基于多Agent复杂系统仿真平台研究
基于Agent的复杂系统建模与仿真探析
科技资讯 SC I EN C E &TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N 信 息 技 术1 Agent的定义及其基本属性1.1Agent的定义对于Agent的研究早期是由人工智能领域兴起的。
当前,这一技术已经从产生阶段过渡到了发展阶段,虽然依旧未曾达到完全成熟的阶段,但多Agent系统却已经被人们认可。
在各种应用Agent的系统当中,其定义均有所不同,直至目前为止尚且没有一个较为统一的定义,无论Agent的定义是否统一,其必须具备的就是智能性,这是一个毋庸置疑的问题。
有的学者认为Agent 实质上就是一个实体,可将其状态看做是由能力、选择、信念以及承诺等部分组成的。
从广义的角度上讲,Agent可以使一个组织、一个机器或者是一个人。
Agent一词在词典中的解释为扮演其它角色者,但硬要将之应用到计算机领域当中该定义又显得较为笼统。
如何才难更准确具体的刻画出Agent的定义一直以来都是诸多学者研究的重点。
笔者认为想要真正明确其定义,就必须了解Agent的更多属性,通过这些属性可以从不同的侧面对Agent进行刻画。
1.2Agent的基本属性Agent的基本属性如下:自主性。
不需要外部任何的直接干涉也能够自行行动,并且对内部的状态具有一定程度的控制能力,可按照其自身的经验行事;交互性。
可以和其它的Agent进行交流,同时也可以与自身所处的环境进行交流;适应性。
在某种特定的前提下可以相应其它环境或别的Agent,自身适应性较高的情况下还能够允许其它Agent按照一定的经验对自身进行适当的修改;代理性。
当前提条件满足要求的情况下,其可以代替他者进行工作,也就是说Agent能够代表某些特定实体的利益行事;移动性。
可以将自己从当前所处的环境中转移到另外的环境中;主动性。
Agent 并不是简单地对某些特定环境做出指定的反应,而是有目的的行事;智能性。
能够与其它的Agent之间使用符号等语言进行交互;理性;可按照知识及内部目标对行为进行选择,特定的行为能够使其接近自己想要实现的目标;不可预测性。
基于多Agent的复杂系统控制研究
基于多Agent的复杂系统控制研究随着计算机技术的快速发展和信息化时代的到来，人们对于建立高效的复杂系统控制技术的需求也日益增加。
其中，基于多Agent的复杂系统控制技术在诸多领域中具有广泛的应用前景，如航空航天、交通运输、能源管理、环境保护等。
本文将从多Agent系统的特点、应用现状以及研究进展三个方面来深入探讨多Agent技术的复杂系统控制研究。
一、多Agent系统的特点多Agent系统是由多个相互协作、互相影响的Agent组成的一种自组织系统。
Agent是指具有自主能力且能够与环境进行交互的个体。
在多Agent系统中，每个Agent都具有独立的决策能力和行动能力，但它们之间又需要协同合作完成某个任务。
多Agent系统具有以下几个特点：1.分布式性：多Agent系统中的Agent分布在不同的位置上，它们能够互相协作完成某个任务。
2.自组织性：多Agent系统中的Agent不需要外部指令来指导它们的行动，它们能够自组织形成一个复杂的系统。
3.异质性：多Agent系统中的Agent具有不同的特性、能力和行为模式，这使得系统更具有多样性和适应性。
4.弹性：多Agent系统中的Agent能够在环境变化的情况下自适应地调整自己的行为。
二、多Agent技术的应用现状多Agent技术在众多领域中都有着广泛的应用，其中最为典型的应用是在智能化交通管理系统中。
当前，城市交通管理已经成为社会发展中的重要课题。
而多Agent技术能够有效地实现道路交通系统的智能化，减少交通拥堵、提高道路利用率，并优化调度系统的性能。
除此之外，多Agent技术还被广泛应用于制造业、金融、医疗健康等领域，以优化系统性能和降低系统成本。
三、多Agent技术的研究进展多Agent技术在复杂系统控制研究中的应用越来越广泛，其研究进展也是日新月异。
目前，多Agent技术在以下几个方面有着重要的研究进展：1.多Agent系统建模：建立多Agent系统的数学模型，分析特定环境下的系统行为与动态特性。
复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法
