多agent建模与仿真(张发)

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基于请求／服务协作模型的多Agent建模方法

２Ｇｏｏｌｇ与ＣｏＧｏｏｎｌｇ
２．ｏｌｇ１Ｇｏ
在情景演算的基础上，拿大多伦多大学的认知机器人加小组结合逻辑程序设计语言Ｐｏｏ［实现了一面向士体的ｒｌｇ３Ｊ种高级程序设计语言Ｇｏｇｌ。主要用于机器人高级控制、高敞ｏ事件模拟等动态的智能应用系统。Ｇｏｏ语言是解释执行ｌｇ的，Ｇｌｇ的解释器负责对Ｇｏｏｏｏｌｇ的程序进行解释并同时维护一个关于系统环境的动态模型，从而允许在运行时刻埘系统环境信息进行查询和推理。ｌｇ还将过程性的控制语Ｇｏｏ表示成情景演算中的复杂动作，并使用情演算的规约的推理机制根据目标情景规划出一组可执行的基本动作序列ｌ。４ＪＧｏｏｌｇ中定义了一些动作的连接符，以表示基本动作之间的关系以及方便定义复杂动作，使用宏Ｄ（，ｔ为情景演ｏ６，Ｓ作Ｓ）
２２ｏｌ０３
王
辉（９０）１８一，女，丹阳人，镇江高等专科学校电子与信息系讲师，苏大学硕士研究生，究方向：信息处理，拟现实，江研虚镇，２２０１０３
・
４８・
Ｍｉｒｃｍｐｔｒｐｌａｉｎｏ．８Ｎ．２１ｃ００ｕｅＡｐｉｔｓ１，ｏ６０２ｃｏＶ２，
ＮｅＭｅｈｄｏｕｌｉａｅｏｌｓｄｏＲｅｅｔＳｒｉｅＣｏｐｅａｉｎｗｔｏｆｒＭｔ－ｇｎｔＭｄｅＢａｅｎｑｕｓ／ｅｖｃｏｒｔｏ

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。

《基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究》范文

《基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究》篇一一、引言随着全球化和信息化的快速发展，供应链管理已成为企业成功的重要保障。

在这个过程中，库存策略的设计尤为关键，因为适当的库存管理可以有效降低成本，提升客户服务质量，确保产品的连续供应。

特别地，在复杂和不确定的供应链环境中，Supply-Hub的库存策略成为研究的关键。

多Agent技术以其智能性、自组织性和灵活性等特点，在解决复杂的分布式系统中有着重要的应用价值。

本文将探讨基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究，以期为优化供应链管理提供新的思路和方法。

