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Simulating Co-Evolution and Knowledge Transfer in Logistic Clusters Using a Multi-Agent-Based Approach
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OA
AI
DOI：10.3390/ijgi14040179.png)
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摘要
En 中文
一些复杂的社会网络是由适应性及协同演化模式驱动的。然而，这些模式难以检测和分析，因为行动者之间的联系具有偶发性且通常未被揭示。本文采用地理信息系统（GIS）集成的多主体建模方法，模拟复杂社会网络中的协同演化。提出一项案例研究，用于模拟道路货运运输公司之间的契约关系建模。该模型采用来自西班牙巴斯克地区（Basque Country）运输公司调查的实证数据，并利用DBSCAN社区检测算法模拟网络中集群规模的影响。此外，采用局部空间关联指标识别潜在的有利环境。该模型实现了网络的演化，导致更复杂的协作结构。通过迭代模拟，研究展示了协作网络如何通过分配活动和知识实现自组织，并演变为复杂的极化系统。此外，不同最小集群规模的模拟表明，集群对其成员主体有益，尽管它们并非其他非集群主体参与网络的确定因素。
Keyword:
complex networks
agent-based models
co-evolution
knowledge transfer
community detection
logistic clusters
期刊
IF:
6
论文数:
822
被引数:
1.4K
机构
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