建模与仿真(MAS部分)
MATLAB-SimMechanics机构动态仿真
扑结构，但至少有一个构件是Ground模块，而且
有一个环境设置模块直接与其相连。
一个构件可能不止两个铰（Joint），即可以
产生分支。但是一个较只能连接两个构件。
（3）配置Body模块：双击模块，打开参数对话
框，配置质量属性（质量和惯性矩），然后确定
Body模块和Ground模块与整体坐标系或其他坐标
（6）选择、连接和配置Actuator和Sensor模块： 从对应的模块库中添加所需模块至模型窗口，并依 次连接。通过Actuator模块确定控制信号，通过 Sensor模块测量运动。Actuator、Sensor模块实现 SimMechanics模块与Simulink模块的连接。利用这 两个模块就能够达到与Simulink环境实现信号传递。
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• 模块组包含刚体子模块组（Bodies）、约束与驱 动模块组（Constraints&Drivers）、力单元模块 组（Force Elements）、接口单元模块组 （Interface Elements）、运动铰 模块组（Joints）及 传感器和激励器模块组 （Sensors&Actuators） 和辅助工具模块组 （Utilities）。
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4.3 SimMechnics建模
1.建模基本步骤
不管模型有多么复杂都可以用同样的步骤建
立模型。这些步骤有些类似建造一个Simulink模
型。
（1）选择Groud、Body、和Joint模块：从
Bodies和Joints模块组中拖放建立模型所必需的
Body和Joint模块，还包括Machine Environment
Six-DoF（六自由度）、Spherical（球面铰，三
机械系统建模和仿真SimMechanics
机械系统建模和仿真SimMechanics——机械系统建模和仿真SimMechanics集成于Simulink之中，是进行控制器和对象系统跨领域/学科的研究分析模块集。
SimMechanics为多体动力机械系统及其控制系统提供了直观有效的建模分析手段，一切工作均在Simulink环境中完成。
它提供了大量对应实际系统的元件，如：刚体、铰链、约束、坐标系统、作动器和传感器等。
使用这些模块可以方便地建立复杂图形化机械系统模型，进行机械系统的单独分析或与任何Simulink设计的控制器及其它动态系统相连进行综合仿真。
SimMechanics是Simulink物理建模产品家族的一员，该产品系列扩展了Simulink的建模能力，利用它们做出的模型仍能与传统Simulink模块所建立的模型相融合。
特点提供了三维刚体机械系统的建模环境包含了一系列分析机械运动和设计机械元件尺寸的仿真技术完整的建模层次，允许机械模型模块与其它类型模块结合使用可在Simulink中建立高精度、非线性的模型以支持控制系统的开发和测试。
SolidWorks转换器可以通过CAD工具定义机械模型包括各种铰链和约束形式可对平移运动和旋转运动，力和力矩进行建模、分析提供平衡点和线性化工具以支持控制系统设计使用Virtual Reality Toolbox或MATLAB?图形（Handle Graphics?）支持机械系统可视化及动画显示可进行系统的运动学和正向、逆向动力学分析使用O(n)递归求解多体动力学系统运动方程为模型定义提供多种本地坐标系统强大功能在Simulink环境中进行的动力学研究使用Simulink集成化的图形界面建立机械多体动力学系统的模型并进行仿真。
SimMechanics使得用户可以方便地修改系统中的物理参数，包括位置，方位角和机械元件运动参数等。
使用Simulink变步长积分法可以得到较高的计算精度。
Simulink的过零检测功能以双精度数据水平判定和求解不连续过程，对于机械系统中存在的静摩擦和机械硬限位等情况建模具有重要的意义。
建模与仿真(MAS部分)_图文_图文
预动性(pro-activeness)：
主体不是简单的对环境被动反应，而是能采取主动，表现出目标 导向（goal-directed）的行为。
（4）主体的强概念
建模与仿真(MAS部分)_图文_图文.ppt
主讲内容
主体与多主体系统 多主体建模与仿真 多主体模型的实现 多主体仿真在社会科学中的应用 Aspen多主体经济模型
一、 主体与多主体系统
(一) 主体概念 （1）主体的来源
Agent ：主体，智能体，代理 来源于分布式人工智能领域 Minsky，1986《The Society of Mind》 1990s在人工智能领域得到重视 1990s~ 在其他领域广泛应用
控制器根据主体的性质选择控制策略，将规则与事实进行 匹配，消解冲突，进行推理，实现主体决策，产生行动。
（2）面向对象技术
为每类主体设计相应的类，用属性表达主体
的内部状态，用方法表示主体的行为。
多主体系统中的主体本质上是并发的。主体
的主动性和并发性需要在面向对象框架中采 用一定的技术手段进行模拟。
ACL 消息结构
一个ACL消息是由通信行为、通信内容以及
一组消息参数等几部分组成
（2）通信方式
主体之间常用的通信机制有三种：