二、多Agent系统与Supply-Hub库存策略多Agent系统是由多个独立的、能够交互的Agent组成的系统。

每个Agent都有自己的知识、目标以及与其它Agent进行交互的能力。

在供应链管理中，每个Agent可以代表一个供应链中的实体，如供应商、制造商、分销商等。

而Supply-Hub作为供应链的核心环节，负责协调各环节的运作，实现信息的共享和资源的优化配置。

在Supply-Hub库存策略中，引入多Agent技术可以有效地提高系统的智能化和自适应性。

每个Agent可以根据自身的需求和目标，与其他Agent进行交互和协作，共同完成库存策略的制定和执行。

这种基于多Agent的库存策略可以更好地适应复杂和不确定的供应链环境，提高供应链的效率和灵活性。

三、建模与仿真研究1. 模型构建在建模过程中，我们首先定义了多Agent系统的基本框架和各Agent的属性和行为。

然后，根据Supply-Hub的特点和需求，构建了基于多Agent的库存策略模型。

模型中，每个Agent都有自己的库存管理策略和与其他Agent的交互规则。

此外，我们还考虑了供应链中的不确定性因素，如需求波动、供应中断等。

2. 仿真实验为了验证模型的可行性和有效性，我们进行了仿真实验。

仿真实验中，我们设定了不同的场景和参数，模拟了供应链的实际运作过程。

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。

agent仿真例子

• （3）模拟与分析
• 图1.4.10表示了在2, 5, 10, 15和30种意见的情况下模拟的典型结果。在模拟开始时，每种意见的元胞是等数目的。
•
图1.4.10f给出了连续状态下的模拟结果，即用到的是式1.4.1而不是式1.4.2，
可以看出，当t趋于无穷大时，所有个体的意见基本相同。
北京林森科技培训材料
• •
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• • •
d. 分析Agent行为的原因 Agent行为发生的原因，即Agent采取行动的条件，包括两个方面：一是Agent之间互动的规则。例如管理系统中，企业Agent根据经济效益，决定是否裁减员工Agent；员工Agent根据员工群体之间的行为规范要求（社会场的影响）、以及管理者Agent在物质上的激励措施，权衡自己是否为企业卖力（即提高员工Agent的工作努力度）。二是Agent采取行动要具备什么样的外部环境。例如股票市场中，每个投资者的行为（买、卖、持有）发生，除了受相互之间的影响，还受外部环境的影响，这个外部环境就是政府的宏观政策。
间t是一个整数值，而且连续等间距。假设时间间距dt = 1，若t = 0为
初始时刻，那么t = 1为其下一时刻。
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• 4.2.3 元胞自动机模拟示例
• • • 1）民意集中模拟（1）问题当外界环境发生变化时，对于一群人如何应对环境的变化而言，在
• 5）规则（Rule）
• 根据元胞当前状态及其邻居状况确定下一时刻该元胞状态的动力学函数，即状态转移函数，该函数可以记为： • • f：sit+1=f (sit, sNt) 其中，sNt为t时刻的邻居状态组合，我们称f为元胞自动机的局部映
射或局部规则。

基于多Agent的网络防御建模与仿真

ｍｕｌｔｉ — ａｇｅｎｔｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．ｗｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｅｄｉｓｔｉｂｒｕｔｅｄｄｅｎｉａｌｏｆｓｅｒｖｉｃｅａｔｔａｃｋｍｏｄｅｌｏｆｎｅｔｗｏｒｋｄｅｆｅｎｓｅ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ｗｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄａｓｉｍｕｌａｔｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｂｙＮｅｔｌｏｇｏｓｏｆｔｗａｒｅ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｈｓｏｆｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｖｅｉｒｉｆｅｓｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｆｅｎｓｅｍｏｄｅ１．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋｄｅｆｅｎｓｅ；ｍｕｌｔｉ — ａｇｅｎｔ；ＤＤｏＳ
随着信息技术的迅猛发展，网络逐渐成为当今 “ 信
息社会 ” 的重要基础设施，同时带来了新的问题—— 信息安全问题。网络攻击是引发网络安全问题的最重要因素，其中分布式拒绝服务攻击是网络攻击中最普遍最有威胁度的攻击方式之一，Ｐｅｎｅｍｏｎ研究所最新的一项研究显示，在２０１２年有６４％的金融机构遭遇过至少
Ｄｅｅ．２网络防御建模与仿真
廖善良，来嘉哲，杨
（装备学院，北京
帆

基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真研究共3篇

基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真研究共3篇基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真研究1随着社会和科技的发展，国家经济发展和管理也变得越来越重要。

国民经济动员系统是国家在经济领域进行有效调控的关键所在，它的建立和完善对国家的发展至关重要。

本文将介绍基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真研究，以探讨系统的有效性。

首先，我们需要了解什么是Multi-Agent系统。

Multi-Agent系统是一种由多个智能体组成的系统，这些智能体可以协同工作和相互影响，以实现特定目标。

在国民经济动员系统中，Multi-Agent系统可以模拟多个经济参与者的行为，例如政府、企业、消费者等，并利用这些模拟结果进行决策和规划。

Multi-Agent系统的建模需要考虑到系统中智能体的性质和行为。

每个智能体都有自己的特定属性和行为，如经济利益、生产能力、消费需求等。

同时，智能体们可以相互交互和影响，例如政策制定、供需关系等。

因此，在建模时需要考虑到多个方面的因素，以准确地反映真实的经济环境。

在建模完成后，我们需要通过仿真研究来验证系统的有效性。

仿真可以通过运行多次模拟，分析不同经济事件下系统的表现和结果，并比较与实际情况的差异。

通过分析不同情景下系统的表现和分析结果，我们可以调整和优化系统的结构和规则，以达到更好的调控效果。

基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真可以帮助国家实现更加有效的经济调控和管理。

它可以准确地模拟真实的经济环境，指导政策制定和决策；它可以测试各种方案的可行性，以减少失败率和风险；它可以指导对经济规律的深入了解，以更好地促进国家的稳定和发展。

