復(fù)雜系統(tǒng)的計算機模擬課件

復(fù)雜系統(tǒng)的計算機模擬復(fù)雜系統(tǒng)的計算機模擬1復(fù)雜——誕生于秩序與混沌邊緣的科學(xué)一場激動人心的科學(xué)觀念的革命瞬間照亮了各個學(xué)科領(lǐng)域，其中的原則和思想影響是如此地深遠和廣泛，以至于絕大多數(shù)學(xué)科都卷入其中！復(fù)雜——誕生于秩序與混沌邊緣的科學(xué)2過去我們用數(shù)學(xué)給出世界完美的描述，我們很陶醉，以為我們已經(jīng)認識了世界。但近來我們發(fā)現(xiàn)世界其實很復(fù)雜，并不確定，偶然的小情況可能放大為決定性的事件，影響了整個歷史進程復(fù)雜地發(fā)展。原來組成系統(tǒng)的個體是有適應(yīng)性的。個體的適應(yīng)性就產(chǎn)生了系統(tǒng)的復(fù)雜性。用計算機程序描述個體的行為，在一定的框架之下，個體平行地動作起來，這包括個體對外界的適應(yīng)，偶然的小情況，個體的相互作用…..如此，計算機模擬就比較真實地反映了復(fù)雜世界的一個個方面。

過去我們用數(shù)學(xué)給出世界完美的描述，我們很陶醉，以為我們已經(jīng)認3第一節(jié)復(fù)雜性科學(xué)確定性的終結(jié)、復(fù)雜性科學(xué)的興起路徑依賴的反思復(fù)雜性研究的方法

第一節(jié)復(fù)雜性科學(xué)確定性的終結(jié)、復(fù)雜性科學(xué)的興起4第二節(jié)復(fù)雜系統(tǒng)系統(tǒng)理論復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)第二節(jié)復(fù)雜系統(tǒng)系統(tǒng)理論5第三節(jié)模型與模擬方法模型建摸與模擬模擬軟件平臺SWARM的介紹模擬軟件平臺STARLOGO的介紹應(yīng)用舉例第三節(jié)模型與模擬方法模型6第一節(jié)復(fù)雜性科學(xué)I確定性的終結(jié)、復(fù)雜性科學(xué)的興起第一節(jié)復(fù)雜性科學(xué)I確定性的終結(jié)、復(fù)雜性科學(xué)的興起7I確定性的終結(jié)!I確定性的終結(jié)!8拉普拉斯決定論宇宙不過是一臺機械的鐘表宇宙的未來完全由它的過去決定。世界是可被預(yù)知的。只要我們明白了支配宇宙的規(guī)律，那么我們就能推察過去，預(yù)言未來。宇宙的統(tǒng)一規(guī)律已找到了（牛頓），宇宙的圖景已被描繪出來了。拉普拉斯決定論宇宙不過是一臺機械的鐘表9確定性的樂觀詩人蒲柏為偉大的牛頓寫下的墓志銘所言：

自然和自然的法則在黑夜中隱藏，

上帝說，讓牛頓去吧

于是一切都已照亮。

確定性的樂觀詩人蒲柏為偉大的牛頓寫下的墓志銘所言：10通向混沌初始條件的微小變動就會導(dǎo)致軌道完全不一樣?！安钪晾澹еЮ铩迸ｎD定律本身雖是確定性的，但它所描述的具體事物，很可能出現(xiàn)隨機行為。混沌=非線性動力學(xué)=難以精確求解通向混沌初始條件的微小變動就會導(dǎo)致軌道完全不一樣。“差11洛倫茲與氣象混沌1963年的一天，氣象學(xué)家洛倫茲踱進麻省理工學(xué)院的咖啡館。而在他進來之前，他剛把一個數(shù)據(jù)輸入他那臺現(xiàn)在看來工作速度其慢無比的計算機，以驗證上一次的結(jié)果。他知道結(jié)果還需要等一個來小時，他大可一邊躲開噪音，一邊來悠閑地享受點咖啡。當(dāng)他回到自己的工作室時，令他驚訝的事發(fā)生了：這次的結(jié)果與上次的結(jié)果在開始時相同，但到后來卻出現(xiàn)了很大的差異。他的結(jié)果是通過曲線表示的，這就是說兩條曲線只是在開始時相吻合，而到后來兩者卻分道揚鑣了。洛倫茲與氣象混沌1963年的一天，氣象學(xué)家洛倫茲踱進麻省理工12混沌與復(fù)雜復(fù)雜是多體系統(tǒng)多體之間的交互關(guān)系是非線性的單獨一個主體的運動軌跡是混沌系統(tǒng)整體則涌現(xiàn)出一定的秩序和結(jié)構(gòu)例子：湍流與水分子社會與人歷史規(guī)律經(jīng)濟周期與經(jīng)濟主體股票行情與股民的行為混沌與復(fù)雜復(fù)雜是多體系統(tǒng)13在傳統(tǒng)的社會科學(xué)研究中，解釋和預(yù)測間的過渡看來太隨意而缺乏嚴謹了——對一個社會現(xiàn)象的正確解釋并不意味必然能夠?qū)@個現(xiàn)象的未來進行預(yù)測，特別當(dāng)內(nèi)在機制中有非線性關(guān)系時，這種從解釋到預(yù)測之間的思維延伸幾乎百分之百是不可能的。復(fù)雜理論告訴我們，即便我們能夠很清楚地界定和完全掌握了對個體行為影響的所有因素，對組織或機構(gòu)行為的預(yù)測仍然是非常不充分的。

