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agent based模型Agent-based modeling (ABM) is a computational modeling technique used to simulate the actions and interactions of autonomous agents within a complex system. These agents can represent individuals, groups, organizations, or any other entities that can make decisions and interact with their environment. ABM is a powerful tool for studying emergent phenomena and understanding the dynamics of complex systems.In an agent-based model, agents are typically programmed with a set of rules that govern their behavior, decision-making processes, and interactions with other agents and their environment. These rules can be based on empirical data, theoretical principles, or a combination of both. By simulating the behavior of individual agents and observing how they interact with one another, researchers can gain insights into the macro-level patterns and dynamics that emerge from these interactions.One of the key advantages of agent-based modeling is its ability to capture the heterogeneity and complexity of real-world systems. Unlike traditional modeling approaches that rely on aggregate equations and assumptions about the behavior of a system as a whole, ABM allows for the representation of individual-level variability and interactions. This makes ABM particularly well-suited for studying social, economic, and ecological systems, where the behavior of individual agents can have a significant impact on the system as a whole.Agent-based models can be used to explore a wide range of research questions, such as the spread of infectious diseases, the dynamics of financial markets, the emergence of social norms, and the effects of land-use changes on biodiversity. By experimenting with different parameters, assumptions, and scenarios, researchers can gain a better understanding of how the system behaves under different conditions and identify potential interventions or policies to improve its performance.Developing an agent-based model typically involves several key steps, including defining the research question, identifying the relevant agents and their interactions, specifying the rules that govern agent behavior, implementing the model in a simulationplatform, calibrating and validating the model, and conducting sensitivity analyses