第5单元——Agent的复杂系统建模与模拟方法

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复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法

复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法

复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法一、引言随着科技的不断发展和社会的快速变革,复杂适应系统的研究和应用在现代社会中变得愈发重要。

复杂适应系统是由大量相互作用的个体组成的系统,个体之间的互动会引发整个系统的非线性行为和演化。

而基于agent的建模与仿真方法则是应对复杂适应系统挑战的有效工具。

本文将对复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法进行全面、详细、完整且深入的探讨。

二、复杂适应系统的概念和特征2.1 复杂适应系统的概念复杂适应系统是指由大量相互作用的个体组成的系统,例如生态系统、社交网络、物流系统等。

个体之间的互动和自适应能力是复杂适应系统的重要特征。

2.2 复杂适应系统的特征1.非线性性:复杂适应系统的行为往往不是简单的线性关系,而是呈现出非线性的特征。

2.自组织性:复杂适应系统具有自组织的能力,即个体之间通过相互作用形成全局的整体行为。

3.自适应性:复杂适应系统能够根据外部环境的变化对自身进行适应和调整。

4.高度耦合性:复杂适应系统的个体之间存在相互依赖和耦合关系。

三、基于agent的建模与仿真方法3.1 Agent的概念Agent是指具有自主性、目标导向性和适应性的个体,它能够感知环境、做出决策并采取行动。

3.2 Agent的分类根据不同的特征和功能,Agent可以分为以下几类: - 简单反应型Agent:根据环境的当前状态产生固定的响应。

- 模型型Agent:通过对环境进行建模,预测环境的变化并做出相应的决策。

- 脚本型Agent:预先定义好一系列的行为模式和规则,根据环境的状态选择相应的脚本执行。

- 学习型Agent:通过学习和积累经验改进自身的行为策略。

3.3 Agent的建模和仿真方法1.有限状态机(FSM):将Agent的决策过程建模为有限状态机,通过定义不同状态和状态转移条件来描述Agent的行为。

2.强化学习(RL):基于奖励信号和价值函数来训练Agent的决策策略,使Agent能够从环境中学习并逐渐优化自身的行为。

基于Agent的建模方法及Swarm仿

基于Agent的建模方法及Swarm仿

1 Agent的基本概念1.1 Agent的定义在英文中,“Agent”这个词主要有三种含义:一是指对其行为负责的人;二是指能够产生某种效果的,在物理、化学或生物意义上活跃的东西;三是指代理,即接受某人的委托并代表他执行某种功能。

通常认为一个Agent应具有以下全部或部分特征:1)Agent是一个具有明确边界和界面的问题求解实体。

2)Agent处于特定环境之中,它通过感知器来观测环境,通过效应器来作用于环境。

3)自治性这是一个Agent最本质的特征。

自治性体现在:Agent的行为应该是主动的、自发的(至少有一种行为是这样的);Agent应该有它自己的目标或意图;根据目标、环境等的要求,Agent应该对自己的短期行为做出计划。

4)社会性无论是现实世界,还是虚拟世界,通常都是由多个Agent组成的系统。

在该系统内,单个Agent的行为必须遵循和符合Agent社会的社会规则,并能通过某种Agent交互语言,以它们认为合适的方式与其它Agent进行灵活多样的交互,并与其它Agent进有效地行合作。

5)反应性Agent能够感知其所处的环境(可能是物理世界,或操纵人机界面的用户,或与它进行交互和通讯的其它Agent等等),并能及时迅速地对之作出反应,以适应环境的变化。

概括起来,可以说Agent是实际系统的某种抽象(一般是系统物理实体抽象,但根据需要也可能是系统功能的抽象),它能够在一定的环境中为了满足其设计目标,而采取一定的自主行为;Agent总是能够感知其所处的环境(在真实世界中的Agent通过物理传感器进行,软件Agent则通过软件传感器进行),并且有可以影响环境的多个行为能力,能够适应环境的变化。

