Multi-Agent-Based Simulation XXV : 25th International Workshop, MABS 2024, Auckland, New Zealand, May 6, 2024, Revised Selected Papers (Lecture Notes in Artificial Intelligence)

個数:

Multi-Agent-Based Simulation XXV : 25th International Workshop, MABS 2024, Auckland, New Zealand, May 6, 2024, Revised Selected Papers (Lecture Notes in Artificial Intelligence)

  • 在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
    通常6~9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
    2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 99 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783031880162
  • DDC分類 006.30285436

Full Description

This book constitutes the refereed proceedings of the 25th International Workshop on Multi-Agent-Based Simulation XXV, MABS 2024, held in Auckland, New Zealand, on May 6, 2024.

The 7 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 11 submissions. They are organized in topical sections as follows: MABS methodology and tools; MABS education; and MABS applications.

Contents

.- MABS Methodology and Tools.

.- Creating a Serious Game on top of an Agent-Based Simulation, an applied case to crisis management and population evacuation.

.- GENSIMO — A Generic Framework for Modelling Social Insurance Systems.

.- Are Low Emission Zones Effective in Reducing Emissions and Ambient Air Pollution?.

.- MABS Education.

.- Teaching Agent-based Modeling for Simulating Social Systems - A Research-based Learning Approach.

.- MABS Applications.

.- KEMASS: Knowledge-Enhanced Multi-Agent simulation for energy Scheduling Support.

.- Inverse Generative Approach for Identifying Agent-Based Models from Stochastic Primitives.

.- Inferring pedestrian decision-making through inverse reinforcement learning.

最近チェックした商品