复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法一、引言随着科技的不断发展和社会的快速变革，复杂适应系统的研究和应用在现代社会中变得愈发重要。
复杂适应系统是由大量相互作用的个体组成的系统，个体之间的互动会引发整个系统的非线性行为和演化。
而基于agent的建模与仿真方法则是应对复杂适应系统挑战的有效工具。
本文将对复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法进行全面、详细、完整且深入的探讨。
二、复杂适应系统的概念和特征2.1 复杂适应系统的概念复杂适应系统是指由大量相互作用的个体组成的系统，例如生态系统、社交网络、物流系统等。
个体之间的互动和自适应能力是复杂适应系统的重要特征。
2.2 复杂适应系统的特征1.非线性性：复杂适应系统的行为往往不是简单的线性关系，而是呈现出非线性的特征。
2.自组织性：复杂适应系统具有自组织的能力，即个体之间通过相互作用形成全局的整体行为。
3.自适应性：复杂适应系统能够根据外部环境的变化对自身进行适应和调整。
4.高度耦合性：复杂适应系统的个体之间存在相互依赖和耦合关系。
三、基于agent的建模与仿真方法3.1 Agent的概念Agent是指具有自主性、目标导向性和适应性的个体，它能够感知环境、做出决策并采取行动。
3.2 Agent的分类根据不同的特征和功能，Agent可以分为以下几类： - 简单反应型Agent：根据环境的当前状态产生固定的响应。
- 模型型Agent：通过对环境进行建模，预测环境的变化并做出相应的决策。
- 脚本型Agent：预先定义好一系列的行为模式和规则，根据环境的状态选择相应的脚本执行。
- 学习型Agent：通过学习和积累经验改进自身的行为策略。
3.3 Agent的建模和仿真方法1.有限状态机（FSM）：将Agent的决策过程建模为有限状态机，通过定义不同状态和状态转移条件来描述Agent的行为。
2.强化学习（RL）：基于奖励信号和价值函数来训练Agent的决策策略，使Agent能够从环境中学习并逐渐优化自身的行为。
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用随着信息技术的迅速发展，我们生活和工作中面临的问题日益复杂化。
为了更好地理解和解决这些问题，人们开始关注复杂系统的建模与仿真方法。
Agent-based Modeling and Simulation（ABMS）作为一种重要的建模与仿真技术，逐渐成为研究和应用的热点。
ABMS是一种以个体行为和互动为基础的模拟方法，通过将系统看作由许多自治的个体组成，个体之间相互作用、适应和学习，从而呈现出系统的整体行为。
ABMS可以模拟人类、动物、机器人等个体的行为、决策和互动，进而研究和预测复杂系统的演化和行为。
在复杂系统的建模与仿真中，ABMS的研究和应用具有以下几个重要方面。
首先，ABMS可以用于研究社会和经济系统。
社会和经济系统是由大量的个体组成，个体之间的互动和决策会产生系统层面的现象和行为。
通过ABMS，可以模拟和预测人口迁移、市场竞争、群体行为等社会和经济现象，为政府和企业的决策提供参考和支持。
其次，ABMS可以应用于交通和城市规划。
城市的交通系统是一个复杂而庞大的系统，个体车辆和行人的移动和决策会影响整个交通网络的运行和拥堵情况。
通过ABMS，可以模拟车辆和行人的行为、交通信号的调度和城市道路的规划，从而提高交通效率，减少拥堵和事故。
此外，ABMS还可以用于生态系统的研究和保护。
生态系统是由多种生物和环境要素相互作用而成的复杂系统，个体的行为和互动会影响整个生态系统的稳定性和可持续性。
通过ABMS，可以模拟和预测物种的分布、资源的利用和生态系统的演化，为生态环境的保护和管理提供决策支持。
在ABMS的研究与应用中，还存在一些挑战和问题需要解决。
首先，如何准确描述个体的行为和决策是一个关键问题。
每个个体的行为和决策都受到多种因素的影响，如个体的认知、情感和社会关系。
因此，需要深入研究个体行为建模的方法和技术。
其次，如何处理大规模ABMS的计算问题也是一个挑战。
基于Multi-Agent的城市燃气管网安全系统建模与仿真研究
基于Multi-Agent的城市燃气管网安全系统建模与仿真研究随着城市化进程的加快，城市燃气供应系统在满足人们生活需求的同时，也面临着安全风险。