1.2 Agent与对象对象与Agent之间有许多共同点,如数据和方法的封装,又如Agent可以拥有对象的继承与多态等性质。

Agent与对象之间又有一些明显的区别:首先就是Agent和对象的自治程度。

其次,对象和Agent的另一个重要区别是有关自治行为的灵活性(自治性、反应性、社会性)。

多Agent系统体系结构及建模方法研究

多Agent系统体系结构及建模方法研究

建模方法
多Agent系统建模是指通过一定方法和步骤将多Agent系统的需求、体系结构、 行为和交互等要素描述出来。以下是多Agent系统建模的一般步骤:
1、需求分析:明确多Agent系统的目标、功能和性能要求,了解系统的环境 和约束条件,为建模提供基础。
2、体系结构设计:根据需求分析的结果,设计多Agent系统的体系结构,包 括智能体的组织、通信协议、协调机制等,为建模提供框架。
3、分布式计算:多Agent系统的特点之一是分布式,而云计算、大数据等技 术提供了分布式计算的手段,使得多Agent系统的计算和存储能力可以得到更 好的扩展和管理。
4、安全性:多Agent系统需要保护系统中敏感数据的安全性,云计算、大数 据等技术提供了数据加密、安全存储和访问控制等手段,可以有效地保障多 Agent系统的安全性。
2、分散式:将多个智能体分散到不同的节点上,每个节点管理自己的智能体, 节点之间通过通信和协调来完成整体任务。这种体系结构适用于规模较大、任 务较为复杂的系统。
3、层次式:将多个智能体按照层次结构组织,每个层次包含多个智能体,不 同层次之间的智能体通过通信和协调完成整体任务。这种体系结构适用于具有 明显层次结构和分工的系统。
多Agent系统体系结构
多Agent系统具有以下特点:
1、分布式:多Agent系统中的智能体可以分布在不同的地理位置上,具有独 立的运行环境,能够自主地执行任务。
2、自治性:每个智能体都有自己的目标和愿望,能够自主地作出决策和控制 自己的行为。
3、协作性:多Agent系统的目标是让多个智能体协作完成一个整体任务或达 到一个共同的目标,因此需要智能体之间的相互通信和协调。
需求分析:
1、智能交通管理系统的目标是提高交通运行效率和管理水平,减少交通拥堵 和事故。

agent建模

agent建模

agent建模对agent建模的过程实际上就是对现实社会人的基本属性和人口的群体特征进行抽象的过程。

agent模型应该包括agent的群体属性(面向agent人口)、个体属性(面向agent个体)、行为能力属性(面向agent个体,也可以说是agent的行为能力)和关系属性(面向agent 个体)。

1.agent的群体属性之所以提出agent的群体属性,是考虑系统只提供agent的群体属性作为输入,对agent 的初始化需通过群体属性来完成。

agent的群体属性如下:1)agent总人口2)性别构成——总人口性别比(以女性为100,男性对女性的比例)3)年龄构成——年龄段划分(0-14岁人口、14-59岁人口、60岁及以上人口,也可以采取其他的划分方式)、各年龄段人口占总人口的比例4)民族构成——民族(汉、蒙、回,等等)、各民族人口占总人口的比例5)文化程度构成——文化程度(大学(指大专以上)、高中(含中专)、初中、小学)、各种文化程度的人口占总人口的比例6)学业完成情况构成——学业完成情况(在校、毕业、肄业、辍学、其他)、各学业完成情况人口占总人口的比例7)职业构成——职业(教师、学生、医生,等等。

对于每一种职业,又可以依据专业或是级别等进行划分)、各种职业人口占总人口的比例8)身体健康状况构成——身体健康状况(健康、基本健康、不健康,但生活能自理、生活不能自理)、各种身体健康状况人口占总人口的比例图1agent人口特征图agent的群体属性并不是仅限于上面所列出的这几种,可以针对具体的需求进行增减。

