Machine Learning Perspectives of Agent-Based Models : Practical Applications to Economic Crises and Pandemics with Python, R, Netlogo and Julia

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2025

3031733533 / 9783031733536

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This bookprovides an overview of agent-based modeling (ABM) and multi-agent systems (MAS), emphasizing their significance in understanding complex economic systems, with a special focus on the emerging properties ofheterogeneous agents that cannot be deduced from the characteristics of individual agents. ABM is highlighted as a powerful tool for studying economics, especially in the context of financial crises and pandemics, where traditional models, such as dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models, have proven inadequate.Containing numerous practical examples and applications with R, Python, Julia and Netlogo, the bookexplores how learning, particularly machine learning, can be integrated into multi-agent systems to enhance the adaptation and behavior of agents in dynamic environments. It compares different learning approaches, including game theory and artificial intelligence, highlighting the advantages of each in modeling economic phenomena.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031733536

Titel
Machine Learning Perspectives of Agent-Based Models : Practical Applications to Economic Crises and Pandemics with Python, R, Netlogo and Julia
Autor
Pedro Campos
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031733533
ISBN-13
9783031733536
Artikelgewicht
762 Gramm
Abmessungen
241x160x27 mm

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