第5章 多智能体仿真
多智能体NetLogo仿真平台
生态学
NetLogo被广泛应用于生态学 领域，如种群动态、生态系统 服务等。
经济学
NetLogo在经济学领域的应用 包括市场模拟、金融风险分析 等。
教育
NetLogo也被广泛应用于教育 领域，如科学教育、计算机科 学教育等。
04
多智能体NetLogo仿真平台的设计与
运行仿真实验
启动仿真实验，观察并记录实验过程。
实验结果与分析
结果一
交通流量模拟结果分析
结果二
生态系统物种竞争与共存结果分析
结果三
经济系统市场行为模拟结果分析
06
总结与展望
研究成果总结
01
实现了多智能体系统的建模与仿真，为复杂系统研 究提供了有效的工具。
02
成功应用于多个领域，如生态、交通、经济等，为 解决实际问题提供了有益的参考。
多智能体NetLogo仿真平 台
• 引言 • 多智能体系统概述 • NetLogo仿真平台介绍 • 多智能体NetLogo仿真平台的设计与实
现 • 平台应用案例与效果分析 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
复杂系统研究
多智能体系统是研究复杂系统的有力 工具，通过模拟多个智能体之间的交 互和协作，可以揭示复杂系统的内在 规律和动态行为。
02
它提供了一个图形化的编程环境，用户可以通过拖拽块来构建
模型，无需编写复杂的代码。
NetLogo支持多智能体建模，能够模拟具有自主性、交互性和
03
适应性的智能体行为。
NetLogo平台的的图形界面， 使得建模过程简单易懂，降低了学习门
槛。
可扩展性
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真技术研究
基于多智能体系统的群体行为建模与仿真技术研究随着智能化时代的来临，多智能体系统成为了许多领域关注的重点。
其中，群体行为建模和仿真技术研究显得尤为重要。
本文将从多智能体系统和群体行为两个方面入手，探讨基于多智能体系统的群体行为建模与仿真技术研究的现状和未来发展趋势。
一、多智能体系统的概念和应用领域多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是指由多个智能体所组成的一个系统。
智能体是指能够感知环境、通过决策行动来达成某种目标的自主实体。
多智能体系统具有以下特点：自主性、分布性、并行性和互动性。
它可以应用于许多领域，如机器人领域、智能交通领域、金融领域、社交网络领域等。
二、群体行为建模与仿真技术的研究现状群体行为建模与仿真技术是指利用计算机模拟和仿真技术对人类和其他生物体的群体行为进行建模与仿真的过程。
在多智能体系统中，群体行为建模和仿真技术是实现自主智能体互动和协作的基础。
目前，群体行为建模和仿真技术已经在许多领域得到了广泛应用。
1、机器人领域在机器人领域中，群体行为建模和仿真技术主要应用于智能机器人的控制和协作。
智能机器人群体可以实现协同工作，如在搜索救援和清理危险区域等方面发挥关键作用。
此外，智能机器人群体还可以在未来的工厂和仓库中发挥越来越重要的作用，实现自主生产和供应链管理。
2、智能交通领域在智能交通领域中，群体行为建模和仿真技术主要应用于交通流量的优化调度和交通事故预防。
利用多智能体系统实现交通流量的协调和优化调度，不仅可以提高道路利用率，缓解交通拥堵，还可以减少交通事故的发生率。
3、社交网络领域在社交网络领域中，群体行为建模和仿真技术主要应用于分析社交网络的演化规律和信息传播路径。
基于多智能体系统的群体行为建模和仿真技术，可以实现在虚拟社交网络中的多个实体之间的互动和信息传递，从而更好地研究社交网络中的演化规律和随时间的变化。
三、基于多智能体系统的群体行为建模与仿真技术的未来发展趋势随着计算机科学、人工智能和机器学习技术的不断发展，基于多智能体系统的群体行为建模和仿真技术也将发生质的飞跃。
基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究
基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究在现代社会中，越来越多的系统变得非常复杂，包括工程、生态、经济、政治等领域。
因此，人们需要一种能够模拟和分析这些复杂系统的方法。
在这种情况下，基于多智能体协同的复杂系统建模和仿真技术被广泛应用。
建模是对现实世界中的复杂系统进行抽象描述和数学求解的过程。
多智能体协同是一种新型的建模技术。
传统的建模方法主要是基于微观世界，通过数学公式和物理原理来模拟系统。
而多智能体协同则是基于宏观世界，将系统分解成不同的个体，每个个体都有自己的能力和行为策略。
这些个体之间通过协作和通信来实现系统整体的目标。
建模的第一步是找到系统中的主要元素和它们之间的关系，也称为系统的拓扑结构。
在多智能体协同建模中，系统的拓扑结构就是多个智能体之间的连接方式。
这些连接可以是直接的，也可以是通过中介的。
因此，多智能体协同的建模过程要求了解系统中各个智能体的物理特性、行为特性及其交互方式。
接下来，建模过程需要对每个智能体的行为进行描述，并对这些行为进行分类。
在分类方面，多智能体协同可以将行为分为三种类型：个体行为、相互作用和集体行为。
个体行为指的是每个智能体的个性和能力，相互作用是指个体之间的联系和沟通，集体行为则是指智能体协同完成系统任务的行为。
建模之后，仿真就是用计算机程序模拟这个系统的过程。