针对某一种群体属性,可以对其进行细分。

如,“职业构成”包括教师、学生、医生等很多种职业,我们可以对每一种职业分别指定其占总人口的比例。

同时,我们还可以对其中的“学生”职业进一步地进行划分,如,可以按学生的学历进行划分,并指定不同学历的学生占学生总数的比例。

至于需要划分到什么粒度,应针对具体的需求而定。

复杂系统建模

复杂系统建模

复杂系统建模复杂系统建模是研究和描述现实世界中复杂系统行为的一种方法。

复杂系统可以是自然系统、社会系统、经济系统等等。

通过建模,我们可以理解系统的结构、特征和演化规律,从而预测和优化系统的行为。

我们需要明确复杂系统的概念。

复杂系统是由许多相互作用的组成部分组成的系统,这些组成部分之间的相互作用和反馈导致系统整体呈现出非线性、动态和自组织的行为。

复杂系统的行为往往不容易通过简单的规则和关系来描述,需要使用一些专门的方法和工具来进行建模和分析。

在复杂系统建模中,我们通常采用的方法之一是网络理论。

网络理论将系统中的组成部分和它们之间的相互作用抽象为节点和边,通过研究节点之间的连接方式和连接强度来揭示系统的结构和行为特征。

我们可以使用网络模型来描述复杂系统中的相互作用关系,并通过分析网络的拓扑结构来研究系统的性质和行为。

另一种常用的建模方法是Agent-based模型。

Agent-based模型是一种基于个体行为的建模方法,将系统中的个体抽象为独立的代理,代理之间通过相互作用来模拟系统的整体行为。

通过定义代理的属性、规则和行为,我们可以模拟和研究系统的演化和动态变化。

除了网络理论和Agent-based模型,还有许多其他的建模方法可以用于复杂系统的研究,比如系统动力学、遗传算法、人工神经网络等。

这些方法在不同的领域和问题中具有各自的优势和适用性。

在进行复杂系统建模时,我们需要收集和分析系统中的数据,了解系统的结构和行为特征。

同时,我们还需要选择适当的建模方法和工具,并根据具体问题进行模型的构建和验证。

建模过程中需要注意的是,模型的简化和抽象要符合实际情况,不能过于简单或过于复杂。

此外,建模过程中需要进行敏感性分析和鲁棒性测试,以评估模型的可靠性和适用性。

复杂系统建模是一种研究和描述复杂系统行为的方法。

通过建模,我们可以理解系统的结构和行为特征,并预测和优化系统的行为。

在建模过程中,我们需要选择适当的建模方法和工具,并根据具体问题进行模型的构建和验证。

复杂系统的建模与模拟

复杂系统的建模与模拟

复杂系统的建模与模拟随着科学技术的不断发展,越来越多的领域需要研究和探索复杂系统,如生态系统、社会经济系统、气候系统等。

这些系统具有多变的因素和相互作用,因此需要进行建模和模拟来更好地理解和预测其变化趋势。

本文将讨论复杂系统的建模与模拟,并介绍几种常用的建模方法和模拟技术。

一、复杂系统的建模复杂系统的建模是指将一个系统抽象为一组数学方程或计算模型,以便进行分析和预测。

根据系统的不同特性,可以采用不同的数学和计算技术进行建模。

下面是几种常用的建模方法:1. 系统动力学建模系统动力学是一种系统性的思维方式和工具,用于描述和分析各种复杂系统的结构和行为。

它基于一些基本概念,如流量、库存、反馈环路等,并且使用一些图形和符号来表示这些概念之间的关系。

系统动力学建模可以揭示系统内在的动态机制和复杂性,因此在生态系统、经济系统和社会系统等领域有广泛应用。

2. 代理基模型建模代理基模型是基于一些简单的代理(通常是个体)的建模方法,这些代理具有单独的行为规则和反应机制。

这种模型通常用于模拟相互作用的个体行为,如群体动力学、交通流和自然灾害等。

这一方法的优点是简单易于理解,然而,对于复杂的代理行为,建模的难度会增加,同时需要更多的计算资源。

3. 神经网络建模神经网络是一种模仿人工神经网络的学习能力和适应能力的计算工具。

这种模型以节点和连接作为基本单元,节点之间的连接加强或减弱以识别模式和学习规则。

神经网络模型可以被应用于复杂系统的分类、预测和控制,如金融市场、医疗数据分析和智能交通管理等。

二、复杂系统的模拟复杂系统的模拟是指将建模结果输入计算机,通过模拟系统行为模型来生成人类预期的行为结果。

根据角度不同,可以将模拟方法分为不同的几类:1. 离散事件仿真离散事件仿真是一种建立在事件间隙的数学模型上的仿真技术。

该方法通过仿真一定的时间上的离散事件流来模拟系统行为。

离散事件仿真可以应用于一些非连续的系统,如机器制造、物流链等,因为在这些系统中事件的发生通常是相对独立的。

复杂系统的建模与分析方法介绍

复杂系统的建模与分析方法介绍

复杂系统的建模与分析方法介绍复杂系统是由大量互相关联和互动的组成部分组成的系统。

这些组成部分和它们之间的关系的复杂性使得理解和预测整个系统的行为变得非常困难。

因此,为了研究和解决复杂系统的问题,我们需要使用一些特定的建模和分析方法。

一、系统动力学建模系统动力学是一种以时间为基础的建模方法,用于研究系统的行为如何随时间变化。

系统动力学建模广泛应用于复杂系统的研究,特别是在社会经济领域。

该方法主要关注系统各个部分之间的相互作用,并通过建立描述这些相互作用的方程来模拟系统的行为。

系统动力学建模过程包括以下步骤:1. 确定模型的边界和组成部分:在构建系统动力学模型之前,必须确定模型的边界和系统中的关键变量。

