Metodi ed evidenze

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

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Modello, equazioni e ipotesi

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

Rischio dell'elemento iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)pericolo, esposizione, vulnerabilità e capacità di risposta
Perdita annua attesaEAL = ∑k pk · Lksu eventi k con probabilità annua pk
Sistemi accoppiatixt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
IpotesiPerché è realizzatoCome viene testato
Pericolo ed esposizione sono indipendenti all'interno di un eventoMantiene trattabile l'integrale delle perditeConfrontare con un adattamento di copula su registrazioni congiunte
Gli accoppiamenti sono lineari vicino al punto di funzionamentoConsente agli shock di propagarsi attraverso APerturbare oltre l'intervallo lineare e confrontare
Le curve di vulnerabilità si trasferiscono da un luogo all'altroLe curve locali sono raramente disponibiliValidare rispetto alle perdite osservate, dove esistono
Input
set di dati versionati con provenienza
Risultati
distribuzioni, mai valori singoli
Codice
pubblicato con la scheda del modello e i test
Riproduzione
stessi dati, codice, ambiente e seed
Formulazioni standard del rischio e dello spazio degli stati; le ipotesi elencate sono tipiche del metodo, dichiarate per la revisione, non risultati.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
10Decisioni

Chi decide, e a cosa servono le evidenze.

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

Chi decideLa domandaEvidenze fornite da questa pagina
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

Output prodotti da questo argomento

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

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?
12Meccanismi e fattori

How emergence arises.

In complex sistemi, 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.

13Metodi e dati

Metodi e loro limiti.

  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 calcolo 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.

14Metodi

Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.

  1. Sistemi complessi e modellazione ad agentiStandard per i modelli basati su agenti · Analisi delle retroazioni e dei punti di non ritorno · Indicatori di allerta precoceApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  2. Probabilità e statisticaCalibrazione bayesiana · Punteggio proprio delle previsioni · Statistica degli insiemiApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  3. Quantificazione dell'incertezza e validazione dei modelliBudget di incertezza · Modelli surrogati per simulazioni costose · Valutazione della credibilitàApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
  4. Calcolo ad alte prestazioni, cloud ed edgeProgettazione di insiemi di simulazioni entro i budget · Orchestrazione dei flussi di lavoro · Ambienti riproducibiliApplicato qui
    Canonico · STEM Commons
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.

16Domande

Domande e risposte.

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.
RapportiContribuisci

Contribuisci con evidenze da questa pagina.

Rapporti 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.

GCRIScienza dei sistemi e modellazioneMetodi e aspetti tecniciScenari e stress test

Non inviare mai dati personali, dettagli su infrastrutture sensibili o qualsiasi cosa che tu non abbia il diritto di condividere. Un contributo viene sottoposto a revisione prima dell'uso; inviarlo non conferisce diritti di paternità né editoriali, e la sponsorizzazione non compra mai un risultato.

Scienza dei sistemi e modellazione

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Note legali

Le mappe, i dati e le cifre di questo sito sono mostrati a titolo di contesto e di informazione generale. Non costituiscono consigli, previsioni né allerte; i limiti dell'informazione sono esposti nelle Dichiarazioni di esclusione di responsabilità e nelle Note sui dati.