Savarimuthu / Swarup | Multi-Agent-Based Simulation XXI | Buch | 978-3-030-66887-7 | sack.de

Buch, Englisch, Band 12316, 107 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 195 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Savarimuthu / Swarup

Multi-Agent-Based Simulation XXI

21st International Workshop, MABS 2020, Auckland, New Zealand, May 10, 2020, Revised Selected Papers
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-030-66887-7
Verlag: Springer International Publishing

21st International Workshop, MABS 2020, Auckland, New Zealand, May 10, 2020, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, Band 12316, 107 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 195 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-030-66887-7
Verlag: Springer International Publishing


This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 20th International Workshop on Multi-Agent-Based Simulation, MABS 2020, held in Auckland, New Zealand, in May 2020 collocated with 19th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2020). Due to COVID-19 the workshop has been held online.

The 9 revised full papers included in this volume were carefully selected from 11 submissions. The workshop focused on finding efficient solutions to model complex social systems, in such areas as economics, management, organizational and social sciences in general and much more.  


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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Adaptivity in distributed agent-based simulation: A generic load-balancing approach.- Trajectory Modelling in Shared Spaces: Expert-Based vs. Deep Learning Approach?.- Towards Agent-Based Traffic Simulation Using Live Data from Sensors

for Smart Cities.- Design and Evaluations of Multi-Agent Simulation Model for Electric Power Sharing among Households.- Active Screening on Recurrent Diseases Contact Networks with Uncertainty: a Reinforcement Learning Approach.- Impact of meta-roles on the evolution of organizational institutions.- Optimization of Large-scale Agent-based Simulations through Automated Abstraction and Simplification.- Improved Travel Demand Modeling with Synthetic Populations.



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