这些变量可以是数量、比例、概率或其他类型的变量。

2. 建立模型的结构:根据系统的特性和问题的要求,选择适当的结构来描述系统各个部分之间的相互作用。

常用的结构包括库存和流量。

3. 决策变量和参数设定:从现实情况中收集数据以填充模型中的变量和参数。

这些数据可以是从实验、观察或文献中获取的。

4. 确定方程和模型形式:使用差分方程或微分方程来描述系统动力学模型,根据系统的特性和问题的要求,选择适当的方程和模型形式。

5. 模拟和分析:使用数值方法来模拟和分析系统动力学模型。

通过模拟和分析,可以预测系统行为,在潜在的问题出现之前采取相应的措施。

二、网络建模与分析网络建模与分析方法将系统组织结构看作一个网络,通过研究节点和边的关系来揭示系统行为和性质。

网络建模与分析在复杂系统研究中得到广泛应用,如社交网络、物流网络等。

网络建模与分析的主要步骤包括:1. 节点和边的定义:根据系统的性质和问题的要求,确定节点和边。

节点可以是个体、组织、机构等,而边则表示它们之间的关系。

2. 网络特性分析:根据系统的结构和拓扑特性,计算网络的度、聚集系数、中心度等指标,以了解网络的性质和特点。

3. 社区检测:通过识别密集连接的节点子集,将网络划分为多个社区。

多agent建模与仿真(张发)

多agent建模与仿真(张发)

谢谢!
谢谢!
系统求解
采用真实系统
采用系统模型
物理模型
数学模型 仿真模型
为什么需要仿真?
如果模型足够简单 相当复杂,可以用仿真来解决
有人认为:
从事科学研究有三种基本方法
实验/实证 演绎(数学) 仿真? Robert Axelrod
“Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences “ , 2005 update
研究途径
通过仿真实验,揭示宏观现象的微观机理。
多主体模型的特点
主体具有一定的自治性 主体往往是异质的 主体之间的交互方式灵活多样 主体的行为是并发的、异步的 空间拓扑没有限制
本质特征
本质特征是采用多主体视角建立实际系 统的概念模型 概念模型的建立
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, 主体之间通过相互作用构成一个多主体系统
2009全国研究生暑期学校(公共管理与复杂性科学)
多Agent建模与仿真
张 发
Richter2000@
内容提要
仿真概念 社会科学中的仿真 多主体仿真基础 多主体仿真特点 多主体仿真框架 多主体仿真应用
人们是如何就座的?
有没有宏观模式?
原因何在?
如何探索?
仿真!
一、什么是仿真?
仿真是一种系统求解的方法
理解Agent
Agent :主体、智能体、代理 来源于分布式人工智能领域 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。
主体的弱概念
自治性 (autonomy):
主体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):

agent based modeling建模

agent based modeling建模

Agent-Based Modeling (ABM) 是一种建模方法,它通过模拟系统中个体行为和相互作用来研究复杂系统的动态行为。

这种方法在多个领域都有应用,包括社会科学、生物学、生态学、计算机科学等。

在ABM中,系统是由多个智能体(agent)组成的,每个智能体都有自己的行为规则和目标。

这些智能体在模型中相互交互,从而形成一个动态的系统。

每个智能体都受到其他智能体的影响,并可能改变自己的行为或状态。

ABM的主要优点是它可以模拟真实世界中的复杂性和动态性。

由于每个智能体都有自己的行为规则和目标,因此模型可以模拟真实世界中的多样性和不确定性。

此外,由于ABM 是基于个体行为的模拟,因此它可以更好地理解系统中的微观动态和宏观行为之间的联系。

ABM的另一个优点是它可以用于研究和预测真实世界中的现象。

例如,在社会科学中,ABM可以用于研究和预测社会现象,如经济波动、城市发展、人口迁移等。

在生物学和生态学中,ABM可以用于研究和预测生态系统中的动态行为,如物种竞争、生态系统演替等。

在ABM中,智能体的行为通常是通过编程实现的。

这需要开发一个计算机程序来模拟智能体的行为和相互作用。

这可能需要一定的编程技能和经验,但有许多工具和库可以帮助开发人员更容易地实现ABM。

虽然ABM有许多优点,但它也有一些限制和挑战。

例如,由于每个智能体都有自己的行为规则和目标,因此模型的复杂性和计算成本可能会很高。

此外,由于ABM是基于个体行为的模拟,因此它可能难以模拟真实世界中的某些现象,如随机事件或外部干扰。

总的来说,ABM是一种强大的建模方法,可以用于研究和预测真实世界中的现象。

虽然它有一些限制和挑战,但随着技术的不断发展和进步,ABM的应用前景将会越来越广阔。

复杂系统建模与仿真

复杂系统建模与仿真

在聚集体的形成过程中,标识机制在起作用。标 识的作用在于区别主体。聚集体的形成或者说主 体的聚集都是有选择的,并非任意个体都会聚集。 标识的作用在于促进主体选择性的相互作用。
复杂自适应系统理论