通过建立好的模型，我们可以对不同的实验条件下进行不同的仿真。
在仿真的过程中，可以通过不同的参数来模拟多种不同的情况，其中包括系统的状态、性能和效率等。
多智能体协同的复杂系统建模和仿真技术在实际中被广泛地应用。
例如，在城市交通系统和航空管制系统中，多智能体协同可以帮助机构和个人更好地协调安全和顺畅运行。
同时，多智能体协同还可以应用于自动化物流和生产系统中，优化调度和资源分配，提高生产效率和质量。
总的来说，基于多智能体协同的复杂系统建模与仿真研究是一种高效的技术，可以帮助人们更好地理解和管理现代复杂系统。
未来，这一领域将继续发展，包括更加准确和高效的建模和仿真技术，更完善的算法和模型，以及更广泛的实际应用场景。
基于多智能体系统的智能交通仿真研究
基于多智能体系统的智能交通仿真研究在当今的城市交通中，交通流量日益增长，道路拥堵也越来越严重。
如何解决这个问题，成为了人们关注的焦点。
智能交通系统作为解决道路拥堵的一种新型方法，越来越受到重视。
而多智能体系统在智能交通系统中的应用，也逐渐成为研究的热点之一。
什么是多智能体系统？多智能体系统（Multi-Agent System）是指多个智能体通过协作和沟通，完成属于自己的任务。
智能体是指一个独立于环境存在的决策单元，可以感知和交互环境。
多智能体系统可以形成一个自组织、去中心化的系统结构，具有灵活性和鲁棒性。
多智能体系统在智能交通系统中的应用在交通管理领域，多智能体系统可以帮助实现智能交通系统的一个重要目标：管理、优化和控制交通网络，提高交通效率。
多智能体系统应用于智能交通系统的主要领域包括：交通信号控制、路网规划、交通事故预测等。
交通信号控制对于交通信号控制来说，多智能体系统可以通过智能化的控制方法，优化道路网络的运作，以提高道路吞吐率。
具体来说，多智能体系统可以通过对交通流量的感知和分析，预测未来的交通情况。
在此基础上，智能体协同工作，给不同交通节点的交通信号灯控制进行自适应调整。
路网规划在路网规划领域，多智能体系统可以通过智能路线规划，帮助司机在缓解道路拥堵的同时，更快更安全地到达目的地。
具体来说，多智能体系统可以根据司机和车辆的需求，将道路网络分为不同的区域和路段，并考虑各个区域之间的联系，实现智能化路线导航。
交通事故预测在交通安全方面，多智能体系统可以通过智能交通监控，预测和避免交通事故的发生。
具体来说，多智能体系统可以利用路面传感器、安全监控系统和车联网传感器，感知整个交通环境。
在此基础上，智能体分析交通情况，预测交通事故的可能发生性，并及时给出预警信息，以提高交通安全性。
基于多智能体系统的智能交通仿真研究多智能体系统的应用已逐步成为国内外学术界和产业界的研究热点。
智能交通仿真模拟是多智能体系统应用于交通领域的重要手段。
第5章 多智能体仿真ppt课件
2. 合作与协调
分解与派发任务的两种方式： （1）集中式分配
设立一个专门的智能体来充当“协调者”的角色，将任务分 解并根据各个智能体的能力将子任务分发。
（2）分布式分配
各个智能体根据它自己的任务要求，在无法独立完成时，请 求其它智能体提供服务，这种服务的请求不是强制性的。
5.1 多智能体模拟的基本概念
3. 通信
智能体间的交互、合作与协调都是通过通信来完成的。 信息的传递有同步与异步两种方式。
同步：当智能体发送消息后将会等待，知道接到答复为止。 异步：智能体发出消息后并不等待，继续它的活动，而不论 是否接到了答复。
5.1 多智能体模拟的基本概念
（四）多智能体系统的各领域应用
多智能体在各个领域中的应用包括：
系统具有如下的特性：
1.自主性
2.社会性 3.反应性 4.合作性
5.移动性
6.理性 7.诚实性 8.友好性
5.1 多智能体模拟的基本概念
二、智能体与对象
（1）对象的定义
对象是系统中用来描述客观事物的一个实体，它
是构成系统的一个基本单位。一个对象由一组属 性和对这组属性进行操作的一组服务（即方法） 组成。
多个智能体的行为使其协同工作。
5.1 多智能体模拟的基本概念
三、多智能体系统概述
多智能体系统是分布式人工智能研究的一个重要分支， 是人工智能的最新发展方向。
多智能体系Biblioteka 是由多个可计算的智能体组成的集合，
其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用 于自身和环境，并与其它智能体通讯。
多智能体模拟课件
THANKS
感谢观看
特点
多智能体模拟具有分布式、自组 织、自适应性等特点，能够模拟 系统中各个智能体之间的相互作 用和协同工作。
多智能体模拟的重要性
复杂系统模拟
多智能体模拟可以用于模拟复杂 系统，如社会系统、经济系统、
生态系统等，帮助人们更好地理 解和预测系统的行为。
决策支持
多智能体模拟可以为决策者提供基 于数据的模拟和分析，帮助决策者 制定更加科学、合理的决策。
案例五：群体行为多智能体模拟
总结词
群体行为多智能体模拟是一种基于多智能体系统的群 体行为仿真方法，用于研究群体行为的动态特性和群 体决策问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟群体中的个体成员， 如人群、鸟群、鱼群等。每个智能体都有自己的行为 规则和决策算法，通过相互交互和影响，模拟群体行 为的动态特性和群体决策的形成机制。该案例可以帮 助我们深入理解群体行为的复杂性和提出有效的群体 管理策略。
