基于智能体建模经济仿真研究综述
多智能体系统的建模与分析研究

多智能体系统的建模与分析研究多智能体系统的建模与分析是一项重要的研究领域,涉及到多个智能体之间的相互作用和协调。
在多智能体系统中,每个智能体都是具有自主决策和行为的个体,而整个系统的行为是由各个智能体之间的相互作用所决定的。
因此,建模与分析多智能体系统的研究可以帮助我们更好地理解和预测系统的行为,以及设计和优化系统的性能。
建模多智能体系统是指将系统中的各个智能体、其行为规则和相互作用关系以及与环境的交互关系等抽象为数学模型。
通常,建模多智能体系统可以采用代理模型、网络模型或者微分方程模型等不同的方法。
代理模型是最常用的一种方法,它将每个智能体看作一个独立的决策实体,并将其抽象为一个状态-动作空间的映射。
智能体之间的相互作用可以通过定义交互规则来引入。
网络模型则侧重于描述智能体之间的拓扑结构和信息传递方式,通常会使用图论和网络分析的方法来研究。
微分方程模型则将智能体的状态和相互作用表示为一组微分方程,通过求解这些微分方程可以得到系统的动力学行为。
分析多智能体系统是指通过建立数学模型,对系统的行为和性能进行定性和定量的研究。
对于定性分析来说,重点是研究系统的稳定性、收敛性以及可能出现的动态模式等。
定量分析则关注于系统的性能评估,常用的方法有性能指标的定义和系统的仿真验证。
对于性能指标的定义来说,可以根据具体的应用场景来选择。
例如,在分布式控制问题中,常用的性能指标可以是系统的响应速度、鲁棒性和饱和度等。
系统的仿真验证可以通过模拟系统的行为和参数变化,来观察其对性能指标的影响,从而得到有效的结论。
在多智能体系统的建模与分析研究中,还存在一些挑战和未解决的问题。
首先,多智能体系统的复杂性使得建模和分析变得困难,需要选择合适的模型和方法来描述系统的行为。
其次,多智能体系统中智能体之间的相互作用是非线性的,这使得分析工作变得更加复杂。
此外,多智能体系统的一些性质,如离散性、不确定性和非协调性等也给建模和分析带来了挑战。
基于多智能体的演化博弈模型仿真研究

2 经济仿真工具及 方法 比较
经济仿真即是对现实中经济现象的模拟 , 使一 家 M ya mt Pi (9 3 结合生物进 化论 anr S i d h和 r e 17 ) c 些 比较 抽象 的东 西更 真 实 的摆 在 我 们 面 前 。经 济 和经典博弈理论在研究生态现象的基础上 , 出了 提 仿 真是 以 美 国 的 圣 菲 研 究 所 ( at F ntue Sna eIst , it 进化博 弈 理 论 的基 本 均 衡 概 念 一进 化 稳 定 策 略 S I的 约翰 . 兰 (onHoad 于 19 F) 霍 Jh ln ) 94年 提 出的 l ( vltnr s besa g S ) 目前 学术 界 普遍 Eoui ay t l t t yE S , o a re 复 杂适 应 系统 ( o pe dpi yt C m l A ateSs m,C S 作 x v e A ) 认 为 演化稳 定 策 略概 念 的提 出标 志 着 演 化博 弈 理 为其 理论 基础 的 。 目前 , 复杂适 应 系 统 的建模 工具
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第3 5卷( 07 第 4期 20 )
计算机与பைடு நூலகம்字工程
基 于多智 能体 的演化博弈模型仿真研究
刘 娟娟 王 镜字
武汉 40 7 ) 3 04 ( 中科技大学系统工程研究所 华
摘
要
近年来 , 随着计算机技术 的发 展 , 基于多智 能体经济仿真 作为 经济学研究 的新 方法越来越受 到经济学 家们 的
关键词 多智能体
中 图分 类 号
演化博弈
经济仿真
jv 语 言 aa
