論文の概要: Modeling and Simulating Agent-Based City Migration Using Conway's Game of Life

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20691v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 03:59:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:38.038672
• Title: Modeling and Simulating Agent-Based City Migration Using Conway's Game of Life
• Title（参考訳）: コンウェイのライフゲームを用いたエージェントベース都市移動のモデル化とシミュレーション
• Authors: Bruce Deng, Mayank Kejriwal,
• Abstract要約: 都市の移動動態をシミュレートする新しいGoLベースのフレームワークを提案し,実装する。 本手法はグリッド・ウィズ・ア・グリッド・アプローチを用いて, 密度化とスペーサー化による外移住の確率的傾向を符号化する。 我々のフレームワークは、都市移住パターンを研究するための汎用的で効率的なツールを提供し、計算都市社会科学におけるABMの幅広い応用に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9312156642007294
• License:
• Abstract: Agent-based modeling (ABM) has become a cornerstone of complexity science, enabling the study of heterogeneous agents interacting within dynamic environments. Among ABM frameworks, John Conway's Game of Life (GoL) stands out for its simplicity and ability to generate emergent macroscopic patterns from basic microscopic rules. In this paper, we propose and implement a novel GoL-based framework to simulate urban migration dynamics. Using a grid-within-a-grid approach, our approach encodes probabilistic tendencies for out-migration due to densification and sparsification, simulating the evolution of population centers. By initializing GoL grids with different distributions and parameterizing migration preferences, we explore how urban structures emerge and stabilize over time. Through a series of experiments, we demonstrate that even with simple rules, this framework shows promise for understanding emergent urban phenomena, providing insights into city growth and structure. Methodologically, our framework offers a versatile and computationally efficient tool for studying urban migration patterns, contributing to the broader application of ABMs in computational urban social science.
• Abstract（参考訳）: エージェントベースモデリング(ABM)は複雑性科学の基盤となり、動的環境の中で相互作用する異種エージェントの研究を可能にしている。 ABMフレームワークの中で、John ConwayのGame of Life(GoL)は、基本的な顕微鏡ルールから創発的なマクロパターンを生成する単純さと能力で際立っている。 本稿では,都市の移動動態をシミュレートする新しいGoLベースのフレームワークを提案し,実装する。 筆者らはグリッド・ウィズ・ア・グリッド・アプローチを用いて,人口集中の進化をシミュレートし,密度化と分散化による外移住の確率的傾向を符号化した。 異なる分布でGoLグリッドを初期化し、マイグレーションの選好をパラメータ化することにより、都市構造が時間とともにどのように出現し、安定するかを探索する。 一連の実験を通して、簡単なルールであっても、この枠組みは創発的な都市現象を理解することを約束し、都市の成長と構造に関する洞察を提供する。 提案手法は, 都市移動パターンを研究するための汎用的で効率的なツールであり, 計算都市社会科学におけるABMの幅広い応用に寄与する。

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