黑板机制 邮箱机制 消息传递机制
（3）交互协议
交互协议定义了主体之间为了进行协作，实
现某个特定目标而进行交互的结构化消息。
FIPA对一些典型的对话定义了交互协议，
界，
设定初始条件（如结构条件、制度安排、主
基于MAS的制造信息系统自组织过程仿真模型的构建
０引言
制 造企 业 被 要求 能 够 快 速适 应 市 场需 要 ，具 备 敏捷 性 和 可重 构 性 ，这 就 需要 其 决 策 支持 系 统 能 够根 据 外界 环 境 适 时进 行 调整 ，而 实行 信 息 化 是 制造 企 业 发展 的必 由之 路 。制造 信 息 系统 是 一
业信
ＤＯＩ １ ． ９ ９／．ｓｎ １ ０ － ４ ２ ２ １ ． ８ ０ ８ ： ０ ３ ６ ｊｉ ． ０ ９ ９ ９ ． ０ ２ ０ ． １ ｓ
基于ＭＡ 的制造信息系统自 Ｓ 组织过程仿真模型的构建
张 小花 ，王 彬
（． １ 仲恺农业 工程 学院 机械工程学院 ， 广 东广州 ５０ ２ ；２广州工博计算机科技有限公 司， 广 东广州 ５ ０ ０ ） Ｉ １２ ５ ． １５ ７
１ ． 思 Ａ ｅ ｔ 仿真 系统 中的应 用 ２慎 ｇ ｎ在
处理 。事 件 主要 有 ＿种 类 型 ：外 部 事件 ，序 参量 二
改 变 事 件 和 Ａ ｅ ｔ 为 决 策 过 程 中产 生 的过 程 事 ｇｎ 行 件 。在 得 到 了触 发 事 件后 ，在 规则 库 寻 找对 应 的
本 文 实 际开 发 的 软件 系统 主要 对 象 是 企 业 的
５ ０ ２ ， Ｃ ｉａ ２Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ｏ １２５ ｈｎ ； ． ａ ｇ ｈ ｕＣ ｍｍ．ｐ Ｃ ｍｐ ｔｒ ｅ ｈ ｏｏ ｙＣ ｍｐ ｎ ， Ｇｕ ｎ ｚ ｏ １ ５ ７， Ｃ ｉａ 一 ｍ ｏ ｕｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ａ ｙ ａ ｇｈ ｕ５ ０ ０ ｈｎ ）
基于多智能体的复杂系统建模与仿真
基于多智能体的复杂系统建模与仿真近年来，基于多智能体的复杂系统建模与仿真成为了研究热点。
随着互联网、物联网技术等的普及，多智能体系统已经成为活跃于现代社会中的重要组成部分。
如何对多智能体系统进行建模和仿真，已经成为研究者们亟待解决的难题。
1. 多智能体系统的定义多智能体系统，简称MAS，是由多个独立的智能体组成的系统。
每个智能体具有自己的知识、目标和行动能力，能够协同工作，共同解决复杂的问题。
这些问题可以是需要人类互动的物理系统，也可以是虚拟的计算机系统。
多智能体系统的研究，不仅是在探索人工智能的新型方法，更是在开发应用于现实问题的电子计算机工具。
2. 多智能体系统的建模方法多智能体系统建模是通过建立各个智能体之间的关系，使多智能体系统可以应对不同的任务。
常见的多智能体系统建模方法有以下几种：（1）集中式建模方法集中式建模方法把多个智能体视为一个整体进行处理，每个智能体可以看成是一个子系统。
这种方法可以解决多个智能体之间数据共享和协同的问题，但缺点是仍然存在单点故障的风险。
（2）分布式建模方法分布式建模将每一个智能体看成独立的部分，通过互相连接进行通信和协同工作。
这种方法能够处理分布式智能体之间的传感器、执行器和其他单元来处理大量数据的问题。
但是，这种方法花费更多的时间和精力，并且需要更好的算法来处理通信固有的不确定性。
（3）混合式建模方法混合式建模是集中式建模和分布式建模相结合的方法。
智能体按照任务进行分类，一些任务采用集中式建模方法进行处理，另一些采用分布式建模方法进行处理。
混合式建模方法游刃有余地平衡了处理数据和通信问题。
3. 多智能体系统的仿真技术多智能体系统的仿真技术是现代计算机技术中最重要的领域之一。
它是通过计算机程序对多智能体系统进行虚拟环境的复制来模拟真实的工作环境。
仿真技术能够分析和测试不同的设计和决策方案，以及诊断问题和实验解决方案，进行不同需求的测试。
（1）离散事件仿真技术离散事件仿真是一种模拟多智能体系统的功效、共性和运行方式的方法。
CADCAM练习题B答案
CAD/CAM练习题B答案1是用于对机械系统、土建结构、桥梁等结构工程系统进行动力学分析的现代化方法和手段。
它最早应用在航天、航空领域。
随着科学技术的发展，人们对工程产品的设计提出了越来越高的要求，因此，模态分析技术的应用领域也日益扩大。
近年来，由于电子计算机技术的飞速发展，尤其是大容量、高速度微型计算机技术的进步，使得模态分析技术的费用大大降低，促进了其应用领域的进一步扩大，成为动力学分析领域中不可或缺的手段。
模态分析可定义为将线性定常系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标，使方程组解藕，成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程，以便求出系统的模态参数。
坐标变换的变化矩阵为模态矩阵，其每列为模态模型。
由于采用模态截断的处理方法，可使方程数大为减少，从而大大节省了计算时间，降低了计算成本。
这对于大型复杂结构的振动分析带来了很大好处。
模态分析技术的主要应用可归结以下几个方面：(1) 评价现有结构系统的动态特性(2)在新产品设计中进行结构动态特性的优化设计(3)进行结构系统的故障诊断(4)控制结构系统的噪声(5)识别结构系统的载荷2CAD即“计算机辅助设计”，广义的CAD包括设计和分析（CAE）两个方面。