and scenario testing. While the process of developing an ABM can be complex and time-consuming, the insights gained from the model can provide valuable insights that would be difficult or impossible to obtain through empirical studies alone.In conclusion, agent-based modeling is a powerful and flexible technique for studying complex systems and understanding the emergent properties that arise from the interactions of individual agents. By simulating the behavior of autonomous agents and observing the dynamics of the system as a whole, researchers can gain valuable insights into the underlying mechanisms driving the system and develop strategies for improving its performance. ABM has applications in a wide range of fields, including social science, economics, ecology, and public health, and is a valuable tool for researchers seeking to explore the complexities of the world around us.。
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-based自组织算法的鱼群逃生模型崔旭冉;林涵轩;刘云帆;石朝宇【摘要】自然界生物以其特定的方式抵御伤害和袭击。
硬骨鱼纲动物沙丁鱼以聚集成群、协作逃生的方式对抗捕食者的捕食和侵犯。
基于Agent-based自组织算法建立关于鱼群逃生过程的数学模型,并加以改进。
将逃生过程分为两部分进行模型的建立与求解。
将鱼群遇到捕食者之前设为第一部分,使用Boids行为准则作为鱼群普通运动的规律要求,根据内聚、分散、对齐三大原则分别对沙丁鱼的运动规律进行约束,并使用Matlab仿真实现模型的可视化,从而证明鱼群普通运动状态近似成球形的推断。
将鱼群突遇捕食者开始改变运动状态设为第二部分,使用基于Agent-baesd的自组织算法,定义每条沙丁鱼为一个AFishAgent,其行为模型为AFishBehModel[1]。
在第一部分建立的普通运动规律模型的基础上和AFishAgent之间的局部连接准则,建立鱼群突遇捕食者时协作逃生运动模型。
【期刊名称】《科技与创新》【年(卷),期】2018(000)022【总页数】3页(P58-60)【关键词】Boids行为准则;Agent-based自组织算法;Matlab仿真;逃生模型【作者】崔旭冉;林涵轩;刘云帆;石朝宇【作者单位】[1]山东科技大学电气信息系,山东济南250000;;[1]山东科技大学电气信息系,山东济南250000;;[1]山东科技大学电气信息系,山东济南250000;;[1]山东科技大学电气信息系,山东济南250000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6在光线较暗的海洋环境中，沙丁鱼群在遇到捕食者捕食前后，其运动状态会发生显著变化。
假设捕食者只能通过回声定位判断较远处鱼群的位置，第一部分将鱼群运动状态抽象成球形，并分析出鱼群的普通运动轨迹；第二部分以现有模型为基础，模拟鱼群在突遇袭击时整体的协作逃生规律，以实现对鱼群在遇捕食者前后的运动规律变化路线的近似模拟。
一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型杨斯博;李敏强【摘要】提出了一个基于自组织多 Agent 系统的智能控制与决策模型，它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型，由环境和自组织多 Agent 系统两大部件构成，分别通过环境的定义、环境的识别、多 Agent 控制与决策过程以及多 Agent 控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作。
该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作，文中给出的算法是一种基于作用力机制(物理激励)的多Agent 控制与决策算法，该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律，将多 Agent 系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力，并通过交互作用力的大小和方向体现多 Agent 之间的交互机制，充分利用了多 Agent 系统的群体决策优势。