在傳統(tǒng)的社會科學(xué)研究中，解釋和預(yù)測間的過渡看來太隨意而缺乏嚴14人類認識實踐中的經(jīng)驗教訓(xùn)大自然對人類線性思維的教訓(xùn)水壩生態(tài)中國墾荒與沙漠化美國西部的風(fēng)塵暴核泄露人工生態(tài)實驗的失敗人類認識實踐中的經(jīng)驗教訓(xùn)大自然對人類線性思維的教訓(xùn)15《失敗的邏輯》事情因何出錯,世間有無妙策為什么鐵路信號系統(tǒng)工作正常時，列車仍然會發(fā)生撞車事故？為什么所有操作人員警覺地堅守著工作崗位，核反應(yīng)堆依然會發(fā)生災(zāi)難性的熔化事故？為什么我們制定得甚好的那么多專業(yè)和個人計劃，會如此頻繁地出岔子?《失敗的邏輯》事情因何出錯,世間有無妙策為什么鐵路信號系統(tǒng)工16對人類思維方式的反思德國心理學(xué)迪特里希.德爾納思維復(fù)雜性研究用計算機模擬情景試驗讓不同的專家以游戲的方式發(fā)掘決策思維模式的一般特征理性思維的局限性：邏輯嚴密

線性思維方式直覺、聯(lián)想=思維的并行對人類思維方式的反思德國心理學(xué)迪特里希.德爾納思維復(fù)雜性17直覺思維整體思維的回歸世界上原來不只存在一種邏輯思維方式神秘主義思潮和新時代（newage）運動直覺思維整體思維的回歸18II路經(jīng)依賴的反思II路經(jīng)依賴的反思19路經(jīng)依賴系統(tǒng)的發(fā)展與其初始條件緊密相關(guān)，與其發(fā)展過程中的偶然事件密切相關(guān)個體微不足道的行為可能產(chǎn)生出乎意料的結(jié)果路經(jīng)依賴20馬屁股的寬度決定了火星探測發(fā)射器的寬度？馬屁股的寬度決定了雙馬馬車的車轍寬度決定了電車軌道的寬度電車軌道的寬度決定了鐵軌的寬度（修建第一條鐵路順著馬車的車轍印記）鐵軌的寬度決定了火車的車廂的寬度決定了火箭發(fā)射倉的最大寬度（為了運載方便）決定了火星探測發(fā)射器尺寸馬屁股的寬度決定了火星探測發(fā)射器的寬度？馬屁股的寬度決定了雙21故事是頗有趣的。從一定意義上說，今天世界是最先進的運輸系統(tǒng)的設(shè)計，或許是由兩千年前兩匹戰(zhàn)馬的屁股寬度來決定的。歷史慣性的力量是多么的強大，要沖破由慣性形成的規(guī)則又是多么的艱難。故事是頗有趣的。從一定意義上說，今天世界是最先進的運輸系統(tǒng)的22經(jīng)濟領(lǐng)域內(nèi)的路經(jīng)依賴經(jīng)濟領(lǐng)域內(nèi)的路經(jīng)鎖定：鐘表的順時針，信息化的標(biāo)準(zhǔn)和壟斷微軟的戰(zhàn)略:當(dāng)盜版讓人們已經(jīng)習(xí)慣于使用windows時,就會受制于它,很多人只會使用裝了windows的計算機．高科技的競爭就是標(biāo)準(zhǔn)的競爭DＶD格式無線上網(wǎng)的格式的爭議經(jīng)濟領(lǐng)域內(nèi)的路經(jīng)依賴經(jīng)濟領(lǐng)域內(nèi)的路經(jīng)鎖定：鐘表的順時針，23自然科學(xué)領(lǐng)域的路徑依賴極其微小的初始狀態(tài)會成指數(shù)的放大，極大地影響了混沌系統(tǒng)的輸出人類對世界的認識實踐活動影響了世界自然科學(xué)領(lǐng)域的路徑依賴24科學(xué)認識的反思人類對世界的認識實踐活動影響了世界后現(xiàn)代科學(xué)：自然規(guī)律是自然的習(xí)慣集體的習(xí)慣有被鎖定成為既定成俗的傾向個人習(xí)慣之間的交互涌現(xiàn)出集體的習(xí)慣自由落體難道是銅球的一種難改的積習(xí)？萬有引力難道是物質(zhì)世界的一種慣例？慣性vs習(xí)慣參考作為習(xí)性的自然法則：科學(xué)的后現(xiàn)代基礎(chǔ)[英]魯珀特·謝爾德拉克Sheldrake網(wǎng)上有個人主頁科學(xué)認識的反思人類對世界的認識實踐活動影響了世界25科學(xué)認識的反思２科學(xué)的自然觀，不以人的意志為轉(zhuǎn)移的客觀世界是否存在？完全嚴格的重復(fù)試驗是否可能？完全嚴格的重復(fù)實驗是不可能的人是否可以第二次踏入同一條河流？反歸納法歸納得到的現(xiàn)象越多，推廣的余地越小正歸納歸納得到的現(xiàn)象越多，推廣到全部的可能性越大科學(xué)認識的反思２科學(xué)的自然觀，不以人的意志為轉(zhuǎn)移的客觀世界是26后現(xiàn)代科學(xué)心理學(xué)家麥獨孤的老鼠迷宮實驗隨著實驗的重復(fù)進行，雖然選定重復(fù)實驗的老鼠是完全不同的個體，但老鼠的智力卻隨著實驗的重復(fù)而遞增，后來參加實驗的老鼠比前面參加實驗的老鼠更快地學(xué)會走出迷宮文化人類學(xué)和新時代巫術(shù)的興起影視界的《波利哈特》熱后現(xiàn)代科學(xué)心理學(xué)家麥獨孤的老鼠迷宮實驗273.