基于主体的SWARM建模分析及其应用

SWARM是圣特菲研究所SFI推出的一套研究复杂适应系统的软件实验平台，被广泛运用于生态、经济、社会等系统以及博弈论等学科中。本文阐述了SWARM技术形成与CAS的联系，探讨了SWARM的建模思想与方法，并以Akerlof的LemonsModel运用为例1，对其实验结果与理论结果进行了比较分析，最后对SWARM的应用作了展望。     

装甲兵虚拟兵力战术对抗动作参数建模方法

阐述了一种基于BP神经网络模型的装甲兵虚拟兵力战术对抗动作参数建模方法,将战术对抗动作分解为感知类动作、共享类动作、决策类动作、指挥类动作、打击类动作,动作参数包括延迟时间和准确率,并通过分析不同类动作各参数的影响因素,构建样本库,建立并训练BP神经网络模型,进行参数数值计算,将计算得到的动作参数数值加载到虚拟兵力战术对抗动作参数中,完成对虚拟兵力战术对抗动作参数的建模.上述方法解决了现有技术中虚拟兵力战术对抗动作延迟时间及动作准确度设置不合理,导致的对抗训练过程中训练场景不真实,实际训练效果不理想等问题,使虚拟兵力动作参数建模更合理,对抗训练过程中训练场景更加贴近实际.     

计算机生成兵力行为建模发展现状

体系仿真是解决目前信息化条件下诸多军事问题的有效手段，仿真系统中计算机生成兵力（Computer Generated Force，CGF）行为表示准确与否是直接影响军事问题研究结论的重要因素。针对目前CGF自治性难以满足军事问题研究需求，系统总结了10年来CGF行为建模方法，并对比分析了不同方法的优缺点，梳理了近5年国内外CGF行为建模技术发展现状，针对军事问题研究需求，对当前该领域存在的问题和发展前景进行总结，并提出四种CGF行为建模思想方法。     

平台级实体虚拟兵力仿真及应用研究

为构建虚拟兵力模型体系及其仿真系统,开展对抗式模拟训练与推演,对面向平台级实体虚拟兵力仿真及应用相关技术进行了研究。对计算机生成兵力系统与仿真平台、平台级实体虚拟兵力模型建模方法进行了梳理。对构建基于云仿真的虚兵服务系统相关技术路线、混合式仿真系统形态下兵力成体系仿真中的分布交互技术进行了总结,提出了基于混合体系结构的孪生战场环境仿真架构。最后对该领域存在的问题进行了归纳,为构建虚拟兵力模型体系以及虚拟兵力仿真系统提供方向和指引。     

基于主体的仿真建模工具

“Agent”一词在软件界常翻译成“代理”,在其他领域往往翻译成“主体”。 “Simulation” 在软件界常翻译成“模拟”,在经济或工程领域往往翻译成“仿真”。随着计算机应用,尤其是分布式计算的普及,通过对个体行为准则进行建模,创建仿真环境的方法在教学和科研上逐渐受到重视。这种建模方式被称作基于主体的仿真(Agent Based Simulation)。例如,基于主体的计算经济学(Agent-based ComputationalEconomics,简称ACE)就是利用计算机的运算和并行处理能力来研究经济模型。在模型中,每一个个体都按照一定规则运转,而整体却呈现出有序模式,…     

基于多主体系统的高校保密项目管理建模

高校保密项目管理是一类复杂系统,引入多主体系统方法并基于NetLogo平台研究其建模问题。选取高校环境中的涉密人员、非直接涉密人员、保密管理人员和窃密人员作为模型中的四类典型主体,对其属性、行为规则以及模型运行机制、算法等进行详细设计,实现了高校保密项目管理系统中各类主体以及主体与环境间交互作用的合理模拟。     

基于UML的建模分析与应用

简要介绍了UML （Unified Modeling Language）标准建模语言的特点、UML的静态建模机制和动态建模机制及其使用方法,并运用UML的建模机制和方法对餐饮管理信息系统进行了分析建模。     