测试实验结果表明，该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent 数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性。
【期刊名称】《天津大学学报》【年(卷),期】2012(000)010【总页数】9页(P903-911)【关键词】自组织;多Agent系统;智能控制与决策;环境;作用力机制;群体决策【作者】杨斯博;李敏强【作者单位】天津大学管理与经济学部,天津 300072;天津大学管理与经济学部,天津 300072【正文语种】中文【中图分类】TP18智能控制与决策的研究内容比较广泛，涉及机器人、自动化导航车 AGV、智能车辆Ⅳ、智能设备以及生产生活中那些需进行智能控制和决策的系统(如计算机网络，智能交通系统 ITS)等．目前，国际上智能控制与决策模型以Brooks[1]教授提出的包容式结构、Pomerleau[2]提出的 ALVINN 系统和 Barbara Hayes-Roth[3]教授提出的黑板控制结构最为著名．其中，包容式结构是人工智能领域中基于行为主义的智能控制与决策模型，ALVINN系统和黑板控制结构则分别是人工智能领域中基于连接主义(神经网络)和符号主义(逻辑推理)的智能控制与决策模型的代表．包容式结构打破了传统人工智能领域研究者强调的基于符号主义(逻辑推理)的模型构建方法，仅需通过机器人与环境之间的交互行为建模具体完成所需要的智能控制与决策任务，可以说是对传统人工智能的一大挑战．在前述3个经典模型的基础上，近些年来国内外研究者围绕智能控制与决策模型进行了大量的研究工作．国外一些研究者将最新的生物进化理论及协同进化理论引入智能控制与决策模型的构建过程中，为智能控制与决策模型提供了一些新途径，如基于蚁群优化的方法[4]、基于免疫算法的模型[5]等．其他一些研究者对传统人工智能方法进行了改进，采用本体论、机器学习方法来完成智能控制与决策模型的构建工作，包括基于 POMDP的方法[6]、基于人工神经网络的模型[7]、基于本体论及 Web服务的模型[8]．随着近几年智能控制与决策领域对环境适应性和复杂性要求的不断上升，国外学者重新开始重点关注采用基于行为主义的方法来构建智能控制与决策模型，如基于会话的模型[9]和基于交互行为的模型[10]等．与国外相比，我国的研究者近些年来也提出了一些较好的理论模型，如基于模拟退火的多Agent模型[11]、基于混合结构的多 Agent模型[12]、基于 Petri网的方法[13]、基于协同进化的方法[14-15]和基于多智能体协商机制的方法[16]等．但是，目前我国在智能控制与决策领域的研究工作大多是注重理论模型研究，而能够直接具体应用和实现的理论模型相对较少，大多数研究成果主要集中在采用传统的逻辑推理或是生物进化的方法进行分析和建模，而对于基于行为主义的智能控制与决策模型的关注和研究工作较为匮乏，特别需要能够提供适应复杂环境下控制与决策任务的要求，又能简单方便地进行具体应用和实现的理论模型．为此，笔者提出了一种基于行为主义的自组织多Agent系统智能控制与决策模型．该模型由环境和自组织多Agent系统两大部件所构成，可通过环境的定义、环境的识别、多 Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出 4个基本步骤来完成具体建模工作．与现存的多 Agent系统控制与决策模型相比，该模型可以灵活选择多种算法进行具体物理实现，并可充分利用自组织多Agent系统的群体决策优势．此外，该自组织多 Agent系统智能控制与决策模型不是针对现有的多机器人或多车辆的整体控制问题(现有大多数多 Agent系统模型属于此类，如机器人足球、道路交通控制等)，而是针对在单独的智能机器(如智能车辆、机器人、无人驾驶飞机、自动化导航车等)上构建智能控制与决策模型，从而满足其在复杂环境下自适应性控制与决策的需要．1 基于自组织多 Agent系统的智能控制与决策模型根据在单独智能机器(如智能车辆、机器人、无人驾驶飞机、自动化导航车等)上构建复杂环境下自适应性控制与决策系统的目标，基于自组织多 Agent系统的智能控制与决策模型见图 1．该模型主要由两大部件构成：一个是环境部分，代表了智能机器在其识别范围内的实际运动空间(如行驶的道路、实验场地等)；另一个是智能机器上的自组织多 Agent系统．该自组织多Agent系统以软件形式运行在智能机器的计算机系统中，可针对需要完成不同的控制与决策任务．在对环境的信息处理中，为方便自组织多Agent系统有效处理环境变化信息，将环境中的各种物理对象(如设施、行人、车辆、障碍物等)定义为各种外部Agent，这些外部 Agent的位置变化(出现/消失/移动)和数目则体现了环境的变化情况．自组织多Agent系统实现其控制与决策任务则主要通过 4个基本步骤完成，即环境的定义、环境的识别、多 Agent控制与决策过程和多Agent控制与决策输出．1.1 环境的定义在基于自组织多 Agent系统的控制与决策模型中，环境指的是智能机器(如智能车辆、机器人、无人驾驶飞机、自动化导航车等)在其可识别范围内的真实运动空间(如行驶道路、所在场地等)．环境反映智能机器在行驶或运行过程中遇到的各种外部环境变化，如遇到车辆、行人、设施或各种障碍物等．智能机器可根据这些外部环境变化进行相应的决策控制．