復(fù)雜性研究方法3.復(fù)雜性研究方法28復(fù)雜系統(tǒng)的特征涌現(xiàn)非線性反饋循環(huán)開放式部分不能包含整體路徑依賴，與歷史相關(guān)（混沌特性）多層次嵌套邊界模糊復(fù)雜系統(tǒng)的特征涌現(xiàn)29復(fù)雜系統(tǒng)研究的議題和范例發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用刻劃社會系統(tǒng)、自然系統(tǒng)演化的規(guī)律的普適性方法對人工技術(shù)系統(tǒng)（企業(yè)信息化、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字化生存）的演化規(guī)律進行探討例如：企業(yè)信息化建模信息經(jīng)濟學(xué)人工技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和社會網(wǎng)絡(luò)的脆性研究網(wǎng)絡(luò)對社會交往的影響交往媒介的革新與社會文化的變革等復(fù)雜系統(tǒng)研究的議題和范例發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用刻劃社會系統(tǒng)、自然系統(tǒng)演化30復(fù)雜系統(tǒng)的普遍性生命體智力——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)社會系統(tǒng)蟻群經(jīng)濟股市人際關(guān)系網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)電訊網(wǎng)航運線路復(fù)雜系統(tǒng)的普遍性生命體31生命體的復(fù)雜性2002年5月，英國《自然》周刊上宣布在冰島北部海下發(fā)現(xiàn)了一種迄今所知最小的生命。這種被稱為“Nanoarchaeumequitans”的微生物屬于古細菌的一種，其基因組的DNA堿基對僅有50萬左右。假設(shè)一個基因的平均長度為1000個堿基，那么這個細菌所擁有的基因大約是500個。如果每個基因編碼一種蛋白質(zhì)，那么這個細菌最多可以擁有500種蛋白質(zhì)。哪怕是最小、最簡單的生物體，也是由許多執(zhí)行不同功能的組分構(gòu)成的。因此，生命復(fù)雜性的第一個特征是，生命是一種復(fù)合體，不可能由一個成分（一種基因或蛋白質(zhì)）構(gòu)成。生命體的復(fù)雜性2002年5月，英國《自然》周刊上宣布在冰島北32全球通訊網(wǎng)絡(luò)全球通訊網(wǎng)絡(luò)全球通訊網(wǎng)絡(luò)全球通訊網(wǎng)絡(luò)33航空交通網(wǎng)航空交通網(wǎng)航空交通網(wǎng)航空交通網(wǎng)34分形圖案分形分布的宇宙：瑞士天文學(xué)家FrancesoSylosLabini宇宙平均看起來是各向同性的，但卻不是均勻的，我們在某一層級上。。。分形圖案分形分布的宇宙：瑞士天文學(xué)家FrancesoSyl35復(fù)雜系統(tǒng)的計算機模擬課件36CAS復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)理論CAS理論的最基本的思想系統(tǒng)的復(fù)雜性（整個系統(tǒng)的演變或進化，包括新層次的產(chǎn)生、分化和多樣性的出現(xiàn)，新的、聚合而成的、更大的主體的出現(xiàn)等等，）是來源于系統(tǒng)中的成員的適應(yīng)性。所謂具有適應(yīng)性，就是指它能夠與環(huán)境以及其它主體進行交流，在這種交流的過程中“學(xué)習(xí)”或“積累經(jīng)驗”，并且根據(jù)學(xué)到的經(jīng)驗改變自身的結(jié)構(gòu)和行為方式。[1]參見《系統(tǒng)科學(xué)》,徐國志等，上?？萍冀逃霭嫔?000年P(guān)252返回CAS復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)理論CAS理論的最基本的思想返回37復(fù)雜系統(tǒng)研究的方法和理論結(jié)構(gòu)狀態(tài)描述

