ПЛЮРАЛІСТИЧНИЙ ПІДХІД ДО МОДЕЛЮВАНННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ

D. Helbing

Анотація


Моделювання складних систем, таких як соціологічні або соціально-економічні – може бути дуже важким завданням. Хо-ча існують різноманітні підходи до моделювання, вони, як правило, не сумісні і неузгоджені між собою, а емпіричні дані час-то не дозволяють визначити, яка модель буде правильною, найкращою чи найбільш відповідною в конкретному випадку. Більше того, нещодавня фінансова та економічна криза показали, що покладатись лише на єдину ідеалізовану модель може бути дуже дорогим рішенням.

 Дана стаття намагається «пролити нове світло» на проблеми, які виникають при моделюванні складних систем. В той час як певні рішення можуть бути використані в різних системах, відповідні наукові проблеми проілюстровані для соціальних, економічних та транспортних систем. В статті зроблено огляд спроб подолати деякі непорозуміння та суперечки минулого. В той же час,огляд висвітлює давні наукові питання, які можуть бути розв’язані з врахуванням нелінійних моделей багатофакторних агентів з просторово-часовою взаємодією. В результаті аналізу можна зробити висновок, що зміна парадигми на плюралістичну або підхід ймовірнісного моделювання, який об’єднує кілька світоглядів, є дещо запізні-лими. В зв’язку з цим доводиться, що буде корисним поєднання різних підходів, які забезпечать хороше відображення реа-льності, хоча вони і можуть бути несумісними. Нарешті, визначається, що може бути зоною для конструктивної співпраці між соціально-економічними, природничими та технічними науками.


Ключові слова


моделювання; складні системи; нелінійні моделі.

Повний текст:

PDF

Посилання


Comte A. Social Physics: From the Positive Philosophy (Calvin Blanchard, New York, 1856).

Comte A. Course on Positive Philosophy (1830-1842).

Helbing D. Grand socio-economic challenges, Working Paper, ETH Zurich (2010).

Bollinger L. C. Announcing the Columbia committee on global thought, see http://www.columbia.edu/cu/president/.../051214-committee-global-thought.html

Spencer H. The Principles of Sociology (Appleton, New York, 1898; the three volumes were originally published in serial form between 1874 and 1896).

Bertalanffy L. von. General System Theory: Foundations, Development, Applications (George Braziller, New York, 1968).

Epstein J. M. Generative Social Science. Studies in Agent-Based Computational Modeling (Princeton University, 2006), p. 51.

Dyson F. A meeting with Enrico Fermi. Nature 427, 297 (2004).

Mayergoyz I.D. Mathematical Models of Hysteresis and their Applications (Academic Press, 2003).

Stanley H.E. Introduction to Phase Transitions and Critical Phenomena (Oxford University, 1987).

Zeeman E.C. ed. Catastrophe Theory (Addison-Wesley, London, 1977).

Schuster H.G. and Just W. Deterministic Chaos (Wiley-VCH, Weinheim, 2005).

Horsthemke W. and Lefever R. Noise-Induced Transitions: Theory and Applications in Physics, Chemistry, and Biology (Springer, 1983).

"KISS principle" at Wikipedia.org, see http://en.wikipedia.org/wiki/KISS principle

Einstein A. "On the Method of Theoretical Physics". The Herbert Spencer Lecture, delivered at Oxford (10 June 1933); also published in Philosophy of Science 1(2), p. 165 (April 1934).

Box G.E.P. and Draper N.R. Empirical Model-Building and Response Surfaces (Wiley, 1987), pp. 74+424.

Helbing D. Derivation of non-local macroscopic traffic equations and consistent traffic pressures from microscopic car-following models. European Physical Journal B 69(4), 539-548 (2009), see also http://www.soms.ethz.ch/research/traffictheory

Helbing D. Traffic and related self-driven many-particle systems. Reviews of Modern Physics 73, 1067-1141 (2001).

Galton F. Vox populi. Nature 75, 450-451 (1907).

Helbing D. et al., see collection of publications on analytical traffic flow theory at http://www.soms.ethz.ch/research/traffictheory

Epstein J.M. Why model? Journal of Artificial Societies and Social Simulation 11(4), 12 (2008), see http://jasss.soc.surrey.ac.uk/11/4/12.html

Davidson P.A. Turbulence (Cambridge University, Cambridge, 2004).18

Weidlich W. Sociodynamics: A Systemic Approach to Mathematical Modelling in the Social Sciences (Dover, 2006).

Kagel J.H. and Roth A.E. The Handbook of Experimental Economics (Princeton University, Princeton, NJ, 1995).

Guala F. The Methodology of Experimental Economics (Cambridge University Press, 2005).

Helbing D. and Yu W. (2010) The future of social experimenting. Proceedings of the National Academy of Sciences USA (PNAS) 107(12), 5265-5266; see also http://www.soms.ethz.ch/research/socialexperimenting

Maimon O. and Rokach L. The Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (Springer, 2005).

Jackson M. O. Social and Economic Networks (Princeton University,2008).

Gilbert N. (ed.) Computational Social Science (Sage, 2010).

Schweitzer F. (ed.) Self-Organization of Complex Structures: From Individual to Collective Dynamics (CRC, 1997).

Miller J.H. and Page S.E. Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life (Princeton University, Princeton, NJ, 2007).

Sornette D. Critical Phenomena in Natural Sciences. Chaos, Fractals, Selforganization and Disorder: Concepts and Tools (Springer, Berlin, 2006).

