・来園者は3つのアトラクションを移動して楽しみます。 ・混雑情報が取得できない「青」は、好きな順番でアトラクションへ移動します。 ・混雑情報が取得できる「赤」で、混雑情報を考慮して移動します。 ・コンパネを調整して、最も混雑が少ない混雑情報所持率を探してみましょう。 ※本モデルは書籍『コンピュータのなかの人工社会』の遊園地モデルをartisoc Cloudに移植したものです。 https://mas.kke.co.jp/fukuzatsu/waiting_time/
ゴキブリを引き寄せ、毒を含んだ餌を食べさせることでゴキブリの駆除を行うゴキブリ用毒餌剤の効果をシミュレートしたモデルです。餌を食べて死んだゴキブリを他のゴキブリが食べ、効果が拡散する様子を拡散しています。 実行すると2個のゴキブリ用毒餌剤と100匹のゴキブリが生成されます。ゴキブリの生存数が5匹以下になると終了し、経過したステップ数を出力します。 実行前に毒餌間の距離とゴキブリが餌を食べてから駆除されるまでのステップ数を設定できます。
ゴミ箱モデルをベースに、組織内で実験が行われる状況をシミュレーションしました。 1) 従業員、アイデア、実験装置、機会の4つのエージェントが空間をランダムに動き回る。 2) 4つが一定範囲内に揃うと実験が行われる。従業員の能力、装置の有効性、アイデアの難しさによって成否が判定される。 3) 実験に失敗すると、従業員のモチベーションが下がる。また、失敗から学習し能力が上がる。変化の度合いを調整できる。 4) 従業員、アイデア、機会の3つが一定範囲内に集まった際、従業員のモチベーションが低いと、そのアイデアを捨ててしまう。
アメリカの経済学者トーマス・シェリングが考案した「住み分け」のメカニズムのモデルです。 詳しい解説はこちら↓ https://mas.kke.co.jp/model/schering/
https://mas.kke.co.jp/howto/recipe02_artisoccloud/