相关概念(续)

非线性(Non-linearity)

非线性是指个体自身属性的变化以及个体之间的 相互作用并非遵从简单的线性关系。因为这样, 复杂系统的行为才会如此难以预测;才会经历曲 折的进化过程,呈现出丰富多彩的性质和状态。
复杂系统

复杂系统的特点(续)


复杂系统的构成元素具有主动适应性 复杂系统具有层次结构 系统是开放的(开放系统与系统外的环境存 在着信息与能量的交换。环境的影响是随机 的,系统内的元素受到系统状态的影响往往 也是随机的)
复杂系统计算机建模

时代背景

还原论:对任何事物,特别是复杂事物的认 识和理解,可以通过分析组成结构来理解整 体,而复杂事物、复杂系统的运动规律则可 以从它的各个组成部分的运动规律中推导出 来。即:整体等于局部之和。
复杂系统建模与仿真
复杂系统

复杂系统的特点


系统是由多个元素组成 元素之间具有直接或间接的交互作用 元素之间的交互作用是非线性的(元素间相 互影响、相互作用不能简单地线性叠加)
复杂系统

复杂系统的特点(续)

ห้องสมุดไป่ตู้

元素间的相互作用存在着反馈关系(因果关 系链是环形的,许多因素之间形成互为因果 关系) 系统是动态而非静止的 系统中关系的含义很广泛(系统中关系可以 是数量之间的关系,也可以是逻辑关系)
复杂自适应系统理论

复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用

复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用

复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用随着科学技术的发展和社会的不断进步,越来越多的系统变得日益复杂。

在这些复杂系统中,包括生态系统、交通系统、经济系统和社会系统等,多个相互作用的元素相互依赖,形成了一个复杂的整体。

为了更好地理解这些系统,研究者提出了许多不同的建模和仿真方法。

其中,基于Agent的建模与仿真方法成为了一种重要的研究方向。

Agent是指一个独立个体,能够感知环境、处理信息以及执行决策等行为。

在复杂系统中,每个元素可以被看作是一个Agent,这些个体之间通过相互作用和信息交流来产生系统整体的行为和动态变化。

基于Agent的建模与仿真方法就是通过对这些个体进行建模,模拟它们的相互作用和行为,从而研究系统整体的特性和演化。

基于Agent的建模与仿真方法具有许多优势。

首先,这种方法能够更好地反映系统中个体的异质性和多样性。

每个个体都有其独特的特征和行为方式,通过对每个Agent进行建模,能够更加准确地刻画系统的复杂性。

其次,基于Agent的建模与仿真方法具有较高的灵活性和可扩展性。

因为每个Agent都是一个相对独立的个体,可以方便地修改和扩展模型,以应对系统内部的变化和外部环境的影响。

第三,基于Agent的方法能够模拟系统中的非线性和动态过程。

每个个体都可以根据自身的状态和周围环境做出相应的决策,从而引发系统整体的非线性和动态变化。

对于复杂系统的建模和仿真,基于Agent的方法可以采用不同的建模技术和仿真环境。

最常用的技术之一是基于Agent的离散事件模型。

该模型中,系统的演化是由个体之间的相互作用和事件触发来驱动的。

通过模拟每个Agent的行为,并定义相应的触发和响应规则,可以模拟系统的动态变化和演化。

另一种常用的方法是基于Agent的群体模型。

在这种模型中,个体之间的相互作用和行为是以群体为单位进行建模和仿真的。

通过定义个体与群体之间的关系和规则,可以模拟系统中大规模群体的出现和相互影响。

基于Agent的建模方法ppt课件

基于Agent的建模方法ppt课件
▪ 2)在建立和分析人类社会中的交互模型和理论方 面,MAS也可以扮演重要的角色。
▪ 由于Agent建模的思想来源于以上两个基本的 推动力,需要再次强调Agent 在建模中的角 色:
▪ 1) Agent是一个自治的计算实体。
▪ 2)智能性是指Agent在变化的环境中灵活而 有理性地运作,具有感知和效应的能力。
▪ 5)反应性。Agent能够感知其所处的环境, 可能是物理世界,或操纵人机界面的用户, 或与它进行交互和通信的其他Agent等等。 并能及时迅速地作出反应以适应环境变化。
▪ 在一些特定领域的研究,特别是人工智能领 域的研究,还赋予Agent一些更高级的特性, 使其更符合于所研究对象的特征:
▪ 1)理性。Agent没有相互冲突的目标。
▪ Agent通信语言(ACL:Agent Communication Language)等等。
▪ 由于Agent 具有巨大的研究优势和应用前景, 九十年代以来,Agent已成为了计算机领域和 人工智能研究的重点前沿;与此同时,许多
领域都在借鉴或采用该概念进行本领域的研 究工作。本章主要介绍基于Agent 的建模方法, 以及用于Agent建模和仿真的Swarm平台和应 用实例等。
▪ 2)诚实性。Agent 不故意传播虚假的信息。
▪ 3)友好性。 Agent 总是尽可能地完成其他 Agent的请求。
2. 特性综合:
▪ 可以看出,Agent的特性常常因为应用的不同领域 而有所不同,也就形成对Agent 的不同理解或定义。 但是,自治性是Agent概念的核心。在实际应用中, Agent常被分为三种类型:
▪ 类型Agent:描述特定实体或某一类实体。
▪ 集中服务Agent(多Agent):为多个Agent提供特 定的服务或一组服务。