综上所述，基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真是一种有效的经济调控和管理工具。

通过模拟和分析，我们可以更好地理解经济环境和规律，在此基础上制定科学合理的政策和决策，以实现国家繁荣和发展基于Multi-Agent的国民经济动员系统建模与仿真是一种具有广泛应用前景的有效的经济调控和管理工具。

基于多Agent的社会安全事件应急疏散仿真研究

中国人民公安大学学报(自然科学版)2020年第4期No.42020Journal of Peopled Public Security University of China(Science and Technology)总第106期Sum106基于多Agent的社会安全事件应急疏散仿真研究马占军1,丁宁W(1.中国人民公安大学侦查学院，北京100038；2.中国人民公安大学公共安全行为科学实验室，北京102623)摘要城市公共场所作为社会复杂系统，一旦突发社会安全事件,易造成重大人员伤亡和社会影响。

时下计算机技术快速发展，以计算机仿真技术制定科学合理的应急预案已成为公共安全决策的重要手段。

以北京西单大悦城砍杀事件为例,基于多Agent及社会力模型相关理论，通过AnyLogic软件模拟还原此次砍杀事件过程及人员伤亡情况,随后通过方案优化后再次进行仿真,并讨论了保安数量对突发事件应急处置的影响。

仿真结果显示,行人应急疏散在突发事件处置中至关重要，且合理的救援人员数量会缩短事件处置时间，提高应急疏散效率，但过多的逆向人流会干扰密集人群的疏散行为，反而降低疏散效率，根据仿真数据,商场内部配置4~6名保安较为合理。

关键词社会安全事件；仿真模型；疏散实验；应急处置中图分类号D630.8文献标志码AResearch on Emergency Evacuation Simulation ofSocial Security Incidents Based on Multi-AgentMA Zhanjun1,DING Ning1，2(1.People's Public Security University of China College of Investigation,Beijing100038,China；2.China Public Security Behavioural Science Lab,People's Public Security University of China,Beijing102623,China)Abstract:Urban public places,as a complex social system,will easily cause heavy casualties and social impacts in case of sudden social security incidents.Nowadays，with the rapid development of computer technology，making scientific and reasonable emergency plans with computer simulation technology has become an important method of public safety decision-making.Taking Beijing Xidan Joy City as an exam-ple，based on multi-agent and the relevant theories of the social force model，the process and casualties of the killing event were simulated and restored by AnyLogic software，and then the simulation was carried out again after the scheme was optimized.The influence of the number of security guards on the emergency response was discussed.The simulation results show that pedestrian emergency evacuation is very important in emergency response.Moreover，a reasonable number of rescue personnel will shorten the handling time of the incident and improve the efficiency of an emergency evacuation.However，too much reverse flow of people will interfere with the evacuation of dense crowds，and reduce the efficiency of evacuation.According to the simulation data，it is reasonable to allocate4-6security guards inside the shopping mall.收稿日期2020-04-05基金项目国家自然科学基金青年项目(71904194)；国家重点研发计划项目(2018YFC0822800)。

多主体仿真实例(张发)

