Swarm: бесплатный open-source пакет для моделирования поведения агентов и коллективных систем. Разработан в SFI, поддерживается Swarm Development Group.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Swarm – это пакет программ для моделирования на основе агентов с открытым исходным кодом, предназначенный для моделирования взаимодействия агентов (социальных или биологических) и их эмерджентного коллективного поведения. Swarm был первоначально разработан в Институте Санта-Фе в середине 1990-х годов, а с 1999 года поддерживается некоммерческой организацией Swarm Development Group. Также известный как Система моделирования роя, он доступен для бесплатного использования под лицензией GNU General Public License. Ранняя разработка Swarm была завершена Крисом Лэнгтоном (SFI), Роджером Беркхартом (John Deere), Нельсоном Минаром (SFI), Манором Аскенази (SFI), Гленом Ропеллой (SFI), Маркусом Дэниелсом (SFI) и Алексом Ланкастером (SFI). С тех пор сотни людей по всему миру внесли вклад в дальнейшую разработку набора инструментов Swarm ABM с открытым исходным кодом.
Swarm is the name of an open source agent based modeling simulation package, useful for simulating the interaction of agents (social or biological) and their emergent collective behaviour. Swarm was initially developed at the Santa Fe Institute in the mid 1990s, and since 1999 has been maintained by the non profit Swarm Development Group. Also known as the Swarm Simulation System, it is available for free and use, covered by the GNU General Public License. Early development work on Swarm was completed by Chris Langton (SFI), Roger Burkhart (John Deere), Nelson Minar (SFI), Manor Askenazi (SFI), Glen Ropella (SFI), Marcus Daniels (SFI), and Alex Lancaster (SFI). Since that time, many hundreds of people around the world have contributed to the continued open source development of the suite of Swarm ABM tools.
Научные применения
Агент-ориентированное моделирование стремится воспроизвести эти сложности и адаптации в вычислительных средах, где можно многомерно анализировать эти интерактивные, возникающие из взаимодействия, явления. Определяя и наделяя активные программные агенты в компьютерной симуляции свойствами, отражающими заданное поведение – известное или оцениваемое – ученые могут приближенно воспроизводить экспериментальные результаты, недостижимые в естественных временных рамках. Платформы моделирования, основанные на роевом интеллекте и других подходах агент-ориентированного моделирования, предоставляют ученым возможность проводить и визуализировать эксперименты в этих синтетических макро- и микросредах для проверки научных теорий, анализа реальных данных и выполнения других исследований, свободных от жестких ограничений, таких как время, объем, опасность или другие параметры.
Agent based modeling seeks to replicate these complexities and adaptations in computational environments where these interactive emergent behaviors can be analyzed multi dimensionally. By defining and assigning agencies reflective of prescribed behaviors, known or estimated, to active software agents in a computer simulation, scientists can approximate experimental results not possible in natural temporal frameworks. Swarm and other agent based modeling platforms afford scientists the opportunity to conduct and visualize experiments in these synthetic macro and microenvironments for testing scientific theories, natural data sets, and other analyses while free of pressing constraints like time, volume, hazards, or many other parameters.