复杂系统的建模和仿真

复杂系统的建模和仿真

复杂系统的建模和仿真复杂系统在此时此刻已占据了现代社会中的一个显著位置。

人们对复杂性的需求不断增长,而建模和仿真则成为了解决复杂系统的方法之一。

本文将探讨什么是复杂系统,为什么我们需要建模和仿真,以及如何用建模和仿真来解决问题。

什么是复杂系统?复杂系统是由多个相互联系的部分所构成,这些部分的互动和不稳定性导致了整体上的复杂性。

复杂系统可能包括从天气预报到环境系统,再到市场和经济系统,甚至到人类大脑和人类社会。

复杂系统中的每一个单独部分都有可能影响整个系统的运行。

为什么我们需要建模和仿真?建模和仿真可以帮助我们理解、设计和控制复杂系统,它可以包括不同层次的抽象程度,从颗粒到宏观层面。

建立数学模型,我们可以将复杂系统中的各个部分组合在一起,并通过分析这些部分的交互来预测整个系统的行为。

仿真可以将数学模型转换为计算机程序,以实时仿真复杂系统的运行情况,使我们更好地了解其未来走向。

在学术领域中,建模和仿真已成为对复杂性进行研究的主要方式。

在各种实践中,建模和仿真也为决策制定者提供了可靠的依据。

例如,在医疗领域中,建立数学模型以研究疾病的传播和治疗方案;在城市规划领域中,仿真可以帮助规划者查看建筑物和基础设施的影响,并预测流量分布。

如何用建模和仿真来解决问题?建模和仿真可以通过以下步骤来解决问题:1. 确定问题:我需要解决什么问题?2. 确定系统范围:我需要了解什么系统组成?3. 建立数学模型:我需要什么样的数学模型?4. 确定变量和参数:我需要什么量来测量系统变化?5. 设计和运行仿真:我需要什么样的仿真方式来观察这个系统?6. 解释结果和反馈:我如何解释和反馈仿真结果?例如,医院想要改变他们的疾病传播方式。