t =1 T
噪音：
假设在观察对方的适应度时有噪音干扰
fitness _ observed ( X , T ) = fitness ( X , T ) + ε
变异：
假设在策略复制过程中有变异的可能复制差错随机出现，其概率为a，p,q的复制差错独立发生
p' = p + δ
q' = q + γ
然后令
寻找具有最优（全局或局部）表现的个体，并复制其策略。
此处采用的方法为：
寻找在当前周期中相遇的具有最高适应度的主体并复制其策略。
适应度指标：
采用自0时刻至本周期T该个体所得支付之和的规范化值，即X在T时的适应度为
fitness ( X , T ) = ( ∑ Payoffs ( X , t )) / 32T
（2）自由集会催化反抗爆发
原因分析
允许随机移动时，会使积极分子局部集中， C/A比例下降，极大地降低被捕概率，导致不满程度不高的人也会参与反抗
6. 宏观模式
（1）阵发均衡
（2）起义间隔时间分布
（3）政府威信下降模式的影响
a. 政府威信（L）缓慢下降，但总下降程度较大
逮捕人数线性上升反抗人数维持在低水平
Cycle
三、实际应用举例
美国国民经济多主体模型Aspen 大流感干预策略微观仿真
1. Aspen简介
Agent-based Simulation Model of the U.S. economy
开发者：美国Sandia National Lab.
Aspen的特点
针对美国经济特点抽象出多类主体，各类主体具有比较坚实的微观基础采用学习算法GALCS模拟企业定价，通过学习过程模拟企业行为运行在Paragon并行计算机上主体分散决策，通过消息传递进行交互

NetLogo

hatch 1 [set energy 50] ;;产生一个后代，初始能量50
]
]
end
to check-death ask turtles[ if energy<=0 [die] ] end
;;如果能量小于等于0则死亡
to regrow-grass ask patches[
;;青草以0.03的概率再生 if random 100<3 [set pcolor green] ] end
] end
修改原来的move-turtles例程，添加能量消耗指令。
to move-turtles ask turtles [
right random 360 forward 1 set energy energy - 1 ;;移动后能量减少1 ] end
假设turtle能量小于等于0就死亡，当能量大于50 就繁殖；青草以一定的恢复率再生。由于主体行为发生了改变，需重新定义go例程，
;;所有turtle执行[ ]中的命令序列
ask turtles[
right random 360 ;;右转一个角度，度数随机产生
forward 1
;;前进距离1
]
end
3.青草的模拟
为模拟青草的存在设置patches为绿色改写setup 例程，其中调用了两个新的例
程setup-turtles和setup-patches，分别设置turtle和patch的初始状态
to go move-turtles eat-grass reproduce check-death regrow-grass end
;;移动 ;;吃草 ;;繁殖 ;;死亡 ;;青草再生
to reproduce

基于多Agent的信息化战场多传感器仿真模型

维普资讯
第２卷第７３期
文章编号：０６—９４（０６０１０３８２０）７—０２００７— ４
计
算年７０
基于多Ａｅｔｇｎ的信息化战场多传感器仿真模型
李雄，郭齐胜。王精业
ｂｓｄｓｌｔｎｓｓｅａｅｉａｉｙｔｍａｃｉｃｕｅｎｔｄｅｅｓｒＡｅｔｅｎｔｎｐｒｔｎｐｉｃｐｅａｄｐｏｅｓｈｓｍｕｏｒｈｔｔｒ，ａｄｓｕｉｓｓｎｏｇｎ￣ｄｆｉｏ，ｏｅａｉｒｎｉｌｎｒｃｓ．Ｔｅｅ — ｅｉｉｏ
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１９文献标识码：Ａ
Ｍｕｔ —Ａｇｎ — ａｅｉｌｔｎＭｏｅｆＭｕｔ — ｅｓｒｌ — ｅｔ—ｂｓｄＳｍｕａｉｄｌｌｉｏｏｉ—ｓｎｏｆｒｉｆｒｔｎｂｔｌｆｌ０ｎｏｍａｉａｔｉｄｏｅｅ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｌ —ａｅｔＭｕｔｉｇｎ；Ｍｏｅｉｇａｄｓｍｕａｉｎ；Ｉｏａｉｎｂｔｅｅｄ；Ｍｕｔ—ｓｎｏｄｌｎｉｌｔｎｏｆｍｎｒｔａｔｆｌｏｌｉｌｉｅｓｒ
１引言
，
仿真的需求。Ａｅｔ当前计算机科学领域中一个重要概ｇｎ是念，它为刻画分布计算实体、研究和分析分布计算系统的特点提供了合理的概念模型。将Ａｅｔｇｎ与仿真建模技术有机结合起来，可充分而有效地利用知识的表示方法及各种推理方法、学习算法等人工智能领域研究成果。当前，于多Ａｅｔ基ｇｎ的复杂系统仿真建模，已引起国内外仿真界的重视，为解可决作为大型分布式系统的多传感器系统仿真建模问题提供

