agent-based modeling发展过程
考虑负面口碑的创新扩散模型(全文)
考虑负面口碑的创新扩散模型(全文)创新扩散研究意义重大。
原因在于，在当前社会，创新往往被视为进步与现代性的关键标志，而创新的最终价值需要体现在其扩散状况上。
创新扩散同时具有隐喻意义，在许多社会变迁中，都存在着与创新扩散类似的过程，比如新观念在大众中的传播。
创新扩散问题一直是学术研究的热点。
其中，针对消费耐用品，Bass（1969）提出了同时考虑外部影响（大众传播）与内部影响（口碑传播）的新产品增长模型，并激发出众多基于Bass模型的派生研究（Mahajan et al.，2000），Granovetter，Soong（1986）与Valente（1996）从社会学传统出发构造了创新扩散的阈值模型（Threshold Model），Rogers（2003）从传播学角度提出了创新接受决策过程模型，并给出了一个被广泛接受的创新采纳者分类框架，Solomon等（2000）借鉴物理学中的渗透模型（Percolation Model），以电影产品为原型讨论了发生在消费者社会网络内的扩散现象，Delre等（2006）则利用基于主体的建模（Agent-based Modeling，ABM）技术研究了小世界网络内的创新扩散问题。
创新扩散研究文献丰富，但仍存在不少有待改进之处，其中一个典型问题即以往研究经常忽视创新扩散过程中可能存在的负面口碑影响，而负面口碑显然在现实中往往具有重要作用。
在整合已有研究的基础上，本研究以消费者接受新产品为原型讨论了包含负面口碑的创新扩散问题，具体分析了负面口碑、消费者网络结构类型及消费者局部世界大小等因素及其间存在的交互作用对于创新扩散可能产生的影响。
一、模型构建创新扩散是一个多级传播过程。
在传播过程中，潜在采纳者（消费者）或单独通过大众传播渠道，或同时经由人际沟通渠道知晓创新（新产品），并评估其在不同情形下所能提供的效用，从而决定是否采纳创新或新产品。
但无论通过何种途径接受了创新，都无法保证创新能够让所有采纳者满意，于是不满意的采纳者将有可能传播关于创新的负面信息，从而将影响到创新扩散的过程及最终结果。
1西方数理科学社会学进展
西方数理科学社会学的进展作者：顾卓筠摘要本文尝试讨论西方在将物理、数学、计算机模拟等领域的工具与方法甚至思想引入社会学研究的实践中所产生的成果，并对他们的意义与局限进行讨论。
关键词社会物理学数理社会学计算社会学在西方社会学的发展历程里，早期的孔德和《社会物理学》的作者凯特尔1都已尝试用物理学和概率论的工具来描述和解释社会现象和过程。
到当代为止，西方学界<不仅是社会学界）仍有一些人尝试用统计物理<又称统计力学），计算机模拟法，数学中的合理工具来分析和研究社会，并取得了一定的成果。
这样的趋势粗略可以分为三个领域：一位来自物理学领域的研究者，二是由计算机科学背景的研究者，三是来自经济学，统计学和数学领域的人。
随着这些学科在当代本身的进展2，渐渐出现了一些与社会学的研究对象社会很相似的内容，于是他们转而将这些内容的适用范围从自然科学扩大到社会科学，并被国外社会学家接受并建立相应的研究中心或者专刊进而研究。
<第三个领域的人主要是数学基础深厚所以是将数学应用到社会学的研究中来）本文的研究方法是文献法，研究的问题是西方在将物理、数学、计算机模拟等领域的工具与方法甚至思想引入社会学研究的实践中所产生的成果，并对他们的意义与局限进行讨论。
在社会学理论中，特别是实证主义传统中，引入自然科学模型和思想的努力由来已久。
结构功能主义大师帕森斯发展了斯宾塞的社会有机体的概念，将社会看作是一个超有机体，各部分都起着一定的功能，脱离了整体的部分也不能长久存在，他最著名的“AGIL”就是典型的例子。
在社会学的宏观理论中有很多都是类似于这种自然语言的推理模型，这种模型的存在在其合理性还不能被整个学界都接受的前提下却在另一方面显示出人类作为“会相互作用的原子”3所组成的社会在结构和过程方面与生物学中的有机个体或是生态系统和物理学中的某些所谓“复杂系统”的东西有着很深的渊源。
