Ágens-alapú szimulációk<br />Legéndi Richárd Olivér<br />legendi@inf.elte.hu<br />Eötvös Loránd Tudományegyetem <br />Prog...
Kivonat<br />Bevezetés<br />Alapfogalmak: ágens, ABM, motiváció<br />Példák<br />Projectek<br />Eredmények<br />Összefogla...
Kutatási irányok<br />Ágens-alapú szimulációk<br />Háttér: sokszor egy hálózat <br />Ismertségi, publikációs kapcsolat, tá...
Ágens?<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />4<br />Replicator (Stargate)<br />
Ágens-alapú modellezés (ABM)<br />Ágens: önálló döntéshozó<br />Komplex rendszerek számos, egymással kölcsönhatásban lévő ...
Ágens-alapú modellezés (ABM)<br />Az ágensek általában:<br />Függetlenek<br />Saját döntéseket hoznak<br />Tanulnak, alkal...
Motiváció – Példa<br />„The economy needs agent-based modelling -The leaders of the world are flying the economy by the se...
Közgazdaságtan<br />Jelenleg használt modellek:<br />Ekonometrikus<br />Statisztikai modellek<br />Idősorelemzés: a múlt a...
A miérteket folytatva<br />Reprezentatív felől elmozdulhatunk heterogén szereplők felé<br />Bonyolultabb folyamatokat leír...
Példák<br />Információ-, Betegségterjedés<br />Katasztrófavédelem<br />Forgalomtervezés<br />Adóelkerülés<br />
Demo – Schelling-féle szegregáció<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />11<br />http://ccl....
Miért lehet érdekes?<br />Kis létszámú, de roppant heterogén kutatóbázis<br />Szociológusok, epidemológusok, közgazdászok,...
Projectek<br />ELTE IKKK <br />GVOP-3.2.2-2004.07-005/3.0 (2007)<br />Emergence In the Loop, EMIL<br />EC FP6 STREP #03384...
Fables<br />Functional Agent-Based Language for Simulation<br />Szimulációs nyelv és Eclipse-alapú keretrendszer<br />Bart...
Traffix<br />Közlekedési szimulációkhoz kifejlesztett ágens-alapú környezet<br />Bálint Balázs (MSc, könyvfejezet, +2-3 ci...
TaxSim<br />Adóelkerülés szimulátor<br />MTA Közgazdaságtudományi partnerekkel<br />Szabó Attila (~4-5 publikált cikk)<br ...
Szimulációs módszertan<br />Design of Experiments<br />Iteratív kiértékelő algoritmus (IUI)<br />Szabó Attila (PhD)<br />2...
GridABM<br />Fizikai korlátok: Számítási kapacitás, memória<br />Automatikus párhuzamosítást támogató modellsablonok<br />...
GridABM<br />2011. április 28.<br />19<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
Szoftvertechnológia csoport<br />Distributed ABM - http://distributedabm.elte.hu/<br />Elosztott implementációs technikák<...
Társadalmi hálózatok<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />21<br />
Társadalmi hálózatok<br />Interakciós topológia<br />Szomszédság<br />Tipikus tulajdonságok:<br />„Kisvilág”<br />Klaszter...
Hálózatelemzés<br />Cséri Tamás:<br />Ritka hálózatok robusztusságának szimulációs vizsgálata a sűrűség függvényében(OTDK)...
Összefoglalás<br />Eddigi eredmények<br />Ágens-alapú szimulációk eszközeinek összehasonlítása<br />Formális lehetőségek á...
Érdeklődőknek<br />Dr. Gulyás László felvehető órái az ELTE-n:<br />Társadalmi rendszerek számítógépes szimulációja 1-2htt...
Gyakorlati felhasználási területek<br />Filmek (ld. Gyűrűk Ura csatajelenetei)<br />Logisztikai feladatok (ld. Vehicle Rou...
Kérdések<br />2011. április 28.<br />27<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
Köszönöm a figyelmet!<br />Legéndi Richárd Olivér<br />legendi@inf.elte.hu<br />Eötvös Loránd Tudományegyetem <br />Progra...
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