为了提高城市燃气管网的安全性能，成为了一种有效的方法。
首先，该研究采用了Multi-Agent技术来建立城市燃气管网安全系统模型。
该模型由多个智能Agent组成，每个Agent代表着不同的功能单元，如传感器、执行器、监控系统等。
这些Agent 之间通过消息传递和协调来实现信息的共享和决策的制定，从而使燃气管网系统能够实时监测和响应安全事件。
其次，基于Multi-Agent的城市燃气管网安全系统模型还考虑了不同的安全威胁和风险因素。
通过引入故障检测、泄漏监测、火灾监测等Agent，该系统能够及时发现潜在的安全隐患，并采取相应的措施进行处理。
同时，该系统还可以通过智能决策Agent来分析和评估不同的安全事件，提供相应的应急响应策略，以减少事故发生的可能性和影响。
最后，基于Multi-Agent的城市燃气管网安全系统模型通过仿真研究来验证其有效性。
通过构建真实的城市燃气管网场景，并引入不同的安全事件和干扰因素，可以对系统的性能进行评估和优化。
通过模拟不同的安全事件，如泄漏、火灾等，可以测试系统的响应速度和准确性，并通过优化系统的配置和策略来提高安全性能。
综上所述，基于Multi-Agent的城市燃气管网安全系统建模与仿真研究为提高城市燃气管网的安全性能提供了一种有效的方法。
通过建立智能化的管网安全系统模型，引入不同的Agent来实现信息共享和决策制定，可以及时发现和响应潜在的安全隐患，减少事故发生的可能性和影响。
通过仿真研究来验证系统的有效性，可以进一步优化系统的配置和策略，提高城市燃气管网的安全性能。
相信在未来的发展中，基于Multi-Agent的城市燃气管网安全系统将在实际应用中发挥重要作用。
基于复杂系统整体论的多主体仿真平台体系结构研究
基于复杂系统整体论的多主体仿真平台体系结构研究万方数据万方数据计算机研究与发展2020,43(增刊MACE3J¨叫; Carnegie Mellon大学与乔治理工大学开发的SPADES[11J和一些多智能体仿真平台,如jADEEl2]等.国内也在上述平台的基础上研制了多个智能体仿真平台和复杂系统仿真平台,例如中国科学院计算技术研究所开发的MAGE【I31,国防大学的战争实验室以及国防科技大学计算机学院研制的JCass平台【11等.通过对国内外复杂系统仿真平台的建模和体系结构分析,可将这些平台大致区分为以下3类.2.1基于复杂自适应系统理论的仿真平台. 桑塔菲研究所的Swarm平台Swarm顾名思义就是许多元素(系统组成部分的群体.Swarm是由桑塔菲研究所的Langton 领导开发的多Agent复杂系统仿真平台,运行在单机上,它的体系结构和逻辑结构如图2所示:图2Swarm的体系结构与逻辑结构图在图2中,CPU和操作系统为平台执行的软硬件计算环境;Swarm核心是运行仿真和GUI事件的虚拟CPU部分;仿真是Swarm对象的运行部分,包括对象及对象活动的调度;GUI是仿真的图形交互界面,通过GUI用户可以输入数据,查看输出数据,并监测系统状态,以图形的方式进行显示,并且提供了曲线图、柱状图、有向图等.基本Swarm仿真由模型Swarm和观察者Swarm组成,亦即Swarm模型中有两种类型的Swarm:一种是在内核调度中的称为模型Swarm,它是复杂系统的元素,包含了一系列元素对象,对象的行为时间表以及输入和输出;另一种是观察者Swarm,具有智能,用来观察模型Swarm的输出,根据自身的判别行为时间表,再向模型Swarm输入仿真参数.实际上,模型Swarm和观察者Swarm联系在一起,构成了一个自主适应/演化的复杂系统元素群.2.2通用的多主体仿真平台通用的多主体不以复杂系统仿真为目的,但可以为复杂系统仿真所用.以中国科学院计算技术研究所的MAGE为例来简单介绍这类仿真平台的组成.MAGE的主体结构由6个模块组成,包括基本功能块(basic capabilities、感知器(sensor、通信器(communicator、功能模块接口(function modules、主体知识库(knowledge base和主体内核(kernel.具体结构如图3所示:插件管1任务自能构谴圆圆圆圆图3MAGE主体体系结构图4给出了MAGE主体平台的系统结构,它的复杂系统仿真是通过主体管理系统和目录主体来控制系统元素主体的主动性来实现的.图4MAGE平台体系结构2.3基于复杂系统整体性的主体仿真平台基于复杂系统整体性的主体仿真平台是当前研究复杂系统仿真平台的热点和焦点.