6 多智能体仿真

5.4.2 多智能体系统分析

2 多智能体群体的交互关系分析

1) 智能体之间的依赖关系。

独立：智能体之间没有依赖关系。 单向依赖：一个智能体单向依赖另一个智能体。 相互依赖：为了共同的目标，两个智能体相互依赖。 交叉依赖：为了某一目标第一个智能体依赖于第二个 智能体，而第二个智能体为了实现某一目标也依赖于 第一个智能体（两个目标不必相同）。相互依赖蕴涵 着交互依赖。 一对一协商：一个智能体只与另一个智能体协商。其 中的智能体对于可能的交易有对称的偏好。

5.4.3 常用多智能体模拟工具

2. StarLogo

StarLogo是在美国自然科学基金会和乐高集团(LEGO Group)赞助下，由麻省理工学院多媒体实验室开发的基于 智能体的可编程建模环境。早期版本的StarLogo只能在 Macintosh机器上运行，2000年2月发布了基于Java的 版本，摆脱了计算机平台的限制。 2008年7月推出了StarLogo TNG1.0版，其网址是： http://education.mit.edu/starlogo/。 上面介绍的StarLogo和NetLogo系统本身提供很多内置 原语，支持多主体建模和并行操作，用于建立模型的编程 语言是一种扩展的Logo语言的“方言”。
第5章 多智能体模拟
5.1 引言
5.2 多智能体模拟的相关概念
5.3 多智能体系统与混合模拟
5.4 多智能体建模
5.5 多智能体模拟工具AnyLogic
5.1 引言



与传统的基于公式的建模方法不同的是，基于 多智能体的模拟注重的是分散而不是集成，通 过一种自然的方式来建模。 对于异构的、分散的复杂系统来说，基于多智 能体是适当的建模和模拟方式。 多智能体建模中使用的基本元素智能体具有主 动性、自治性和智能性，使得这种建模方法能 够实现传统方法难以胜任的复杂系统模拟。

(3) CAS理论的主要特点

适应性智能体(Adaptive Agent)是主动的、活的个体 。

个体与环境(包括个体之间)的相互影响和相互作用， 是系统演变和进化的主要动力。

把宏观和微观有机地联系起来。
引进了随机因素的作用，使它具有更强的描述和表达 能力。

5.4.1 多智能体建模概述

(4) CAS理论与多智能体模拟


5.4.3 常用多智能体模拟工具

3. AgentSheets



AgentSheets是一种基于智能体的模拟工具，它能让不同 层次的使用者构建自己的交互式模拟或游戏。由于内嵌了 一种叫做Ristretto的Jave技术，AgentSheets可以让你 通过网络与世界上其他的人交流想法。 在AgentSheets中，智能体（Agents）是使用者可编程 的对象。 AgentSheets将智能体（Agent）的结构分为感应器、效 应器、状态和行为四个部分，并利用基于规则的Visual AgenTalk语言，提供基于规则的开发环境，为基于行为 集、规则集和状态集智能体提供了完整的框架。
5.4.1 多智能体建模概述

1 多智能体模拟的理论基础

本章所论述的多智能体模拟是狭义的多智能体模 拟，它以复杂适应系统（Complexity Adaptive System，CAS）理论为基础，主要 用于研究微观行为如何导致宏观现象。

(1) CAS理论的基本思想

一句话概括——适应产生复杂性。


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）。
Fra Baidu bibliotek

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。交互可以通过他们之 间共享的环境或共享的语言来实现。
5.4.2 多智能体系统分析

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。
5.2 多智能体模拟的相关概念


5.2.1 智能体的定义
5.2.2 智能体与对象
5.2.1 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，为了实现设计目的，它 能在那种环境下灵活地、自主地活动。 一个智能体具有如下全部或部分的特 性：

1.自主性 2.社会性 3.反应性 4.合作性


混合模拟的另外一个重要的应用领域是分布式模拟。
5.3.3 多智能体与混合型模拟

1 传统模拟下混合型模拟的集成方式


这里的传统模拟指用基于过程的方式实现的系统 或者采用了传统的面向对象的思想实现的系统。 混合模拟系统结构，如图5.1所示。
推理决策系统
连续型系统
离散型系统
图5.1 混合模拟系统结构

基于CAS理论的多Agent建模模拟方法所研究的主要 问题与分布式人工智能领域所研究的智能体／多智能 体系统(MAS)既有相同之处，又有所区别。
5.4.1 多智能体建模概述

2 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。 智能体是一个自治的计算实体，它可以通过感应器（物理 的或软件的）来感知环境，并通过效应器作用于环境。

5.移动性 6.理性 7.诚实性 8.友好性
5.2.2 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。
5.2.2 智能体与对象

（2）智能体与对象的区别

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。 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，整个系统才有一个控制线程。 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。
5.4.3 常用多智能体模拟工具

4. Swarm

Swarm是一个多智能体复杂系统模拟软件工具集，最初是 由圣达菲研究所于1994年用一种被称为GNU ObjectiveC的扩展C语言开发的，其目的是为研究人员进行多智能体 建模提供可用工具。 2004年6月发布了Windows XP下运行的Swarm2.1.1版， 具体下载网址是： http://eco83.econ.unito.it/swarm/materiale/cd/。 从2004年3月起，Swarm网站迁移到新址： http://wiki.swarm.org/。
5.3.3 多智能体与混合型模拟