2010/04/28 IK Szakest, Ágens-alapú szimulációk

726
-1

Published on

Az ELTE HÖK szervezésében

Esemény: http://bit.ly/ikszakest
Képek: http://on.fb.me/jjkGrl

Published in: Education, Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
726
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • Arról tudok beszélni, amivel én találkoztam, foglalkoztam az egyetemen, ez pedig az ABM.
  • Alulról felfelé építkező számítási modell
  • Önszerveződő, önreplikáló, formába szerveződő, programozott lények
  • Valamekkora szabadságfokkal megáldott kis entitánsokNincs teljes információPraktikusan szoftver komponensek
  • Remélem nagy hülyeséget nem mondok, ehhez kevésbé értek...Haszigorúan vesszük...Vannak faktorok, amelyekkel egyszerűen nem tudnak mit kezdeni ezek a módszerekEz egy példa a sok közül...
  • Tovább haladva a miértek felé, általánosságban...
  • Politikai korrektség jegyében...Első alapmodellek egyike, ’70-es évek, 2005-ben Nóbel-díj a társadalmi jelenségek játékelméleti elemzése kapcsánSakktáblán „futott”Tórikus, nincs új ágens, jól érzi magát, ha..., toleranciaszint; Lépés: körönként mindegyik, véletlen sorrendben, dupla bufferelésselAzonban mégis van értelme, hiszen rámutat valamire: nem garancia egy társadalomban, hogy a magas toleranciaszint nem vezet szegregációhoz.Természetesen rengeteg kritika érheti a modellt: Miért egyformák a házak? Mi az, hogy az ember véletlenszerűen költözködik? Ráadásul ki az, aki naponta/hetente költözésre buzdítja az egész családját? Van olyan ember, aki megnézi a szomszédait, és ha nem szimpatikusak neki, akkor fogja a sátorfáját, és elköltözik?A modell tulajdonságait, feltételeit variálva elemezhetjük a szimulációt
  • Azon a nyilvánvaló előnyön kívül, hogy az ember kutathat, akadémiai szférában tevékenykedhet...Tervben lévő konferenciák: Anglia, Guildford; Portugália, Liszabon; Montpellier, Franciao.; Bécs
  • EMIL: normák kialakulása (Wiki, Hume – csoportok kialakulása, piacok vannak, reputáció alapján, NR - normakövetés)
  • Befejezett dolgozatok, ELTE-hez köthető tanulókkal együtt készített publikációk
  • Sávok, lámpák, különböző viselkedésű vezetők...Bazsi:ColbudDiamant a hatrafele terjedo dugokat modellezniMargit sziget, etc.
  • Nem jóslás problémaköre: nem azt akarjuk megmondani, mi az „optimális” helyzet, hanem olyan tanulságokat levonni, hogy pl. van-e értelme a sűrűbb ellenőrzéseknek, mert az szignifikánsan módosítja-e az adófizetést, stb.
  • „hiperkocka” x2^6  6 paraméter, 2-2 értékkel (random)Faktoroknak külön-külön, párban, hármasokban, etc. – de egy szinten felül már nem (elhagyunk
  • Gyakorlati Java ismeretek, ipar számára is hasznosak: ProActive, JavaSpaces, RMI, SGE, Hadoop, GridGain, Terracotta, etc.
  • Nem nodes meg edges, hanem actorok meg relációk
  • N csúcs esetén a legrövidebb utak hossza arányos logN-nelBetegségek + klaszterezettségSkálafüggetlen: sexnetFelhívnám a figyelmet a nevekre... + Albert rékaFertőzés, oltás 0.005% esély bénulásra; USA: 300
  • Hálózat hány, hogy, milyen komponensekre esik szétER, BA, WS-hoz jellegükben hasonló modellek
  • A jegyzetet én írtam – olyan is lett sajnos :P
  • 2010/04/28 IK Szakest, Ágens-alapú szimulációk

