基于agent的人工社会框架设计与生成方法

发布时间：2020-07-06 17:08

【摘要】：当前,基于个体的人工社会建模和仿真成为研究复杂系统的一种有效方法,在重构复杂系统、重演复杂社会事件方面,人工社会的成功应用促使越来越多的研究人员对其展开研究,人工社会的构建和演化也成为了建模与仿真领域以及其他多个应用领域的前沿和研究热点。人工社会的构建是一个多学科融合、综合集成的过程,需要解决统一的仿真框架设计以及人工社会各子模型的生成这两个问题。目前关于大规模人工社会的建模与生成研究还处于起步的阶段,在多领域知识集成融合以及模型框架设计生成方面还需要大量的工作和努力。本文以面向公共卫生事件应急管理的人工社会构建和应用的需求为背景,以生成合理、可用的人工社会计算模型为最终目标,在分析了人工社会构建的主要方法以及技术难点后,对大规模人工社会的框架设计、人工社会各子模型的构建、模型逻辑关联建立这几个问题进行了创新性的研究。论文的主要工作和创新点可概括为以下几个方面:(1)设计了大规模人工社会的架构模型和形式化方法。该架构模型对人工社会的基本构成模型以及模型之间的关联关系进行了明确的规范和定义,从人工人口、人工地理环境、时空地理行为和多重社会关系网络四个方面对个体的状态、迁移和交互进行了建模,实现了多领域知识和模型的综合集成。该架构通过建立人口与地理匹配关系、行为与地理匹配关系,解决了人口和行为的地理空间相关性特征建模问题;通过设计时空相关的行为日志模型,解决了个体行为的多样性和空间的迁移规律性建模的问题;通过建立社会关系驱动的交互行为机制,实现了个体交互的多样性和倾向性建模。(2)提出了基于家庭户的大规模虚拟人口生成方法。该方法以有限的、宏观的人口统计数据为基础,通过设计人口生成的规则和算法,赋予每个个体相应的人口特征值。本文提出的以家庭户结构生成为核心的人口生成算法,建立起了家庭成员社会属性约束规则,在赋予家庭户中的每个个体家庭角色的基础上,根据其角色的不同生成个体的其他人口特征值。通过这种方法所生成的人工人口,不仅在统计上与输入的人口统计学数据等价,更为重要的是对人口内部的组织结构进行了建模,从而进一步提高了人工人口模型的分辨率,更好地实现了人口的异构化。(3)设计了地理环境的重构方法和人口地理匹配模型。在地理信息数据基础上,根据行政区域划分将地理环境抽象成不同层次的环境实体,赋予了环境实体对内部人群信息的获取能力,从而实现个体对局部环境的感知;在地理环境统计数据缺失的情况下,结合人口的地理分布数据,设计了高分辨率环境实体生成方法,生成了环境实体数据库,明确地定义个体执行各类行为的活动场所,建立起了与个体执行各类行为所对应的环境实体列表;在人口与环境实体匹配的过程中,对连续的地理信息数据进行空间离散化,降低了空间搜索的计算复杂度。(4)提出了多层级社会关系网络生成算法和社会关系驱动的交互机制。本文在个体人口和地理环境空间分布特征的基础上,提出了具有时空聚类特征的多层级社会关系网络模型框架,将个体的多种类型社会关系集成在了一个统一的模型内;设计了从局部的具有高聚类特征的低层级网络逐渐生长为大空间范围的稀疏的高层级网络模型,提出了基于模块和层级生长的网络生成算法;提出了基于社会关系网络驱动的个体交互机制,进一步量化了个体在社会交互过程中的非随机特征,提高了个体在人群中交互的针对性和分辨率。(5)研究了甲型H1N1流感在人工社会中的传播和控制。本文在提出的人工社会架构和生成方法的基础上,设计并生成了在三个规模不同的人工社会:人工教室、人工校园和人工北京市;设计并执行了甲型H1N1流感在人群中的传播实验,分析了个体的空间迁移特征、交互特征以及社会关系网络的拓扑特征和动态特征,并对疾病传播的控制策略进行了评估。通过疾病传播实验,进一步证实生成的人工社会计算环境能够重演复杂事件的发展演变过程,表明了本文所提出的人工社会框架和生成算法的有效性和合理性。本文属于建模与仿真理论及方法的基础性研究,在基于个体的大规模人工社会建模方法学方面做出了有意义的尝试,所提出的人工人口、城市地理环境、时空关联行为和多层级社会关系网络模型及生成方法,对于重构复杂系统、重演突发事件以及分析评估控制策略具有积极的促进作用。
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：N941.4;TP18

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本文编号：2743896