案例二：交通流多智能体模 拟
总结词
交通流多智能体模拟是一种基于多智能体系 统的交通仿真方法，用于研究交通流的动态 特性和交通拥堵问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟道路上的 车辆和行人，以及交通信号灯、道路标志等 交通设施。每个智能体都有自己的运动规则 和行为模式，通过相互交互和影响，模拟交 通流的动态特性和交通拥堵的形成机制。该 案例可以帮助我们深入理解交通拥堵问题的
计算机科学领域
总结词
多智能体模拟可以用于研究计算机系统 的性能和行为，优化计算机系统的设计 和应用。
VS
详细描述
多智能体模拟可以用来模拟计算机系统的 运行过程和性能表现，还可以用于研究人 工智能和机器学习等计算机科学的分支领 域。通过对计算机系统的模拟和分析，可 以更好地了解计算机系统的性能和行为， 为计算机系统的优化和应用提供科学依据 和支持。
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。
基于多智能体模型的城市交通仿真模拟
基于多智能体模型的城市交通仿真模拟引言城市交通是现代社会中一个重要的组成部分，对于城市的发展和居民的生活质量有着重要的影响。
为了更好地理解和优化城市交通系统，研究人员采用了多智能体模型的城市交通仿真模拟方法。
本文将探讨基于多智能体模型的城市交通仿真模拟的原理、应用和挑战。
一、多智能体模型的基本原理多智能体模型是一种模拟和研究复杂系统的方法，它通过将系统分解为多个智能体，并模拟它们之间的相互作用，来研究整体系统的行为。
在城市交通仿真模拟中，每个智能体可以是一个车辆、一个行人或一个交通信号灯等。
这些智能体可以通过感知、决策和行动来模拟真实世界中的行为。
二、基于多智能体模型的城市交通仿真模拟的应用1. 交通规划基于多智能体模型的城市交通仿真模拟可以帮助交通规划者评估不同规划方案的效果。
通过模拟城市交通系统中的各个智能体的行为，可以预测不同规划方案对交通流量、拥堵程度和行程时间的影响。
这样，交通规划者可以根据模拟结果做出更科学合理的决策，以改善城市交通系统的效率和可持续性。
2. 交通管理基于多智能体模型的城市交通仿真模拟可以帮助交通管理者制定更有效的交通管理策略。
通过模拟交通信号灯、交通警察和交通指示牌等智能体的行为，可以评估不同交通管理策略对交通流量、交通事故率和交通拥堵的影响。
这样，交通管理者可以根据模拟结果优化交通信号配时、调整交通警力分配等策略，以提高交通系统的安全性和效率。
3. 自动驾驶技术基于多智能体模型的城市交通仿真模拟可以帮助研究自动驾驶技术在城市交通中的应用。
通过模拟自动驾驶车辆与其他交通参与者的交互行为，可以评估自动驾驶技术的安全性和效率。
这样，研究人员可以根据模拟结果改进自动驾驶算法和交通规则，以促进自动驾驶技术的发展和应用。
三、基于多智能体模型的城市交通仿真模拟的挑战1. 数据获取基于多智能体模型的城市交通仿真模拟需要大量的实时交通数据来支持模型的构建和验证。
然而，获取准确和实时的交通数据是一项挑战。
多智能体航道通航标准仿真技术
多智能体航道通航标准仿真技术姚海元;房卓;郝军;查雅平;孙平;左天立【摘要】以往对港口生产作业状况的分析均集中于基于船舶流的航道通过能力研究.将港口生产运营视为随机的服务系统,考虑通航环境的各种随机因素对航道通过能力的影响,并兼顾航道与泊位、锚地的匹配性.研究运用多智能体仿真技术,基于Anylogic仿真软件平台,分析船舶进出港全部流程的逻辑结构,建立模拟港口生产运营系统的仿真模型,科学、客观地反映港口的实际生产运营情况,可为港口规划布局和航道项目建设提供技术支撑和决策依据.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2016(000)005【总页数】5页(P116-120)【关键词】通过能力;仿真模拟;通航影响;Anylogic【作者】姚海元;房卓;郝军;查雅平;孙平;左天立【作者单位】交通运输部规划研究院,北京100028;交通运输部规划研究院,北京100028;交通运输部规划研究院,北京100028;交通运输部规划研究院,北京100028;交通运输部规划研究院,北京100028;交通运输部规划研究院,北京100028【正文语种】中文【中图分类】U61航道通过能力作为衡量航道通航标准的一项重要的性能指标，反映了航道的适航程度。
航道通过能力的研究对港口规划、通航管理、船舶交通流组织及调度等诸多方面具有重要意义[1]。
目前，国内外对于航道通过能力的研究主要集中于内河航道，提出了多个内河航道通过能力的计算方法，如西德公式、长江公式、川江航道公式、苏南运河公式、王宏达公式等。
上述计算方法均采用基于船舶流的通过能力研究方法[2-4]，但航道船舶交通流的到港规律和气象、水文条件也具有一定随机性，使港口生产运营也形成一个随机的作业服务系统。
因此，航道通航标准应考虑通航环境的各种随机因素，并兼顾与泊位、锚地等港口设施的匹配性[5-6]，不仅要考虑航道通过能力，还要考虑航道服务水平。
随着计算机技术的快速发展，仿真模拟手段越来越多地应用于结构复杂化、逻辑网络化的数学模型。
【国家自然科学基金】_多智能体仿真_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
