Microsimulation
ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಗಣಕೀಕೃತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳ ಒಂದು ವರ್ಗವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಛೇದಕದ ಮೂಲಕ ಹರಿಯುವ ಹೆದ್ದಾರಿ ಸಂಚಾರ, ಆರ್ಥಿಕ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂಲಕ ರೋಗವನ್ನು ಹರಡುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳಂತಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಅನಾಲಿಟಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸೇರಿವೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಥವಾ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪೂರಕ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡಾಗಬಾರದು, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಟರ್ನ್ ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಉದ್ದಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಲೇನ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಉದ್ದಗೊಳಿಸಲು ಹಣವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವುದು ಯೋಗ್ಯವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಚಯ ಜನರು ಅಥವಾ ವಾಹನಗಳಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೋಡುವಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಇತರ ರೀತಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಘಟಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ (ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ) ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಚಾಲಕರು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವ ಮೊದಲು ದೊಡ್ಡ ಅಂತರಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಇತರರು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ವೈರಸ್ಗೆ ತಮ್ಮ ಪ್ರತಿರೋಧದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವೈರಸ್ನ ಹರಡುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು (ಉದಾ. ಅವರು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ/ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಕೈಗಳನ್ನು ತೊಳೆಯುತ್ತಾರೆ). ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್, ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಮನೆಗಳು, ವಾಹನಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದಾಖಲೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ತಿಳಿದಿರುವ ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ವೈವಾಹಿಕ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗದ ಸ್ಥಾನಮಾನ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಪಟ್ಟಿ; ಅಥವಾ ತಿಳಿದಿರುವ ಮೂಲಗಳು, ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಾಹನಗಳ ಪಟ್ಟಿ. ನಂತರ ಈ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು (ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು) ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಯಮಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು (ಸಂಭವನೀಯತೆ = 1), ಉದಾಹರಣೆಗೆ ತೆರಿಗೆ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ತೆರಿಗೆ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಸಂಭವನೀಯತೆ <= 1), ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾಯುವ, ಮದುವೆಯಾಗುವ, ಜನ್ಮ ನೀಡುವ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯೊಳಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಳ್ಳುವ ಅವಕಾಶ. ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವು ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಂದಾಜು, ಬಹುಶಃ ಅನೇಕ ಸಮಯದ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ಒಟ್ಟು ಒಟ್ಟಾರೆ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು (ಮುಖ್ಯವಾಗಿ) ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯಿಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ ಜನರ ನಡವಳಿಕೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೆರಿಗೆ, ಪಿಂಚಣಿ ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹಲವಾರು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಪೆನ್ಸಿಮ್2 (ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಷನ್ ಪಿಂಚಣಿ ಮಾದರಿ), ಇದು ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್ಡಮ್ನಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ 50 ವರ್ಷಗಳ ಪಿಂಚಣಿ ಆದಾಯವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಯುರೋಮೋಡ್ 27 ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸೌತ್ಮೋಡ್ ಜಾಗತಿಕ ದಕ್ಷಿಣದ ಹಲವಾರು ದೇಶಗಳಿಗೆ ಅದೇ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕೋರ್ಸಿಮ್ ಮತ್ತು ಡಾಟರ್ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಡೈನಕಾನ್ (ಕೆನಡಾ, ಜೂನ್ 1,2009 ರಂದು ಕೊನೆಗೊಂಡಿತು) ಮತ್ತು ಪಾಲಿಸಿಮ್ (ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್) ಸೇರಿವೆ. ತೆರಿಗೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯು. ಎಸ್. ಡಿಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ಹೆಲ್ತ್ ಅಂಡ್ ಹ್ಯೂಮನ್ ಸರ್ವೀಸಸ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರ್ ಇನ್ಕಮ್ ಮಾಡೆಲ್ (TRIM) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಗರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ವಿವರವಾದ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಮ್ಯುಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ PECAS. ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎರಡು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದುಃ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್, ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು (ಡಿ. ವೈ. ಎನ್. ಎ. ಸಿ. ಎ. ಎನ್ ಮತ್ತು ಪೆನ್ಸಿಮ್ 2 ನಂತಹವು) ಆರಂಭಿಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಜೀವನ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫಲವತ್ತತೆ, ಮರಣ ಮತ್ತು ವಲಸೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಮಾದರಿ ಚಾಲನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಮಾದರಿಯಾಗಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ (ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ) ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಮುಕ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೇಳಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ "ಸೂಕ್ತವಾದ" ಜೀವನ ಘಟನೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಹೊಸ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮದುವೆಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಾಗಿದೆ. ತೆರೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಗಾತಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅದರ ಬದಲಿಗೆ, ಅದರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಳಗಿನ ಯಾವ ಜನರು ಮದುವೆಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅವರನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕು. ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮೈಕ್ರೊಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮೈಕ್ರೊಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲರ್, ಪಿಟಿವಿ ವಿಸ್ಸಿಮ್, ಟಿಎಸ್ಐಎಸ್-ಕೋರ್ಸಿಮ್, ಕ್ಯೂಬ್ ಡೈನಾಸಿಮ್, ಲಿಸಾ +, ಕ್ವಾಡ್ಸ್ಟೋನ್ ಪ್ಯಾರಮಿಕ್ಸ್, ಸಿಯಾಸ್ ಪ್ಯಾರಮಿಕ್ಸ್, ಸಿಮ್ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಏಮ್ಸುನ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ಸಿಮ್ನಂತಹ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. LINSIG, TRANSYT, TRANSYT-7F ಅಥವಾ SIDRA ಇಂಟರ್ಸೆಕ್ಷನ್ನಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳು ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿ ಅಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಗಣಿತದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಚಾರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ರಸ್ತೆ ಜಾಲದೊಳಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಾಹನಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಂಚಾರ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಭೌತಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರತಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಯು ಕಿಕ್ಕಿರಿದ ರಸ್ತೆ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ನಲ್ಲಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಿಡ್ ಲಾಕ್ ಹಂತದವರೆಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ನಗರ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಚಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಈ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್ಚೇಂಜ್ಗಳು, ರೌಂಡ್ಅಬೌಟ್ಗಳು, ಅನ್ಸಿಗ್ನಲೈಸ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲೈಸ್ಡ್ ಛೇದಕಗಳು, ಸಿಗ್ನಲ್ ಕೋಆರ್ಡಿನೇಟೆಡ್ ಕಾರಿಡಾರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಏರಿಯಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಯು ಭೌತಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹಾದಿಗಳ ಕಿರಿದಾಗುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಜಂಕ್ಷನ್ ನಿಲುಗಡೆ ರೇಖೆಗಳ ಸ್ಥಳಾಂತರದಂತಹ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ 3ಡಿ ಅನಿಮೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಂಚಾರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆದಿದೆ, ಇದು ರಾಜಕಾರಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನರಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಯೋಜನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಶಂಸಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಜಪಾನ್ನಲ್ಲಿ FORUM8 ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಿನಿಮೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ 3D ಅನಿಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತಿವೆ. ಪಾದಚಾರಿ ಅಥವಾ ಗುಂಪು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆ ಪಾದಚಾರಿ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಯಮದೊಳಗೆ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದಿದೆ; ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಬಳಕೆ, ಸೇವೆಯ ಮಟ್ಟ, ಸಾಂದ್ರತೆ, ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹತಾಶೆಯಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಜಾಗದ ಪ್ರದೇಶದ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜನರ ಅನುಕರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ ಪ್ರಸ್ತುತ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪಾದಚಾರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿವೆ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಜನಸಂದಣಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನಗರ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜೀವನ ಇತಿಹಾಸಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಅನುಪಾತಗಳ (ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್) "ಸ್ಟಾಕ್-ಅಂಡ್-ಫ್ಲೋ" ಮಾದರಿಯ ಮಾದರಿಯು ಆಸಕ್ತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ (ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ) ಮತ್ತು ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಯದ ಹಂತಗಳ ಬದಲಿಗೆ ನಿರಂತರ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಹಲವಾರು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಯು. ಎಸ್. ನ್ಯಾಷನಲ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ನ CISNET ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ (http://cisnet.cancer.gov) ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೆನಡಾದಲ್ಲಿ, ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾದರಿ (ಪಿಒಹೆಚ್ಇಎಂ) ಮಧುಮೇಹ, ಹೃದಯರಕ್ತನಾಳದ ಕಾಯಿಲೆ ಮತ್ತು ಸಂಧಿವಾತ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಗೆ ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಸರ, ಆರ್ಥಿಕ ಅಥವಾ ನೀತಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಅಂದರೆ ಅದೇ ಬದಲಾವಣೆ (ಉದಾ. ) ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇತರ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಗೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲದಲ್ಲಿದೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಎಂಬ ಪದವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತಂತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಂತೆ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ಅಥವಾ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಗೈ ಓರ್ಕಟ್ನನ್ನು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಯ ಮೂಲಕರ್ತ ಎಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಕೆಲವು ಮಟ್ಟದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಒಂದು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ, ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅನುಕರಣೆಯ ಕುರಿತಾದ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆಃ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚಗಳು. ಮೈಕ್ರೋಸಿಮುಲೇಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಆರ್, ಜಾವಾ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಫ್ರೀ ಮತ್ತು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಸರ್ಕಾರಗಳು, ನಿಗಮಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಭರಹಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳು ವಿಷಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಿವೆ (ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ನೋಡಿ). ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಜೆ. ಎ. ಎಸ್-ಮೈನ್, ಎಲ್. ಐ. ಎ. ಎಂ. 2, ಎಂ. ಓ. ಡಿ. ಜಿ. ಇ. ಎನ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್ ಎಂ + + ಸೇರಿವೆ. ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಫ್ಲೋ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಪಿಂಚಣಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದಲು ನೋಡಿ ಮೊಸ್ಕರೋಲಾ, ಎಫ್. ಸಿ., ಕೊಲಂಬಿನೋ, ಯು., ಫಿಗಾರಿ, ಎಫ್., ಮತ್ತು ಲೋಕಟೆಲ್ಲಿ, ಎಂ. (2014). ತೆರಿಗೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಮಿಕರಿಂದ ಆಸ್ತಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು. ಕಾರ್ಮಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಮತೋಲನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅನುಕರಣೆ. IZA ಡಿಸ್ಕಷನ್ ಪೇಪರ್ಸ್ 8832, ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ದಿ ಸ್ಟಡಿ ಆಫ್ ಲೇಬರ್ (IZA). ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಏಜೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