42、多智能体系统在人群行为建模与仿真中的应用

多智能体系统在人群行为建模与仿真中的应用

1. 基于通用编程语言的智能体仿真平台

在多智能体系统的仿真与应用领域，基于通用编程语言（通常是面向对象的）的平台是一类重要的工具。以Repast为例，它是基于Java语言的广泛应用的基于智能体的仿真平台。其底层编程语言的面向对象特性，支持定义计算元素，使智能体更加自主，更接近常见的智能体定义，能将状态（以及状态操作机制）、动作和动作选择机制封装在智能体类中。

不过，采用通用编程语言也有其利弊。一方面，对于没有信息学背景的建模者来说，使用这类工具的难度较大；另一方面，它简化了与外部现有库的集成。例如，当前版本的Repast可以轻松连接到统计分析、数据可视化、报告工具以及地理信息系统。

2. 平台的适应性问题

尽管上述框架提供了简化有效仿真器开发的重要功能，但它们对特定采用的智能体模型的中立性，导致需要一个初步的适应阶段，将平台适配到正在实现的模型的特定特征上。如果模型定义了智能体、其决策活动、环境以及交互方式的特定抽象和机制，建模者通常需要开发适当的计算支持，才能有效地使用平台。这些平台通常缺乏对实现智能体审议机制或交互模型基础设施（直接或间接）的特定支持，尽管它们一般会提供一些对智能体环境定义的支持，如网格状或图结构。

3. 第三类框架的发展

为了缩小基于智能体的模型与其实现之间的差距，人们努力开发了第三类框架，提供更高级的语言支持。例如，最新版本的Repast具有一个高级界面，用于通过“点击式”方式定义智能体的行为，它基于一组用于指定智能体动作的原语。SimSesam则定义了一组原语函数，作为描述智能体行为的基本元素，并提供支持模型实现的可视化工具。在这一类别中，还有