科研热词 多智能体系统 多智能体 仿真 一致性 agent 非线性耦合 进化算法 证据理论 编队 牵引控制 智能体 时滞 故障诊断 收敛速度 强化学习 多智能体仿真 协调控制 协同控制 分布式控制 信息融合 交通仿真 一致 马尔可夫过程 飞机除冰 频域分析法 领航者 预测控制 集群行为 避障 遗传算法 通信网络 适应度评估 轨道函数 路径选择 路径规划 路况信息服务 跟踪一致问题 资源效用性 调度 证据推理 行人仿真 虚拟企业 蔓延模拟 自适应协作 网络游戏 系统稳定性 碰撞检测 知识转移 独立电源 状态预测器 特征个体 海军装备
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
推荐指数 7 7 5 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
舰艇抗沉过程的多智能体仿真模型
ｒ ｌｔｏ ｏ ａ ｔ— ｏ ｄ ｎ ｆｅ ｔ ｔ ｅ ｍｕｈ — ｇ ｎ ｉ ｕ ａｉ ｎ ｍ ｏ ｌｏ ｈｉ ｎ ｉｆｏ ｄｉ ｏ ｅ ｓｉ ｅ ａｉ ｎ ｔ ｎ ｉｆ ｏ ｉ ｇ ｅｆ ｃ ，ｈ ｌ ｉａ ｅ ｔｓｍ ｌｔｏ ｄｅ ｆｓ ｐ ａ ｔ— ｏ ｎｇｐｒ ｃ ｓ ｓ￣ ｕ ｄ ｄ． ｅ ｌ ｎ ｅ Ｔｈ ｃ ｍ ｐ ｓｔｏ ｆｔ ｅ ａ ｔ— ｏ ｄ ｎ ｕ ｔ— ｇ ｎ ｄ ｌａ ｄ ｔ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ｆｅ ｅｙ ａ ｅ ｔａ ｅｉ ｔｏ ｕｃ ｄ ｆｒｔｙ Ａｎ ｏ ｏ ｉｉｎ ｏ ｈ ｎ ｉｆ ｏ ｉ ｇ ｍ ｌｉａ ｅ ｔｍｏ ｅ ｎ ｈ ｕ ｃｉ ｎ ｏ ｖ ｒ ｇ ｎ ｒ ｎ ｒ ｄ ｅ ｓｌ ． ｄ ｌ ｉ ｔ ｅ ｈ ｒ ａ ｏ ｉ ｇ ｈ ｎ ｔ ｅ ｅ ｓ ｎ ｎ ｍｏ ｅ ｏ ａ ｉｆｏ ｄ ｎ ｃ ｍ ｍａ ｄ ｅ ｔ ｒ ａ ｅ ｔ ｓ ￣ｕ ｅ ｂ ｓ ｄ ｎ ｘ ｅ ｔ ｙ ｔｍ ．Ｉ ｄ ｌ ｆ ｎｔ— ｏ ｉ ｇ ｏ ｌ ｎ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｉ ｎｄ ｄ ａ ｅ ｏ ｅ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｎ ｓ ｃ ｅ ｓｏ ｂａ ｅ ｏ ｔ ｕ ｃ ｓ ｉｎ， ｓ ｄ ｎ ｈｅ ￣ｕｎ ａ ｉｎ ｆ ｔ ｅ ｅ ｅ ａ ｉｎ ｒｔ ｍ ｅｉ ｏ ｌ ｕｉ ｃ ｂ ｎ ｄ ｕｓｉ ｇ ｃ ｅ ｄ ｔｏ ｏ ｈ ｇ ｎ ｒ ｔｏ ａ ｉｈ ｔｃ ｆ ｉ ｄ ａ ｉ ａ ｊ ｔｎ ｓ ｈ ｍｅ，ｔ ｅ ｑ ｈ
１ 抗 沉过 程 的 多 智 能体 构 成
任何 独立 的能思 想 并 可 以同 环境 交 互 的实体 都
可 抽 象 为 智 能 体 。１个 智 能 体 主 要 包 含 ３个 方 面 的 属 性 ， 感 知 属 性 、 作 属 性 和 推 理 模 型 。 多 个 智 能 即 动 体 之 间 进 行 交 互 和 通 讯 就 可 以组 成 多 智 能 体 。 由 于 舰 艇 的 抗 沉 过 程 是 根 据 舰 艇 的 实 际 进 水 灾 害 现象 ， 由损 管 指 挥 中 心 统 一 指 挥 ， 类 抗 沉 人 员 之 各
第5讲-用AnyLogic进行多智能体仿真PPT课件
.
9
General properties of statechart entry point
Name – The name of the statechart entry point. The name is used to identify and access the entry point from code.
.
11
Transition
denotes a switch from one state to another. A transition indicates that if the specified trigger event occurs and the specified guard condition is true, the statechart switches from one state to another and performs the specified action. When this occurs, the transition is taken.
.
2
5.1 例子：熟读唐诗三百首，不会作诗也会呤
销售渠道的模拟：
背景：This is an Agent Based model of a sales process in a business where clients are to be reviewed by the company: e.g. this could be insurance, banking,leasing, etc.
The process has several stages that are modeled by different states in the statechart of a Customer object: initial contact, quote, credit review. The customer may leave on each stage, and the company, in turn, may reject the customer.