设计是指构造零件的几何形状、选择零件的材料、以及为保证整个设计的统一性而对零件提出的功能要求和技术要求等；分析是指利用数学建模技术，如有限元、优化设计技术等，从理论上对产品的性能进行模拟、分析和测试，以保证产品设计的可靠性。
一般地，CAD系统应包括资料检索、方案构思、零件造型、工程分析、图样绘制等。
3（1）工程设计自动化分系统该系统通常又可以称为CAD/CAM/CAE分系统，其基本功能为：⑴服务与产品生命周期的产品建模，生成基于STEP标准的统一产品数据模型，为结成工程分析提供分析模型，产生装配图，零件图等各种设计文档，为CAPP，CAIP提供零件几何拓扑信息，加工工艺信息和检测信息，为CIMS提供管理所需要的信息。
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真研究
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真研究随着科技发展的不断迅速，越来越多的行为和事件可以通过建模和仿真技术来解决。
其中一个应用领域是通过多智能体系统来模拟群体行为。
本文将探讨基于多智能体系统的群体行为建模与仿真研究的相关内容。
一、多智能体系统的定义和特点多智能体系统（Multi-Agent System，简称MAS）是指同时具备自主决策、分布式感知和协同工作功能的一组互动的智能体群体。
MAS的特点在于其分布式、自组织和自适应的模式，其行为复杂性可以通过模拟计算的方式实现。
二、群体行为建模的相关研究1、基于智能体的群体行为建模智能体是指具有自主决策、知觉和学习能力的实体，可以对自身和环境进行感知和交互。
智能体群体模拟可以简单地认为为一段时间内的多人互动，该互动的性质取决于个体的相互作用。
智能体的特性，包括其自主性、异构性和低层次的义务，在群体中表现为协作、探索和竞争。
2、基于网络的群体行为模拟网络拓扑结构和网络节点能力是模拟和预测群体行为的重要因素。
网络结构可以决定群体行为的传播速度和规模，而节点能力可以决定节点对地域和行业影响的大小。
因此，通过网络拓扑结构建模和节点能力的测量，可以对群体行为进行更加精确的预测。
三、群体行为仿真的实践应用1、交通流仿真群体行为仿真的实践应用可以用于模拟城市内的交通流动，预测交通拥堵状况，以及优化城市交通规划。
通过交通流仿真，可以了解不同城市交通流量、道路网络、斑马线等因素对交通拥塞的影响，并提出对应的改进建议。
2、游戏产业仿真游戏产业仿真可以用于模拟不同类型的玩家行为，根据玩家行为数据进行分析，为游戏过程和平衡性做出调整。
通过对玩家行为的预测和模拟，可以分析他们在核心环节下的反应，并通过数据分析实现玩家行为的个性化预测。
四、基于多智能体系统的群体行为仿真的未来发展基于多智能体系统的仿真技术在未来的发展中将会更加广泛地应用于模拟人类行为和社会行为。
这类仿真将可以帮助我们了解人类社会和个体行为的本质特征，从而为人类社会未来的规划和战略发展提供更为科学的决策依据。
自主可控的MBSE建模与仿真平台（S-MASP）
自主可控的MBSE建模与仿真平台（S-MASP）2006年10月，系统工程国际委员会（INCOSE）在《Systems Engineering Vision 2020》中正式提出“基于模型的系统工程”（model-based systems engineering，MBSE）概念。
MBSE使用建模方法支持系统的需求定义、设计定义、分析、验证和确认等活动，这些活动从概念性设计阶段开始，持续贯穿到设计开发以及后来所有的寿命周期阶段。
自此国外基于模型的系统工程（MBSE）进入发展的快车道，一系列建模方法，模型概念和相应支撑项目层出不穷。
近些年来，以SysML为基础的系统级模型已成为大家的共识，相应商业化工具及平台都支持SysML标准，例如Dassault的Magicdraw、IBM的Rhapsody。
在工具厂商的推动、标准组织和工业企业的积极参与下，MBSE技术在各个领域应用程度越来越深，相应的工具平台也愈来愈成熟[1]。
“华为事件”以来，国内产业界才认识到工业软件是如此的重要，而国内产品和国外同类产品差距是如此大，是典型的“卡脖子项”，以CAD、CAE、EDA类软件尤甚。
不同于互联网软件，任一成熟工业软件都需要经过长时间的迭代发展才能达到可靠好用，国内很难在短时间内把洞补起来[2]。
MBSE工具就是典型的新兴CAD工业软件，所以，在工业软件受国外掣肘的背景下，对于此类落后不多工业软件更需要加快步伐跟上业界先进水平。
索为公司杉石团队6年前就开始进行MBSE相关技术研究储备，现形成以Modelook为核心的复杂工程系统建模仿真平台，并积极在国内相关领域推广应用，取得不错的反馈。
建模语言、方法论和工具（图1）作为MBSE的三大支柱，是MBSE能否有效落地的重要影响因素，本文从MBSE三大支柱角度简述基于Modelook的自主可控的MBSE建模与仿真解决方案。
图1 MBSE的三大支柱一、系统模型描述语言与传统的基于文档的系统工程不同，MBSE将系统的表达由“以文档报告为中心”转变为“以模型为中心”，MBSE要求通过一系列活动产出一份集成、清晰且一致的系统模型，基于这个整合的模型，给生命周期不同阶段、不同领域、不同学科的人提供唯一真实的数据模型，因此能够对系统进行准确描述的模型语言成为MBSE的核心基础。