环境按其属性可划分为静态环境和动态环境两种．静态环境指的是环境保持不变的情况，也就是说在某段时间内没有新的物理对象出现、移动或消失的情况．此时，智能机器可保持原先运行状态不变(不改变运动轨迹)；动态环境指的是在环境中出现以下3种情况中的1种或者多种，即环境中出现了新的物理对象、原有物理对象发生了位移、原有物理对象消失在识别范围外．此时，智能机器就需要根据不同情况做出准确判断并进行相应控制决策操作行为．图1 基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型Fig.1 Intelligent control and decision making model based on self-organizing multi-Agent system 1.2 环境的识别在完成对智能机器所处环境的定义之后，需要对环境信息进行有效的识别工作．该识别过程是由装载在智能机器上的各种传感器具体完成的．这些传感器可以是光学传感器、电磁传感器或是声学传感器中的一种或多种．而衡量这几种传感器的识别效果的指标包括：感知范围(即传感器可探测的最长/最大范围)、精确度(传感器可测量的最小距离变化范围)、方向度(传感器可测量感知光束的宽度范围)和响应时间(传感器对距离变化的响应速度)．与此同时，为了弥补传统传感器的不足，也可在传统传感器基础上增加很多成本低廉的新型传感器设备，如摄像机、无线通信设备等．此时，智能机器所做的工作就是将由多个传感器捕获到的环境信息融合后通过传感器接口输入到自组织多Agent系统中，这时需将外部的物理对象转化为软件形式的 Agent并添加到自组织多Agent系统中参与控制与决策过程．这些软件形式的外部 Agent所具有的属性(如大小、形状、静止/移动等)来源于多传感器信息融合后的信息并始终与外部物理环境保持一致．在自组织多Agent系统成功获取外部环境信息并添加了外部 Agent之后就完成了环境识别工作．1.3 多Agent控制与决策过程多 Agent控制与决策过程是整个模型的核心模块，其主要由内/外部 Agent具体功能的划分、内部Agent结构和数量的选择、内/外部Agent交互机制的选择以及多 Agent控制与决策算法的选择 4个子步骤构成．1) 内/外部Agent具体功能的划分在自组织多Agent系统中，存在两类软件形式的Agent：一类是自身具有功能目的性的内部 Agent，另一类则是无功能目的性的外部 Agent．内部Agent的主要功能可根据控制与决策的需要进行定义，又称为决策Agent，它们可完成不同的功能性目标，如避撞、导航、路径规划等．为便于使用，这些决策 Agent可定义为同源 Agent(即各种属性都相同)，它们通过协作交互的方式协同完成某些具体功能目标．外部Agent主要是指那些在环境中的物理对象(如车辆、行人、设施、障碍物等)．这些外部 Agent一般不具有功能性目的，它们是智能机器所处的真实物理环境在自组织多Agent系统(软件环境)中的映射，它们是一类经过形式转换并能实时体现实际物理对象特性的软件 Agent，它们通过传感器接口输入后将参与随后自组织多Agent系统的智能控制与决策过程．2) 内部Agent结构和数量的选择完成内/外部主体功能划分后，需根据不同控制与决策功能需要选择内部Agent的结构和数量(外部Agent也是根据内部 Agent的结构进行选择的，其数量由传感器依实际情况确定)．内部 Agent结构可以有 3种基本形式，即认知型 Agent、反应式 Agent和混合式Agent，使用者可根据功能需要选择以上3种结构形式中的一种或多种，如可选择功能简单且易实现的反应式 Agent(其不具有逻辑推理能力或是逻辑推理能力比较低)作为内部 Agent的结构．内部Agent的数量是根据要完成任务目标的复杂程度、多Agent系统构建的复杂性和智能机器所要求的响应时间等因素综合考虑的：若内部 Agent数量过多，则由于大量的 Agent的交互过程会导致控制与决策过程非常复杂且响应速度慢，甚至会出现死锁情况，这种情况对于可靠性要求高的任务是无法容忍的(如车辆避撞问题)；若内部 Agent的数量过少，每个内部Agent对最终控制与决策效果的贡献度过大，会出现个别内部Agent的死锁或信息输入的错误，从而导致控制与决策目标的背离，使控制与决策过程失效，这种情况对于可靠性要求高的任务也同样是致命性的(如车辆避撞问题)．从另一方面来说，数量过少的Agent难以有效地协同完成特定任务目标，因为每个Agent受其他 Agent的制约过少，可能在极端情况(单独的 Agent实现控制与决策功能)难以进行全局性有效控制．因此，内部 Agent的数量应根据任务要求及经验知识进行适中选择．3) 内/外部Agent交互机制的选择确定内部Agent的结构和数量之后，要根据它们的结构和数量及功能任务需要为其选择与外部Agent交互行为相适应的交互机制，该步骤可根据内部Agent的结构类型、任务复杂性和对功能任务所需响应时间等因素进行综合考虑．比如说，选择基于逻辑推理的交互机制(较适合于认知型Agent结构和混合型 Agent结构且响应时间要求不太高的情况)、基于交互行为的交互机制(较适用于反应式Agent 结构且响应时间要求比较高的情况)或是基于生物进化的交互机制(可适用于所有Agent结构且对响应时间要求较低的情况)等．