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基于代理的建模：模拟人类系统的方法和技术
埃里克 博纳博
基于代理的建模是一种强大的仿真建模技术，在过去的几年中已经有了许多应用，包括对现实世界业务问题的应用。在简要介绍了基于智能体仿真的基本原理之后，结合实际应用，讨论了基于智能体仿真的四个应用领域：流程仿真、组织仿真、市场仿真和扩散仿真。对于每个类别，将描述和分析一个或几个业务应用程序。
在基于代理的建模（ABM）中，一个系统被建模为一个称为代理的自治决策实体的集合，每个代理分别评估其情况，并根据一组规则做出决策。代理可以执行与它们所代表的系统相适应的各种行为。例如，生产、消费或出售。代理直接的重复竞争交互是基于代理建模的一个特征，它依赖于计算机的力量来探索超出纯数学方法（1，2）的延申。在最简单的层次上，基于代理的模型由一个系统的代理和代理之间的关系组成。即使是一个简单的基于代理的模型也可能表现为很复杂的行为模式（3），并提供有关它所有模拟的真实世界系统动态的有价值的信息。此外，代理可能能够进化，允许未预料到的行为出现，复杂的ABM有时会结合神经网络、进化算法或其他技术来实现真实的学习和适应。
ABM是一种思维方式，而不是一种技术。ABM思维模式包括从系统的组成单位的角度来描述一个系统。一些研究人员认为，替代ABM的方法是传统的微分方程建模。这是错误的，因为一组微分方程，每一个描述系统的组成单元的动力学，是一个基于代理的模型。ABM的同义词是微观建模，另一种选择是宏观建模。随着ABM思维模式开始受到广泛欢迎，现在是重新定义为什么它是有用的以及何时应使用ABM的好时机。这些是本文要解决的问题，首先通过回顾和分类 ABM的好处，然后通过提供各种各样的例子来详细描述这些好处。读者将能够形成什么时候和如何使用ABM的一个清楚的看法。ABM受欢迎的原因之一是它易于实施：事实上，一旦你听说过ABM，就很容易将其付诸实践并进行编程。由于这个技术很容易使用，从而人们可能会错误地认为这些概念很容易掌握。但尽管ABM在技术上很简单，但在概念上却很深刻。这种不寻常的组合常常导致ABM的不当使用。
代理人基模型的好处。ABM优于其他建模技术的点在于:(i)ABM捕捉突发现象;(ii) ABM提供了一种对系统的自然描述方法;(3) ABM具有灵活性。这一点是显然的，然而，ABM处理紧急情况的能力是其他好处的驱动因素。
ABM捕捉突发现象。紧急现象是个体间相互作用的结果。根据定义,他们不能分解为系统的部分：因为各部分之间的相互作用，整体要多于各部分的总和。从部分特性中解耦得到的性质可以造成一些突发现象。例如，交通堵塞是个体行为和个体之间相互作用的结果，这种堵塞现象可能是车辆司机朝着相反的方向行驶汽车造成的。突发现象的这一特征使得它们难以理解和预测：突发现象可以是违反直觉的。下面几节将描述许多违反直觉的突发现象的例子。ABM就其本质而言，是紧急建模的规范方法吗?
在ABM中，一个模型和模拟的行为系统的组成单位(代理)和他们的交互，在模拟运行时从下向上出现。
这里有一个简单的例子，关于一个涉及到人的突发现象。这个游戏很容易在10-40个人中玩。其中一个要求观众中的每个人，随机选择两个人，a 和 b。所以他们总是把a放在他们和b之间，所以a是他们的房间里的每个人的保护者。另一个要求是让他们随意走动，为了保证在a和b之间(他们是保护者)。结果是惊人的:几乎瞬间整个房间都会内爆，每个人都紧紧地挤在一起。这个例子说明了简单个人规则可以导致一致的群体行为，很小的规则的改变可能会对该组织产生巨大影响的行为，以及直觉是如何在非常有限的复杂性水平之外成为一个非常糟糕的结果指南。该集团的集体行为是一种突发的现象。通过使用一个简单的代理基于模拟(可在www.cosystem.com搜索)每个人都被建模为遵循规则的自治代理，人们可以预测即将出现的集体行为。虽然这是一个简单的例子，其中个人行为不随时间改变，ABM使人能够处理更复杂的个人行为，包括学习和适应。当出现突发现象时，有人可能想要使用ABM，即：
1、个体行为是非线性的，可以通过阈值、if-then法则或非线性耦合来表征。用微分方程描述个体行为的不连续是很困难的。
2、个体行为表现出记忆、路径依赖、迟滞、非马尔可夫行为或时间关联，包括学习和适应。
3、代理的相互作用是异构的，可以产生网络工作效应。聚合流方程通常假设整体均匀混合，但相互作用网络的拓扑结构会导致与预测的聚合行为显著偏差。
4、平均值不成立。综合微分方程倾向于平滑波动，而不是ABM，这很重要，因为在某些条件下，波动可以被放大：系统是线性稳定的，但对较大的波动是不稳定的。