    1. 1. Ágens-alapú szimulációk<br />Legéndi Richárd Olivér<br />legendi@inf.elte.hu<br />Eötvös Loránd Tudományegyetem <br />Programozási nyelvek és fordítóprogramok tanszék<br /> Az informatika alapjai és módszertana doktori program<br />Témavezetők: Dr. Gulyás László, Dr. Kozsik Tamás <br />IK Szakest - 2011. április 28.<br />
    2. 2. Kivonat<br />Bevezetés<br />Alapfogalmak: ágens, ABM, motiváció<br />Példák<br />Projectek<br />Eredmények<br />Összefoglalás<br />2011. április 28.<br />2<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
    3. 3. Kutatási irányok<br />Ágens-alapú szimulációk<br />Háttér: sokszor egy hálózat <br />Ismertségi, publikációs kapcsolat, táplálkozási lánc, ...<br />Dinamikus hálózatok<br />Dinamikus folyamatok<br />Információ-, betegségterjedés, ...<br />Időben változó hálózatok<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />3<br />
    4. 4. Ágens?<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />4<br />Replicator (Stargate)<br />
    5. 5. Ágens-alapú modellezés (ABM)<br />Ágens: önálló döntéshozó<br />Komplex rendszerek számos, egymással kölcsönhatásban lévő szereplővel<br />Alulról felfelé építkező számítási modell<br />Emergens globális (makro) jelenségek vizsgálata lokális (mikro) szabályok meghatározásával<br />
    6. 6. Ágens-alapú modellezés (ABM)<br />Az ágensek általában:<br />Függetlenek<br />Saját döntéseket hoznak<br />Tanulnak, alkalmazkodnak a környezethez<br />Meghatározott topológia szerint kommunikálnak(grid, speciális hálózatok, stb.)<br />Nem jósolni szeretnénk<br />Viselkedési minták alapján következtetések<br />
    7. 7. Motiváció – Példa<br />„The economy needs agent-based modelling -The leaders of the world are flying the economy by the seat of their pants, say J. Doyne Farmer andDuncan Foley. There is, however, a better way to help guide financial policies.<br />In today’s high-tech age, one naturallyassumes that US President BarackObama’s economic team and its international counterparts are using sophisticated quantitative computer models to guide us out of the current economic crisis. They are not.”<br />J. Doyne Farmer andDuncan Foley<br />The economy needs agent-based modelling<br />Nature Vol. 460, 6 August, 2009<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />7<br />
    8. 8. Közgazdaságtan<br />Jelenleg használt modellek:<br />Ekonometrikus<br />Statisztikai modellek<br />Idősorelemzés: a múlt adataira illesztés<br />Kiváló előrejelző nagyjából azonos változások esetén<br />„Dinamikus sztochasztikus általános egyensúlyi”<br />Tökéletes világot feltételeznek...<br />... amiben a válsághoz hasonló fogalom nem is létezik<br />Heterogenitás, spekulációk, személyes preferenciák, nem racionális szereplők...?<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />8<br />
    9. 9. A miérteket folytatva<br />Reprezentatív felől elmozdulhatunk heterogén szereplők felé<br />Bonyolultabb folyamatokat leírni esetenként makro szinten nehéz – ha nem lehetetlen<br />Az ABM megközelítés sokkal kézenfekvőbb az általánosan bevált matematikai eszközöknél<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />9<br />
    10. 10. Példák<br />Információ-, Betegségterjedés<br />Katasztrófavédelem<br />Forgalomtervezés<br />Adóelkerülés<br />
    11. 11. Demo – Schelling-féle szegregáció<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />11<br />http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Segregation<br />
    12. 12. Miért lehet érdekes?<br />Kis létszámú, de roppant heterogén kutatóbázis<br />Szociológusok, epidemológusok, közgazdászok, biológusok, politológusok, ...<br />Komoly szükség van a jól képzett informatikusokra<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />12<br />
    13. 13. Projectek<br />ELTE IKKK <br />GVOP-3.2.2-2004.07-005/3.0 (2007)<br />Emergence In the Loop, EMIL<br />EC FP6 STREP #033841 (2007-2009)<br />QosCosGrid, QCG<br />EC FP6 STREP #033883 (2006-2009)<br />TÁMOP<br />TÁMOP-4.2. 1/B-09/1/KMR-2010-0003<br />ELTE-Soft<br />KMOP-1.1.2-08/1-2008-0002 <br />2011. április 28.<br />13<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
    14. 14. Fables<br />Functional Agent-Based Language for Simulation<br />Szimulációs nyelv és Eclipse-alapú keretrendszer<br />Bartha Sándor, Legéndi Richárd (MSc)<br />Keszthelyi Balázs (BSc)<br />~5-6 publikált cikk<br />https://fables.aitia.ai<br />https://mass.aitia.ai/fables<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />14<br />