这一方面的技术和材料比较笼统,不够成熟.例如 Carnegie Mellon大学的仿真中间件平台SPADES、2020年研制成功的基于集合论的形式化智能体并行模型SWAGE.它们的结构在形态上都是将复杂系统内部环境作为一个单独的集中控制的节点来处理,具体有环境建模和演化、仿真控制引擎等.其他远程节点包括元素建模与自主适应、通信服务等,如图5所示:图5基于整体论的主体仿真平台框图豳一丽万方数据万方数据万方数据金士尧等：基于复杂系统整体论的多主体仿真平台体系结构研究３０７生了复合型主体．像Ｃｏｌｏｍｂｅｔｔｉ与Ｄｏｒｉｇｏ所划分的那样，与Ａｇｅｎｔ相关的两种适应是进化适应和个体适应．而个体适应是学习的结果，学习是Ａｇｅｎｔ适应环境的一种策略．通过和环境进行交互的经验，Ａｇｅｎｔ能够把环境的某些方面综合到其内部状态之中从而形成自身对具体行为应用的认识．在Ａｇｅｎｔ学习方面，也有很多的研究，仿真平台支持库中可以根据需要，给以相应的支持．这些学习策略和算法包括决策树学习、人工神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、分析学习、增强学习等．４．４整体性建模、系统演化及整体性分析支持库复杂系统整体性模型是在系统宏观规律认识的基础上对系统的宏观描述．它可以利用传统的宏观分析方法来分析复杂系统，提供宏观模型，但同时需要与自底向上的基于Ａｇｅｎｔ的建模与仿真方法结合起来，通过个体白适应系统演化和整体性分析来验证模型的正确性，修改整体性模型．整体性建模及系统演化支持库和整体性分析支持库就是要实现这种功能．模型，并设计了复杂系统综合仿真平台的软件体系结构．以解决开发复杂系统综合仿真平台和复杂系统仿真应用面临的复杂性、可重用性、可维护性和可扩展性的需求．参… ＨＬ考文献Ｌｉ．Ａｇｅｎｔ—ｂａｓｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍ：ｏｆ［Ｐｈｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ］［Ｄ］．Ｃｈａｎｇｓｈａ：ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００１ⅢＫｒｚｙｓｚｔｏｆｓｏｆｔｗａｒｅＳｏｆｔｗａｒｅＣｚａｒｎｅｃｋｉ．Ｌｅｖｅｒａｇｉｎｇｒｅｕｓｅｔｈｒｏｕｇｈｏｎｄｏｍａｉｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌｉｚｉｎｇａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ［Ｃ］．ＷｏｒｋｓｈｏｐＲｅｕｓｅ（ＷＩＳＲ’８），Ｃｏｌｕｍｂｕｓ，Ｏｈｉｏ，１９９７Ｂｅｒｔａｌａｎｆｆｙ．ＧｅｎｅｒａｌＳｙｓｔｅｍＴｈｅｏｒｙ：Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ，Ｙｏｒｋ：ＧｅｏｒｇｅＢｒａｚｉｌｌｅ吲ＬｕｄｗｉｇｙｏｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｍ］．ＮｅｗＩｎｃ。
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用随着科学技术的发展和社会的不断进步，越来越多的系统变得日益复杂。
在这些复杂系统中，包括生态系统、交通系统、经济系统和社会系统等，多个相互作用的元素相互依赖，形成了一个复杂的整体。
为了更好地理解这些系统，研究者提出了许多不同的建模和仿真方法。
其中，基于Agent的建模与仿真方法成为了一种重要的研究方向。
Agent是指一个独立个体，能够感知环境、处理信息以及执行决策等行为。
在复杂系统中，每个元素可以被看作是一个Agent，这些个体之间通过相互作用和信息交流来产生系统整体的行为和动态变化。
基于Agent的建模与仿真方法就是通过对这些个体进行建模，模拟它们的相互作用和行为，从而研究系统整体的特性和演化。
基于Agent的建模与仿真方法具有许多优势。
首先，这种方法能够更好地反映系统中个体的异质性和多样性。
每个个体都有其独特的特征和行为方式，通过对每个Agent进行建模，能够更加准确地刻画系统的复杂性。
其次，基于Agent的建模与仿真方法具有较高的灵活性和可扩展性。
