The Oxford Handbook of Agent-Based Computational Management Science
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
03.02.2026
Herausgeber
Friederike Wall + weitereVerlag
Oxford AcademicSeitenzahl
492
Maße (L/B/H)
25,4/18,2/3,7 cm
Gewicht
984 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-0-19-766812-2
Over the past few decades, agent-based modelling and agent-based computational technologies have spread into research on business and management. Agent-based modelling takes account of individual behavior alongside interactions within and across organizations and their competitive environment, seeking to explain complex, macro-level patterns emerging from micro-level behavior. These characteristics make an agent-based approach useful for studying a number of open issues in management, including adaptive behavior and dynamics in and across organizations, variable outcomes caused by management practices, and bridging micro-and macro-levels in organizational analysis. In The Oxford Handbook of Agent-based Computational Management Science, Friederike Wall, Shu-Heng Chen, and Stephan Leitner bring together a wide array of experts in the field to give a comprehensive overview of this novel approach in management science. In particular, the volume focuses on adaptive behavior and dynamics in and across organizations, non-linearities caused by management practices, and bridging micro-and macro-levels in organizational analysis. The Handbook addresses two purposes of agent-based approaches in management science. First, the volume shows how an agent-based approach advances theory-building in management. Second, it provides an overview of agent-based technologies employed for more practical issues in management. These comprise, for example, a normative understanding of systems design, such as determining which designs provide good results. An indispensable resource on agent-based modeling in management science, this Handbook introduces its current state from theoretical and operational perspectives and discusses its future opportunities.
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