A methodology for building agent-base simulations of common-pool resources management : from a conceptual model designed with UML to its implementation in CORMAS
Notice bibliographique
Résumé
Since 1995, our team has been developing a simulation platform called CORMAS (common-pool resources and multi-agent systems). It provides facilities to build and analyze agent-based models (ABMs) that represent ecosystems where various human activities compete for the use of natural resources. Few agent-based simulations can be mathematically proven, but they can be analyzed inductively. It is therefore important that simulations be replicated before they are accepted as correct. To tackle this thorny issue of ABM replication, we believe that, during the design process, a careful representation of the conceptual model is paramount. In this paper, we advocate using UML (unified modeling language), which is a formal language to describe systems using the object oriented paradigm. An archetypical agroforestry system is presented here, and serves as an example to design a very simple model dealing with common-pool resources management. Different types of UML diagrams are also introduced to describe the static structure of the model, as well as that of the dynamic processes. Adaptation of these diagrams for implementation using the CORMAS platform is detailed. Then, a simple simulation scenario is presented to illustrate how it is done in CORMAS, and a sensitivity analysis on one parameter of the model is conducted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».