Agent-Based Modeling of Environmental Conflict and Cooperation

تعارض وجه عمده بسیاری از چالش های محیطی زمان ما است. با این حال، پیچیدگی فزاینده تعارض، شناسایی راهبردهای برد-برد را برای حل منازعه پایدار دشوارتر می کند. روش‌های نوآورانه‌ای برای کمک به پیش‌بینی، درک و حل تعارضات به روش‌های مشارکتی مورد نیاز است.

مدل‌سازی مبتنی بر عامل تعارض و همکاری محیطی تکنیک‌های مدل‌سازی رایانه‌ای را به عنوان یک مهم بررسی می‌کند. مجموعه ای از ابزارها برای ارزیابی تضادهای محیطی و مبتنی بر منابع و در نهایت برای یافتن مسیرهایی برای حل تعارض و همکاری. این کتاب دو هدف عمده دارد. اول، استدلال می‌کند که علم پیچیدگی می‌تواند یک چارچوب متحدکننده برای حرفه‌های درگیر در مطالعات و حل تعارض، از جمله انسان‌شناسی، حقوق، مدیریت، مطالعات صلح، برنامه‌ریزی شهری و جغرافیا باشد. دوم، این کتاب با استفاده از بسیاری از اشکال تحلیل محیطی، از جمله مدل‌سازی دینامیک سیستم، مدل‌سازی مبتنی بر عامل، نظریه بازی‌های تکاملی، تئوری قابلیت حیات و تحلیل شبکه، چارچوبی نوآورانه برای رویکرد به تعارض‌ها به‌عنوان سیستم‌های انطباقی پیچیده ارائه می‌کند. شناخته شده به عنوان VIABLE (Vارزش ها و Investments از تعامل Agent-Based و L< /u>درآمد در Eسیستم‌های محیطی)، این چارچوب به کاربران اجازه می‌دهد تا جنبه‌های پیشرفته درگیری‌ها را مدل‌سازی کنند - از جمله نهادسازی، تشکیل ائتلاف، یادگیری تطبیقی، و پتانسیل برای آینده. تعارض-و حل تعارض بر اساس دوام طولانی مدت استراتژی های بازیگران.

این کتاب که برای محققان، دانشجویان، شاغلین و سیاست گذاران به طور یکسان نوشته شده است، به خوانندگان معرفی گسترده ای از محیط زیست ارائه می دهد. روش های تحقیق و حل تعارض در نتیجه دهه‌ها تحقیق، متن یک استدلال قوی برای مدل‌سازی تعارض ارائه می‌کند و محبوب‌ترین و پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها، از جمله مدل‌سازی دینامیک سیستم، مدل‌سازی مبتنی بر عامل، و روش‌های مدل‌سازی مشارکتی را مرور می‌کند. این راهنمای ضروری از NetLogo، یک بسته نرم‌افزار مدل‌سازی رایگان و پرکاربرد، برای پیاده‌سازی رویکرد مدل‌سازی VIABLE در سه کاربرد مطالعه موردی در سراسر جهان استفاده می‌کند. از خوانندگان دعوت می‌شود این مدل‌ها را کاوش، تطبیق، اصلاح و گسترش دهند تا درگیری‌هایی که امیدوارند بهتر درک و حل شوند.

Conflict is a major facet of many environmental challenges of our time. However, growing conflict complexity makes it more difficult to identify win-win strategies for sustainable conflict resolution. Innovative methods are needed to help predict, understand, and resolve conflicts in cooperative ways.

Agent-Based Modeling of Environmental Conflict and Cooperation examines computer modeling techniques as an important set of tools for assessing environmental and resource-based conflicts and, ultimately, for finding pathways to conflict resolution and cooperation. This book has two major goals. First, it argues that complexity science can be a unifying framework for professions engaged in conflict studies and resolution, including anthropology, law, management, peace studies, urban planning, and geography. Second, this book presents an innovative framework for approaching conflicts as complex adaptive systems by using many forms of environmental analysis, including system dynamics modeling, agent-based modeling, evolutionary game theory, viability theory, and network analysis. Known as VIABLE (Values and Investments from Agent-Based interaction and Learning in Environmental systems), this framework allows users to model advanced facets of conflicts—including institution building, coalition formation, adaptive learning, and the potential for future conflict—and conflict resolution based on the long-term viability of the actors’ strategies.

Written for scholars, students, practitioners, and policy makers alike, this book offers readers an extensive introduction to environmental conflict research and resolution techniques. As the result of decades of research, the text presents a strong argument for conflict modeling and reviews the most popular and advanced techniques, including system dynamics modeling, agent-based modeling, and participatory modeling methods. This indispensable guide uses NetLogo, a widely used and free modeling software package, to implement the VIABLE modeling approach in three case study applications around the world. Readers are invited to explore, adapt, modify, and expand these models to conflicts they hope to better understand and resolve.