因为每个Agent都是一个相对独立的个体，可以方便地修改和扩展模型，以应对系统内部的变化和外部环境的影响。
第三，基于Agent的方法能够模拟系统中的非线性和动态过程。
每个个体都可以根据自身的状态和周围环境做出相应的决策，从而引发系统整体的非线性和动态变化。
对于复杂系统的建模和仿真，基于Agent的方法可以采用不同的建模技术和仿真环境。
最常用的技术之一是基于Agent的离散事件模型。
该模型中，系统的演化是由个体之间的相互作用和事件触发来驱动的。
通过模拟每个Agent的行为，并定义相应的触发和响应规则，可以模拟系统的动态变化和演化。
另一种常用的方法是基于Agent的群体模型。
在这种模型中，个体之间的相互作用和行为是以群体为单位进行建模和仿真的。
通过定义个体与群体之间的关系和规则，可以模拟系统中大规模群体的出现和相互影响。
REPAST一个多Agent仿真平台
3、优化算法：如遗传算法、模拟退火算法等，可用于优化Agent的资源配置 和性能提升。
四、实现与优化
将算法应用于实际系统中，需要进行实现与优化。具体包括：
1、数据预处理：对仿真实验产生的数据进行清洗、整理和归纳，以便后续分 析和可视化。
2、代码优化：采用性能优越的编程语言和开发框架，对算法代码进行优化和 重构，提高运行效率。
REPAST一个多Agent仿真平台
01 一、需求分析
目录
02 二、系统设计
03 三、算法设计
04 四、实现与优化
05 五、应用与推广
06 结论
REPAST：打造高效多Agent仿真 平台
随着技术的快速发展，多Agent系统逐渐成为研究热点。多Agent系统是由多 个智能体组成的自组织、自适应的系统，具有自主学习、协作分工、动态环境 适应性等优点。为了更好地研究和应用多Agent系统，建立一个高效的多 Agent仿真平台显得尤为重要。本次演示将介绍REPAST（多Agent仿真平台）， 并从需求分析、系统设计、算法设计、实现与优化及应用与推广等方面详细阐 述。
1、Agent开发层：提供Agent编程框架和工具包，支持多种编程语言和算法。
2、通信与协作层：提供多种通信协议和协作模式，包括消息传递、黑板等， 支持分布式和并行计算。
3、实验管理与可视化层：提供实验配置、运行、监控和可视化工具，方便用 户进行实验管理和数据分析。
4、应用场景层：提供通用应用场景模板，用领域，如智能制造、智慧城市、游戏AI 等，并可根据不同场景的需求进行定制和扩展。
二、系统设计
基于需求分析，我们提出REPAST多Agent仿真平台的系统设计。在硬件方面， 平台可采用云计算基础设施，提供高计算能力和存储空间。在软件方面，平台 采用分层架构，包括：
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基金项目:河海大学常州校区博士启动基金项目(05B001-03)收稿日期:2006-11-11 修回日期:2006-11-18 第24卷 第12期计 算 机 仿 真2007年12月 文章编号:1006-9348(2007)12-0283-04基于多Agen t 复杂系统仿真平台研究倪建军,李建,范新南(河海大学计算机及信息工程学院,江苏常州213022)摘要:复杂性科学是研究复杂系统和复杂性的一门新兴的交叉学科。
基于多主体(Agent )复杂系统仿真技术是研究复杂系统复杂性产生机制的有效手段之一,在众多领域得到广泛应用。
为了使研究者从复杂的软件编程中解放出来,集中精力进行科学研究,开发高效的、易用的仿真平台成为推动基于多Agent 复杂系统仿真技术进步的关键。
针对目前多Agent 仿真平台存在的局限性,进行仿真平台的结构设计,并开发了原型系统。
最后,利用热虫(Heatbug )模型验证仿真平台的有效性。
关键词:基于多主体仿真;复杂系统;仿真平台;热虫模型中图分类号:TP311152 文献标识码:BA Com plex System S im ula tionPla tform Ba sed on M ulti -Agen tN I J ian -jun,L I J ian,FAN X in -nan(College of Computer &Infor mation Engineering,Hohai University,Changzhou J iangsu 213022,China )ABSTRACT:The comp lexity science is a rising