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是 , 些分 析一 般 是 以人 为 实 验 主体 , 生 随 意性 这 产 演化 博弈 论又 叫进 化博 弈论 , 演 化思 想 和博 的可 能非 常大且 实验 的可 控性 也受 到 怀 疑 , 是 因此具 弈论 结合 的产 物 。 演 化博 弈 论 是 以有 限理 性 行 为 体 实施 起来 就 比较 困难 。近年 来 , 随着 计算 机 技术 理论 为基 础 , 理论 上克 服 了古典 博 弈论 中的完 全 的发展 , 从 经济仿真作为经济学研究的新方法越来越 理性 博弈 分析脱 离 实际 的问题 , 为 经济 学 方法 的 受 到经 济学 家们 的重 视 。 因此 , 经济 仿 真 的方法 成 用
基于人工智能的机械系统建模与仿真

基于人工智能的机械系统建模与仿真在当今科技飞速发展的时代,机械系统的设计和优化变得越来越复杂,而人工智能(AI)的出现为机械系统的建模与仿真带来了全新的思路和方法。
机械系统建模与仿真旨在通过数学模型和计算机模拟来预测机械系统的性能、行为和响应,从而帮助工程师在设计阶段就能够发现潜在的问题,并进行优化和改进。
机械系统通常由多个部件组成,这些部件之间相互作用,共同实现特定的功能。
例如,汽车发动机就是一个复杂的机械系统,其中包括气缸、活塞、曲轴、连杆等部件,它们的运动和相互关系决定了发动机的性能。
传统的机械系统建模方法往往基于物理定律和数学方程,通过手工推导和计算来建立模型。
这种方法虽然在一定程度上能够准确地描述机械系统的行为,但对于复杂的系统,建模过程往往非常繁琐,而且计算量巨大。
人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新的途径。
AI 可以通过学习大量的数据来自动发现机械系统中的规律和模式,从而建立更加准确和高效的模型。
例如,利用机器学习算法可以对机械系统的运行数据进行分析,预测系统的故障和维护需求;通过深度学习算法可以对机械系统的图像或视频数据进行处理,实现对系统状态的实时监测和诊断。
在机械系统建模方面,人工智能技术可以用于建立系统的动态模型。
传统的动态建模方法通常基于牛顿定律、拉格朗日方程等,需要对系统的物理结构和力学特性有深入的了解。
而利用AI 技术,如神经网络,可以直接从系统的输入输出数据中学习系统的动态特性,无需对系统的物理原理进行详细的分析。
这种基于数据驱动的建模方法在处理复杂的非线性系统时具有很大的优势。
此外,AI 还可以用于机械系统的参数优化。
在机械设计中,往往需要确定一系列的参数,如零件的尺寸、材料的性能等,以实现系统的最优性能。
通过建立优化模型,并利用智能优化算法,如遗传算法、粒子群优化算法等,可以在庞大的参数空间中快速找到最优的参数组合。
为了更好地理解基于人工智能的机械系统建模与仿真,我们以一个简单的机械系统为例。
多智能体协同控制系统建模与仿真研究

多智能体协同控制系统建模与仿真研究近年来,随着智能化技术的不断发展,多智能体协同控制系统开始逐渐成为研究的热点。
多智能体是指由多个个体组成的智能群体,这些个体之间通过相互交互和协作来完成具体任务。
而多智能体协同控制系统则是指通过多个智能体之间的协同控制来实现特定的控制目标。
本文将就多智能体协同控制系统的建模与仿真进行研究。
一、多智能体协同控制系统的构成多智能体协同控制系统一般由多个智能体节点和一个中心控制器组成。
智能体节点之间通过相互交互和通信完成协同任务的目的,而中心控制器则通过对各个智能体节点的调度、协调和优化来实现系统的整体控制。
在多智能体协同控制系统中,各个智能体节点之间的信息交换起着至关重要的作用。
信息交换一般分为两种方式,一种是分散式信息交换,即各个智能体节点之间直接进行信息传递和交换,另一种是集中式信息交换,即所有智能体节点都将信息传输到中心控制器,由中心控制器进行处理和分配。
同时,多智能体协同控制系统的建模也需要考虑到智能体节点之间的相互作用,如相互影响、相互依赖等等。
这些相互作用也是影响多智能体协同控制系统性能的关键因素之一。
二、多智能体协同控制系统建模方法多智能体协同控制系统的建模方法主要有以下几种:1. 基于多智能体动力学模型的建模方法这种建模方法主要利用多智能体动力学模型来描述各个智能体节点之间的相互关系和行为规律,从而分析和优化多智能体系统的行为和性能。
具体来说,这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、动态方程、控制策略和信息交换方式等进行建模。