4) 多Agent控制与决策算法的选择确定内/外部 Agent交互机制之后，为了使自组织多Agent系统对智能机器进行有效控制，需根据不同功能任务选取或者构建不同控制与决策算法，但前提是这些算法必须是适用于多 Agent系统的分析和建模要求的．这些算法大体可被分为3种类型．(1)基于逻辑推理的算法，即通过使用逻辑推理的相关理论和算法构建和实现的多Agent系统计算模型．如机器学习算法等．(2)基于交互行为的算法，即通过模拟人类交互活动或是采用物理学原理构建和实现的多Agent系统计算模型．如基于社会推理的算法和模拟退化算法．(3)基于生物进化的算法，即通过对生物学现象或机理的模仿构建和实现的多Agent系统计算模型．如遗传算法、协同遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和群体智能算法等．为此，使用者一般可根据所选择的Agent结构形式来选择不同类型的多Agent系统控制与决策算法：对于认知型或混合型结构的 Agent较适合采用基于逻辑推理的算法来进行建模和计算；对于选取反应式结构的 Agent更适合采用基于生物进化或交互行为的算法来进行建模和计算，因为反应式Agent内部没有或很少具有逻辑推理能力，一般也不需要设有逻辑推理功能，而控制与决策任务的实现则主要是通过Agent之间的交互行为和群体决策来具体实现的．1.4 多Agent控制与决策输出在确定多Agent控制与决策算法之后，最后步骤就是根据多 Agent控制与决策算法的计算结果产生对智能机器的控制与决策行为，并通过智能机器上传动装置的硬件控制接口实现对智能机器的实际控制操作并可通过智能机器的运行轨迹输出来评价其性能．2 模型应用实例简介为了对基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型进行具体的应用实验测试，这里选取了车辆避撞问题作为该模型的一个典型应用实例和实验测试对象．此时，环境的定义是指智能车辆(一种智能机器)在其可识别范围内的行驶道路状况；环境的识别则是由装载在智能车辆上的各种传感器(摄像机、红外传感器、声纳传感器)具体完成的，并通过信息融合输入环境信息；在多 Agent控制与决策过程中，内部 Agent作为决策 Agent，而外部 Agent作为智能车辆在行驶过程中所遇到的各种障碍物 Agent，同时考虑到车辆避撞问题对响应时间要求较高且为了计算方便，这里选取经验数量(300个)的反应式 Agent并基于作用力的交互行为构建基于作用力机制(物理激励)的多Agent控制与决策算法并由其计算结果作为最后多Agent控制与输出的结果来控制智能车辆完成避撞任务．3 基于作用力机制的自组织多 Agent控制与决策算法基于作用力机制(物理激励)的自组织多 Agent控制与决策算法基本思想是通过模仿经典物理学中的万有引力定律，将内部 Agent(决策 Agent)与外部Agent(障碍物 Agent)的自组织交互过程转化为两者之间的相互作用力，并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制，其算法步骤如下：第 1步设定决策主体的数量n，对所有n个决策主体进行初始化(随机放置在n个不同的位置is，并对这些决策主体的属性参数值如质量 im、速度 iv、加速度 ia、识别范围r和R、能量Ei等参数分别设定).第 2步由外部传感器的接口对车辆行驶环境进行探测，将探测到的p个障碍物主体添加到自组织多Agent系统中(由传感器获取的信息自动设置障碍物主体的大小Ik，质量 Mk，位置 S k、速度 V k、加速度Ak、等属性参数值的大小)，并循环执行第 3步～第4步．第 3步对所有n个决策主体循环执行以下操作：(1) 计算第i( i∈ [1 ,… ,n ])个决策主体与第k(k∈[1,…,p])个障碍物主体的排斥力向量；(2) 计算第i( i ∈ [1 ,… ,n ])个决策主体与其他 n－1个决策主体的排斥力向量；(3) 计算由操作(1)和(2)得到的排斥力合力向量 F i，并通过人为设定的外力向量(摩擦力向量对合力向量大小进行调整．(4) 根据操作(3)得到的合力向量 F i由牛顿力学公式( F i =mai)计算出第i( i ∈[1… n])个决策主体的加速度向量 ai，再由加速度向量 ai经离散积分得到其速度向量 v i和位置向量 s i，并计算出其能量的大小．第4步根据第3步结果计算出n个决策主体的平均位置向量和平均能量大小meanE =，并由它们的平均位置向量和前次的平均位置向量的差向量Δ sm ean计算出车辆此时(假定时间为 t)新的位置向量S ( t)(S ( t) = S ( t − 1)+ L Δ smean(t )，L为一个调整参数)，并可通过硬件接口对车辆实施相应的避撞控制.第 5步若满足收敛条件Δ s mean(t) ＜ε(ε →0)或是Δ E m ean(t) ＜δ (δ → 0 )，则转向第 6步；否则，返回第2步继续对车辆行驶环境进行探测．第 6步根据第 4步对于车辆位置向量 S (t)的累计计算结果输出车辆避撞控制轨迹，从而实现最终的车辆控制与决策输出并可在其基础上进行评价．该算法是以自组织多 Agent系统中的多个内部Agent(决策 Agent)与外部Agent(障碍物)的交互作用力向量为基础，通过实时计算所有参与作用力交互的内部 Agent(决策 Agent)的合力向量计算出决策Agent的平均加速度向量，并进而计算出平均速度向量和平均位移向量，最后将决策Agent的平均位移向量作为智能车辆避撞控制与决策的修正向量来实时调整车辆的位置运行轨迹，从而满足车辆避撞问题的任务要求．