这方面的深入讨论将在后面展开。
本文起点是社会的自然主义假设4，只有在这种假设下引用自然科学方法才有合理性，由于这种方式更加容易出成果，并且相对而言所付出的代价<经费、人力、时间等）也较小5。
仿真算法知识点总结
仿真算法知识点总结一、简介仿真算法是一种通过生成模型和运行模拟来研究系统或过程的方法。
它是一种用计算机模拟真实世界事件的技术，可以用来解决各种问题，包括工程、商业和科学领域的问题。
仿真算法可以帮助研究人员更好地理解系统的行为，并预测系统未来的发展趋势。
本文将对仿真算法的基本原理、常用技术和应用领域进行总结，以期帮助读者更好地了解和应用仿真算法。
二、基本原理1. 离散事件仿真（DES）离散事件仿真是一种基于离散时间系统的仿真技术。
在离散事件仿真中，系统中的事件和状态都是离散的，而时间是连续变化的。
离散事件仿真通常用于建模和分析复杂系统，例如生产线、通信网络和交通系统等。
离散事件仿真模型可以用于分析系统的性能、验证系统的设计和决策支持等方面。
2. 连续仿真（CS）连续仿真是一种基于连续时间系统的仿真技术。
在连续仿真中，系统中的状态和事件都是连续的，而时间也是连续的。
连续仿真通常用于建模和分析动态系统，例如电力系统、控制系统和生态系统等。
连续仿真模型可以用于分析系统的稳定性、动态特性和系统参数的设计等方面。
3. 混合仿真（HS）混合仿真是一种同时兼具离散事件仿真和连续仿真特点的仿真技术。
混合仿真可以用于建模和分析同时包含离散和连续过程的系统，例如混合生产系统、供应链系统和环境系统等。
混合仿真模型可以用于分析系统的整体性能、协调离散和连续过程以及系统的优化设计等方面。
4. 随机仿真随机仿真是一种基于概率分布的仿真技术。
在随机仿真中，系统的状态和事件都是随机的，而时间也是随机的。
随机仿真通常用于建模和分析具有随机性质的系统，例如金融系统、天气系统和生物系统等。
随机仿真模型可以用于分析系统的风险、概率特性和对策选择等方面。
5. Agent-Based ModelingAgent-based modeling (ABM) is a simulation technique that focuses on simulating the actions and interactions of autonomous agents within a system. This approach is often used for modeling complex and decentralized systems, such as social networks, biologicalecosystems, and market economies. In ABM, individual agents are modeled with their own sets of rules, behaviors, and decision-making processes, and their interactions with other agents and the environment are simulated over time. ABM can be used to study the emergent behavior and dynamics of complex systems, and to explore the effects of different agent behaviors and interactions on system-level outcomes.三、常用技术1. Monte Carlo方法蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数值计算技术。
abm 建模案例