他们可以建立一个数学模型,以观察疾病流行的推进方式,然后修改变量以了解他们的改变对传播的影响。

这个问题更适合使用代理基础模型(Agent-Based Modeling)来建立模型。

在这种情况下,人们通常将医院工作人员和居民作为模型中的代理,来模拟信息的传递。

复杂系统建模与仿真技术

复杂系统建模与仿真技术

复杂系统建模与仿真技术随着科技的不断发展和应用的广泛,我们生活中所面对的系统越来越复杂。

例如,交通运输系统、金融市场、电力系统、社交网络等系统都充满了复杂性。

这些系统关联着不同的元素或组件,以及之间的相互作用,导致了许多问题的出现,例如系统崩溃、不稳定、低效等等。

在这样的环境下,为了更好地控制和调节这些复杂系统,建模和仿真技术就显得尤为重要。

复杂系统建模是指对复杂系统进行抽象化和描述,以便对其进行分析、评估和预测等操作。

同时还可以通过模型研究系统的行为,找出问题并试图解决它们。

而仿真技术则是指基于某种模型,在计算机中模拟实际系统,以便在不同情境下进行测试、验证和优化。

两者结合可以有效的分析、控制和优化复杂系统。

复杂系统建模与仿真技术可以应用于各个领域。

例如,交通运输系统,可以将城市的道路、地铁、公交等定义为模型的元素,并建立模型来描述它们之间的相互作用。

在模型中可以考虑到车辆数量、拥堵状况、行驶时间等因素,这样就能够控制交通拥挤情况,提高交通效率。

同样地,在金融市场中,可以构建模型来描述市场参与者之间的交互,来预测金融市场的变化,有利于进行相关决策。

电力系统也可以通过建模来预测系统负荷和设备运行状态,为电力系统的安全和稳定提供保障。

目前,复杂系统建模和仿真技术主要有以下几种方法:第一种方法是基于物理模型的建模。

物理模型是将实际系统中元素和组件的物理特性表达为数学方程的抽象。

例如,频率响应模型可用于描述含有电容、电感的电路。

物理模型的优点是直观且准确,但缺点是复杂性较高,计算量大且难以处理非线性问题。

第二种方法是基于统计学的建模。

统计学建模是将系统中的相关特征转化为概率分布,并使用这些分布来描述系统的行为。

例如,随机游走模型可以预测股票价格的波动。

统计学建模的优点是计算量较小,能够处理非线性和随机问题,但缺点是建模的过程比较困难。

第三种方法是基于系统动力学的建模。

系统动力学是通过描述组件之间相互作用的微分方程来构建模型的。

agent 建模仿真方法

agent 建模仿真方法

Agent 建模仿真方法
Agent建模仿真方法是指使用计算机模拟技术对代理人(Agent)进行建模和仿真,以模拟代理人在特定环境下的行为和决策。

以下是一些常见的Agent建模仿真方法:
1. 离散事件仿真(DE):离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法,它通过模拟代理人在特定时间步上的行为和决策,来模拟代理人在仿真环境中的行为。

2. 代理仿真(AS):代理仿真是一种基于代理人的仿真方法,它通过模拟代理人的行为、决策和交互,来模拟代理人在仿真环境中的行为和决策。

3. 神经网络仿真(NNS):神经网络仿真是一种基于人工神经网络的仿真方法,它通过训练神经网络来模拟代理人的行为和决策,并在仿真环境中进行测试和优化。

4. 智能体仿真(MAS):智能体仿真是一种基于多智能体系统的仿真方法,它通过模拟多个代理人之间的交互和竞争,来模拟代理人在仿真环境中的行为和决策。

5. 仿真优化(SO):仿真优化是一种基于仿真结果的优化方法,它通过对代理人的行为和决策进行仿真和优化,来提高代理人在仿真环境中的性能和效率。

这些方法可以用于模拟代理人在各种不同的环境中的行为和决策,如交通仿真、金融仿真、军事仿真等。

基于多Agent的医院复杂系统建模与仿真

基于多Agent的医院复杂系统建模与仿真

基于多Agent的医院复杂系统建模与仿真
范炜玮;吴飞;杨宏桥;甘仞初
【期刊名称】《医疗卫生装备》
【年(卷),期】2008(029)009
【摘要】目的:为提高医院的组织和管理水平,优化工作流程,提高医疗质量,降低医疗费用.方法:提出采用多Agent技术对医院进行复杂系统建模与仿真的方法,简单介绍了复杂系统理论及其建模思想,分析了医院的复杂系统特征及其业务流程模型.结果:概述了多Agent建模技术及其原则,最后给出了医院系统多Agent建模与仿真的步骤,介绍了Swarm仿真平台和Agent模型的细节设计.结论:指出了时医院系统的仿真研究需要用复杂系统理论的研究方法,即用基于多Agent的建模仿真方法来开展研究.
【总页数】4页(P45-48)
【作者】范炜玮;吴飞;杨宏桥;甘仞初
【作者单位】解放军总医院,第二附属医院,北京,100091;解放军总医院,第二附属医院,北京,100091;解放军总医院,第二附属医院,北京,100091;北京理工大学,管理与经济学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.09
【相关文献】
1.基于多Agent的生态复杂适应系统建模和仿真 [J], 程国建;颊宇甲;强新建;李真
2.基于Agent的复杂系统建模与仿真研究 [J], 王亚康;郭晶;江汀;柴新代
3.基于Agent的复杂系统分布仿真建模方法的研究 [J], 李宏亮;程华;金士尧
4.基于Agent的复杂系统建模与仿真探析 [J], 张智
5.基于Multi-Agent的列控系统复杂运营场景建模与仿真方法研究 [J], 王硕;张亚东;郭进;和贵恒
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复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法

复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法

复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法复杂适应系统是指由多个相互作用的组件构成的系统,这些组件可以是物理实体、人员、程序或其他系统。