基于多Agent技术的生化网络仿真平台的实现

给出了框架的ｈＶ实现，并针对细ａ
菌趋药性网络进行了仿真实验，结果表明基ｆ多ａｅｔｇｎ的仿真平白具有良好的特性，在生化网络仿真巾具有广泛的应用前景。关健词：多ａｅｔｇｎ系统；智能ａｅｔａａｇｎ；Ｊｖ；系统仿真
ＩｐｅｅｔｔｏｆＭｕｔ— ｇｎ－ｓｄＳｍｕａｉｎＦｒｍｅｒｍｌｍｎａｉｎｏｌｉｅｔｂａｅｉｌｔｏａｗｏｋａ
维普资讯
第３卷第ｌ期２Ｏ
Ｖ１２ｏ．３
．
计
算
机
工
程
２０年５０６月
Ｍａ０６ｙ２０
№
ｌ０
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
开发研究与设计技术・
文缡１０３２２）１－２８０章号：０－４８１）－６－文标码ｌ０（１４－３）４｝６Ｆ献识Ａ
ｌｂｔｃｌＡｓｕｔｎｆｍｗｒａｅＳ（ｅｔａｄｓｕａｏｒｂｃｅｃｌｅｏｓａｄｉａａｂｓｄｉｐｍ “ ｉＡｓａｔｉｌｉｒｅｏｎｍｄＡＢａｎｂｓｉｌｉｎｆｉｈｍｉｔｒ）ｎｓＪｖ。ａｌ。。ｒｍａｏａｋｇ．ｅｍｔｏｏａｎｗｋｔｅｍ。帆
中分号一Ｐ田类Ｔ３
基于多Ａｅｔ术的生化网络仿真平台的实现ｇｎ技
郑措然，刘俊，纽俊清
（ｆ１ｌ国科学技术大学计算机科学技术系，台肥２０２）３０７

复杂系统中的Agent建模仿真技术

ｉｔ ’ｄｃｓｋｍｄｌａｄ：ｕ０ｔｅｏｅｎｎｏ５
Ａｂｔｔｌｓ？ｐｒｔｏｕｅｔｅ．ｅｉｇｅｈｄｆ。ｌｓｅｎａｄｍｎｓｍｏ：ｈＬａｅｉｒｄｃｓｈｍｄｌｍｔｏｏｃ＿口ｅｘ３ｔｒｎａ】－ｎｓｎ
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
ｓｍｕａ．ｏｔ［ｎ］ｙｒａｅ￣Ｊｔｎｅｈｏ【ｇｎＪ１ｇｗｔｔａｔ￣ｆｍｈｊｈｒｄ】ｉ；ａ１ｅＬｏｄｌ
文献标识码：Ａ
文章编号：１７４９（０５５０５ — ２ — ７２２０） — ０２０６
雷莉霞Ｌ＝Ｌｘａｅｌｉｒ华东交通火学信息工程学院，南昌３０１３０３Ｊ
＞的中统
０Ｄ
未
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（ｃｏｆｆｒａｔｎＥｌｉｅｒｉｇ．ａｔｈａａｔｎｎｉｅ＇ｉ．Ｘｎｈｎ３０３ＳｈｏＬＩ０ｍｔ０ｎｇｎｅｎＥｓＣ１ＪＬｏｏｇＬ：ｔｏｎｖｓａｃａｇ３０１）
：ｅ￣ｐｒａｓｒｓｎＬｈｈｚｃｅｒｓｃｎｄａ￣ｅｆｇｔｎｏｐ￣ｉｏｈ￣ｅＪｏｐｅＢｓｔｅｃａ－ｔ：ｔｌｓａｄａｖｎｔａａｏ＂ａｅ：ｉｃｍａｓｎｒ