2. 基于分散式决策的建模方法这种建模方法主要是通过对各个智能体节点的分散式决策过程进行建模,来分析和优化多智能体协同控制系统的性能。
具体来说,这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、决策变量和决策规则等进行建模。
3. 基于集成式控制的建模方法这种建模方法主要是通过对中心控制器的集成式控制过程进行建模,来对多智能体协同控制系统进行建模和分析。
基于多智能体的杜能模型仿真研究

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并用 j a s a I a — W l 实现 了该模型的仿真模拟。模拟结果表明 : v T I 不同生产 活动 的竞租地租 函数越陡的 , 它们与城市 中心 的距 离 应该越近。研究表明多智 能体建模方法为研究复杂地理现象提供了一种有 意义 的并且是很好的工具。
基于多智能体系统的智能交通模型与仿真研究

基于多智能体系统的智能交通模型与仿真研究智能交通系统是一个复杂的系统,由多个部分组成,包括车辆、驾驶员、道路和交通管理机构。
通过合理的交通规划和调度,可以提高交通效率、减少交通拥堵和事故,提供更安全、更快捷的出行环境。
然而,现实中的交通系统往往受到复杂的交通情况和驾驶员行为的影响,导致效率低下和事故频发。
为了解决这些问题,研究者们提出了基于多智能体系统的智能交通模型与仿真研究。
这种方法将交通系统视为一个由许多智能体(车辆、驾驶员、交通管理机构等)组成的复杂网络,通过建立智能体之间的信息交互和决策规则,实现智能交通系统的优化和仿真。
在基于多智能体系统的智能交通模型中,每个智能体都具有自主决策的能力。
智能体通过感知周围环境的信息,包括道路状况、其他车辆的位置和速度等,来做出决策。
这些决策可能包括加速、减速、转弯、超车等,目的是优化交通系统的效率和安全性。
基于多智能体系统的智能交通模型的建立离不开仿真技术的支持。
通过仿真,研究者可以模拟不同交通场景下的各种情况,包括交通流量、道路条件、驾驶员行为等,以评估不同交通策略的效果。
通过仿真,可以快速、低成本地探索各种交通管理方案,找到最优解决方案。
在基于多智能体系统的智能交通模型中,一个关键的问题是智能体之间的信息交互。
智能体之间的信息交互能够帮助它们更好地理解周围环境,并作出更准确的决策。
信息交互可以通过无线通信技术实现,包括车联网、卫星定位系统等。
通过这些技术的支持,智能体可以实时获取道路状况、其他车辆的信息等,从而做出更为合理的决策。
除了智能体之间的信息交互,基于多智能体系统的智能交通模型还需要考虑到智能体的决策规则。
智能体的决策规则需要考虑到交通系统的整体效益和安全性,而不只是个体的利益。
这就需要研究者设计出一套合理的决策规则,平衡个体与整体的利益。
在基于多智能体系统的智能交通模型与仿真研究中,还需要考虑到各种交通管理策略的评估和优化。
通过对不同的交通管理策略进行仿真实验,可以评估其效果,并找到最优的交通管理方案。
基于智能体技术的人员疏散仿真模型

结论
通过对大型商业综合体人员安全疏散的研究,发现当前存在的问题并提出了 针对性的技术方案。在实践应用中,取得了一定的效果,但仍存在需要改进的地 方。为了进一步提高大型商业综合体的人员安全疏散能力,建议加强培训和演练, 不断优化智能疏散系统,并重视设施的维护和更新。未来的研究方向可以包括运 用更先进的技术、建立更加完善的应急疏散预案等方面。
2、应用效果:通过优化疏散设施和技术支持,该商场的疏散时间明显缩短, 且没有发生人员伤亡事故。同时,智能疏散系统的运用使得决策更为快速和准确。
3、存在问题与挑战:在实践过程中,也暴露出一些问题。例如,部分员工 对紧急情况下的职责不够明确,需要加强培训和演练。此外,智能疏散系统在复 杂情况下的稳定性有待提高。
二、基本假设
为简化问题,本次演示假设建筑物内的人员均具有相同的疏散逃生能力,且 在疏散过程中不存在障碍物或拥挤点。同时,假设所有人员均沿着最佳逃生路径 进行疏散,且在疏散过程中不会发生人员伤亡等意外情况。
三、模型建立
