3、基于多智能体仿真的人工生命建模探索

基于多智能体仿真的人工生命建模探索

1. 多智能体仿真概述

多智能体仿真（MABS）处于分布式人工智能（DAI）和计算仿真两个不同领域的交叉点。它为建模和理解社会互动过程提供了合适的基础设施，比如协调、合作、训练、群体联盟以及冲突解决等。通过建立局部和全局行为之间的关系，我们能够明确内部智能体组件如何影响智能体行为，这种行为又如何影响智能体群体，以及智能体群体如何反过来影响其组件。

多智能体仿真模型基于个体 - 程序关系的概念，可模拟人工世界，其中每个实体（交互式计算实体）都由一个智能体表示，该智能体对应目标系统中的单个实体或一组实体。这种仿真无需直接处理目标系统，就能模拟其关键元素，在处理火灾蔓延等现象时，可避免对环境和生物造成危害。

人工生命计算为特定主题的研究、再现和最大化仿真提供了实验室环境。与经典模型不同，仿真模型便于研究建模系统在特定条件下的行为，以及检查系统内部行为变化的后果。仿真结果在决策过程、系统评估以及减少实施时间和成本方面都有很大帮助。仿真的目标包括发现和形式化新理论和模型、更好地理解真实系统的某些特征、测试建模系统的假设以及预测未来的行动和行为。

2. 多智能体仿真原理

多智能体仿真研究人员的主要目标是基于分布式人工智能领域的理论 - 技术框架，开发和研究仿真模型。一些作者认为，仿真与传统的演绎和归纳推理一样，是科学研究的第三种方式。仿真与标准的演绎和归纳在实现和目标上有所不同，它从一组明确的假设开始，但通常不提供定理，而是产生适合归纳分析的数据。

仿真模型代表特定的目标系统，其独特之处在于能够研究建模系统在特定条件下的全局行为，以及检查系统内部组件变化的后果。为确保概念模型和计算模型准确代表