基于多Agent的编队协同反潜仿真

ａｔｓｂｒｎｅ，ｒｓｎｔｈｒｏｉｉｇｎｉｕｍａｉｐｅｅｔｈｅａｍｎｚｎｍｅｈｏｓｎｅｔｅｔｄｕｄｒｈｍｏｅｆａｅＰｏｉｅａｏｄｍｅｈｏｉｄｌｌｍ．ｒｖｄｇｏｔｄｎ
ｓｂｒｅ，ａｅｎｔｅｍｕｔａｅｔｍｏｅｉｇｔｅｒｐｔｆｒｒｈｎｉ —ｇｎＧＭｉｓｎＢｌｆｕｍａｉｂｓｄｏｈｌ．ｇｎｄｌｈｏｙ，ｕｏｗａｄｔｅｅｔｙａｅｔＭＢＴ（ｓｉ — ｅｉ－ｎｉｎｔｏｅ
法。该模型能较好地实现编队协同反潜仿真中的各兵力智能体之问的协商与协作，其他协同作战样式建模也有一队协同反潜仿真；同使命编共
中图分类号：Ｅ４；Ｔ３１９８７Ｐ９．文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ６９２１）２０１ — ５ｄｉ１．４４ｊｉｎ１７ — ６９２１．２０４６２７４（０２０ — １１０ｏ：０３０／．ｓ．６２７４．０２０．２ｓ
第３４卷第２期
２２年２月０１
舰
船
科
学
技
术
Ｖｏ．４．Ｎｏ２１３．Ｆｂ．，２２ｅ０１
ＳＨＩＣＩＰＳＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
基于多Ａｅｔｇｎ的编队协同反潜仿真
梁义芝，张云，王超
（．军大连舰艇学院，宁大连１６１；１海辽１０８２国防科技大学机电工程与自动化学院，南长沙４０７）．湖１０３

基于多Agent系统的酵母菌生长动力学仿真

关键词：酒精发酵；Ｍｎｄｏｏ；多Ａｅｔｇｎ系统；建模；Ｎ￣ｏｏｅｇ；Ｌ
Ｄｈｉ．９９Ｊｓｎ１７ —６９．０Ｉ．６０Ｏ５６／．ｓ．６１５６２２．１ＯｉＯ７
Ｓｍｕｌｔｏｆｅｓ ’ ＳＧｒｗｔｎｔｅｓｄｏｕＡｇｎｔｓｅｉａｉｎｏＹａｔｏｈＫｉｅｉｓＢａｅｎＭｈｉｅｔｍＳｙ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｓｕｙｔｅｙａｔＳｎｏｌａｒｗｔｎｅａｏｉｍｒｃｓｅｕｉｇｃｕｒｅｏｅｍｅｔｔｎｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｔｄｈｅｓ’ ｎｉｒｇｏｈａｄｍｔｂｌｎｅｓｐｏｅｓｓｄｒｎｏｓｆｆｒｎａｉｏｂｔｅ，ｕ，ｏｒａｉｅｔｅｏｔａｏｔｏｆＦｒｎｔｔｎｐｏｅｓＩｈｓｔｅｉ，ｕｔ．ｅｔｓｓｅｍｏｅｉｈｉｅｔｒｔｓｔｅｌｈｐｉｌｃｎｒｌｏｅｍｅａｉｒｃｓ．ｎｔｉｈｓｓａｍｌＡｇｎｙｔｍｄｌｗｈｃＳｈｚｍｏｉ
中国西部科技２１年０月（００９中旬）９第２期总第２３第Ｏ卷６２期
基于多Ａｅｔｇｎ系统的酵母菌生长动力学仿真
陈超梁兴建
（四川理工学院计算机科学系，四川自贡６５０）４００
摘
要：为了更好的ｅ．酵母茵在发酵过程中的非线性生长代谢过程，从而实现发酵过程的优化控制，本文以发酵动力学ｆ￣－