Albeverio S., Jentsch V. and Kantz H. (eds.), Extreme Events in Nature and Society (Springer, Berlin, 2005).

Floreano D. and Mattiussi C. Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies (MIT, Cambridge, MA, 2008).

Nolfi S. and Floreano D. Evolutionary Robotics : The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines (MIT, Cambridge, MA, 2000).

Helbing D., Deutsch A., Diez S., Peters K., Kalaidzidis Y., Padberg K., L¨ammer S., Johansson A., Breier G., Schulze F., and Zerial M. Biologistics and the struggle for efficiency: Concepts and perspectives. Advances in Complex Systems 12(6), 533-548 (2009).

Helbing D. System risks in society and economics. Sante Fe Institute Working Paper #09-12-044 (2009), see http://www.santafe.edu/media/workingpapers/09-12-044.pdf

Moussaid M., Garnier S., Theraulaz G. and Helbing D. Collective information processing and pattern formation in swarms, flocks, and crowds. Topics in Cognitive Science 1(3), 469-497 (2009).

Helbing D., Szolnoki A., Perc M. and Szab´o G. Evolutionary establishment of moral and double moral standards through spatial interactions. PLoS Computational Biology 6(4), e1000758 (2010).

Popper K.R. The Logic of Scientific Discovery (Hutchinson, 1959); original German version: Logik der Forschung (Springer, Vienna, 1935).

Tilman D., Wedin D. and Knops J. Productivity and sustainability influenced by biodiversity in grassland ecosystems. Nature 379, 718-720 (1996).

Traulsen A., Semmann D., Sommerfeld R.D., Krambeck H.-J. and Milinski M. Human strategy updating in evolutionary games. Proceedings of the National Academy of Sciences USA (PNAS) 107(7), 2962-2966 (2010).

Brockfeld E., K¨uhne R. D. and Wagner P. Calibration and validation of microscopic traffic flow models. Transportation Research Board 1876, 62-70 (2004).

Kesting A. and Treiber M. Calibrating car-following models by using trajectory data: Methodological study. Transportation Research Record 2088, 148-156 (2008).

G¨odel K. On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems (Basic, New York, 1962).

Lorenz J., Rauhut H., Schweitzer F. and Helbing D. How social influence undermines the wisdom of crowds. Submitted (2010).

Max Planck: "An important scientific innovation rarely makes its way by gradually winning over and converting its opponents, but rather because its opponents eventually die, and a new generation grows up that is familiar with it."

Kuhn T.S. The Structure of Scientific Revolutions (University of Chicago, 1962).

Vicsek T. The bigger picture. Nature 418, 131 (2002).

Pietronero L. Complexity ideas from condensed matter and statistical physics. Europhysicsnews 39(6), 26-29.

Mikhailov A.S. and Calenbuhr V. From Cells to Societies. Models of Complex Coherent Action (Springer, Berlin, 2002).

Bentley R. A. and Omerod P. Agents, intelligence, and social atoms. Preprint available at http://www.paulormerod.com/pdf/Bentley OrmerodSept09.pdf

Gintis H. The Bounds of Reason: Game Theory and the Unification of the Behavioral Sciences (Princeton University, 2009).

Omerod P. What can agents know? The feasibility of advanced cognition in social and economic systems. Communication, Interaction and Social Intelligence (2008), see http://www.paulormerod.com/pdf/ AISB08%20Whatcanagentsknow%20Paul%20Ormerod.pdf

Fehr E. and Schmidt K.M. A theory of fairness, competition, and cooperation. The Quarterly Journal of Economics 114(3), 817-868 (1999).

Frey B. Economics as a Science of Human Behaviour: Towards a New Social Science Paradigm (Kluwer Academics, Dordrecht, 1999).

Kahneman D. and Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica 47(2), 263-291 (1979).

Simon H. A. A behavioral model of rational choice. The Quarterly Journal of Economics 69(1), 99-118 (1955).

Gigerenzer G., Todd P.M. and the ABC Research Group, Simple Heuristics That Make Us Smart (Oxford University, 2000).

McFadden D. Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour, in P. Zarembka (ed.) Frontiers of Econometrics (Academic Press, New York, 1974), pp. 105-142.

Helbing D. Quantitative Sociodynamics. Stochastic Methods and Models of Social Interaction Processes (Kluwer Academic, Dordrecht, 1995).

Woit P. Not Even Wrong: The Failure of String Theory and the Search for Unity in Physical Law for Unity in Physical Law (Basic, New York, 2006).

Smolin L. The Trouble With Physics: The Rise of String Theory, The Fall of a Science, and What Comes Next (Mariner, Boston, 2007).

Rotmans J. and van Asselt M. B. A. Uncertainty management in integrated assessment modeling: Towards a pluralistic approach. Environmental Monitoring and Assessment 69(2), 101-130 (2001).

Dubois D. and Prade H. Possibilistic logic: a retrospective and prospective view. Fuzzy Sets and Systems 144(1), 3-23 (2004).

Lucarini V. Towards a definition of climate science. Int. J. Environment and Pollution 18(5), 413-422 (2002).

Vespignani A. Predicting the behavior of techno-social systems. Science 325, 425-428 (2009).

Helbing D. The FuturIcT knowledge accelerator: Unleashing the power of information for a sustainable future, Project Proposal (2010), see http://arxiv.org/abs/1004.4969 and http://www.futurict.eu


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


ISSN 2522-9095 (Online), ISSN 2413-7979 (Print)

https://doi.org/10.17721/2413-7979