PSCAD建模与仿真
PSCAD模型与仿真指南（1）设置仿真时间和步长新建的仿真工程，先应对“工程”的仿真时间、步长进行设置（也可在建好模型仿真开始前完成）。
在“工程”模型窗口空白处鼠标右击，选择Project Setting，出现设置窗口，如图3－1所示，在这里可对本“工程”的仿真时间、计算步长、PSCAD绘图步长等进行设定。
一般仿真时间“Duration of run ”设为0.3~ 0.5s，计算步长“EMTDC time step ( us ) ”设为0.1, 绘图步长“PSCAD plot step ( us ) ”设为10。
如果计算步长大，则仿真进展快，但是，过电压变小（可能会漏掉峰值）！图3－1 设置仿真时间、步长（2）建立仿真模型以交流电源串联R-L-C电路为例，先建立新工程，命名为：test1，从主界面右侧或库中选择需要的元件，放在工程上。
点击该元件使其变为闪烁，按L或R 键，向左或右转90度，直到合适位置。
再选择“导线”，点击导线，两端会出现小端点，用鼠标左压并拖动，可调节导线长度。
调节方法：点击一段导线，它的两端就会出现两个绿色的方块，此时点住某个方块对导线进行拉长或者缩短，直到想要的长度。
用适当长度的导线将各个元件按照原电路的拓扑结构连接起来。
注意：导线与导线，或导线与元件的一端连接时，当两条导线或导线与元件接近时，会自动连接上；导线与导线交叉时，相互绝缘，如果要两导线在交叉点连接，需要从主界面右边常用元件中选择“Pin ”并放置在交叉点。
建立的仿真模型如下图3－2所示，其中E1为测对地电压的测量元件，E2为测“0.3电阻”的端电压，I1为测电流。
图3－2 工程中的元件、导线和电路模型建立电路模型时应该注意：（1）模型中的元件，特别是同类元件的名字绝对不得重复。
（2）模型图上若有任何无关的东西，例如：一条悬空线、点，或者参数设置不对，例如：负荷及其变压器的容量大于电源变压器的容量，则运行时就会出错。
机械系统建模和仿真SimMechanics
——机械系统建模和仿真SimMechanics集成于Simulink之中，是进行控制器和对象系统跨领域/学科的研究分析模块集。
SimMechanics为多体动力机械系统及其控制系统提供了直观有效的建模分析手段，一切工作均在Simulink环境中完成。
它提供了大量对应实际系统的元件，如：刚体、铰链、约束、坐标系统、作动器和传感器等。
使用这些模块可以方便地建立复杂图形化机械系统模型，进行机械系统的单独分析或与任何Simulink设计的控制器及其它动态系统相连进行综合仿真。
SimMechanics是Simulink物理建模产品家族的一员，该产品系列扩展了Simulink的建模能力，利用它们做出的模型仍能与传统Simulink模块所建立的模型相融合。
特点•提供了三维刚体机械系统的建模环境•包含了一系列分析机械运动和设计机械元件尺寸的仿真技术•完整的建模层次，允许机械模型模块与其它类型模块结合使用•可在Simulink中建立高精度、非线性的模型以支持控制系统的开发和测试。
•SolidWorks转换器可以通过CAD工具定义机械模型•包括各种铰链和约束形式•可对平移运动和旋转运动，力和力矩进行建模、分析•提供平衡点和线性化工具以支持控制系统设计•使用Virtual Reality Toolbox或MATLAB®图形（Handle Graphics®）支持机械系统可视化及动画显示•可进行系统的运动学和正向、逆向动力学分析•使用O(n)递归求解多体动力学系统运动方程•为模型定义提供多种本地坐标系统强大功能在Simulink环境中进行的动力学研究使用Simulink集成化的图形界面建立机械多体动力学系统的模型并进行仿真。
SimMechanics使得用户可以方便地修改系统中的物理参数，包括位置，方位角和机械元件运动参数等。
使用Simulink变步长积分法可以得到较高的计算精度。
Simulink的过零检测功能以双精度数据水平判定和求解不连续过程，对于机械系统中存在的静摩擦和机械硬限位等情况建模具有重要的意义。
建模与仿真(MAS部分)
二、 多主体建模与仿真
(一) 多主体建模思想 ABM：MAS是对人类或生物群体的自然隐喻，采用多主
体观点可以更自然的对这些系统建模，由此形成了基 于主体的建模方法（Agent-Based Modeling， ABM ）。 ABM的基本出发点是： 许多系统可以看作是由多个自治的主体构成的，主体 之间的相互作用是系统宏观模式出现的根源，通过建 立主体模型，可以更好的理解和解释这些系统。
4
（3）主体的弱概念
主体的弱概念从广义的角度规定主体的特性：
自治性(autonomy)：
主体的运行不受人或其它物的直接控制，它对自己的行动和内部状 态有一定程度的控制权。
社会能力(social ability)：
主体通过某种主体通信语言与其它主体或人进行信息交互。
反应能力(reactivity)：
即对环境的感知和影响。无论主体生存在现实世界还是虚拟世界， 主体都应该可以感知所处环境，并能及时地对环境中发生的变化做 出反应，通过行为影响环境。
预动性(pro-activeness)：
主体不是简单的对环境被动反应，而是能采取主动，表现出目标导 向（goal-directed）的行为。