abm 建模案例（实用版）目录1.ABM 建模概述2.ABM 建模案例介绍3.ABM 建模案例分析4.ABM 建模案例的启示正文一、ABM 建模概述ABM（Agent-Based Modeling，基于智能体的建模）是一种运用多智能体理论和计算机仿真技术，研究复杂社会经济系统中个体行为与宏观现象之间关系的方法。
ABM 通过构建大量个体（智能体）及其相互作用规则，模拟并分析系统中个体行为及宏观现象的演变过程。
近年来，ABM 在城市规划、交通、经济学、社会学等领域得到了广泛应用。
二、ABM 建模案例介绍本文以城市交通为背景，介绍一个 ABM 建模案例。
具体来说，该案例旨在分析城市居民出行模式及道路交通拥堵现象。
在这个案例中，城市被划分为多个区域，每个区域包含住宅、工作场所、商店等不同类型的设施。
智能体代表城市居民，每个智能体需要根据自身需求（如上班、购物等）选择合适的出行方式（如私家车、公共交通等）及路径。
三、ABM 建模案例分析在案例中，智能体的行为规则包括：1.出行目的：智能体根据自身需求选择出行目的。
2.出行时间：智能体根据目的位置、自身位置和交通状况选择合适的出行时间。
3.出行方式：智能体根据目的位置、自身位置、交通状况和出行时间选择合适的出行方式。
4.路径选择：智能体根据当前交通状况选择最优路径。
通过调整智能体的行为规则和初始条件，可以模拟不同情况下城市交通的演变过程。
通过对比模拟结果与实际交通状况，可以评估城市交通政策的有效性，并为政策制定者提供决策支持。
四、ABM 建模案例的启示这个 ABM 建模案例为我们提供了以下几点启示：1.个体行为对宏观现象具有重要影响。
在城市交通中，每个居民的出行选择共同决定了道路交通状况。
2.基于实际数据的建模是提高模型准确性的关键。
为了更真实地模拟城市交通，需要收集并分析大量实证数据，以设定合理的智能体行为规则和初始条件。
3.ABM 方法有助于政策制定者深入理解政策效果。
基于Agent的BDI理论模型
Agent-based model of BDI基于Agent 的BDI 理论模型分析[摘 要]主要分析了从意识立场出发的一种思维状态模型,即BDI 模型。
该Agent 模型的基本思维属性主要由信念、愿望和意图构成，通过两种方法的分析，如何使Agent 达到理性的推理和理性的决策目标。
[关键词]Agent ；BDI ；理论模型Agent 理论与技术研究最早源于分布式人工智能(DAI),但从80年代末开始,Agent 理论技术研究从DAI 领域中拓展开来,并与许多其他领域相互借鉴与融合,在许多不同与最初DAI 应用的领域得到了更广泛的应用。
1.Agent 相关技术1.1 Agent 概念Agent 应当包括:自主性、主动性、反应性、移动性和社会性等优良特点。
由以上Agent 的特性可以给Agent 一个简单的定义：Agent 是代表用户和其他程序，以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。
智能Agent 不能在环境中单独存在，而要与多个智能Agent 在同一环境中协同工作，协同的手段是相互通信，但每个智能Agent 都是主动的、自治的工作。
1.2 Agent 的分类Agent 的特征、控制结构、生存环境、实现语言以及应用领域等都可以作为分类依据。
如根据Agent 在MAS 中所处的位置可以分为末端Agent 和中间Agent 。
末端Agent 又可分为提供服务的Agent 和接受服务的Agent 。
根据Agent 所完成的主要功能又可以分为界面Agent 、移动Agent 和信息Agent 等。
另外按体系结构划分，可分为反应式Agent 、慎思式Agent 和复合式Agent ；按构架可分为系统Agent 和工具Agent ；按智能程度分为被动Agent 、主动监视反应Agent 、具有思考和规划行为的BDI Agent 、竞争Agent 、演化Agent 以及人格化Agent 。
2.基于Agent 的BDI 模型BDI 模型的哲学基础是巴拉特曼（M. E. Bratman ）的理性平衡。
agent-based model发展历程