这里需要说明的是，由第1步～第6步列出的自组织多 Agent智能控制与决策算法是以第 3步和第4步2个循环步骤为其核心计算步骤，其中第3步中操作(1)和(2)对应的2种排斥力计算方法如式(1)和式(2)所示．式中：FA i O k 为决策 Agent与障碍物 Agent之间基于排斥力交互机制的作用力向量；β为常数，β ∈ [ 0,1]；mi 、M k分别为决策主体和障碍物主体的质量大小，mi ＞0，M k＞ 0 ；D为两者之间交互距离向量．因决策 Agent为同源主体，所以它们的参数设置相同，即质量 m i可统一简化为质量m表示；X k和 X i分别代表障碍物主体和决策主体之间的位置向量，它们的位置向量差Xk−Xi代表两者之间的距离向量，而X k −X i 则为它们之间的距离向量范数．式中：F A iA j 为决策 Agent之间基于排斥交互机制的作用力向量；α为常数，α ∈ [ 0,1]；m i和 m j分别为任意 2个相互交互决策 Agent质量大小，m i＞ 0 ，m j＞ 0 ；d为两者之间的交互距离向量．因所有决策Agent都是同源主体，属性参数都相同，所以质量 m i统一简化为质量m表示．X j和 X i分别代表2个任意交互的决策Agent之间的位置向量，它们的位置向量差Xj−Xi代表了两者之间距离向量，而X j −Xi则为它们之间的距离向量范数．第3步中操作(3)中摩擦力Ffi 的计算式为式中：λ为自组织多Agent系统中人为设定的摩擦力系数，λ ∈ [ 0,1]；vi为第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的速度向量；F fi为人为设定的摩擦力向量，即人为设定的一个外力向量，目的是避免所有决策Agent不断发生位移导致系统难以控制的情况．第3步中操作(3)中合力向量 F i的计算式为式中：为第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent与其他n－1个决策 Agent之间排斥力向量和(即累计向量和，见式(2))；∑ k FA iO k 为第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent与第k (k ∈ [1 ,… , p])个障碍物Agent之间排斥力向量和(即累计向量合，见式(1))；Ffi为第i∈ [ 1,… ,n ]个决策Agent的摩擦力向量，而 F i为决策Agent Ai所受的合力向量．第3步中操作(4)是根据合力向量 F i并根据牛顿力学公式 F i =mai计算第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的加速度向量 ai的过程，其计算式为特别是当环境中仅有一个障碍物 Agent与决策Agent交互作用时，式(5)则可简化为通过对式(5)和式(6)两边同时进行离散化积分可得到第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的速度向量 vi和位置向量 si．同时，第i(i ∈ [1 ,… ,n ])个决策Agent的自身能量为第3步计算结束后，第4步是根据第3步的计算结果分别计算出所有 n个决策Agent的平均位置向量 means 和平均内部能量 meanE ．平均位置向量 means 的计算式为平均内部能量 meanE 的计算式为第4步最终的智能车辆移动位置的计算式为此时，由式(10)可知，自组织多 Agent系统对智能车辆新的位置向量 ()tS 的计算是根据所有决策Agent随时间不断变化(假定时间为 t)平均位置向量差mean()tΔs(L为一个人为设定的调整参数)与前次车辆位置(1)t−S(时间为t－1)的累加向量．而最终的第 6步所给出的车辆避撞控制轨迹则是由 t时间内车辆位置向量 ()tS 得到的．4 模型参数设定及模拟实验测试为验证基于自组织多 Agent系统的智能控制与决策模型对车辆避撞问题的应用效果，对模型参数进行了设定，为计算方便，将决策 Agent和障碍物Agent的质量m和M均设为1，两者最大交互半径r和 R均为 100，交互距离向量分别为d和D，决策Agent之间排斥力因子α和β分别设为 0.2(根据经验设定)，摩擦力因子λ设为0.07(根据经验设定)，车辆位置调整参数因子L设为2，决策Agent的数量n设为300，障碍物Agent数量p设为1～3个(即分单个障碍物和多个障碍物情况)．由设定的模型参数值和第 1步到第 6步中所给出的基于作用力交互机制的自组织多 Agent控制与决策算法以及计算式(1)～式(10)，对固定和移动障碍物的车辆避撞问题进行了模拟实验测试，最终实验测试结果见图2和图3．图2 车辆避撞轨迹(1～3个固定障碍物)Fig.2 Vehicle collision avoidance trajectories(one to three fixed obstacles)图 2的测试实验结果是在车辆避撞模拟环境的中心位置分别放置 1个(单个固定障碍物，图中方框表示)、2个和 3个固定障碍物(多个固定障碍物，图中方框表示)的模拟测试情况．