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（4）主体的强概念
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（1）标准主体
感知输入
主体
动作决策部件
环境
动作输出
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形式化
假设环境变化可以抽象为一个环境状态序列，环境在任何离散的 瞬时状态的有穷集合为:
E{e0,e1,e2, } 主体有一个可执行动作集合 A{a0,a1,a2, }
主体在环境中的一次执行r是环境状态与主体动作的一个交替序 列：
r : e 0 a 0 e 1 a 1 e 2 a 2 a u 1 e u
工程系统建模与仿真教学课件PPT
>> [a b c d]=linmod('example7_7inout'); >> zpk(ss(a,b,c,d)) 得到系统传递函数 Zero/pole/gain:(即系统传递函数） -1005.0301 (s+3.333) (s+0.5) ---------------------------(s+506.9) (s+0.003315)
SimPowerSystem/ExtraLibrary/Measurements
7.3.2 模拟电子线路仿真举例
【例7-6】NPN Bipolar Transistor 组成的电路 如下，试用仿真的方法分析输出。
仿真图
显示结果
【自编例】三极管放大电路放大倍数分析
TransisAmp.mdl
Magnitude (dB) Phase (deg)
0
-50
-100
-150 360 270 180 90 0 -2 10
10
0
10
2
10
4
10
6
10
8
10
10
Frequency (rad/sec)
Low-Noise Bipolar Transistor Voltage Amplifier（2010版）
双击 Utilities 图标：
【例7-3】电路如下所示，试用电路进行仿真。
搭建模型
电路图
修改元件参数
电容 电感 电阻 AC V
运行结果：
7.1.5 Simscape 模块定义语言入门
使用该语言可以定义出新的元件。文件名 .ssc. 以电容为例：
mas方法
mas方法MAS方法是一种计算机软件工程中常用的设计方法，它是基于多代理系统理论开发的一种建模和分析工具。
MAS（Multi-Agent System）即多代理系统，是由多个自治的智能体组成的系统。
每个智能体都具有自己的知识、能力和目标，并能够通过相互协作和通信来实现系统的整体目标。
在MAS方法中，智能体是系统的基本构成单位。
每个智能体都具有自己的状态、行为和与其他智能体的交互方式。
通过定义智能体之间的通信协议和协作机制，可以实现智能体之间的信息交换和任务分配。
MAS方法可以应用于各种领域，如智能交通系统、机器人控制、电力系统等。
MAS方法的核心思想是将复杂的系统分解成多个简单的智能体，并通过协作和通信来实现系统的整体目标。
这种分布式的设计思想使系统更加灵活和可扩展，能够应对复杂环境和大规模系统的需求。
同时，MAS方法还能够提高系统的鲁棒性和可靠性，因为每个智能体都可以独立地进行决策和执行，不会因为某个智能体的故障而导致整个系统的崩溃。
MAS方法的应用范围非常广泛。
在智能交通系统中，可以使用MAS 方法来实现交通信号灯的优化控制，提高交通流量的效率和道路的利用率。
在机器人控制领域，可以使用MAS方法来实现多机器人的协同工作，如协作搬运、协作搜索等。
在电力系统中，可以使用MAS方法来实现电力调度和负荷控制，提高电力系统的稳定性和供电质量。
MAS方法的建模和分析过程通常包括以下几个步骤：确定系统的目标和需求、定义智能体的行为和交互方式、设计智能体之间的通信协议和协作机制、实现系统的模型和仿真、评估系统的性能和鲁棒性。
通过这些步骤，可以逐步完善系统的设计，并找到最优的解决方案。
MAS方法是一种非常有用的设计方法，它可以帮助我们构建复杂的系统，并提高系统的性能和鲁棒性。
在计算机软件工程中，MAS方法已经得到了广泛的应用，它为我们解决复杂问题提供了一种新的思路和方法。
相信随着技术的不断发展和创新，MAS方法将会在更多的领域得到应用，并为我们带来更多的机会和挑战。
《MAST语言建模》PPT课件
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31
耦合元件的使用
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32
耦合器件的仿真波形
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33
在模板间使用MAST系统的方法
• 在一个模板中定义了一个through变量，如果在 系统中的其它模板要用这个变量的值，则可以 在模板中定义一个端点变量，该变量的类型为 ref 型，模板可以从ref型端点变量中输入 through变量值，而不需要经过连接点。
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14
pin 类型数据