Agent-based model发展历程Agent-based model（ABM）是一种建模和仿真方法，它模拟各种智能代理（或“个体”）在特定环境中的行为和互动。
ABM在过去几十年中得到了广泛的发展和应用，其应用领域涵盖了经济学、生态学、社会学、地理学、计算机科学等多个学科。
本文将从ABM的起源和发展历程、理论基础、应用领域以及未来展望等方面进行全面评估和探讨。
1. 起源和发展历程ABM的理论起源可以追溯到20世纪40年代的元胞自动机（Cellular Automata），但真正的ABM模型出现在20世纪70年代的社会科学领域。
随着计算机技术的进步和对复杂系统研究的需求增加，ABM 逐渐受到学术界的关注并得到了快速发展。
1996年，美国著名社会学家约翰·霍尔因（John H. Holland）的《隐藏的秩序》一书将ABM的概念引入了更广泛的学术讨论中，为ABM的进一步发展奠定了理论基础。
2. 理论基础ABM的理论基础主要包括个体行为规则、相互作用关系和环境条件三个方面。
个体行为规则是指每个代理根据其内部状态和外部环境做出决策的规则，相互作用关系描述了不同代理之间的互动方式，环境条件则是指模拟的物理空间或社会空间的特征和约束。
这些理论基础构成了ABM模型的基本框架，使得模型能够更真实地模拟复杂系统中个体行为的动态变化。
3. 应用领域ABM已经被广泛应用于经济学、生态学、社会学、地理学等多个学科领域。
在经济学领域，ABM被用于研究市场竞争、金融风险和货币政策等诸多问题；在生态学领域，ABM被用于模拟自然资源利用、生态系统稳定性和物种演化等方面；在社会学和地理学领域，ABM被用于分析城市结构、人口迁移和文化传播等复杂社会现象。
这些应用说明了ABM在复杂系统研究中的重要作用，为学科交叉和跨学科研究提供了新的方法和工具。
4. 未来展望随着计算机技术的不断发展和对复杂系统研究需求的增加，ABM将会在未来得到更广泛的应用。
abm 建模案例
abm 建模案例摘要：1.ABM 建模简介2.ABM 建模案例概述3.ABM 建模案例具体分析4.ABM 建模案例的结论与启示正文：一、ABM 建模简介ABM（Agent-Based Modeling）建模，即基于智能体的建模方法，是一种运用多智能体建模技术来模拟和研究复杂社会经济系统的方法。
该方法通过构建大量简单的智能体，并通过它们之间的相互作用来模拟现实世界中的现象。
近年来，ABM 建模在我国逐渐受到关注，并在多个领域取得了显著的研究成果。
二、ABM 建模案例概述本文将以某城市交通拥堵问题作为ABM 建模案例，通过构建一个基于智能体的交通模型，模拟城市道路交通拥堵现象，并探讨如何通过交通管理政策来缓解交通拥堵问题。
三、ABM 建模案例具体分析1.构建智能体在ABM 建模过程中，首先需要构建智能体，即模拟城市中的个体（如行人、车辆等）。
智能体主要包括感知、决策和行动三个部分。
通过为智能体设置感知、决策和行动规则，模拟其在现实世界中的行为。
2.构建交通网络其次，需要构建一个城市交通网络，包括道路、路口、交通信号等。
通过设置道路的宽度、长度、交通信号等参数，模拟城市交通状况。
3.编写模型代码在ABM 建模过程中，需要编写模型代码，通过编程语言来实现智能体和交通网络的相互作用。
代码主要包括智能体的行为规则、交通网络的更新规则等。
4.运行模型与分析结果运行模型后，可以通过观察模拟结果来分析交通拥堵现象。
通过改变交通管理政策、道路参数等，可以探讨不同政策对交通拥堵的影响，从而为现实世界的交通管理提供参考。
四、ABM 建模案例的结论与启示通过ABM 建模方法研究城市交通拥堵问题，可以发现该方法在处理复杂社会经济现象方面具有一定的优势。
基于智能体的建模方法可以更好地模拟现实世界中的个体行为，为政策制定者提供更为精确的决策依据。
基于主体主观偏好的协同产品开发项目动态任务选择及仿真_李英姿
(3-4)
— 186 —
Vol.31，No.1
管理工程学报
2017 年 第 1 期
任务客观属性
