基于agent的人工社會框架設(shè)計與生成方法.pdf

1、當前，基于個體的人工社會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)雜社會事件方面，人工社會的成功應(yīng)用促使越來越多的研究人員對其展開研究，人工社會的構(gòu)建和演化也成為了建模與仿真領(lǐng)域以及其他多個應(yīng)用領(lǐng)域的前沿和研究熱點。人工社會的構(gòu)建是一個多學(xué)科融合、綜合集成的過程，需要解決統(tǒng)一的仿真框架設(shè)計以及人工社會各子模型的生成這兩個問題。目前關(guān)于大規(guī)模人工社會的建模與生成研究還處于起步的階段，在多領(lǐng)域知識集成融合以及模型框架設(shè)

2、計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、可用的人工社會計算模型為最終目標，在分析了人工社會構(gòu)建的主要方法以及技術(shù)難點后，對大規(guī)模人工社會的框架設(shè)計、人工社會各子模型的構(gòu)建、模型邏輯關(guān)聯(lián)建立這幾個問題進行了創(chuàng)新性的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點可概括為以下幾個方面：
　　(1)設(shè)計了大規(guī)模人工社會的架構(gòu)模型和形式化方法。該架構(gòu)模型對人工社會的基本構(gòu)成模型

3、以及模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行了明確的規(guī)范和定義，從人工人口、人工地理環(huán)境、時空地理行為和多重社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)四個方面對個體的狀態(tài)、遷移和交互進行了建模，實現(xiàn)了多領(lǐng)域知識和模型的綜合集成。該架構(gòu)通過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)性特征建模問題；通過設(shè)計時空相關(guān)的行為日志模型，解決了個體行為的多樣性和空間的遷移規(guī)律性建模的問題；通過建立社會關(guān)系驅(qū)動的交互行為機制，實現(xiàn)了個體交互的多樣性和傾向性建模。

4、r>　　(2)提出了基于家庭戶的大規(guī)模虛擬人口生成方法。該方法以有限的、宏觀的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過設(shè)計人口生成的規(guī)則和算法，賦予每個個體相應(yīng)的人口特征值。本文提出的以家庭戶結(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屬性約束規(guī)則，在賦予家庭戶中的每個個體家庭角色的基礎(chǔ)上，根據(jù)其角色的不同生成個體的其他人口特征值。通過這種方法所生成的人工人口，不僅在統(tǒng)計上與輸入的人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)等價，更為重要的是對人口內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)進行了建模，從

5、而進一步提高了人工人口模型的分辨率，更好地實現(xiàn)了人口的異構(gòu)化。
　　(3)設(shè)計了地理環(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)境實體，賦予了環(huán)境實體對內(nèi)部人群信息的獲取能力，從而實現(xiàn)個體對局部環(huán)境的感知；在地理環(huán)境統(tǒng)計數(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)計了高分辨率環(huán)境實體生成方法，生成了環(huán)境實體數(shù)據(jù)庫，明確地定義個體執(zhí)行各類行為的活動場所，建立起了與個體執(zhí)行各類行

6、為所對應(yīng)的環(huán)境實體列表；在人口與環(huán)境實體匹配的過程中，對連續(xù)的地理信息數(shù)據(jù)進行空間離散化，降低了空間搜索的計算復(fù)雜度。
　　(4)提出了多層級社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)生成算法和社會關(guān)系驅(qū)動的交互機制。本文在個體人口和地理環(huán)境空間分布特征的基礎(chǔ)上，提出了具有時空聚類特征的多層級社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型框架，將個體的多種類型社會關(guān)系集成在了一個統(tǒng)一的模型內(nèi)；設(shè)計了從局部的具有高聚類特征的低層級網(wǎng)絡(luò)逐漸生長為大空間范圍的稀疏的高層級網(wǎng)絡(luò)模型，提出了基于模塊

7、和層級生長的網(wǎng)絡(luò)生成算法；提出了基于社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的個體交互機制，進一步量化了個體在社會交互過程中的非隨機特征，提高了個體在人群中交互的針對性和分辨率。
　　(5)研究了甲型H1N1流感在人工社會中的傳播和控制。本文在提出的人工社會架構(gòu)和生成方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計并生成了在三個規(guī)模不同的人工社會：人工教室、人工校園和人工北京市；設(shè)計并執(zhí)行了甲型H1N1流感在人群中的傳播實驗，分析了個體的空間遷移特征、交互特征以及社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的拓撲特

8、征和動態(tài)特征，并對疾病傳播的控制策略進行了評估。通過疾病傳播實驗，進一步證實生成的人工社會計算環(huán)境能夠重演復(fù)雜事件的發(fā)展演變過程，表明了本文所提出的人工社會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，在基于個體的大規(guī)模人工社會建模方法學(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、時空關(guān)聯(lián)行為和多層級社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型及生成方法，對于重構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)、重演突發(fā)事件以及分析評估控制策略具有積極