• 在MAST语言中，所谓指针就是元件模板的对 外连接点的一种形式，它也是模板对外连接的 最常用的一种形式，定义指针实际上就是定义 了元件的一种连接方式。
• pin 类型数据是SABER仿真器中定义的一种数 据，这种数据是专门针对器件的连接点，它包 括很多种类型的连接点，它们是通过量纲来定 义连接端点的类型的。
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3
structured和unstructured的比较
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4
理想恒流源的模型
• template isource p m = is
• electrical p,m • number is=100 •{ • equations { • i(p->m) += is •} •}
精选PPT
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CCVS模板
• template cvt ci p m = k • ref i ci • electrical p, m • number k •{ • var i i • equations { • i(p->m) += i • i: v(p)-v(m) = k*ci •} •}
基于MAS的双回字形自动化集装箱码头建模与仿真
基于MAS的双回字形自动化集装箱码头建模与仿真孙涛;张煜;高延辉【摘要】针对现有集装箱码头自动化、智能化程度较低的现状,在双回字形自动化集装箱新型装卸工艺基础上,结合MAS (Multi-Agent System)建模理论,对双回字形自动化集装箱码头进行建模方法研究,并利用Flexsim仿真软件建立了可视化的自动化集装箱码头三维仿真模型.以天津港某集装箱码头为例进行仿真分析,找出循环小车配比,为自动化集装箱码头的建设提供了参考.【期刊名称】《起重运输机械》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】5页(P133-137)【关键词】自动化集装箱码头;双回字形;MAS;建模仿真【作者】孙涛;张煜;高延辉【作者单位】武汉理工大学物流工程学院武汉 430063;武汉理工大学物流工程学院武汉 430063;天津港(集团)有限公司天津 300461【正文语种】中文【中图分类】U169.60 引言随着经济高速发展，我国全球贸易量不断增长，其中集装箱运输在世界范围内的货物运输中占有很大的比重，集装箱吞吐量跃升为全球第一，而我国现有集装箱码头仍大多沿用传统集装箱的装卸方式，人力成本较高且装卸效率不高，目前只有青岛港及上海港洋山四期有自动化集装箱码头投入商业运营，自动化集装箱码头的建设成为摆在港口发展进程中的一个重要课题。
港口物流系统是一个典型的动态离散事件系统，具有很强的随机性，虽然国内外专家学者都在自动化集装箱码头系统的研究上有一定程度的成果，但仍然存在亟待解决的问题。
针对装卸工艺存在的问题，高延辉研究提出了基于双轨轮小车与双回字形平面布置的集装箱码头新工艺，本文根据双回字形平面布局的自动化集装箱码头装卸工艺，理论建模和仿真技术相结合进行研究，探索将多Agent建模方法运用到港口物流系统，并建立三维仿真模型，从系统整体角度进行分析评价。
1 双回字形自动化集装箱码头装卸工艺双回字形的自动化集装箱码头平面布局的整体方案由前沿装卸部分、堆场堆存部分以及后方集疏运部分等组成，见图1。
SPM模型matlab仿真
SPM 模型Spm模型介绍SPM( 标准传播模型) 是建立在Cost231—Hata模型的基础上, 现已广泛应用在3G 移动通信设计的领域中。
常用的SPM模型中的标准宏小区模型应用较广泛。
其计算公式如下:Ploss=K1+K2lg( d) +K3log(hms) +K4LDiffraction+K5lg( heff) lg( d) +K6lg( hmeff) +K7(f Clutter)P：路损（dBm）；K1:偏移常量；K2：距离相关的lg(d)的修正因子；K3：lg(h)的修正因子；K4：衍射计算的修正因子；K5：lg(h)lg(d)的修正因子；K6：移动台有效高度的修正因子；K7：地貌平均加权损耗的修正因子；d:基站到移动站之间的距离, m。
hms：移动站相对地面的高度, m。
这个数值或者可以指定为通用数值, 或者只对应单个地物类别。
heff：基站天线的有效高度, m。
Diffraction：等效刃形衍射方法计算的衍射损耗。
Clutter：平均加权。
对于SPM模型的特点，对于该模型的参数值，K3固定为5.83,K5为-6.55,K6为0。
而对于K4而言，市区一般设置为0.2，郊区一般设置为0.4。