根据假设条件,本次演示选取以下参数: 1、建筑物类型(A):用0表示非高层建筑,1表示高层建筑;
结论:
本次演示成功地将智能体技术应用于人员疏散仿真模型中,并验证了其有效 性和可靠性。该模型具有较高的预测精度和实用性,可以为实际人员疏散预案的 制定和评估提供有益的参考。同时,我们也发现该模型仍存在一定的局限性,需 要进一步改进和完善。未来研究方向可以包括以下几个方面:1)
增加智能体的感知和决策能力;2)考虑社会力对个体行为的影响;3)提高 模型的并行计算能力,以处理更大规模的人员疏散仿真。
概念阐述
大型商业综合体是指规模较大、功能多样的商业建筑群,一般由商场、超市、 餐饮、娱乐等多种业态组成。人员安全疏散是指当发生火灾、地震等突发事件时, 采取有效的措施和行动,确保建筑物内的人员能够快速、安全地撤离到安全区域。
模拟现实环境中的多智能体系统建模研究

模拟现实环境中的多智能体系统建模研究随着人工智能的发展,多智能体系统的研究越来越受到关注。
多智能体系统指的是由多个智能体组成的系统,每个智能体都能够独立地感知、决策和执行。
这种系统具有很高的复杂性和不确定性,因此需要使用模拟现实环境的方法来进行建模研究。
一、多智能体系统的特点多智能体系统的最大特点就是分散性。
每个智能体都有自己的状态和行为,同时与其他智能体相互交互和影响。
这些智能体之间的互动是动态的、复杂的,不同的行为和动作可能会对其他智能体产生不同的影响。
这使得多智能体系统具有很高的不确定性,需要使用模拟现实环境的方法进行建模。
二、模拟现实环境建模的方法1.赛场进行实验为了模拟现实环境,我们可以在实际环境中建立一个赛场,并在赛场上进行实验。
例如,在足球比赛中,每个球员都是一个智能体,可以感知、决策和执行。
通过在赛场上进行比赛,可以收集到每个球员的动作和行为,从而进行分析和建模。
2.仿真建模另一种方法是通过仿真建模来模拟现实环境。
这种方法可以在计算机中构建出一个虚拟的环境,并在其中模拟多智能体系统的行为。
与实际环境不同,仿真建模可以控制环境的变化和条件,以便对多智能体系统进行更深入的分析和实验。
三、多智能体系统建模的应用多智能体系统模型的研究可以应用于多个领域。
例如,在交通领域中,可以使用多智能体系统模型来优化交通信号灯的控制,以减少拥堵和延迟。
在医疗领域中,多智能体系统模型可以协调医疗机器人和医护人员之间的合作,以提高病人的诊断和治疗效果。
在军事领域中,多智能体系统模型可以应用于作战模拟和战术决策。
总之,多智能体系统的研究是一个仍在发展中的领域。
随着人工智能技术的不断进步,多智能体系统模型的应用将会越来越广泛,并且会发挥越来越重要的作用。
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基于智能体建模的经济仿真研究综述 摘要:经济仿真作为实验经济学的一种研究手段,目前广泛应用于经济、金融各领域的研究,对于经济系统演化、经济主体特征和政策模拟等领域的研究做出了突出贡献。本文首先简要回顾了经济仿真的发展历程,总结了经济仿真研究方法的特点;然后综述了国内外学术界对于经济仿真理论与应用研究的成果,总结了在swarm仿真平台下进行经济仿真研究的框架;最后分析了目前制约经济仿真研究的主要因素和可行的解决手段。 关键词:复杂适应性系统;基于智能体建模;经济仿真;swarm 中图分类号:tp391.9 文献标识码:a 文章编号:1001-828x(2012)10-0-03 一、引言 自二十世纪五十年代博弈论学科基础和理论体系建立伊始,博弈论就被广泛应用于社会、经济领域,并逐渐成为研究社会、经济主体行为与利益关系的有力工具。在博弈理论发展的同时,另一项加速人类历史发展进程的技术诞生了,那就是计算机科学。随着计算机技术的快速发展,计算机的体积越来越小,运算速度越来越快,功能越来越强,在计算机环境模拟经济系统运行的可能性大大增加。约翰·霍兰于1994年提出了著名的复杂适应性系统理论(complex adaptive system,简称cas),为人们研究经济系统提供了一种重要的思路与方法,该理论同时成为目前经济系统仿真研 究的理论基础。在具备了理论基础与技术基础之后,计算机环境下的虚拟经济系统仿真方法成为一种全新的研究手段。