3、大规模多智能体系统仿真与网络建模分析

大规模多智能体系统仿真与网络建模分析

1. 人工智能与仿真语言

1.1 人工智能特点

人工智能具有以下特点：
- 成本低
- 易于获取
- 无需额外培训
- 每个模型从头开始构建
- 难以检查
- 代码可复用性极低
- 业务流程周期长

1.2 通用仿真语言

通用仿真语言（General SLs）具有统一的建模特性、较短的开发周期和简单的验证过程。不过，这些语言成本较高、可移植性受限，并且需要更多的指令。

1.3 特殊用途仿真语言和工具

像 Simula、GPSS、SimScript、Parsec、modsim、slam、GlomoSim 等语言，具备高灵活性的特殊用途仿真设备。其他软件工具如 MATLAB 拥有大量科学库和创建可移植脚本代码的能力，但执行性能较低。

1.4 新仿真语言的缺点

新的仿真语言存在一些重要缺点：
- 特定于领域，很少被科学界采用。
- 各自的库要求设计人员根据特定需求调整应用程序。
- 设计人员在应用程序中难以实现高仿真内核适应性。

1.5 Java 语言的优势

Java 语言最适合开发可扩展、可移植和高性能的网络应用程序，被大多数科学界所采用。此外，Java 支持多线程，这对于同时支持网络事件至关重要。

2. 提出的仿真模型

2.1 网络结构

蜂窝网络由 N 个小区组成，每个小区的中心位置有一个基站（BS）。每个小区被划分为一个网