第5章 多智能体仿真ppt课件
5.2 多智能体建模
（三）病毒传播实例制作过程
1. 新建工程
在菜单中选择“File- New Project…”，选择工程存放的路径，建立一个
工程命名Virus Attack的工程文件，最后单击OK。
2. 设置智能体的大小
进入到Define Agent Size界面，单击下拉菜单，选择“Custome…”，然 后设定智能体的高和宽，最后单击OK。
2. 合作与协调
分解与派发任务的两种方式： （1）集中式分配
设立一个专门的智能体来充当“协调者”的角色，将任务分 解并根据各个智能体的能力将子任务分发。
（2）分布式分配
各个智能体根据它自己的任务要求，在无法独立完成时，请 求其它智能体提供服务，这种服务的请求不是强制性的。
5.1 多智能体模拟的基本概念
5.2 多智能体建模
（三）单个智能体的特征行为建模分析
智能体由事件感知器、外部效应执行器、方法集和内部状态集 等三个主要部分构成，环境指智能体本体以外的软件系统（主 要是其它智能体）和用户。
智能体的事件感知器时刻捕捉所关注的事件状态的出现，并根 据事件状态的类型启动相应事件处理分发器，进而执行有关事 件的处理。
中的任意位置，更适合群体决策的需智能体系统分析
面向智能体的系统分析，就是用智能体来抽象所研 究（或要开发）的系统并建立系统模型。
行为集 属性集
卖方智能体
行为集 属性集 买方 1 买方 3 买方 2 卖方 2
买方 4 买方 6 卖方 1
买方 7
买方 8
买方 5
多智能体系统模型的建立与仿真
多智能体系统模型的建立与仿真一、引言随着科技的发展，单一智能体已经不能满足人们对复杂问题的解决需求，多智能体系统成为了研究的热点。
多智能体系统由多个智能体协作完成任务，拥有更高的效率和适应性。
多智能体系统的建立与仿真是多智能体研究的重要课题，也对应用领域的发展有重要意义。
二、多智能体系统模型的建立1. 多智能体系统总体框架的确定多智能体系统的总体框架包括智能体的种类、数量、通讯方式、任务分配等。
根据不同的任务，可以建立不同的总体框架。
2. 智能体的建模每个智能体都要建立相应的模型。
首先要考虑智能体的功能，确定需要的传感器和执行器。
然后根据任务特点，选择相应的算法建立智能体模型。
例如，对于协作任务，可参考MTDP算法或者博弈理论建立模型。
3. 智能体之间的通讯方式多智能体系统中智能体之间的通讯方式有很多，例如，集中式通讯、分布式通讯等。
在建立多智能体系统模型时，需要根据任务要求和实际情况选择合适的通讯方式。
三、多智能体系统的仿真多智能体系统仿真是多智能体研究的重要部分，它可以验证多智能体系统的可行性、准确性和效率，也可为应用领域提供支持。
1. 正交实验设计正交实验设计是多智能体系统仿真的常用方法之一。
它可以有效地控制多个因素对仿真结果的影响，减少仿真次数。
根据实验设计结果，可以分析得到不同因素对多智能体系统性能的影响程度，进一步优化多智能体系统。
2. 建立仿真模型在进行多智能体系统仿真前，需要建立相应的仿真模型。
通常仿真模型包括智能体模型、环境模型和通讯模型。
智能体模型可以直接采用前面所建的智能体模型，在此基础上添加相应的运动学和动力学模型。
环境模型则需要根据任务特点建立相应的模型。
通讯模型需要考虑智能体之间的通讯方式，根据实际情况建立相应的模型。
3. 仿真结果分析仿真结果分析是多智能体系统仿真的关键环节。
通过分析仿真结果，可以评估多智能体系统的性能，进一步改进和优化多智能体系统。
在仿真结果分析中，需要考虑智能体的任务完成情况、各智能体之间的协作情况、通讯延迟等方面的问题。
面向多智能体系统的虚拟仿真技术研究
面向多智能体系统的虚拟仿真技术研究随着科技的不断发展，虚拟仿真技术正在成为一个热门领域。
在这个领域中，面向多智能体系统的虚拟仿真技术的研究正变得越来越重要。
多智能体系统是由多个独立智能体组成的系统，每个智能体都可以根据环境变化而改变自己的行为。
在许多应用领域，多智能体系统都扮演着至关重要的角色。
虚拟仿真技术能够为多智能体系统提供一种便捷的模拟环境，以帮助研究人员开发和测试新的算法，并且能够使得多智能体系统在真实环境中实现更好的效果。
虚拟仿真技术的主要目的是在计算机上构建一个环境，以便模拟现实世界的行为。
多智能体系统在现实环境中有很多局限性，因此，虚拟仿真技术可以提供一种解决方案，以实现在合理时间内有效地测试和验证多智能体系统的行为。
虚拟仿真技术可以自动生成数据，允许用户轻松地重新执行或回放仿真，更容易地测量和分析系统的行为，这是现实环境所无法提供的。
此外，在虚拟环境中进行仿真，还可以减少成本和时间消耗，因为用户无需进行复杂的现实实验。
在多智能体系统中，各个智能体之间的关系和相互作用通常会影响整个系统的行为。
虚拟仿真技术能够模拟出这种相互依赖和关系，这对于设计和测试多智能体系统算法非常重要。
例如，面向多智能体的动态路径规划算法需要考虑多个智能体之间的互相干扰，以确保它们不会相互碰撞。
在虚拟仿真环境中模拟这种场景能够极大地降低实验的风险，并且使得测试变得更加容易。
虚拟仿真技术能够对诸如多智能体系统的协调、控制、规划和交互等方面进行模拟和测试。
在虚拟环境中，用户可以轻松地测试不同的算法和策略，以发现最佳解决方案，而无需像在现实环境中一样进行昂贵且风险高的实验。
虚拟仿真技术也可以为多智能体系统的开发人员提供一个可视化环境，以帮助他们更容易地了解和管理整个系统。
虚拟仿真技术能够为不同类型的多智能体系统提供各种应用。
例如，在自主机器人领域，多智能体系统的目的是为实现特定任务而互相合作与协调。