以霍兰提出的cas理论为基础的,基于智能体建模的系统仿真方法成为博弈论研究的有力扩展,用以验证博弈理论的正确性,研究经济系统的演化过程,并推演新的结论。现在,经济仿真方法作为实验经济学的一种研究手段,广泛应用于经济、金融各领域的研究,对于经济系统演化、经济主体特征和政策模拟等领域的研究做出了突出贡献。 二、国外经济仿真研究综述 基于智能体建模的经济仿真方法是随着计算机技术的发展而产生的一种较为前沿的经济理论研究手段。由于国外计算机技术、系统科学等基础理论发展较为成熟,因此对于经济仿真的应用研究成果非常丰富。 美国的aspen模型可以说是经济仿真方法应用最早、成就最大的经济系统仿真模型。aspen模型是美国sandia国家实验室开发的基于微观经济主体的经济仿真模型,主体自学习与自适应特性的引入使得该模型对经济系统的模拟更加接近于真实情况。aspen模型作为一个政策模拟平台,对美国的财政、金融领域政策的制定提供了重要的参考。 strader、lin和shaw(1998)①对分散式装配供应链的订单执行情况进行了仿真研究,对经济仿真方法在供应链管理领域的应用进行了尝试。bruun和luna(1999)②利用开放性的swarm仿真平 台建立了一个用以模拟宏观经济系统运行的仿真模型,并通过该模型对经济的内生增长理论进行了仿真研究。sapienza(2000)③建立了人工劳动力市场,模拟了不同类型的劳动力在市场中的流动,将经济仿真方法引入到了人力资源研究领域。corazza(2000)④利用随机非线性动力学系统研究了垄断市场中供给方造假问题,对特定市场结构中的经济主体行为特征进行了研究。tout和stender(2001)⑤建立了一个具有适应性的经济仿真模型,研究指出了霍兰提出的遗传算法仿真模型的某些限制,及该模型与博弈论、控制论和进化论之间关系的缺陷,探讨了仿真模型在不同研究领域的适用性问题。luna和perrone(2001)⑥在综合了一系列学者在swarm仿真平台的研究成果基础上,系统地阐述了基于智能体的经济金融仿真模型在swarm仿真平台上的应用,为swarm仿真平台的推广和发展奠定了基础。francesco luna 和benedikt stefannson(2001)⑦编著了一部系统全面的在swarm仿真平台上进行经济仿真研究的专著,该著作系统论述了基于智能体建模和面向对象设计在经济仿真中的运用,同时也较为详尽地在技术层面上探讨了swarm仿真平台的应用,并综合了各个领域的swarm仿真研究成果,成为日后经济仿真研究的重要参考。lebaron(2002)⑧建立了人工股票市场,将基于智能体的建模运用到了股票市场投资者行为的研究领域,使经济仿真方法的应用逐渐从宏观系统演化层面深入到微观经济主体行为研究层面。foster(2005)⑨对经济系统的复杂性进行了深 层次的探讨,研究指出,对于经济现象的研究不能过于简单,要从系统的整体性和复杂性深入分析经济现象的实质和内在联系。jeffrey(2006)⑩指出目前的经济仿真研究中的经济变量大都具有排外性,如果要引入某些非经济类变量,通常要以效用函数的方式,基于此种情形,jeffrey建立了一个用以引入非经济类变量的模型框架,扩展了经济仿真模型中对于非经济类要素变量的应用范围。 三、国内经济仿真研究综述 国内的经济仿真研究起步较晚,但在美国圣塔菲研究所开发的swarm仿真平台推广之后,我国专家学者在短期内对于基于智能体建模经济仿真的研究取得了丰富的成果,经济仿真方法已经成为我国各类经济、金融现象研究的重要手段之一。 张守一(2001)⑾作为国内最早的swarm仿真平台介绍者之一,对swarm平台的仿真模型框架进行了简要的介绍,将swarm这一应用最为广泛的仿真平台引入人们的视线。王文举、任韬(2004)⑿介绍了2002年度诺贝尔经济学奖获得者弗农·史密斯在实验经济学领域的研究成果,同时探讨了博弈论与经济仿真这两种较为先进的经济研究手段之间的关系。王利(2005)⒀在netlogo仿真平台上就进化博弈理论进行了探讨,并对进化博弈囚徒困境和鹰鸽博弈两个仿真实例进行了仿真实验,并对实验结果进行了分析,以体现进化博弈的基本特性,对高级博弈理论的仿真实验进行了探讨。