这些组件之间的相互作用和适应性使得系统具有自组织、自适应和自我修复的能力。

复杂适应系统的建模和仿真是研究这些系统的重要手段之一。

基于agent的建模与仿真方法是一种常用的复杂适应系统建模和仿真方法。

在这种方法中,系统被看作是由多个智能体(agent)组成的,每个智能体都有自己的行为和决策能力。

这些智能体之间通过相互作用和信息交换来实现系统的自组织和自适应。

基于agent的建模与仿真方法有以下几个特点:1. 分布式:系统中的每个智能体都是独立的,它们可以在不同的计算机上运行,通过网络进行通信和协作。

2. 自主性:每个智能体都有自己的行为和决策能力,它们可以根据自己的目标和环境变化来调整自己的行为。

3. 适应性:智能体可以通过学习和演化来适应环境变化,从而实现系统的自适应。

4. 多样性:系统中的每个智能体都可以有不同的行为和决策策略,从而实现系统的多样性和鲁棒性。

基于agent的建模与仿真方法可以应用于多个领域,例如交通、环境、经济、社会等。

在交通领域,基于agent的仿真可以用于研究交通流、交通拥堵、交通事故等问题。

在环境领域,基于agent的仿真可以用于研究生态系统、气候变化、自然灾害等问题。

在经济领域,基于agent的仿真可以用于研究市场竞争、金融风险、企业管理等问题。

在社会领域,基于agent的仿真可以用于研究社会网络、政治决策、人类行为等问题。

基于agent的建模与仿真方法的应用还面临一些挑战。

首先,如何设计合适的智能体模型和行为规则是一个关键问题。

其次,如何处理大规模系统和复杂系统的仿真问题也是一个挑战。

最后,如何将仿真结果与实际情况相结合,进行有效的决策和管理也是一个难题。

总之,基于agent的建模与仿真方法是一种重要的复杂适应系统建模和仿真方法,它具有分布式、自主性、适应性和多样性等特点,可以应用于多个领域。

复杂系统中的Agent建模仿真技术

复杂系统中的Agent建模仿真技术
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22基于agent的建模仿真方法基于agent的建模是一种由底向上的建模方法它把agent作为系统的基本抽象单位采用相关的agent技术先建立组成系统的每个个体的agent模型然后采用合适的mas体系结构来组装这些个体agent最终建立整个系统的系统复杂系统中的agent建模仿真技术18科技广场20065模型
s mu a . o t [ n ] y r a e  ̄ J t n e h o 【 g n J 1 g w t t a t  ̄ f m h j h r d】 i ; a1 eL od l
文献标识码 :A
文章编号 :1 7 4 9 ( 0 55 0 5 — 2 — 7 2 2 0 ) — 0 2 0 6
雷莉霞 L=Lxa e li r 华东交通火学信息工程学院,南昌 30 1 303 J
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(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。
• 行为相关
不同的主体对环境的一部分产生影响, 某些主体的影响范围发生重叠,则它们之间就产生了行为 上的相互影响。
Chooser : E A
(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。
感知输入
主体
感知 部件
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
动作决策
5.1.3 主体的一般结构
• 从计算的角度看,主体是一个计算实体,
– 具有属于自身的资源, – 能够感知环境信息, – 根据内部的行为控制机制确定主体应采取的行动, – 主体的行动实施后,将对自身状态和环境状态产生影响。
• 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
)
(2)通信方式
• 主体之间常用的通信机制有三种:
Change: E A (E)
• 标准主体定义为以下三元组:
Agent A,Choose,Change
(2)纯反应式主体
• 有一种Agent决策完全基于当前状态,不考 虑过去的状态。
• 这种Agent只是直接对环境做出反应,因此 称为纯反应式Agent。
• 其动作决策部件与标准主体有所不同,决 策函数为:
– 它定义了交互消息的格式(即语法)和内涵 (即语义)。
• 影响较大的主体通信语言:
– KQML – ACL
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
– 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:
– 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
• 主体的强概念主要应用在人工智能领域 • 认为主体是一个计算机系统,除了上述弱
概念说明的特性外,主体还应该具有人类 的某些一般特性,如知识、信念、意图、 承诺等心智状态,甚至具有情感等
5.1.2 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 。
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
感知输入
主体
动作决策部件
环境
动作输出
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 , }
– 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 (go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):
第5单元 基于Agent的复杂系统 建模与模拟方法
本章内容
• 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
5.1 主体与多主体系统
5.1.1 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
• 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 : e0 a0 e1 a1 e2 a2 au1 eu
• 主体的动作决策部件可以定义为以下函数:
Choose : E* A
为环境演化的状态序列。
E*
• 主体的动作将对环境状态产生影响,定义 影响函数为:
(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”
部件
部件
状态 转换
状态
感知输入
动作输出
环境
5.1.4主体之间的通信与交互
• 主体之间实现交互需要三个方面的技术保 障:
– 要有一致的消息协议, – 要有实现通信的机制, – 要有高层的交互协议。
• 这三个方面密切配合,才能实现主体之间 的协作。
(1)主体通信语言
• 主体通信语言
– 是一种用于表达主体之间交互消息的描述性语 言,
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