在这种情况下，虚拟仿真技术可以帮助设计适当的算法和策略，以确保机器人之间的合作效率和安全性。
基于多智能体系统的行人行为建模与仿真研究
基于多智能体系统的行人行为建模与仿真研究随着城市化的不断加速，城市中的人口密集区变得越来越拥挤。
这种情况会导致许多问题，例如交通拥堵、人群涌动和焦虑。
如何让人们在这种情况下更好地生活，尤其是在人群中行走，是一个重要的问题。
因此，研究行人行为建模和仿真成为了一个热门话题。
在过去的几十年中，研究人员已经开发出了许多方法来模拟和预测人类行为。
这些方法包括：基于规则的模型、基于统计的模型和基于智能代理的模型等。
其中，基于多智能体系统的行人行为建模和仿真技术已经成为最具前景的一种方法。
多智能体系统是一种由智能代理组成的系统。
每个代理都能够感知环境、处理信息和与其他代理交互。
因此，多智能体系统模型能够模拟群体中个体的行为，并预测整个群体的行为。
这种建模方法的优势在于它可以处理各种复杂情况，如不对称信息、不确定性、多目标冲突等。
在基于多智能体系统的模型中，代理能够响应环境的变化，并采取恰当的行动。
例如，当人群汇聚在一个繁忙的交叉口时，代理可以互相协调，以避免拥塞，并让每个人顺利通过。
当然，这种行为是建立在对其他代理的状态和目的有一定了解的前提下的。
为了开发基于多智能体系统的行人行为模型，我们需要考虑以下几个方面：1. 个体行为每个行人都有自己的个体行为特征，因此我们需要研究这些特征并将它们纳入模型。
个体行为包括行进速度、方向、加速度和转弯半径等。
2. 群体行为除了个体行为外，我们还需要考虑到群体行为。
人类是社会动物，所以他们的行为受到群体行为的影响。
我们可以研究不同行人之间的作用关系，以及他们的互动和合作模式。
3. 环境因素行人的行为和环境因素密切相关。
因此，我们需要研究不同环境因素对行人行为的影响。
例如，人群的密度和速度会受到地形、建筑物、车流量和天气等因素的影响。
4. 情境决策最后，我们需要考虑到情境决策。
人类行为不仅受到环境、群体和个体因素的影响，同时还受到个人思考和情感的影响。
因此，在建立行人行为模型时，我们需要研究不同情况下的情感和决策因素，并将其纳入模型中。
基于多智能体系统的智能交通仿真研究
基于多智能体系统的智能交通仿真研究第一章：绪论交通拥堵、交通事故等交通问题已经成为全球性难题。
交通仿真技术的发展为解决交通问题提供了新的思路。
通过交通仿真，可以对道路交通系统进行模拟，评估交通状况和提出改进方案。
在交通仿真中，多智能体系统作为一种重要的模拟方式，已经被广泛应用。
本文将介绍基于多智能体系统的智能交通仿真研究，包括多智能体系统的概念、智能交通仿真的意义、智能交通仿真的方法以及多智能体系统在智能交通仿真中的应用等方面。
第二章：多智能体系统的概念多智能体系统是一种由多个相互合作、具有自主思考和行动能力的智能体组成的系统。
智能体是指具有感知、学习、推理和决策等能力的实体或虚拟个体。
多智能体系统可以用于模拟现实中的复杂系统，如交通系统。
在多智能体系统中，智能体之间可以进行通信、协调和合作，形成一个整体性的系统。
第三章：智能交通仿真的意义智能交通仿真是通过计算机模拟的方式，对现实中的交通问题进行模拟和分析。
智能交通仿真的意义在于：1.评估交通状况：通过交通仿真，可以模拟不同时间、不同道路条件下的交通状况，评估交通拥堵情况。
2.提出改进方案：通过交通仿真，可以模拟交通运行的过程，发现交通瓶颈，并提出改进方案。
如道路修缮、交通流量控制等。
3.优化交通系统：通过交通仿真，可以优化交通系统的设计，提高交通效率和安全性。
第四章：智能交通仿真的方法智能交通仿真的方法主要有以下三种：1.基于规则的仿真方法：这种方法是基于交通规则和道路设计原则进行交通状况的模拟，其前提是人类行为是可以预测和规律的。
2.基于微观模型的仿真方法：这种方法是基于个体之间的交互行为进行交通状况的模拟，可以反映驾驶员的行为和道路的拥堵情况。
3.基于多智能体系统的仿真方法：这种方法是基于多智能体系统的思想进行交通状况的模拟，能够更真实地模拟现实交通系统的复杂性和非线性。
第五章：多智能体系统在智能交通仿真中的应用多智能体系统在智能交通仿真中的应用主要体现在以下几个方面：1.路网建设：通过多智能体系统的协作，可以优化城市道路的建设方案，提高交通系统的效率和安全性。
基于多智能体的古诺模型建模与仿真
基于多智能体的古诺模型建模与仿真【摘要】本文将多智能体技术应用于古诺模型中，建立了市场竞价多智能体模型，通过与博弈结果的对比，验证了该模型的灵活性、可靠性和可扩展性。
模拟仿真了古诺模型的市场竞价行为，得出模型的收敛性。
【关键词】多智能体;古诺模型1.前言古诺模型是早期的寡头模型，通常被作为寡头理论分析的出发点。
在完全信息的古诺模型假中厂商相互之间完全了解对方的产量和成本，而实际上，相互竞争的厂商甚至相互合作的厂商，为了各自的利益都会将自己生产、销售的有关情况作为商业秘密加以保密，其他厂商很难了解真实情况。
因此，现实中，市场多是不完全信息的古诺模型。
多智能体最初是作为一种分布式智能计算模型被提出，大多数研究者认为，将Agent看成作用于某一特定环境，具有一定生命周期的计算实体，它具备自身的特性，能够感知周围的环境，自治的运行，并能够影响和改变环境。
1987年Bratman提出一种描述Agent基本特性的BDI模型，他认为一个Agent包含有三种基本状态：信念（Belief）、期望（Desire）和意图（hitentinn），分别代表其拥有的知识、能力和要达到的目标。