根据最终分别得到的对单个和多个固定障碍物的车辆避撞轨迹(星号线表示)可知采用基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型和基于交互作用力机制的多 Agent智能控制与决策算法能够使智能车辆有效地避开环境中的固定障碍物．图3的测试实验结果是在车辆避撞模拟环境中不同位置放置一个移动障碍物(移动的方框表示)的情况．该移动障碍物分别被放置在水平方向、垂直方向和对角线(斜线)方向进行测试：在坐标[0，50]沿水平向右方向和坐标[100，50]沿水平向左方向测试；在坐标[50，100]沿垂直向下方向测试(以 2种不同的速度)；在坐标[0，100]沿对角线向右下方向和在坐标[100，100]沿对角线向左下方向测试．通过图2中对上述 3个不同方向移动障碍物的6条车辆避撞轨迹(星号线表示)可知，即使对于移动障碍物的情况，采用上述基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型和基于交互作用力机制的多Agent智能控制与决策算法同样可使智能车辆有效避开环境中的移动障碍物．5 模型的稳定性分析图 2和图 3的测试结果验证了模型的可行性和有效性．图4则对模型的稳定性进行了简单分析．图 4从自组织多 Agent系统的平均内部能量变化角度分析了模型的稳定性．将相应的模型参数值代入式(9)得到由图4的能量变化曲线可以看到，在决策Agent数量为300个时，平均内部能量值随着计算迭代次数的增加而不断降低，并在迭代次数超过 80次后趋于稳定，由此可知该基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型从能量角度上来看是具有稳定性的．图3 车辆避撞轨迹(1个移动障碍物)Fig.3 Vehicle collision avoidance trajectories(one moved obstacle)图4 自组织多Agent系统平均能量变化(Agent数目＝300)Fig.4 Mean energy diagram of self-organizing multi-Agent system(Agent number＝300)6 结语介绍了一种基于自组织多 Agent系统的控制与决策模型，该模型主要分为环境和自组织多Agent系统两大部分，其建模工作以环境的定义和识别为基础，并通过。
Agent-based model发展历程Agent-based model（ABM）是一种建模和仿真方法，它模拟各种智能代理（或“个体”）在特定环境中的行为和互动。
ABM在过去几十年中得到了广泛的发展和应用，其应用领域涵盖了经济学、生态学、社会学、地理学、计算机科学等多个学科。
本文将从ABM的起源和发展历程、理论基础、应用领域以及未来展望等方面进行全面评估和探讨。
1. 起源和发展历程ABM的理论起源可以追溯到20世纪40年代的元胞自动机（Cellular Automata），但真正的ABM模型出现在20世纪70年代的社会科学领域。
随着计算机技术的进步和对复杂系统研究的需求增加，ABM 逐渐受到学术界的关注并得到了快速发展。
1996年，美国著名社会学家约翰·霍尔因（John H. Holland）的《隐藏的秩序》一书将ABM的概念引入了更广泛的学术讨论中，为ABM的进一步发展奠定了理论基础。
2. 理论基础ABM的理论基础主要包括个体行为规则、相互作用关系和环境条件三个方面。
个体行为规则是指每个代理根据其内部状态和外部环境做出决策的规则，相互作用关系描述了不同代理之间的互动方式，环境条件则是指模拟的物理空间或社会空间的特征和约束。
这些理论基础构成了ABM模型的基本框架，使得模型能够更真实地模拟复杂系统中个体行为的动态变化。
3. 应用领域ABM已经被广泛应用于经济学、生态学、社会学、地理学等多个学科领域。
在经济学领域，ABM被用于研究市场竞争、金融风险和货币政策等诸多问题；在生态学领域，ABM被用于模拟自然资源利用、生态系统稳定性和物种演化等方面；在社会学和地理学领域，ABM被用于分析城市结构、人口迁移和文化传播等复杂社会现象。
这些应用说明了ABM在复杂系统研究中的重要作用，为学科交叉和跨学科研究提供了新的方法和工具。
4. 未来展望随着计算机技术的不断发展和对复杂系统研究需求的增加，ABM将会在未来得到更广泛的应用。
基于Agent的应急疏散模型研究褚龙现;刘高原【摘要】Studying the process of emergency evacuation, and through studying the nowadays microscopic models, a new evacuation simulation model based on Agent was proposed. With the introduction of several of factors, the model based on Agent can simulate evacuation dynamics. In this model, introduce a variety of factors in evacuation process, and simulate crowd dispersal state in real situation. Compared with modem models, it can be used for evacuation simulation of many kinds of emergencies, and optimize simulation results. So that evacuation efficiency and people's security in the process of evacuating can be guaranteed.