12、WIZER：多智能体社交网络系统中的自动化模型改进工具

WIZER：多智能体社交网络系统中的自动化模型改进工具

1 引言

当前，在计算建模和分析领域发展的推动下，我们对知识、个体、团队、群体、网络、组织、市场、机构和其他社会系统的建模和思考方式正在发生范式转变。计算建模和分析已成为解决具有复杂动态相互关联部分的社会技术问题的有用科学工具，如自然灾害响应和生物攻击。

这些问题并非孤立存在，而是受到社会、组织、地理、技术、监管、文化和财务等因素的制约。随着机会和挑战的动态出现，现有的救援和援助计划往往需要进行重大调整。多智能体模型和社交网络分析的使用迅速增加，以解决复杂的社会技术问题。然而，模型评估，即确定模型的有效性、可解释性和鲁棒性，正成为一个主要问题。

校准和验证是通过模拟和推理改进模型的基础。由于现实世界的变化、目标的改变、固有假设和抽象以及人类认知的局限性，校准、验证和模型改进变得困难。目前，信息利用技术尚未得到充分应用，大多数多智能体模拟仅依赖人类专家进行验证，缺乏自动化的帮助。因此，我们需要一种基于知识的模拟辅助方法来实现模型的自动化改进。

2 验证经验

在验证BioWar的输出时，我们可以看到确保基于智能体的模拟结果有效性的复杂性。BioWar有许多输入和模型参数，这些参数可能是随机的，通过暴力搜索输入和模型参数空间来拟合非计算数据几乎是不可能的。BioWar还具有复杂的响应面，并且知识密集。将BioWar进行规范可以看作是一个多维的数值和符号优化问题，其中包含知识组件（如学区公告）。

验证经验表明，我们需要：
- 复杂的分析和响应技术，以优化参数变化的空间，从而增加可研究的参数数量。
- 工具来半自动地创建和执行参数研究，以减少目前这些研