Matlab仿真k1=12.4; % Shift partial constance.k2=44.9; % correction factor of logd.k3=5.83; % correction factor of logH.k4=0.2; % correction factor of diffraction calculation,urban:0.2,suburb:0.4. k5=-6.55; % correction factor of lg(d)*lg(H).k6=0; % correction factor of mobile station effective antenna height.k7=1; % correction factor of landforms average weighted loss.d=110:10:1000;D=log(d); % Distance between transmitter and receiver.H=30; % Effective antenna height of mobible stationDif=0; % path diffraction lossh=randint(1,90,[1 90]); % antenna heightfc=10*rand(1,90);p=rand(1,90);for i=1:1:90p(i)=k1+k2*log(d(i))+k3*log(H)+k4*Dif+k5*log(d(i))*log(H)+k6*h(i)+k7*fc(i); % SPM model expressionend;subplot(2,1,1),plot(D,p,'b.'),title('Propagation path loss1'),xlabel('Distancelg(d)(m)'),ylabel('loss(dbm)');subplot(2,1,2),plot(d,p,'g.'),title('Propagation path loss2'),xlabel('Distance d (m)'),ylabel('loss(dbm)');仿真结果：。
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(二) 多主体系统(Multi-Agent Systems)
（1）为什么需要多主体系统？
单一主体很难对存在于动态开放环境之中的大 规模复杂问题进行求解 。
人类智能本质上是社会性的，人们往往为解决复 杂问题组织起来，这些组织能够解决任何个人都 无法解决的问题。
（2）多主体系统的特点
概念：
多主体系统是由多个可以相互交互的主体所组成的系 统。 多主体系统的特点：
微观 数据
宏观 数据
多主体仿真过程的特点
在对实际系统进行观察时应同时收集微观数据 和宏观数据。 概念模型采用多主体视角建立。 仿真模型一般采用多主体技术实现。 模型验证采用微观和宏观相结合的方法。 仿真所得到的结论主要用来帮助理解系统微观 和宏观的联系。
(三) 与其它仿真方法的比较
（1）与离散事件系统仿真的区别
初始化：选择各行动的倾向（Propensity） 重复:
根据各个行动的倾向计算选择概率 按概率选择行动 根据该行动的回报调整其倾向
返回
行动倾向的更新方法：
q j (t 1) [1 ]q j (t ) E j ( , k , t )
rk (t )[1 ] if j k E j ( , k , t ) q j (t ) if j k N 1
Initiator
query-if
Participant
query-ref
查 询 交 互 协 议
refuse [refused] agree [agreed and notification necessary]
failure
inform-t/f:inform [query-if] [agreed]
基本要素：事件/主体 状态变化：串行/并发 结构变化：无/有 学习适应：无/有
(四) 与其它仿真方法的比较
（2） 与微观分析模拟的区别
应用目的：政策效果/理论揭示 个体动机：无/有 个体交互：无/有
(五) 与其它仿真方法的比较
（3）与元胞自动机的区别 空间结构：规则/灵活 个体记忆：无/有或无 学习推理：一般无/一般有 交互结构：临近/网络
(二) 多主体仿真研究框架
用多主体思想建立的复杂系统模型往往用仿真技术求 解。这样就形成了多主体仿真(Multi-Agent Simulation) 技术。 多主体仿真方法的本质特征是采用多主体视角建立实 际系统的概念模型 首先辨识组成实际系统的微观个体，将这些个体抽象为具
有自治性的主体，
对主体而言，学习的含义是
（1）强化学习
基本思想：
如果某个行动引起的后果较好，则在以后增加使用 该行动的可能，反之则减少。
Agent 状态st 回报rt rt+1 环境 st+1 行为at
强化学习主体的一般结构 ：
目标是学习一个策略π：S→A，使系统选择的动作能够获得回报的累计值最大。
Roth-Erev算法
E {e0 , e1 , e2 ,}
主体有一个可执行动作集合
A {a0 , a1 , a2 ,}
主体在环境中的一次执行r是环境状态与主体动作的一个交替序 列：
a0 a1 a2 u 1 r : e0 e1 e2 a eu
主体的动作决策部件可以定义为以下函数：Choose: E * A
（2）通信方式
主体之间常用的通信机制有三种：
黑板机制 邮箱机制 消息传递机制
（3）交互协议
交互协议定义了主体之间为了进行协作，实现 某个特定目标而进行交互的结构化消息。 FIPA对一些典型的对话定义了交互协议，
请求(request) 查询(query) 合同网(contract-net) 代理(broking) 订阅(subscribe) 建议(propose)
主体之间通过相互作用构成一个多主体系统 以这样的多主体概念模型为基础通过仿真计算展开研究。