interdiscip line which studies the comp lex system and comp lexity .The comp lex system si mulation based on multi -Agent is one of the very useful methods forresearching the comp lexity p roducing mechanis m of comp lex system.This method is used in many fields w idely .In order to make the researchers released from the soft p rogramm ing and fix attention on their study,an effective and convenient si mulation p latfor m must be developed,which is a key job to i mp rove the comp lex system si mulation method based on multi -Agent .A i med at the li m itations existing in the si mulation p latfor m at p resent,a frame of si m ulation p latfor m is given out,and the p rototype system is developed .A t last a Heatbug model is used to confir m the validity of the si m ulation p latfor m.KEYWO RD S:Si mulation based on multi -Agent;Comp lex system;Si mulation p latfor m;Heatbug model1 引言复杂性科学是研究复杂系统和复杂性的一门新兴的交叉学科。
虽然它还处于萌芽时期,但已被有些科学家誉为是“21世纪的科学”。
如何对各类复杂系统的复杂性产生机制的研究成为复杂性科学的关键问题之一。
国内外研究表明,传统的建模方法(诸如还原论方法、归纳推理方法等)已经不能很好地刻画复杂系统,需要采用新的建模理论与仿真方法。
而基于多Agent 的建模理论和仿真技术是最具活力、最有影响的方法之一,适合于复杂系统的研究[1][2]。
目前这种技术在人工生命、经济系统、自然现象、社会科学、人文科学等众多领域都得到了广泛的应用。
仿真平台是进行计算机仿真的软件环境,可以使研究者从复杂的软件编程中解放出来,集中精力进行科学研究。
目前,有较多的关于Agent 系统开发平台的研究,这些平台一般都能用于复杂系统多Agent 仿真,如Cly mer 等人利用仿真平台OPE MCSS 进行复杂交通系统的多Agent 仿真,Pathak 等人利用仿真平台MADKIT 进行复杂供应链的多Agent 仿真,Uhr macher 等人利用仿真平台JAM ES 进行多个协商Agent 的分布式并行仿真。
其他有代表性的仿真平台还有美国圣菲研究所的仿真平台S war m 、美国B rookings 研究所的A scape 仿真系统、芝加哥大学的Repast 仿真平台、美国I O WA 州立大学的T NG -L ab 软件系统[3]-[5]等等,这些平台为研究者进行研究提供了很大的帮助,然而,由于开发者的局限性和计算机技术的发展,目前许多基于Agent 的仿真平台都存在着一定的局限性,如支持复杂适应系统理论研究的工具和环境———S war m,虽然应用的人很多,为研究者提供了很大的便利,但是它还只是一个简单的系统,对一些复杂问题的仿真还很困难,而且S war m系统采用向用户提供类库的形式来实现,用户还是需要进行大量的编程工作,应用起来不是很方便,目前还处于不断完善过程之中。
如何提高仿真平台的柔性、可重用性和扩展性,成为仿真平台研究的一个重要课题。
本文主要针对目前基于多Agent仿真平台的局限性,进行仿真平台结构设计,并开发了原型系统。
2 基于多Agen t仿真平台总体设计2.1 基于多Agen t复杂系统仿真的需求分析基于多Agent的复杂系统仿真,首先需要建立复杂系统的多Agent模型,包括建立Agent的个体模型和系统多Agent 模型。
