基于agent的人工社會(huì)框架設(shè)計(jì)與生成方法.pdf

1、當(dāng)前，基于個(gè)體的人工社會(huì)建模和仿真成為研究復(fù)雜系統(tǒng)的一種有效方法，在重構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)、重演復(fù)雜社會(huì)事件方面，人工社會(huì)的成功應(yīng)用促使越來(lái)越多的研究人員對(duì)其展開(kāi)研究，人工社會(huì)的構(gòu)建和演化也成為了建模與仿真領(lǐng)域以及其他多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的前沿和研究熱點(diǎn)。人工社會(huì)的構(gòu)建是一個(gè)多學(xué)科融合、綜合集成的過(guò)程，需要解決統(tǒng)一的仿真框架設(shè)計(jì)以及人工社會(huì)各子模型的生成這兩個(gè)問(wèn)題。目前關(guān)于大規(guī)模人工社會(huì)的建模與生成研究還處于起步的階段，在多領(lǐng)域知識(shí)集成融合以及模型框架設(shè)

2、計(jì)生成方面還需要大量的工作和努力。
　　本文以面向公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理的人工社會(huì)構(gòu)建和應(yīng)用的需求為背景，以生成合理、可用的人工社會(huì)計(jì)算模型為最終目標(biāo)，在分析了人工社會(huì)構(gòu)建的主要方法以及技術(shù)難點(diǎn)后，對(duì)大規(guī)模人工社會(huì)的框架設(shè)計(jì)、人工社會(huì)各子模型的構(gòu)建、模型邏輯關(guān)聯(lián)建立這幾個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了創(chuàng)新性的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)可概括為以下幾個(gè)方面：
　　(1)設(shè)計(jì)了大規(guī)模人工社會(huì)的架構(gòu)模型和形式化方法。該架構(gòu)模型對(duì)人工社會(huì)的基本構(gòu)成模型

3、以及模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行了明確的規(guī)范和定義，從人工人口、人工地理環(huán)境、時(shí)空地理行為和多重社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)四個(gè)方面對(duì)個(gè)體的狀態(tài)、遷移和交互進(jìn)行了建模，實(shí)現(xiàn)了多領(lǐng)域知識(shí)和模型的綜合集成。該架構(gòu)通過(guò)建立人口與地理匹配關(guān)系、行為與地理匹配關(guān)系，解決了人口和行為的地理空間相關(guān)性特征建模問(wèn)題；通過(guò)設(shè)計(jì)時(shí)空相關(guān)的行為日志模型，解決了個(gè)體行為的多樣性和空間的遷移規(guī)律性建模的問(wèn)題；通過(guò)建立社會(huì)關(guān)系驅(qū)動(dòng)的交互行為機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了個(gè)體交互的多樣性和傾向性建模。

4、r>　　(2)提出了基于家庭戶(hù)的大規(guī)模虛擬人口生成方法。該方法以有限的、宏觀(guān)的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)設(shè)計(jì)人口生成的規(guī)則和算法，賦予每個(gè)個(gè)體相應(yīng)的人口特征值。本文提出的以家庭戶(hù)結(jié)構(gòu)生成為核心的人口生成算法，建立起了家庭成員社會(huì)屬性約束規(guī)則，在賦予家庭戶(hù)中的每個(gè)個(gè)體家庭角色的基礎(chǔ)上，根據(jù)其角色的不同生成個(gè)體的其他人口特征值。通過(guò)這種方法所生成的人工人口，不僅在統(tǒng)計(jì)上與輸入的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)等價(jià)，更為重要的是對(duì)人口內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了建模，從

5、而進(jìn)一步提高了人工人口模型的分辨率，更好地實(shí)現(xiàn)了人口的異構(gòu)化。
　　(3)設(shè)計(jì)了地理環(huán)境的重構(gòu)方法和人口地理匹配模型。在地理信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)行政區(qū)域劃分將地理環(huán)境抽象成不同層次的環(huán)境實(shí)體，賦予了環(huán)境實(shí)體對(duì)內(nèi)部人群信息的獲取能力，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)體對(duì)局部環(huán)境的感知；在地理環(huán)境統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失的情況下，結(jié)合人口的地理分布數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了高分辨率環(huán)境實(shí)體生成方法，生成了環(huán)境實(shí)體數(shù)據(jù)庫(kù)，明確地定義個(gè)體執(zhí)行各類(lèi)行為的活動(dòng)場(chǎng)所，建立起了與個(gè)體執(zhí)行各類(lèi)行

6、為所對(duì)應(yīng)的環(huán)境實(shí)體列表；在人口與環(huán)境實(shí)體匹配的過(guò)程中，對(duì)連續(xù)的地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行空間離散化，降低了空間搜索的計(jì)算復(fù)雜度。
　　(4)提出了多層級(jí)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)生成算法和社會(huì)關(guān)系驅(qū)動(dòng)的交互機(jī)制。本文在個(gè)體人口和地理環(huán)境空間分布特征的基礎(chǔ)上，提出了具有時(shí)空聚類(lèi)特征的多層級(jí)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型框架，將個(gè)體的多種類(lèi)型社會(huì)關(guān)系集成在了一個(gè)統(tǒng)一的模型內(nèi)；設(shè)計(jì)了從局部的具有高聚類(lèi)特征的低層級(jí)網(wǎng)絡(luò)逐漸生長(zhǎng)為大空間范圍的稀疏的高層級(jí)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了基于模塊

7、和層級(jí)生長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)生成算法；提出了基于社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的個(gè)體交互機(jī)制，進(jìn)一步量化了個(gè)體在社會(huì)交互過(guò)程中的非隨機(jī)特征，提高了個(gè)體在人群中交互的針對(duì)性和分辨率。
　　(5)研究了甲型H1N1流感在人工社會(huì)中的傳播和控制。本文在提出的人工社會(huì)架構(gòu)和生成方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并生成了在三個(gè)規(guī)模不同的人工社會(huì)：人工教室、人工校園和人工北京市；設(shè)計(jì)并執(zhí)行了甲型H1N1流感在人群中的傳播實(shí)驗(yàn)，分析了個(gè)體的空間遷移特征、交互特征以及社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮?/p>

8、征和動(dòng)態(tài)特征，并對(duì)疾病傳播的控制策略進(jìn)行了評(píng)估。通過(guò)疾病傳播實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步證實(shí)生成的人工社會(huì)計(jì)算環(huán)境能夠重演復(fù)雜事件的發(fā)展演變過(guò)程，表明了本文所提出的人工社會(huì)框架和生成算法的有效性和合理性。
　　本文屬于建模與仿真理論及方法的基礎(chǔ)性研究，在基于個(gè)體的大規(guī)模人工社會(huì)建模方法學(xué)方面做出了有意義的嘗試，所提出的人工人口、城市地理環(huán)境、時(shí)空關(guān)聯(lián)行為和多層級(jí)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型及生成方法，對(duì)于重構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)、重演突發(fā)事件以及分析評(píng)估控制策略具有積極