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최근 수십 년 동안 에이전트 기반 모델(ABM)의 확산은 모델 실무자들이 ABM에서 도출된 결과의 투명성, 재현성 및 신뢰성을 개선하도록 자극했습니다. ABM의 복잡성은 컴퓨팅 파워와 자원의 발전과 함께 증가하였으며, 이는 복잡한 상호작용과 학습을 가진 더 큰 모델로 이어졌고, 그 출력은 종종 고차원이며 정교한 분석 접근 방식을 필요로 합니다. 마찬가지로 ABM에서 데이터와 동적 사용의 증가로 인해 출력의 복잡성이 더욱 향상되었습니다. 본 논문에서는 ABM 출력 분석 및 보고의 최신 접근 방식을 개관하며, 문제점과 해결해야 할 과제를 강조합니다. 특히, 우리는 적절한 실행 수 및 가설 검정에 관련된 분산 안정성, 민감도 분석, 시공간 분석, 시각화 및 이러한 모든 정보를 비기술적 청중, 즉 다양한 이해관계자에게 효과적으로 전달하는 것과 관련된 문제를 살펴봅니다.
이 연구는 Lee et al. (Thu,)에 의해 수행되었습니다.