在一般情况下,复杂系统的模型是由多个Agent组成的,对这种系统的分析可以从三个方面来描述[6][7]:1)Agent层:即系统中所有反映问题域和系统责任的Agent。
2)个体Agent层:即Agent的结构与特征,包括内部状态和行为规则(如函数、方法等)。
3)多Agent系统层:即组成系统的Agent群体所采用的体系结构,主要的问题是Agent之间的通信与协调问题。
从上述分析可以得知基于多Agent的复杂系统仿真需要解决的主要问题如下:1)系统分析和个体Agent划分首先,需要解决的问题是对所研究的系统进行分析,分析它是否复杂系统,如果是则对其进行分析,明确系统的界线,对系统的基本特征和功能,以及内部实体的活动要有所了解,从而确定系统仿真的目的等。
对于给定的系统,个体Agent划分的任务就是解决这样的问题:将系统中的什么映射作为Agent?也就是对系统进行Agent抽象。
在确定了实体Agent后,有时为了实现系统的目标,还要设计一些其他的辅助Agent,通常这类Agent被称为集中服务Agent。
经过了上面的处理后,便可确定组成系统的所有Agent,形成系统的Agent类图。
当然,在实际的分析与建模的过程中,可以根据需要反复地进行这一过程。
2)个体Agent的建模建立系统的类图后,接着要进行的工作就是要建立每个Agent的模型,在这个方面,主要是处理以下两个问题:①每个Agent如何建立世界模型?任何一个变化的世界内起作用的Agent必须建立世界内部的模型。
②如何构建Agent的内部结构?一个系统中不同的Agent可以是同质的、异质的或共享某些共同的模块,或在其他的模块中不同。
3)建立系统多Agent模型为了建立由多个Agent组成的完整的系统模型,确定多Agent的体系结构,就是要处理好下面的5个问题:①系统有多少个Agent?根据系统的目标要求,确定各种单个Agent的总数以及系统运行时Agent数目是否可以改变,这是一个给定系统的重要特征。
②Agent之间采用什么样的通信渠道?通常,在传输介质、访问、信息被发送后是否坚持和本地化等方面可能有所不同。
③Agent之间采用什么样的通信协议?通常采用的通信方式有共享全局存储器、消息传递以及两者的结合。
④怎样建立Agent与其相关的其他Agent之间的结构?这个结构可以是实现者预先设定好的且在系统运作期间保持不变,也可以在运行时Agent能够发现新的关系而进行自我重组。
⑤Agent之间如何协调他们的行动?Agent是自治的他们不需要外界的激励就可以运行。
但是,在一个实用的系统中,他们不是处于无政府主义状态,而是相互协调的。
4)实现和仿真实现和仿真,就是根据系统的特征模型,对系统进行设计和编程。
包括仿真平台的选择,并根据选定的仿真平台,对前面的系统特征模型进行必要的调整。
接下来的任务就是对模型实施仿真。
在仿真时,为了跟踪Agent的性能或整个系统的某些特性,需要在仿真程序中加入一些统计分析代码,如文本输出、图表曲线等。
2.2 仿真平台的框架结构和工作流程根据上述需求分析,可以将整个仿真系统表示为以下的一个5元组,即:ABS_Sys=<Agents,Environment,Parameters, Interface,Platfor m>其中:Agents:主要指各种实体Agent模型,根据具体的仿真需要,可以具有不同的特性。
所有的Agent组成一个Agent社会。
Environment:是指实体Agent的生存空间,或者叫物质基础。
Parameters:这里除了指一些仿真的参数,还包括预先定义的一些仿真规则和要求,如环境的设定、Agent的通信规则等等。
Interface:是指仿真系统和用户的接口,是用户控制仿真过程和观察仿真结果的唯一通道,一般可以通过辅助Agent 来实现。
Platfor m:是指仿真平台,这是仿真的基础。
根据仿真系统的组成,可以将整个仿真平台按功能划分为3个子系统,仿真平台的整体结构如图1所示。
图1 仿真平台的整体结构各模块的主要功能:1)文件系统:主要包括文件编译和文件管理两个子系统。
文件编译子系统的功能主要是完成运行前对数据的处理,包括对用户输入的数据进行错误检查、编译以及和系统文件的组合,实现把用户输入的数据和系统的数据组合成一个整体,组合的依据是来自系统建模子系统反馈回来的系统结构关系等内容。