एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Système Multi-Agents (SMA)
Ensemble d'agents autonomes interagissant entre eux au sein d'un environnement partagé pour accomplir collectivement des tâches complexes. Les SMA permettent de modéliser des phénomènes émergents impossibles à prédire à partir du seul comportement individuel des agents.
Microsimulation
Technique de simulation modélisant chaque entité individuelle d'un système avec ses caractéristiques et comportements propres. La microsimulation permet d'étudier l'impact de politiques ou de changements à l'échelle individuelle sur les dynamiques globales.
Agent-Based Modeling (ABM)
Approche de modélisation computationnelle simulant les actions et interactions d'agents autonomes pour évaluer leurs effets sur le système global. L'ABM permet d'explorer comment les comportements individuels génèrent des patterns complexes au niveau collectif.
Environnement Virtuel
Espace computationnel dans lequel évoluent les agents, définissant les contraintes spatiales, temporelles et les ressources disponibles. L'environnement influence et est modifié par les actions des agents, créant une dynamique de co-évolution.
Règles d'Interaction
Ensemble de protocoles définissant comment les agents communiquent, collaborent ou compétitionnent entre eux au sein du système. Ces règles déterminent les mécanismes de transmission d'information et d'influence entre entités autonomes.
État d'un Agent
Ensemble des attributs, variables internes et paramètres définissant la condition présente d'un agent à un instant donné. L'état évolue selon les règles de transition internes et les interactions avec l'environnement et les autres agents.
Topologie d'Interaction
Structure spatiale ou réseau définissant quels agents peuvent interagir directement entre eux à un moment donné. La topologie influence fortement la propagation d'informations et la formation de clusters comportementaux dans le système.
Calibration du Modèle
Processus d'ajustement des paramètres du modèle pour minimiser l'écart entre les résultats simulés et les données de référence observées. La calibration garantit la pertinence prédictive du modèle face aux phénomènes réels.
एजेंटों की विषमता
सिस्टम के विभिन्न एजेंटों के बीच विशेषताओं, व्यवहार और निर्णय नियमों में विविधता। वास्तविक जटिलता को पकड़ने और सिमुलेशन में गैर-तुच्छ उभरने वाली घटनाओं को उत्पन्न करने के लिए विषमता आवश्यक है।
सेलुलर ऑटोमेटन
एक असतत मॉडल जहां ग्रिड पर कोशिकाएं अपने तत्काल पड़ोसियों की स्थितियों द्वारा निर्धारित स्थितियों के अनुसार विकसित होती हैं। सेलुलर ऑटोमेटा जटिल पैटर्न के उभरने का अध्ययन करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडलिंग का एक सरल रूप है।
जटिल अनुकूली प्रणाली (CAS)
कई अंतःक्रियाशील एजेंटों से बना एक सिस्टम जो अपने अनुभवों से अनुकूलित होता है और सीखता है, अपने व्यवहार और आंतरिक नियमों को संशोधित करता है। CAS स्वयं-संगठन और निरंतर उभरने के गुण प्रदर्शित करते हैं।
बॉटम-अप मॉडलिंग
व्यक्तिगत सूक्ष्म व्यवहार से शुरू होने वाला एक निर्माणवादी दृष्टिकोण जो स्थूल घटनाओं को उत्पन्न और समझने के लिए होता है। बॉटम-अप मॉडलिंग सामाजिक विज्ञानों में पारंपरिक टॉप-डाउन दृष्टिकोण के विपरीत है।
वैश्विक गुण
सिस्टम की उभरने वाली विशेषताएं जो केवल सामूहिक स्तर पर देखी जा सकती हैं, और व्यक्तिगत गुणों के सरल योग तक सीमित नहीं हैं। ये गुण एजेंटों के बीच जटिल अंतःक्रियाओं के परिणामस्वरूप होते हैं और समग्र व्यवहार को परिभाषित करते हैं।