有趣的是，由于ABM自下而上地产生突发性现象，它提出了一个问题，即如何解释这种现象。ABM社区更广泛的议程是提倡一种新的方法来处理社会现象，不是从传统的建模角度，而是从重新定义整个科学过程的角度。根据Epstein和Axtell(1)所说：“ABM可能会改变我们对社会科学解释的思考方式。什么构成了对所观察到的社会现象的解释?”也许有一天人们会解释这个问题。“你能解释一下吗?”“你能理解它吗?”。
ABM提供了一个系统的自然描述。在许多情况下，ABM最适合描述和模拟由行为实体组成的系统。无论是试图描述交通堵塞、股票市场、选民，还是一个组织如何运作，ABM都使模型看起来更接近现实。例如，描述购物者在超市里的活动方式，比提出控制购物者密度的动态方程更自然。因为密度方程来自于购物者的行为，ABM方法也将使用户能够研究聚合的属性。ABM也使公司能够充分利用其客户数据的潜力：面板数据和客户调查提供了真实的人们实际在做什么的信息。了解了顾客的实际购物篮，就可以使用该购物篮创建一个虚拟代理，而不是通过平均购物数据计算合成购物篮的人群密度。
业务流程和活动之间的区别提供了另一个例子，说明了ABM是多么自然。业务流程是一种抽象，有时是有用的，但对于组织内部的人员来说，这往往很难联系到。ABM不是从业务流程的角度，而是从活动的角度来观察组织，也就是说，组织内部的人实际上在做什么(图1)。图1所示。业务流程和业务代理视图的说明。
当然，这两种描述必须相互一致。业务流程描述实际上为建模人员提供了有用的一致性检查。然而，当涉及到填充、验证和校准模型时，组织内部的人员可以更容易地回答有关他们自己活动的问题:他们可以与模型相关，因为模型描述了他们的活动。
当从组成单位的角度来描述系统时，可以使用ABM，来使活动更自然，即当：
1、个体的行为无法通过总体转移率来明确定义。
2、个人行为是复杂的。原则上，一切都可以用方程来解决，但微分方程的复杂性随着行为复杂性的增加呈指数增长。用方程来描述复杂的个体行为变得很难。
3、活动是描述系统的一种比过程更自然的方式。
4、通过专家判断对模型进行验证和校正是至关重要的。ABM通常是描述现实世界中实际发生的事情的最合适的方式，专家们可以很容易地连接到模型上，并有一种所有权的感觉。
5、随机性适用于代理行为。使用ABM，随机的来源被应用到正确的地方，而不是噪声项或多或少地随意添加到一个综合方程。
ABM是灵活的。ABM的灵活性可以从多个维度观察到。例如，向基于代理的模型中添加更多代理是很容易的。ABM也为调整代理的复杂性提供了一个自然的框架:行为、理性程度、学习和进化的能力，以及交互规则。灵活性的另一个维度是更改描述和聚合级别的能力：可以轻松地处理聚合代理、代理子组和单个代理，在给定模型中共存不同的描述级别。当不知道适当的描述级别或复杂性，并且需要进行一些修改时，可能需要使用ABM。
领域的应用。突发现象的例子在社会、政治和经济科学中比比皆是。人们逐渐认识到，有些现象很难预测，甚至是违反直觉的。在商业环境中，情景可能出现突发现象的情况可以分为四个方面：
1、流程:疏散、交通和客流管理。
2、市场:股票市场、购物机器人和软件代理，以及战略模拟。
3、组织:运营风险和组织设计。
4、扩散:创新和采用动态的扩散。
流疏散
由恐慌引起的人群踩踏事件往往会导致人员死亡，因为人们被压扁或踩踏。这种现象可能会在危及生命的情况下触发，例如在拥挤的建筑物内发生火灾，或可能是由于争抢座位或有时看似没有原因。最近的例子包括津巴布韦哈拉雷的恐慌，以及丹麦罗斯基勒摇滚音乐会的恐慌。随着人口密度的增加，加上交通便利，导致了更大规模的活动，如流行音乐会，体育赛事，示威活动，这类灾难的发生频率似乎越来越高。恐慌的人沉迷于短期的个人利益，不受社会和文化约束的控制。在恐惧的情况下，注意力的减少也会导致诸如旁避之类的大部分选择被忽略。除了，存在社会传染，即个体心理向大众心理的过渡，个体将对自己行为的控制转移给他人，导致从众心理。这种非理性的羊群行为通常会导致糟糕的整体结果，比如危险的过度拥挤和缓慢的逃跑，增加了死亡人数，或者更普遍地说，增加了破坏。在代理术语中，集体恐慌行为是由相对复杂的个体层面的行为和个体之间的相互作用(催眠效应、原始本能的相互激发、循环反应和社会易化)所产生的突发性现象。ABM似乎非常适合为恐慌和干扰协调的机制和先决条件提供有价值的见解。模拟结果(4,5)提出了使此类事件的有害后果最小化的实用方法和最优逃生策略。例如，让我们考虑一个在一个有限空间的火灾逃生情境：电影院或音乐厅。让我们假设只有一个出口。怎样才能增加人口外流呢?缩小问题范围，有人可能会问：在出口前，稍微不对称地(例如，在出口左侧)放置一根柱子，距离出口约1米，会产生什么影响?直觉上，人们可能认为这个举措会减缓人口的外流。然而，ABM，由真实的实验,表明柱子调节流量,导致更少的伤员和流速的显著增加,特别是如果一个假定受伤的人不能移动和阻碍流(4)。这一结果的一个例子是一个违反直觉的结果一个紧急现象:谁会想到把柱子放在紧急出口吗?ABM以一种自然的方式捕捉了这种突发现象(图2)。
