什么是Agent-Based Modeling 基于主体的模型(ABM模型)?

有一个挺火的计算社会方面的技术：ABM模型(Agent-Based Modeling)，最近了解到这个ABM在经济、生态、电力、交通等诸多领域都有广泛应用。
那么什么是ABM模型，有什么特点呢？

在这2年的新冠疫情中，应用ABM技术模拟的病毒传播模型被广泛应用于各国疫情的应对中，为抗击新冠做出了突出贡献。参考这篇知乎问答文章《ABM (I) 什么是Agent-Based Modeling》，做如下关于ABM的摘录：

什么是ABM？

ABM的一个核心概念是社会突现 (social emergence)
一个社会的整体特征，并非这个社会中所有个体特征的简单相加，而是在个体特征引导下的互动造成的结果。个体之间互动，往往导致社会整体特征与个体特征大相径庭。这种个体行为和互动上升到社会总体特征的过程，被称作社会的突现。

ABM中的另一个核心要素为“代理人”，即ABM中的A (agent)。代理人具有以下8种特性：
1) 离散性 (discrete)：代理是独立的，具有可辨别边界的个体
2) 情境性 (situated)：代理存在于环境，并与环境交互。该环境包含其他代理，也可能包含其他(非代理的)资源、危险等等。
3) 嵌入性 (embodied)：代理可能是表征的(机器人型的)或完全软件模拟出的存在；后者更为普遍
4) 主动性 (active)：代理不止会被动地受环境影响，也拥有一整套行为模式主动改变环境。
5) 信息受限 (limited information)：代理并不是无所不知的，只能从离自己最近的环境中收集信息。比如，代理们只能看到他们临近处(而非全部)代理和他们自己的行为(而非他们的内在状态，目标等)。
6) 目标自主(autonomous goals)：代理有他们自己的目标，并且会独立做出行为决策来实现这些目标，而不是像受某种集权指挥的士卒一样。
7) 有限理性 (bounded rationality)：代理只能根据一些简单的规则来收集信息和产生行为，不能为了实现利益最大化进行全面的计算。
8) 适应性 (adaptation)：有些模型假定代理仅使用固定的，预设的规则来产生行为；而另一些模型中的代理可以根据经验调整行为


ABM的核心优势及应用
ABM的研究方式是设置和调整个体水平上的代理的行为和互动模式，而后观察集体水平上的总体特征的改变。这种研究方式是独一无二的，也是ABM的核心优势。它允许我们在代理人(如在现实生活里一样)不断的交锋和互动中，检验集体水平的结果。我们能够直接观察到个体行为后果的跨水平改变，打通个体水平变量对集体水平变量影响的通道，不将研究者局限在某一个水平的分析上。

NetLogo就是用于ABM建模的一个工具，上周的这个帖子有记录《NetLogo多主体建模软件简介和官方下载地址》