    15. 15. Traffix<br />Közlekedési szimulációkhoz kifejlesztett ágens-alapú környezet<br />Bálint Balázs (MSc, könyvfejezet, +2-3 cikk)<br />http://www.youtube.com/user/balintba<br />Diamant Péter (MSc)<br />Tóth Vivien (BSc)<br />Dósa László, Barna Zoltán<br />http://traffix.aitia.ai<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />15<br />
    16. 16. TaxSim<br />Adóelkerülés szimulátor<br />MTA Közgazdaságtudományi partnerekkel<br />Szabó Attila (~4-5 publikált cikk)<br />http://taxsim.aitia.ai<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />16<br />
    17. 17. Szimulációs módszertan<br />Design of Experiments<br />Iteratív kiértékelő algoritmus (IUI)<br />Szabó Attila (PhD)<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />17<br />
    18. 18. GridABM<br />Fizikai korlátok: Számítási kapacitás, memória<br />Automatikus párhuzamosítást támogató modellsablonok<br /> Ágensek számának növelése griden történő futtatással<br />Ne jelentsen többlet munkát a párhuzamos változat elkészítése<br />Szemes Gábor (MSc, ~10 előadás/publikáció)<br />http://gridabm.sourceforge.net/<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />18<br />
    19. 19. GridABM<br />2011. április 28.<br />19<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
    20. 20. Szoftvertechnológia csoport<br />Distributed ABM - http://distributedabm.elte.hu/<br />Elosztott implementációs technikák<br />Kommunikációs költségeket minimalizáló gráfvágások<br />Futásidejű megoldások dinamikus kapcsolati gráfokhoz<br />Modellformalizációs technikák hatékonysága<br />Modellek automatikus párhuzamosítása<br />Szakdolgozat, diplomamunka, TDK lehetőség<br />Lehetséges témák a weboldalon<br />3 előadás/publikáció<br />Jelenleg ~6 BSc/MSc szakdolgozó<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />20<br />
    21. 21. Társadalmi hálózatok<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />21<br />
    22. 22. Társadalmi hálózatok<br />Interakciós topológia<br />Szomszédság<br />Tipikus tulajdonságok:<br />„Kisvilág”<br />Klaszterezettség<br />Skálafüggetlenség (power law)<br />Ezekre alapvető modellek:<br />Erdős-Rényi (1., ha összefüggő)<br />Watts-Strogatz (2., lehet 1. is)<br />Barabási-Albert (1., 3., de nem 2.)<br />...<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />22<br />
    23. 23. Hálózatelemzés<br />Cséri Tamás:<br />Ritka hálózatok robusztusságának szimulációs vizsgálata a sűrűség függvényében(OTDK)<br />Dinamikus hálózatok<br />Statikus modellek: pillanatfelvétel<br />Minden hálózat változik<br />A kumulatív hálózat tulajdonságainak vizsgálata<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />23<br />
    24. 24. Összefoglalás<br />Eddigi eredmények<br />Ágens-alapú szimulációk eszközeinek összehasonlítása<br />Formális lehetőségek ágens-alapú szimulációk leírására<br />Ágens-alapú szimulációk elosztott futtatásának lehetőségei<br />Alapvető dinamikus hálózatok vizsgálata<br />További tervezett kutatási irányok<br />Multicore rendszerek elemzése ágens-alapú renszerek szempontjából<br />Elosztott futtatások további vizsgálata<br />Időben változó hálózatok<br />GSoC 2011 – Repast Simphony<br />Fujita-Krugman-Venables modell ágens-alapú implementációja<br />2011. április 28.<br />24<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
    25. 25. Érdeklődőknek<br />Dr. Gulyás László felvehető órái az ELTE-n:<br />Társadalmi rendszerek számítógépes szimulációja 1-2http://hps.elte.hu/~gulya/Teaching/TarsSzim/TarsSzimu2.htm<br />A hálózatok világábanhttp://hps.elte.hu/~gulya/Teaching/Halovilag/Halovilag.html<br />Haladó hálózat-elemzés (angol nyelvű olvasószeminárium)<br />Szoftvertech laborhttp://distributedabm.elte.hu/<br />Ágens Portálhttp://www.agent.ai/<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />25<br />
    26. 26. Gyakorlati felhasználási területek<br />Filmek (ld. Gyűrűk Ura csatajelenetei)<br />Logisztikai feladatok (ld. Vehicle Routing Problem)<br />Döntéshozóknak eszköz lehet<br />Okostelefonok<br />Ld. Google + Android + Maps = dugófigyelés<br />2011. április 28.<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />26<br />
    27. 27. Kérdések<br />2011. április 28.<br />27<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
    28. 28. Köszönöm a figyelmet!<br />Legéndi Richárd Olivér<br />legendi@inf.elte.hu<br />Eötvös Loránd Tudományegyetem <br />Programozási nyelvek és fordítóprogramok tanszék<br /> Az informatika alapjai és módszertana doktori program<br />Témavezetők: Dr. Gulyás László, Dr. Kozsik Tamás <br />IK Szakest - 2011. április 28.<br />2011. április 28.<br />28<br />Legéndi Richárd Olivér, IK Szakest <br />
    1. A particular slide catching your eye?

      Clipping is a handy way to collect important slides you want to go back to later.

    ×