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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)：
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。
Agent-based Modeling ABM Individual based Modeling IBM Agent-based Social Simulation ABSS
多主体仿真的一个描述
建模的出发点是系统中的微观个体,个体具有一定的自治性、智能性和适应性，称这些个体为主体(Agent) 多个主体相互作用，形成基于主体的模型(ABM) 以多主体模型为中心，所进行的仿真活动称为多主体仿真(MABS)
什么是仿真？
以控制论、相似原理和计算机技术为基础，借助系统模型对现有系统或未来系统进行实验研究的一门综合性技术。目的：对现有系统或未来系统的行为进行再现或预先把握。 Oren：仿真是一种基于模型的活动建模仿真：Modeling and Simulation, M&S
仿真研究循环
对比
真实系统
微观分析模拟（Micro-analytical Simulation）元胞自动机（Cellular Automata）多主体仿真（Multi-Agent Based Simulation)
微观仿真
微观仿真是建模、理解社会过程的极佳方式微观仿真提供了思考社会和经济过程的新手段思想基础是相对简单的活动中涌现出复杂行为
宣慧玉张发《复杂系统仿真及应用》清华大学出版社 2008 Gilbert N, Troitzsch K G. Simulation for the Social Scientist ，Open University Press, 2005 Macal C M, North M J. Tutorial on Agent-based Modeling and Simulation Part 2: How to Model with Agents[A]. In: L F Perrone et al.(ed.). Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference Epstein J M. Remarks on the Foundations of Agentbased Generative Social Science[A]. In: L Tesfatsion (ed.). Handbook of Computational Economics, Volume 2: Agent-Based Modeling[C]. Elsevier Science, 2006 Axelrod R. Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences . Journal of the Japan Society for Management Information, 2003
反应能力 (reactivity)：
主体可以感知所处环境，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。
多主体系统
单一主体很难对动态开放环境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
社会科学中仿真的价值
仿真对社会科学的主要用途是发现和形式化。仿真比数学更适合对社会科学理论进行形式化
编程语言比数学更具表达能力比较容易处理并发过程，以及没有明确行为顺序的过程容易模块化易于处理异质主体
三、多主体仿真基础
多主体仿真，Multi-Agent Based Simulation, MABS 也译做多代理仿真、多智能体仿真等类似的术语还有
建模实验
解释预测
归纳
仿真模型
仿真结果
仿真研究的一般步骤
二、社会科学中的仿真
社会科学中的主要仿真方法
系统动力学（System Dynamics, SD）离散事件系统仿真 (Discrete Event Systems Simulation) 微观仿真方法（Microscopic Simulation）
验证
宏观模式是否与真实一致形成过程是否合理 …
六、多主体仿真的应用
理论研究实际问题
理论研究
用来发展理论，探索宏观模式下可能的微观机制，加深对社会基本过程的理解。社会结构的自组织
在不存在全局控制者的前提下，人类社会如何自发演化出各种复杂的社会结构
社会秩序的出现
一群自利个体如何产生集体行为，如合作的出现、制度的形成等
多主体系统
Multi-Agent Systems， MAS 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
四、多主体仿真的特点
基本观点
系统宏观现象是微观个体相互作用的结果
研究工具
从微观个体的行为及相互作用入手，建立仿真模型
五、多主体仿真基本框架
多主体仿真的特殊之处
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
例:信号灯发生故障之后…
建立概念模型
识别系统中的微观个体
礼让型，抢先型…
建立个体模型
属性行为规则学习、适应
用于实际问题
面对实际问题，进行政策分析
宏观经济微观经济政治科学公共卫生 … ASPEN 价格的形成联盟的成立与瓦解大流感干预措施
多主体仿真存在的问题
没有形成一套建模适用性判断准则，有被滥用的危险微观因素-宏观模式之间的联系复杂，难以得到高度可信的关系。模型的有效性验证困难。
相关文献
主体之间的相互作用
结构相关行为相关
建立仿真模型
采用某种技术手段实现仿真模型进行校核，初步验证实验管理工具输入、输出工具 ...
仿真运行
实验设计
输入参数输出数据选择仿真终止条件确定运行次数
多次运行
收集输出数据
仿真结果分析
有几种稳定状态？是否会实现自组织？条件是什么？个体行为与宏观特性之间的关系
与其它仿真方法的比较
1.与离散事件系统仿真的区别基本要素：事件/主体状态变化：串行/并发结构变化：无/有学习适应：无/有
与微观分析模拟的区别
主要目的：政策评估/理论揭示历史数据：有/不一定个体动机：无/有个体交互：无/有
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