%根据突发事件出现的等级,选择安全区域,并采用适当的疏散方式,选择受灾区域的周边安全区域作为避难所；通过分析影响应急情况下人员选择目的地的因素,对人员疏散行为直观分析并结合人机功效评估,对疏散行为规范,建立基于Agent的应急疏散人员避难所选择模型.通过设定可能影响人员疏散的多种可能因素,该模型能够比较真实地模拟紧急情况下的人员疏散状态.仿真过程与实际情况相似,方法可广泛用于人员应急疏散过程分析研究.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)009【总页数】4页(P201-203,207)【关键词】突发事件;疏散动态;人员疏散;Agent模型【作者】褚龙现;刘高原【作者单位】平顶山学院,河南平顶山467000;平顶山学院,河南平顶山467000【正文语种】中文【中图分类】U2980 引言随着世界各国逐步加快城市化进程，城市的规模也迅速扩大，随之就带来人口越来越稠密，各种城市突发事件呈明显上升的问题。
多主体模拟技术简介多主体模拟（multi-agent simulation）是一种新兴的建模仿真技术，得到了各方面的关注，本章首先概述它的理论背景，而后简单介绍一种大型多主体微观模拟经济系统——Aspen，最后介绍在各种领域均取得了很好应用效果的通用多主体模拟软件平台——Swarm软件。
第一节多主体模拟的理论背景多主体模拟产生的理论背景是复杂适应系统理论的兴起和发展，它也是考察复杂适应系统的最主要手段。
一、复杂适应系统理论的由来复杂适应系统（Complex Adaptive System，简称CAS）产生于人们对复杂性的研究，而说到复杂系统的研究，就不能不提到圣达菲研究所（Santa Fe Institute）。
圣达菲研究所的创始人考恩（George Cowan）于1984年联合一大批各方面的专家对复杂性问题进行了讨论，包括诺贝尔经济学奖得主阿罗，诺贝尔物理学奖得主盖尔曼和安德森等等。
在此次会议上，各领域的专家找到共同的研究兴趣，也就是复杂系统。
在不同学科领域内均存在大量复杂系统，它们之间存在相当程度的相似性，然而以往还原论的科学研究思维难以对它们加以整体把握。
科学研究中存在的条块分割、缺少交流现象也使得人们难以综合各方面知识。
为此与会者一致同意设立圣达菲研究所，作为对复杂性的一个研究中心。
其特色是使各种差异极大的学科能开展共同研究，创建了一个包容性极强，不受传统的资金分配、成果认定体制约束的研究场所。
为此圣菲研究所吸引了全世界大量优秀的人才进入，从事短期的交流合作，成为新思想、新概念的发源点，而圣达菲研究所也在前不久被评为全美最优秀的5个研究所之一。
得益于这种研究环境，霍兰（J. Holland）于1994年圣达菲研究所成立10周年时的讨论会上首次提出了复杂适应系统的概念，他也是遗传算法（genetic algorithm）的创建者。
二、复杂适应系统的基本思想复杂适应系统的概念是从自然界和人类社会中各种复杂系统的观察而产生的一种概念，它的产生也得益于对以往科学研究实践中所遇到问题的反思。
基于心智模型理论的网络分类理解机制研究（以电子商务商品搜索为例）文献综述心智模型来自国外的mental model，在国内也有其它多种翻译，使用较多的是心智模型、心智模式、心理模型、思维模型等，本文中统一采用“心智模型”的叫法。
心智模型影响我们看待周边世界的方式，从而决定我们采取何种行动。
因为这些“想法”都存在我们的心中，影响我们的行为，所以称为“心智”；过去的经验形成我们看问题的角度，它不易察觉，不易改变，故成为“模型”[1]。
1 心智模型基本概念1.1 心智模型定义心智模型（Mental Model）概念最早是由苏格兰心理学家Kenneth Craik 在1943 年提出，用以表示一个系统的内部表征（internal representations），指那些在人们心中根深蒂固存在的，影响人们认识世界、解释世界、面对世界，以及如何采取行动的许多假设、陈见和印象[2]。
白新文等指出，心智模型的研究主要在人类工效学和认知科学（特别是认知心理学）这两个领域进行[3]，但从现有研究看，心智模型已经扩展到许多学科领域。
下面就列举几个学科，从各领域研究角度解释什么是心智模型。
1.1.1 认知心理学自从Craik(1943)第一次提出心智模型这一概念起，认知心理学很多学者就对其投入了较大关注。
大多数心理学家将心智模型当作理解人类感知、认识、决策以及构建行为的一种重要途径，与其它学科相比，对它的关注主要集中在大脑推理与概念发展上，更为从个人内心和知识状况来阐释。
个人知识的局限性、个人不能完全作出准确的预期以及个人行为受到限制。
因此,个人在决策时依赖于心理过程。
诺斯等人将这种心理过程称为心智模型,并将之定义为用于解释环境的内部表征，它由人的认知系统为应对环境的不确定性而创立[4]。
文献[4]Luria(1973)指出，心智模型介于知觉和行为之间，是最高的知识表征模式[5]。
Williams（1983）认为心智模型，也称为“知识结构”，是一些相互关联的心理对象的集合，是它们与其它对象相互关系状态，以及一系列内部因素的外显表征[6]。