2 基于多智能体的混合型模拟的集成方式



基于多智能体模拟与混合模拟集成中有个非常明 显的特点，即其混合深度加深了，建模更加灵活 了。 基于多智能体的混合型模拟集成结构如图5.2所 示。 对于单个智能体，其行为受到其属性值或环境变 量的影响，又由推理决策来决定，行为的结果又 将改变自己或者其他智能体属性值或环境变量， 依次动态推进。

混合系统(Hybrid System)是包含有连续事件、离散事件和
推理决策事件的一类复杂动态系统，其特征是既包含连续过程 变量，又包含离散过程变量。

混合系统广泛存在于自然及人工系统中。
目前的混合系统和混合系统模拟的研究主要集中在工程控制理 论领域，混合系统的应用集中表现在混合系统的故障诊断和监 控设计方面。


5.4.3 常用多智能体模拟工具

5. Repast

Repast是Recursive Porus Agent Simulation的缩写。 这是一个用Java开发的基于智能体的模拟框架。Repast
从Swarm中借鉴了很多设计理念，形成一个“类
Swarm”的模拟软件架构。Repast最初是由芝加哥大学 的社会科学计算实验室开发研制的，后来俄勒岗国家实验

最新的一些模拟软件不仅在混合型模拟和建模上有所进步
，而且在模拟的动画效果方面也有巨大进步，如Arena和 AnyLogic。
5.4 多智能体建模


5.4.1 多智能体建模概述
5.4.2 多智能体建模分析 5.4.3 常用多智能体建模工具 5.4.4 多智能体见面分析实例——以传染 病传播为例
5.3.3 多智能体与混合型模拟
图5.2 基于多智能体的混合型模拟集成结构
5.3.3 多智能体与混合型模拟

3 混合型模拟的工具与语言

直接运用某种通用的高级语言编写和运行模拟程序，如C 语言或者Java语言；

采用专门的计算机模拟语言来进行建模与分析，如
SLAM(Simulation Language for Alternation Modeling)，SIMSCRIPT，GASP等；
行为集 属性集
卖方智能体
行为集 属性集 买方 3 买方 1
买方 2 卖方 2
买方 4 买方 6
买方 7
卖方 1 买方 5
买方 8

图5.3 基于智能体的系统模型的层次
5.4.2 多智能体系统分析

1 规划单个智能体。



进行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。 注意的两个问题： 异质智能体与同质智能体的处理。 抽象的粒度。 集中服务智能体。 移动智能体。


5.3 多智能体系统与混合模拟


5.3.1 多智能体系统概述
5.3.2 混合系统与混合模拟 5.3.3 多智能体与混合型模拟
5.3.1 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（Multi-Agent System，MAS）是分
布式人工智能（Distributed Artificial
5.4.1 多智能体建模概述

(2) CAS理论的基本概念

聚集(Aggregation) 非线性(Non-Linearity) 流(Flow) 多样性(Diversity) 标识(Tag) 内部模型(Internal Model) 积木块(Building Block)






5.4.1 多智能体建模概述
5.4.2 多智能体系统分析

3 单个智能体的特征行为建模分析

智能体个体基本结构如图5.4所示。
(感知外部事件) 事件感知器 内部状态集
事件处理分发器
方法集
智能代理体
外部效应执行器
环境
(影响外部环境)
图5.4 智能体的通用模型
5.4.3 常用多智能体模拟工具

1. NetLogo

NetLogo是美国西北大学网络学习和计算机建模中心推出的可编 程建模环境。该系统是采用1.4.1版Java语言编写的，因此能够 在多种主流平台上运行(Mac、Windows、Linux等)。它同时提 供单机和网络环境两种版本，每个模型还可以保存为Java applets，可嵌入到网页上运行。 目前NetLogo 更新频繁，2008年11月26发布了NetLogo4.0.4 版。对于教学和科研等非商业目的应用可免费下载，其网址是： http://ccl.northwestern.edu/netlogo/。

2) 智能体之间的关联结构和协商

5.4.2 多智能体系统分析

多对一协商：一个智能体与一定数量的智能体协商，
拍卖是多对一协商的例子。

多对多协商：多个智能体与另外多个智能体同时进行 协商。

3) 智能体之间的通讯

对于应用多智能体模拟方法解决实际问题过程，智能
体间的通讯相对来说不是建立多智能体模拟模型过程 中关注的重点。
5.3.1 多智能体系统概述

3 多智能体系统的应用

多智能体在各个领域中的应用包括：智能机器人、交通控
制、柔性制造、协调专家系统、分布式预测、监控及诊断、
分布式智能决策、软件开发、虚拟实现、网络自动化与智 能化、分布式计算、产品设计、商业管理、网络化的办公
自动化、网络化计算机辅助教学及医疗等。
5.3.2 混合系统与混合模拟
Intelligence，DAI）研究的一个前沿领域， MAS的研究重点在与如何协调系统中多个智能体 的行为使其协同工作。
5.3.1 多智能体系统概述

2 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。 2）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。 4 ）多智能体系统是一个协调式的系统。 5 ）在多智能体系统中，智能体之间相互通讯，彼此协调， 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。 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。