基于agent的人工社會框架設計與生成方法.pdf

1、當前，基于個體的人工社會建模和仿真成為研究復雜系統(tǒng)的一種有效方法，在重構復雜系統(tǒng)、重演復雜社會事件方面，人工社會的成功應用促使越來越多的研究人員對其展開研究，人工社會的構建和演化也成為了建模與仿真領域以及其他多個應用領域的前沿和研究熱點。人工社會的構建是一個多學科融合、綜合集成的過程，需要解決統(tǒng)一的仿真框架設計以及人工社會各子模型的生成這兩個問題。目前關于大規(guī)模人工社會的建模與生成研究還處于起步的階段，在多領域知識集成融合以及模型框架設

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)生事件應急管理的人工社會構建和應用的需求為背景，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建的主要方法以及技術難點后，對大規(guī)模人工社會的框架設計、人工社會各子模型的構建、模型邏輯關聯(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)設計了大規(guī)模人工社會的架構模型和形式化方法。該架構模型對人工社會的基本構成模型

3、以及模型之間的關聯(lián)關系進行了明確的規(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系網絡四個方面對個體的狀態(tài)、遷移和交互進行了建模，實現(xiàn)了多領域知識和模型的綜合集成。該架構通過建立人口與地理匹配關系、行為與地理匹配關系，解決了人口和行為的地理空間相關性特征建模問題；通過設計時空相關的行為日志模型，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；通過建立社會關系驅動的交互行為機制，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)計數據為基礎，通過設計人口生成的規(guī)則和算法，賦予每個個體相應的人口特征值。本文提出的以家庭戶結構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上，根據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)計學數據等價，更為重要的是對人口內部的組織結構進行了建模，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)了人口的異構化。
　　(3)設計了地理環(huán)境的重構方法和人口地理匹配模型。在地理信息數據基礎上，根據行政區(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)計數據缺失的情況下，結合人口的地理分布數據，設計了高分辨率環(huán)境實體生成方法，生成了環(huán)境實體數據庫，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)的地理信息數據進行空間離散化，降低了空間搜索的計算復雜度。
　　(4)提出了多層級社會關系網絡生成算法和社會關系驅動的交互機制。本文在個體人口和地理環(huán)境空間分布特征的基礎上，提出了具有時空聚類特征的多層級社會關系網絡模型框架，將個體的多種類型社會關系集成在了一個統(tǒng)一的模型內；設計了從局部的具有高聚類特征的低層級網絡逐漸生長為大空間范圍的稀疏的高層級網絡模型，提出了基于模塊

7、和層級生長的網絡生成算法；提出了基于社會關系網絡驅動的個體交互機制，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和生成方法的基礎上，設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系網絡的拓撲特

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性研究，在基于個體的大規(guī)模人工社會建模方法學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、時空關聯(lián)行為和多層級社會關系網絡模型及生成方法，對于重構復雜系統(tǒng)、重演突發(fā)事件以及分析評估控制策略具有積極