本文将多智能体的思想运用到古诺模型的竞价仿真中，将市场参与者做为智能体，运用一种多智能体的算法进行决策，模拟仿真古诺模型，并得出结论。
2 博弈模型分析与多智能体理论2.1 古诺模型分析古诺模型是由法国经济学家安东尼·奥古斯丁·库尔诺于1838年提出的，假设企业首先确定投放市场的产量，再根据总供给量的出市场价格。
具体假设如下：古诺模型的假定：（1）市场上有A、B两个厂商生产和销售相同的产品;（2）A、B两个厂商都准确地了解产品的市场需求函数;（3）在博弈过程中，A、B两个厂商都是在已知对方产量的情况下，各自确定能够给自己带来最大利润的产量，即每一个产商都是消极地以自己的产量去适应对方已确定的产量;（4）古诺模型中市场为弹性需求，并且所有产量都能被需求，即市场总需求量等于市场总产量，其需求函数如式（1）所示：（1）其中，Q为市场总产量，p为价格，pmax为市场价格上限，qi为第i个厂商的产量，η为价格弹性系数。
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3. 分布性和移动性。 分布性和移动性。
基于分布式计算的智能体，具有分布性和移动性， 基于分布式计算的智能体 ， 具有分布性和移动性 ， 可以运行在网络 中的任意位置， 中的任意位置，更适合群体决策的需要。
5.2 多智能体建模
二、多智能体系统分析
面向智能体的系统分析， 面向智能体的系统分析，就是用智能体来抽象所研 或要开发）的系统并建立系统模型。 究（或要开发）的系统并建立系统模型。
（2）分布式分配 ）
各个智能体根据它自己的任务要求，在无法独立完成时， 各个智能体根据它自己的任务要求，在无法独立完成时，请 求其它智能体提供服务，这种服务的请求不是强制性的。 求其它智能体提供服务，这种服务的请求不是强制性的。
5.1 多智能体模拟的基本概念
3. 通信
智能体间的交互、合作与协调都是通过通信来完成的。 智能体间的交互、合作与协调都是通过通信来完成的。 信息的传递有同步与异步两种方式。
5.2 多智能体建模
（二）多智能体模拟系统的模拟思路
传统的模拟思路。 传统的模拟思路。
通过对系统整体结构与功能的分析，寻找其中规律， 通过对系统整体结构与功能的分析，寻找其中规律，建立确定的 逻辑模型，并使模型沿着某一变量（如时间）进行逐步演算， 逻辑模型，并使模型沿着某一变量（如时间）进行逐步演算，得 到模拟结果，其本质是在计算机中还原实际系统。 到模拟结果，其本质是在计算机中还原实际系统。
智能体的八类交互行为
5.1 多智能体模拟的基本概念
2. 合作与协调
分解与派发任务的两种方式： 分解与派发任务的两种方式： （1）集中式分配 ）
设立一个专门的智能体来充当“协调者”的角色， 设立一个专门的智能体来充当“协调者”的角色，将任务分 解并根据各个智能体的能力将子任务分发。 解并根据各个智能体的能力将子任务分发。
处理方法：将异质的智能体分别形成相应的智能体类， 处理方法：将异质的智能体分别形成相应的智能体类，而将同质的多个 智能体的抽象归结为一个智能体类。 智能体的抽象归结为一个智能体类。
抽象的粒度。 抽象的粒度。
粒度太小，系统重组的灵活性增加、适应性增强，但由于规模大， 粒度太小，系统重组的灵活性增加、适应性增强，但由于规模大，系统 的组织与控制的复杂程度增加、通信负载重、相应的运行效率也低； 的组织与控制的复杂程度增加、通信负载重、相应的运行效率也低； 拉度太大，则系统灵活性差，并且降低了系统的并行性， 拉度太大，则系统灵活性差，并且降低了系统的并行性，但系统结构简 单，管理和控制更容易。 管理和控制更容易。
5.1 多智能体模拟的基本概念
(2)多智能体系统的特点 多智能体系统的特点
1. 多智能体系统中，每个智能体具有独立性和自主性。 多智能体系统中，每个智能体具有独立性和自主性。 2. 多智能体系统支持分布式应用。 多智能体系统支持分布式应用。 3. 按面向对象的方法构造多层次的、多元化的智能体。 按面向对象的方法构造多层次的、多元化的智能体。 4. 多智能体系统是一个协调式的系统。 多智能体系统是一个协调式的系统。
一、智能体的定义
智能体是一种处于一定环境下包装的计算机系统， 智能体是一种处于一定环境下包装的计算机系统，为了实现设 计目的，它能在那种环境下灵活地、自主地活动。 计目的，它能在那种环境下灵活地、自主地活动。 系统具有如下的特性： 系统具有如下的特性： 1.自主性 自主性 2.社会性 社会性 3.反应性 反应性 4.合作性 合作性 5.移动性 移动性 6.理性 理性 7.诚实性 诚实性 8.友好性 友好性
多智能体在各个领域中的应用包括： 多智能体在各个领域中的应用包括：
1.智能机器人 智能机器人 2.交通控制 交通控制 3.柔性制造 柔性制造 4.协调专家系统 协调专家系统 5.分布式预测 分布式预测 6.监控及诊断 监控及诊断 7.分布式智能决策 分布式智能决策 8.软件开发 软件开发
5.1 多智能体模拟的基本概念
高等学校信息管理示范教材
管理系统模拟
华中科技大学 肖人彬 等 电子工业出版社，2008 电子工业出版社，
第5章 多智能体模拟 章
5.1 多智能体模拟的基本概念 5.2 多智能体建模 5.3 多智能体模拟工具 5.4 多智能体模拟工具 多智能体模拟工具AnyLogic
5.1 多智能体模拟的基本概念
同步：当智能体发送消息后将会等待，知道接到答复为止。 同步：当智能体发送消息后将会等待，知道接到答复为止。 异步：智能体发出消息后并不等待，继续它的活动， 异步：智能体发出消息后并不等待，继续它的活动，而不论 是否接到了答复。 是否接到了答复。
