67、JAMES II：多智能体系统建模与仿真的灵活框架

JAMES II：多智能体系统建模与仿真的灵活框架

1. 引言

多智能体系统需要灵活且可复用的建模与仿真环境。然而，许多新的建模与仿真系统往往是为执行单一具体仿真而从头开发，这浪费了大量时间。

在建模与仿真过程中，存在诸多可能导致错误解释结果的问题。例如，选择何种语言和抽象级别进行建模就是一个关键问题。使用通用语言建模时，模型开发者可能会轻易添加“不允许”的代码，或者混淆模型定义和模拟器代码，这会阻碍仿真算法的交换，并可能在仿真中引入伪影。不过，通用语言的优点是应用广泛，且在表达能力上几乎没有限制。而专用建模语言则便于模型创建，并能防止开发者集成“不允许”的代码。基于可扩展标记语言（XML）的模型描述，与建模形式主义相结合，有助于确保模型格式良好，从而可以在不同硬件基础设施上使用各种仿真算法执行。

新模型无论基于组件创建还是从头开始创建，都需要仔细验证。这可能是一项耗时的任务，因为为了验证模型，可能需要进行多次仿真运行，因此需要高效的算法。此外，为了排除具体仿真算法对结果的影响，应该使用不同的仿真算法来验证模型。

建模与仿真环境的另一个重要问题是实验管理。为了使解释具有可追溯性，实验的可重复性是建模与仿真软件的关键特性，因此需要对实验意图、参数和相应的仿真结果进行系统处理。

预测执行模型所需的资源并不容易。大型或计算密集的多智能体应用的高效执行可能需要使用并行计算范式。为了实现无缝可扩展性，应该可以在单台计算机以及不同的计算节点集上使用：例如，先在单台计算机上进行模型开发和首次运行，然后在分布式环境中继续运行，且无需对模型进行任何更改。

2. 仿真环境概述

有几种处理多智能体模型的建模与仿真环境，