基于ACP行为动力学的犯罪主体行为平行建模分析

犯罪行为分析是侦查破案的重要参考,也是学界长期以来关注的热点.目前,犯罪行为分析主要采用现场证据-行为推断的思路,忽略了犯罪过程中犯罪主体和客体之间的复杂互动.本文在基于ACP（Artificial societies（人工社会）+Computational experiments（计算实验）+Parallel execution（平行执行））方法的犯罪现场平行系统框架下,从行为动力学角度提出了故意杀人行为的犯罪主体时间和空间互动模型,并采用真实案例数据对模型参数进行了标定.计算实验结果表明,本文提出的互动模型能较好地模拟真实数据,从而为分析犯罪过程中的复杂互动提供了一个可靠的基础.     

基于组件式GIS的海军兵力对抗推演系统

传统兵力推演系统进行战场环境仿真时,多采用自然环境建模方法实现,技术难度大、开发周期长.针对上述问题,提出用组件式GIS技术的海军兵力对抗推演系统各功能模块的设计与实现,并利用GIS组件的二次开发技术建立了海战场地理环境,考虑地理信息对计算机生成兵力的影响,采用事件驱动与行为响应机制实现了作战实体的仿真模型,在上述规划的基础上实现了系统推演控制、战场态势显示等功能.系统开发简单快捷,运行演示表明,推演过程可信度较高,能够为战术仿真训练设计提供依据.     

基于Agent的导弹兵力行动方案辅助决策的系统建模

自主规划、适应环境和学习功能等多项智能行为是现代战争的决策活动对辅助决策系统的基本要求.以常规导弹兵力行动方案的辅助决策为背景,提出了基于多Agent的系统总体设计,确立了系统构成的核心:机动方案Agent、测试方案Agent、运输方案Agent、保障方案Agent、,集成方案Agent以及任务管理Agent,建立了各类Agent的结构模型,并阐述了其功能.     

一种基于Agent的需求分析与建模方法

本文在简要介绍Agent（代理）的基础上提出了针对管理信息系统的基于Agent的需求分析与建模方法,表明其相对与传统方法的优越性。同时将系统作为由不同角色组成的一个组织,并对分析、建模进行了分阶段的阐述。     

一种基于Agent的需求分析与建模方法

文章在简要介绍Agent的基础上提出了针对管理信息系统的基于Agent的需求分析与建模方法,表明其相对传统方法的优越性。同时将系统作为由不同角色组成的一个组织,并对分析、建模进行了分阶段的阐述。     

基于Agent技术的复杂适应系统分析与建模

该文简单介绍了霍兰教授提出的复杂适应系统（CAS）理论,概述了agent和多agent系统（MAS）的概念及其特点,重点介绍了基于agent技术的复杂适应系统的分析方法及建模方法,对其特点及相对于传统方法的优势作了比较.对于由多个Agent组成的复杂适应系统,基于Agent技术是一种十分有效的分析工具,它不但能够对复杂适应系统的体系结构进行适当的描述,而且为复杂适应系统演化过程的建模提供了有力的工具.基于Agent技术的分析与建模是探讨复杂适应系统演化的新动向.     

基于Agent的建模与仿真概述

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是研究复杂系统的有效途径和建模仿真方法学,足当前最具有活力、有所突破的仿真方法学,已经成为系统仿真领域的一个新的研究方向.全面总结和阐述了基于Agent的建模与仿真的相关理论基础和概念,包括CAS理论,ABMS中Agent的概念、结构;阐述了ABMS的原理(简单规则导致复杂的行为)与研究步骤;总结了ABMS的主要应用领域,包括经济领域、社会科学领域和军事领域;慨述了ABMS软件开发平台和工具包,给出了ABMS开发方法;给出了互联网上关于ABMS的的资源链接.因而有利于全面认识、应用和研究ABMS.     