5.1 多智能体模拟的基本概念
（四）多智能体系统的各领域应用
5.1 多智能体模拟的基本概念
（2）智能体与对象的区别 ）
自治程度不同。 ①自治程度不同。 ②自治行为的灵活性（自治性、反应性、社会性） 不同。 自治行为的灵活性（自治性、反应性、社会性） 不同。 智能体组成的系统，对每一个智能体来说， ③ 智能体组成的系统，对每一个智能体来说，它都有自己独 立的控制线程；而在标准的对象模型中， 立的控制线程；而在标准的对象模型中，整个系统才有一个 控制线程。 控制线程。 注意：尽管智能体与对象有着重大的区别， 注意：尽管智能体与对象有着重大的区别，但这并不妨碍用 面向对象技术来实现智能体。
行为集 属性集
卖方智能体
行为集 属性集 买方 1 买方 3 买方 2 卖方 2
买方 4 买方 6 卖方 1
买方 7
买方 8 买方 5
基于智能体的系统模型的层次
5.2 多智能体建模
（1）规划单个智能体 ）
智能体抽象的基本原则：从系统的物理结构出发， 智能体抽象的基本原则：从系统的物理结构出发，围绕着系统的目 标来对系统进行抽象。 标来对系统进行抽象。 异质智能体与同质智能体的处理。 异质智能体与同质智能体的处理。
移动智能体
物理上分布的系统来说，为了传输信息或执行特定的功能， 物理上分布的系统来说，为了传输信息或执行特定的功能， 可能还需要一些移动智能体， 可能还需要一些移动智能体，如在分布式模拟系统中和分布 式应用系统中就存在这种需求； 式应用系统中就存在这种需求；对于单机系统的建模与模拟 可不考虑。 可不考虑。
5.1 多智能体模拟的基本概念
三、多智能体系统概述 多智能体系统是分布式人工智能研究的一个重要分支， 多智能体系统是分布式人工智能研究的一个重要分支， 是人工智能的最新发展方向。 是人工智能的最新发展方向。 多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合， 多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合， 其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体， 其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用 于自身和环境，并与其它智能体通讯。 于自身和环境，并与其它智能体通讯。
5.1 多智能体模拟的基本概念
三、多智能体系统概述 （1）多智能体系统的出现及发展 ） 多智能体系统(Multi-Agent System，MAS)是分布式人 多智能体系统 ， 是分布式人 工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)研究的 工智能 ， 研究的 一个前沿领域， 一个前沿领域，MAS的研究重点在于如何协调系统中 的研究重点在于如何协调系统中 多个智能体的行为使其协同工作。 多个智能体的行为使其协同工作。
5.2 多智能体建模
一、多智能体建模概述
（一）基于智能体建模的思想
基于智能体建模思想的三大要素：智能体、智能和交互。 基于智能体建模思想的三大要素：智能体、智能和交互。 智能体是一个自治的计算实体，它可以通过感应器（物理的或 智能体是一个自治的计算实体，它可以通过感应器（ 软件的）来感知环境，并通过效应器作用于环境。 软件的）来感知环境，并通过效应器作用于环境。 智能是根据研究的需要和技术的可行性， 智能是根据研究的需要和技术的可行性，使智能体具有合适的 智能特性（如理性、诚实性等）。 智能特性（如理性、诚实性等）。 交互是指智能体可以被其他的为追求自己的子目标而执行相应 任务的智能体（或人）所影响。 任务的智能体（或人）所影响。交互可以通过他们之间共享的 环境或共享的语言来实现。 环境或共享的语言来实现。
多智能体模拟系统的模拟思路。 多智能体模拟系统的模拟思路。
采用自下而上的研究方法，通过对系统个体特征和行为的研究， 采用自下而上的研究方法，通过对系统个体特征和行为的研究， 建立个体特征和行为的模型，将个体映射为智能体， 建立个体特征和行为的模型，将个体映射为智能体，将个体特征 映射为智能体的属性，将个体行为映射为智能体的方法， 映射为智能体的属性，将个体行为映射为智能体的方法，利用智 能体间的自治、推理、通讯和协作机制， 能体间的自治、推理、通讯和协作机制，模拟个体间相互独立又 交互作用的现象，从而研究系统的整体结构和功能。 交互作用的现象，从而研究系统的整体结构和功能。
5.1 多智能体模拟的基本概念
（三）多智能体系统的求解机制
1. 交互作用
目标
兼容 兼容 兼容 兼容 不兼容 不兼容 不兼容 不兼容
资源
充足 充足 不充足 不充足 充足 充足 不充足 不充足
能力
满足 不满足 满足 不满足 满足 不满足 满足 不满足
可பைடு நூலகம்的交互状态类型
独立完成，不需交互 简单合作（如采用通信方式） 阻塞（如遇到交通堵塞） 有协调的合作 各体竞争（如赛跑） 群体间的竞争（如团队竞争） 个体间对资源的冲突 群体间对资源的冲突
5.1 多智能体模拟的基本概念
(2)多智能体系统的特点 多智能体系统的特点
5. 在多智能体系统中，智能体之间相互通讯，彼此协 在多智能体系统中，智能体之间相互通讯， 调，并行地求解问题。 并行地求解问题。 6. 同一个多智能体系统中各个智能体可以异构。 同一个多智能体系统中各个智能体可以异构。 7. 多智能体技术打破了当前知识工程领域中仅使用一 个专家系统的限制。 个专家系统的限制。