1、大规模系统仿真建模的进展：多智能体架构与人工智能技术的融合

大规模系统仿真建模的进展：多智能体架构与人工智能技术的融合

在当今科技飞速发展的时代，人工智能在各个领域的应用愈发广泛，特别是在无线通信系统的仿真建模方面。本文将深入探讨如何利用多智能体架构和人工智能技术优化大规模系统的仿真建模，以实现更高效的并发调度机制。

1. 无线通信系统仿真方法综述

1.1 无线通信系统仿真

无线通信系统（WCS）的效率和行为可以通过仿真系统进行测试，而无需进行实地实验和创建原型。仿真软件的开发方法对网络模型和效率有重要影响。目前主要有三种仿真技术：离散事件仿真（DES）、系统动力学和多智能体。其中，基于DES概念的仿真工具最为常见，它们使用各种模型架构来实现。

为了加快执行时间，需要开发更准确可靠的仿真环境。并行系统的快速发展有助于提高仿真执行效率，而编程技术，特别是多线程系统，为仿真模型的实现提供了另一种途径。在仿真模型中，需要真实地模拟网络的实际活动，如蜂窝网络中的新呼叫进入、重新分配（切换）、设备移动和呼叫终止等。仿真模型通常包括以下三种基本组件的子模型：
- 网络设施
- 网络运行参数（如小区数量、基站位置、分配信道方案等）
- 数学网络模型（如传播模型、统计分布、信号计算等）

顺序仿真由于模型复杂度高而非常耗时，因此并行化对于大规模无线网络至关重要。并行仿真的关键目标是最小化执行时间，在并行化过程中，需要将网络实体集映射到多个处理器以实现负载平衡。然而，要实现最佳并行化，还需要解决一些重要问题，如处理器同步、负载平衡控制和周期映射到处理器等。

1.2 离散事件仿真

1.2.1 离散事件仿真的主要概念

离散