卫星系统功能行为的基于Agent建模

为支持对卫星系统的仿真研究,提出使用基于agent的建模方法从功能行为角度对卫星系统进行建模.首先,介绍了系统功能行为的相关概念和建模与仿真中所用的agent技术.然后,详细分析了卫星系统地面部分和空间部分的功能行为.根据卫星系统的功能行为属性,提出一个以agent模型为核心的卫星系统模型体系--ABSSA,并介绍了其中的关键部分:基于组件的agent模型结构和卫星系统模型结构.最后,简要分析了建模思想的仿真应用和实现策略.     

多卫星系统基于Agent建模与仿真的软件研究

使用基于agent的建模与仿真(ABMS)方法从总体角度研究多卫星系统(MSS)的功能行为,需要在计算机仿真软件的支持下进行.但当前缺少这类软件,需要根据具体问题使用通用语言自行开发.在开发中有两个重要问题,其一是MSS模型应遵循什么样的体系结构,其二是软件所应具备的支持功能.针对这两个问题,该文深入研究了此领域一个较有代表性的软件ObjectAgent(OA),并结合作者的经验和成果,介绍了用于表示MSS的层次化agent模型体系,以及确保MSS的ABMS可信度所需的两种辅助功能.然后分析了OA的缺点,并提出了改进策略.     

基于Agent的供应链模型

供应链(SC)是一个由供应商、制造商、仓库、物流、渠道、零售商和客户所组成的网络,通过原料获取、运输、制造并最终递送到客户的活动组织到一起。软件Agent是可以为我们完成特定任务的具有自治行为的对象。本文试图从Agent模型角度对供应链进行建模,提出一种可动态加载能力的多Agent模型,设计了一个基于Agent的供应链管理系统原型,并通过实现一个供应链上定单处理流程来说明该模型所具有的良好性质。     

基于Agent的人工社会建模语言研究

人工社会(artificial societies)、计算实验(computational experiments)与平行执行(parallel execution)简称为ACP方法,是用于帮助突发事件应急管理等复杂社会问题研究的一个经典社会计算方法,人工社会建模是该方法的基础.人工社会作为现实社会系统在计算机世界中的映射,具有多样性、层次性、社会性、演化性等诸多复杂性特点.因此,如何有效地支持人工社会建模成为了一个研究重点.综合考虑了人工社会特点以及突发事件应急管理和ACP方法对人工社会建模的需求,提出了人工社会建模语言(artificial society modeling language, ASML),详细介绍了ASML的元模型、多视点模型以及图形化建模语言.ASML借鉴了已有多Agent系统技术研究成果并借助于社会组织学思想,便于以抽象、自然且易于理解的方式对人工社会进行分析与建模,其严格语义基础使得模型检查与模型转换成为可能.此外,开发的支撑工具集ASMLTools可用于支持基于ASML的建模、模型检查和模型转换等.通过案例分析使ASML的有效性与可用性得以验证.     

Modeling Emotions and Reason in Agent-Based Systems

We analyze how to develop an agent-based system in which agents evolve co-evolutionary endogenous rules of behavior by using best response and emotions. We show that best response is not sufficient to define complete and consistent rules of behavior and we prove that the use of emotions, which complement reason, is necessary to learn rules of behavior. We model four different emotions (apathy, patience, anger and confidence) which enable the agent to deal with the rewards and with others. We propose an algorithm to model automata-based systems incorporating rationality and emotions.     

Repast:基于Agent建模仿真的可扩展平台

建模仿真平台为基于Agent建模理论和方法的研究创造了条件.在研究当前流行的基于Agent建模仿真平台不足的基础之上,介绍了一种新的基于Agent建模仿真平台Repast,详细阐述了该平台的设计目标、框架结构及运行机制等内容,并结合一个实例简要说明了Repast模型的设计与实现过程.该平台移植性和可扩展性强,使用方便,易于学习,方便了应用基于Agent建模仿真方法对复杂适应系统及复杂性的研究及探索,同时也为复杂适应系统的研究提供新的思路.