表 3（续） 任务客观属性的描述及其计算方法 属性描述
计算方法
匹配度
人员能力与任务所需求能力之间的匹配度
Sim(x,
y)
1
y Y
x X
, x,
y
[X,Y]
(5)
相关符号说明如下： RI j (t) ：t 时刻，任务 j 的重要度，如果一个任务被越多 个任务依赖，表明该任务的完成对越多个任务具有推进作 用，该任务在整个设计过程中也越重要； 为了计算重要度，
Vol.31，No.1
管理工程学报 Jonrnal of Industrial Engineering/Engineering Management
2017 年 第 1 期
基于主体主观偏好的协同产品开发项目动态任务选择及仿真
李英姿，张 硕，张晓冬，胡 杨
（北京科技大学 东凌经济管理学院，北京 100083）
为系数，取值范围[0,1]。 step 2： 任务客观属性评价值的确定。具体的客观属性
描述和计算方法如表3所示。
表 3 任务客观属性的描述及其计算方法
任务客观属性
属性描述
计算方法
n
重要度
如果任务的输出信息被大量任务依赖，则说明该任务是整个 产品开发过程中的重要环节
dhj (t)
RI j (t)
断。 然而，实际的协同产品开发多项目是知识密集型活动 的中断。因此，考虑任务中断将更符合实际情形，同时，任
的集合，设计主体具有显著的自主性、主动性和协同性等特 务之间的关系不直接描述为任务执行的时间顺序关系，而是
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Agent-Based Modeling (ABM，基于代理的建模) 是一种用于模拟和研究复杂
系统的方法，其中每个个体被视为一个“代理”，这些代理根据一组规则相互作
用和行为，从而产生整体系统的行为。下面是 Agent-Based Modeling 发展过 程的简要概述：
1. 起源： Agent-Based Modeling 的概念最早可以追溯到 20 世纪 50 年代
和 60 年代的社会科学领域，但真正的发展开始是在 20 世纪 70 年代和
80 年代。
2. 初期探索： 在 20 世纪 80 年代，研究人员开始使用 Agent-Based
Modeling 来模拟复杂系统，如城市交通、生态系统和经济市场等。这些 模型通常基于简单的规则，模拟个体之间的相互作用，从而展示出系统 整体的行为。 3. 发展和应用： 随着计算机技术的进步，Agent-Based Modeling 的发展
迅速加速。20 世纪 90 年代，该方法在各个领域得到了广泛的应用，如 社会科学、生态学、经济学、流行病学等。研究人员开始使用更复杂的 模型和代理行为规则来模拟更真实的现象。 4. 跨学科交叉： Agent-Based Modeling 的发展促使不同领域的研究人员 之间展开合作，进行跨学科的研究。该方法允许从多个角度来研究一个 问题，从而深入理解复杂系统的行为。 5. 高级技术的应用： 随着计算机性能的提升，研究人员开始使用更复杂的
Байду номын сангаас
断发展，人们可以预期将来会出现更复杂、更真实的 Agent-Based Modeling，以更好地理解和解释复杂系统的行为。
总之，Agent-Based Modeling 的发展过程是一个逐渐从初期探索到广泛应用、 跨学科交叉的过程，通过模拟个体代理之间的相互作用，帮助人们更好地理解 和研究复杂系统。
模型和大规模的 Agent-Based Modeling 来研究更大规模、更复杂的系 统。这些模型可能涉及上百万个代理，并且需要强大的计算资源来模拟 和分析。 6. 工具和平台： 在 Agent-Based Modeling 发展过程中，出现了许多用于 构建、模拟和分析代理模型的工具和平台。这些工具使得模型构建更加 便捷，并提供了可视化和数据分析等功能。 7. 未来展望： Agent-Based Modeling 在诸多领域都有着广泛的应用前 景，包括社会模拟、政策分析、生态预测、市场模拟等。随着技术的不