流管理。ABM的一个明显的流量管理应用是运输。洛斯阿拉莫斯国家实验室(TRANSIMS .TSASA. LANL .gov)在这一领域最雄心勃勃的建模项目之一已经进行了数年。LANL s技术和安全评估部门的一个团队开发了一种交通模拟软件包，用于开发可部署到全国各大城市规划机构的产品。交通分析模拟系统(TRANSIMS) ABM包为规划者提供了一个综合的人口日常活动模式(如上班、购物、娱乐等)，模拟单个车辆在区域交通网络中的运动并估算车辆移动产生的空气污染排放。旅行信息来源于目标城市特定区域的实际人口普查和调查数据，提供了一个更准确的感觉，人们做了一整天的各种交通选择。TRANSIMS是以劳伦斯利弗莫尔国家军事应用实验室开发的先进计算机模拟代码为基础(并为进一步开发做出了贡献)。TRANSIMS模型创建了一个虚拟的大都市区域，完整地代表了该区域的个人、他们的活动和交通基础设施。旅行计划是为了满足个人的活动模式。然后，TRANSIMS模拟个人在交通网络中的移动，包括他们使用汽车或公共汽车等交通工具的情况，每秒钟进行一次。这个虚拟的旅行者世界模仿了该地区真实的人的旅行和驾驶行为。单个车辆的相互作用产生真实的交通动态，使用TRANSIMS的分析人员可以估计车辆排放，并判断运输系统的整体性能。之前的交通规划调查人们的出行要素，如起点、目的地、路线、时间、使用的交通形式或模式。TRANSIMS从人们的活动和他们进行这些活动的旅行的数据开始，然后建立一个家庭和活动需求的模型。该模型预测交通政策或基础设施的变化可能如何影响这些活动和行程。TRANSIMS试图捕捉每个重要的子系统之间的交互作用，如个人的活动计划和交通系统的拥挤。例如，当旅行时间太长时，人们就会寻找其他路线，从汽车转到公共汽车，或者相反，在不同的时间离开，或者决定不在一个特定的地点从事某项活动。此外，TRANSIMS还会追踪个人旅行者的位置、路线和使用的模式，以及他们的旅行计划执行得如何。它可以评估交通工具的替代品和可靠性来确定谁可能受益、谁可能受到交通变化的不利影响。在最初的案例研究中达拉斯沃斯堡地区25平方英里的区域被用于演示第一款TRANSIMS版本。利用现有的达拉斯沃斯堡旅游景点区域数据，在早上5点10分生成了350万游客的活动和计划。在这些规划中，那些位于25平方英里研究区域内的规划被作为模拟模块的输入，以比较两项基础设施的改变，即每项改变如何有助于缓解拥堵。尽管两种方案都改善了高速公路沿线的拥堵状况和流量，但一个意想不到的结果是，从网络可靠性的角度来看，改善局部干线的方案优于在高速公路上增加车道的方案。网络可靠性是对旅行者旅行时间的日常变化的量度。换句话说，如果一个人开车去上班需要10到30分钟，那么网络的可靠性就很低；0到12分钟，说明网络可靠性高。该团队最近一直在模拟波特兰的大都市地区，或者，一个需要12万个链接和150万旅行者的模型，比达拉斯沃思堡的1万个链接和20万旅行者的模拟要大一个数量级。ABM方法的好处是显而易见的：更好、更高效的基础设施规划，不仅包括更好的吞吐量，还包括排放方面的合规，因为ABM能够捕捉和重现紧急交通现象。
ABM在流管理中的另一个应用是模拟主题公园或超市中的顾客行为。成千上万的顾客产生的集体模式可能会非常复杂，因为顾客之间的互动：例如，在主题公园的一个景点等待多久取决于其他人的选择。一家大型主题公园度假公司正在思考如何提高调度的适应性，但知道这取决于对产能与需求最优平衡的了解。AXTELL和EPSTEIN开发了RESORTSCAPE(13)，这是一个基于主体的公园模型，提供了一幅完整的环境图片，以及在这样的度假胜地中发挥作用的所有互动元素。该模型为管理者提供了一种快速的方法来识别、调整和观察任何数量的管理杠杆的影响，例如：
1、何时或是否关闭某一特定旅程。
2、如何在公园空间中分配人均乘车量。
3、等待时间的容忍度是多少?
4、何时延长营业时间。
在模拟中，代理代表了在公园里一天的供应(景点、商店、
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