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Description
Introduzione. I modelli ad agenti (ABM) si sono diffusi per analizzare e comprendere il comportamento umano in diversi ambienti sociali e spaziali. Tuttavia, quando si tratta di modellare l'interazione tra i sistemi umani e l'ambiente urbano, la complessità comportamentale degli agenti risulta limitata. Questo lavoro si propone di arricchire la complessità cognitiva e comportamentale di agenti spaziali (e.g., pedoni) incorporando negli ABM risultati di lavori sperimentali nelle scienze cognitive e la psicologia ambientale. In particolare, discute lo sviluppo di agenti intelligenti che sono a) dotati di capacità rappresentative dell'ambiente e b) in grado di imparare dalle loro esperienze ed espandere la loro conoscenza.
Metodi. Il contributo presenta un ABM che simula il movimento di pedoni in spazi urbani. Il comportamento individuale e aggregato di un gruppo di agenti semplici è confrontato con quello di una serie di agenti complessi. L’architettura cognitiva degli agenti complessi include delle mappe cognitive sull'ambiente esterno e processi di apprendimento spaziale che permettono loro di modificare adattivamente la loro conoscenza spaziale e il comportamento di navigazione.
Risultati. Le diverse traiettorie comportamentali sono analizzate a livello spazio-temporale. L’inclusione di tale complessità risulta in pattern comportamentali più eterogenei e plausibili, sia a livello spaziale che a livello temporale.
Conclusioni. L'integrazione di mappe cognitive negli ABM spaziali offre una comprensione più sfumata del comportamento spaziale e dell'interazione tra l'uomo e l'ambiente urbano; in aggiunta, questi modelli permettono di osservare come evidenze ottenute in laboratorio o con campioni limitati possano essere generalizzate e, pertanto, di riformulare paradigmi esistenti.
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