仿真模型 虚实世界 校核 组成 计算实体 转换 概念模型 反馈 主体交互模型 仿真结果 运行
多 主 体 仿 真 基 本 过 程
各类主体模型 反馈 抽象 识别微观个体
校核、验证
分析
结论 初步验证 假设
实际系统
观察
（2）Agent的定义
研究人员对Agent的理解并不一致，至今还没有一个 普遍接受的关于Agent的定义。 “Agent”一般用来描述自包含的、能感知环境并能在 一定程度上控制自身行为的计算实体。 Hewitt:“什么是主体对于基于主体的计算来说是个尴 尬的问题，就像主流的人工智能研究中什么是智能这 个问题一样”
建模与仿真
复杂系统建模
主 讲 人：许 良Fra bibliotek经济管理学院工业工程系
主讲内容
主体与多主体系统 多主体建模与仿真 多主体模型的实现 多主体仿真在社会科学中的应用 Aspen多主体经济模型
一、 主体与多主体系统
(一) 主体概念 （1）主体的来源
Agent ：主体，智能体，代理 来源于分布式人工智能领域 Minsky，1986《The Society of Mind》 1990s在人工智能领域得到重视 1990s~ 在其他领域广泛应用
有限视角，即每个主体都面临不完全信息，或只具备有限能 力； 没有系统全局控制； 数据分散； 计算是异步的
（3）多主体系统的结构
各个主体相对独立，主体之间可能存在复杂的 关系
Agent 交互 结构关系
作用范围 环境
主体之间的关系类型
结构相关
结构相关性是指不同主体之间具有结构关系，如小组 关系、上下级关系等。 这种结构关系将对系统中主体的运行以及主体之间的 相互作用产生影响。
（3）具有感知部件的主体
将标准主体的决策部件分解为感知子系统和动 作子系统，称为具有感知部件的Agent。
主体
感知 部件 感知输入 动作决策 部件 动作输出
环境
（4）具有状态部件的主体
一种与标准主体等价的表示方法，思路是认为 Agent具有内部状态
主体
感知 部件 状态 转换 动作决策 部件
状态
感知输入
影响较大的主体通信语言：
ACL 消息结构
一个ACL消息是由通信行为、通信内容以及一 组消息参数等几部分组成
通信动作类型 消息开始 消息内容表达式
消息参数
消息结尾
(inform :content (price(bid good2) 150) :sender agent1 :receiver auction-server :in-reply-to round4 :reply-with bid04 :languange KIF :ontology auction )
三、 多主体仿真的实现技术
(一) 主体构建技术 （1）产生式系统
一个产生式系统包括三个部分：规则集、事实库和控 制器。
规则集存储有关问题的状态转移、性质变化等过程性知识， 简单产生式规则的形式为“if…,then…”,每个规则有条件和 行为两部分组成，当前提条件满足时就执行动作。 事实库存储关于目前环境/自身状态、性质等信息，由此决 定某个规则的前件是否满足。 控制器根据主体的性质选择控制策略，将规则与事实进行匹 配，消解冲突，进行推理，实现主体决策，产生行动。
inform-result:inform [query-ref]
二、 多主体建模与仿真
(一) 多主体建模思想 ABM：MAS是对人类或生物群体的自然隐喻，采用多主 体观点可以更自然的对这些系统建模，由此形成了基 于主体的建模方法（Agent-Based Modeling， ABM ）。 ABM的基本出发点是： 许多系统可以看作是由多个自治的主体构成的，主体 之间的相互作用是系统宏观模式出现的根源，通过建 立主体模型，可以更好的理解和解释这些系统。
（3）主体的弱概念
主体的弱概念从广义的角度规定主体的特性：
自治性(autonomy)：
主体的运行不受人或其它物的直接控制，它对自己的行动和内部状 态有一定程度的控制权。 主体通过某种主体通信语言与其它主体或人进行信息交互。 即对环境的感知和影响。无论主体生存在现实世界还是虚拟世界， 主体都应该可以感知所处环境，并能及时地对环境中发生的变化做 出反应，通过行为影响环境。 主体不是简单的对环境被动反应，而是能采取主动，表现出目标导 向（goal-directed）的行为。
经济系统的特点：
经济系统是一个复杂动态系统 微观上由许多相对独立的个体组成，个体具有智能 性，存在学习和适应行为 个体之间存在复杂的相互作用
要实现这样的主体，可以采用不同的结构。 所谓结构就是定义主体的基本成分以及各成分之间的 关系和交互机制。 对特定的应用场合采用某种结构可能会更自然，也更 容易理解。
（1）标准主体
主体
动作决策部件 感知输入 动作输出
环境
形式化
假设环境变化可以抽象为一个环境状态序列，环境在任何离散的 瞬时状态的有穷集合为:
（2）面向对象技术
为每类主体设计相应的类，用属性表达主体的 内部状态，用方法表示主体的行为。 多主体系统中的主体本质上是并发的。主体的 主动性和并发性需要在面向对象框架中采用一 定的技术手段进行模拟。
(二) 主体的学习算法
学习是智能生物的一个重要特征
如果一个系统能够通过执行某个过程改进他的性能， 我们就认为它有学习能力。 主体根据所观察到的事件，在连续交互过程中结构 化的修改行为策略，改进它的性能。
社会能力(social ability)：
反应能力(reactivity)：
预动性(pro-activeness)：