王 文举、任韬(2006)⒁对二元劳动力市场资源配置问题进行了仿真研究,说明了降低劳动力从农村向城市流动成本的合理性,验证了已有理论的正确性。任韬、王文举(2006)⒂使用博弈论和基于智能体的动态仿真方法进行保险业监管的研究取得实质性成果,利用仿真模型实验得出了最优免赔额设定等一系列有意义的结论,对经济系统仿真方法在金融监管领域的应用做出了尝试。翁鸣(2007)⒃指出swarm仿真平台是以复杂适应性系统理论为理论基础的重要仿真工具之一,并在探讨若干swarm仿真实现技术问题的基础之上,说明了自下而上建模思想对于swarm仿真平台的适用性。任韬、王文举(2007)⒄以复杂适应性系统理论为基础,建立了用以研究多主体寡头竞争的仿真实验平台,将经济仿真方法由具体的实现层次深化到了抽象的方法论层次。刘娟娟、王镜宇(2007)⒅利用演化博弈思想研究了银行与企业信贷市场的演化,利用java语言实现了该仿真模型,通过仿真实验得出了一系列有意义的结论。韩立岩、夏坤、刘唯妮(2007)⒆将复杂适应性系统引入行为金融的研究,并构造了一个基于多主体羊群行为仿真模型,通过仿真和数值模拟测算了人工股票市场中的羊群效应,为进一步研究股票市场投资者的羊群效用奠定了仿真模型基础。刘贞、张希良、何建坤(2008)⒇提出了一个基于有限自动机的多主体博弈仿真框架用以研究经济主体的有限理性行为,该仿真框架技术上可以实现多主体的序贯博弈、演化博弈,并以三人重复囚徒困境为实例在该仿真框架中进 行了仿真实验;该仿真框架非常深入地将系统科学、系统动力学、遗传算法等前沿领域结合到了一起,为动态经济仿真的研究提供了极具意义的参考。 经济仿真方法由于其成本低、研究周期短等优势,越来越受到学者们的关注,目前已经被广泛应用于政策模拟、理论检验和理论扩展等方面的研究,成为经济学理论研究的重要手段。 四、swarm仿真平台系统框架 为了建立具有良好适用性的通用型基于智能体建模的系统仿真工具,美国的一些大学和研究所相继开发了用以研究复杂系统仿真的工具平台,目前应用最为广泛的是美国圣塔菲研究所开发的仿真工具集swarm。 swarm的核心是一个面向对象框架,其结构如图1所示。 图1 swarm仿真模型基本框架 其中,makefile是仿真模型程序编写完成后,在编译生成可执行文件过程中涉及的一个功能性文件,是仿真模型在计算机环境实现过程中不可缺少的技术性文件;main是整个仿真模型程序的入口;observerswarm的功能在于创建swarm另外一个功能类modelswarm的实例并实现其功能,而后生成仿真模型设置的控制界面和各类图表,用于人机交互设定各种参数和读取仿真数据绘制图表;modelswarm是swarm必需的令一个功能类,其作用在于控制仿真模型的运行,创建仿真模型设定的各类主体、主体的属性和行为,并 设定主体的行为时序;agent则是用户所研究的现实系统主体在swarm框架下的映射,仍是以类的形式对其属性和行为进行定义。完成上述框架内所有主体属性行为的声明、行为程序代码的编写及仿真主体行为顺序的设置工作以后,通过编译生成可执行文件,一个完整的swarm经济仿真模型就可以在计算机环境中运行了。 swarm仿真平台的出现,大大降低了仿真方法对于研究人员程序设计水平的要求,使得越来越多的非专业程序设计人员投身于复杂系统仿真的研究,为推动理论的发展做出了重要贡献。 五、结论与研究展望 综上所述,基于智能体建模的经济仿真是在博弈理论、复杂适应性系统理论、计算机技术等多领域发展而形成的较为前沿的经济学研究手段,已经被应用于经济、金融等学科的研究;swarm作为主要的基于智能体建模的仿真工具软件平台,已经被广为应用。然而swarm在近些年的版本更新频率远不如netlogo、matlab/simulink等其他仿真工具。专业仿真工具的缺乏已经成为制约基于智能体建模经济仿真理论与应用进一步发展的最大障碍。更新频率较低和功能正确性存在缺陷是非商业性软件的通病,这两大缺陷使得诸如swarm等非商业化仿真平台的应用受到了很大限制。此外,由于目前仿真平台对于仿真过程中产生的数据收集功能上存在一定缺陷,也使得统计方法与仿真方法的联合应用产生了一定困难。因此,开发更为先进的仿真软件工具已成为基于智能体建模经济仿真研究