Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Mrz 2018, 2018

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This self-contained text develops a Markov chain approach that makes the rigorous analysis of a class of microscopic models that specify the dynamics of complex systems at the individual level possible. It presents a general framework of aggregation in agent-based and related computational models, one which makes use of lumpability and information theory in order to link the micro and macro levels of observation. The starting point is a microscopic Markov chain description of the dynamical process in complete correspondence with the dynamical behavior of the agent-based model (ABM), which is obtained by considering the set of all possible agent configurations as the state space of a huge Markov chain. An explicit formal representation of a resulting 'micro-chain' including microscopic transition rates is derived for a class of models by using the random mapping representation of a Markov process. The type of probability distribution used to implement the stochastic part of the model, which defines the updating rule and governs the dynamics at a Markovian level, plays a crucial part in the analysis of 'voter-like' models used in population genetics, evolutionary game theory and social dynamics. The book demonstrates that the problem of aggregation in ABMs - and the lumpability conditions in particular - can be embedded into a more general framework that employs information theory in order to identify different levels and relevant scales in complex dynamical systems 212 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783319796918

Título
Markov Chain Aggregation for Agent-Based Models
Autor
Sven Banisch
Editorial
Springer International Publishing Mrz 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3319796917
ISBN 13
9783319796918
Peso del artículo
330 gramos
Dimensiones
235x155x12 mm

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