分形分維狀態(tài)空間自組織與耗散結(jié)構(gòu)演化機制的動力學(xué)描述艾根超循環(huán)協(xié)同學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)建模與模型表示受限生成系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型非線性動力學(xué)方程元胞自動機多主體系統(tǒng)人工生命復(fù)雜系統(tǒng)研究的方法和理論結(jié)構(gòu)狀態(tài)描述38復(fù)雜系統(tǒng)研究的方法和理論CAS理論網(wǎng)絡(luò)模型：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲研究小世界網(wǎng)絡(luò)

尺度無關(guān)的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜系統(tǒng)研究的方法和理論CAS理論39為什么用計算機？1860年，法國天文學(xué)家Delaunay（CharlesEugeneDelaunay，1816-1872）為計算受到地球與太陽重力影響的月球運動軌跡，花了二十年,計算過程填滿一本書，也只得到一個近似解1970年,用符號方程檢查他的計算,計算機只花了20個小時,不但求出更精確的近似解,還找出Delaunay的三個計算錯誤四色圖問題整體大于部分之和:個體設(shè)計上的簡單規(guī)則不能預(yù)料交互過程中涌現(xiàn)出的整體新特征根本原因:——非線性方程的不可積，不能精確求解，不能長期預(yù)測為什么用計算機？1860年，法國天文學(xué)家Delaunay40人工社會Sugarscape模型糖域模型芝加哥大學(xué)社會政治學(xué)研究所人工社會拓展了社會學(xué)、人類學(xué)研究的手段在虛擬的社會中觀察戰(zhàn)爭、文化等因素的形成例如：貨幣的形成過程。在一個追求交換效益最大化、以分工細化為方向的人工社會中這是必然發(fā)生的。人工社會Sugarscape模型糖域模型芝加哥大學(xué)社41統(tǒng)一規(guī)范與計算機建模工具如SwarmRepastAscapeSatrlogoDynamo等工具化標(biāo)準(zhǔn)化簡便化跨學(xué)科性計算機建模工具應(yīng)該規(guī)范研究方便研究方便交流統(tǒng)一規(guī)范與計算機建模工具如SwarmRepastAsc42模型方法是現(xiàn)代科學(xué)的一種核心方法用于復(fù)雜性研究的典型信息模型是一種半經(jīng)驗半理論模型。模型是知識表示的基本概念和工具模型方法是現(xiàn)代科學(xué)的一種核心方法用于復(fù)雜性研究的典型信息模型43第二節(jié)復(fù)雜系統(tǒng)系統(tǒng)理論復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)第二節(jié)復(fù)雜系統(tǒng)系統(tǒng)理論44系統(tǒng)理論

系統(tǒng)理論45系統(tǒng)

什么是系統(tǒng)？貝塔朗菲認為，系統(tǒng)是處于一定相互關(guān)系中與環(huán)境發(fā)生關(guān)系的各組成部分(要素)的總體。或者說，系統(tǒng)是集合內(nèi)各要素按一定的結(jié)構(gòu)組織而成的一個整體,并在與外部環(huán)境進行物質(zhì)、能量、信息的交換過程中體現(xiàn)出一定的功能。

系統(tǒng)什么是系統(tǒng)？貝塔朗菲認為，系統(tǒng)是處于一定相互46系統(tǒng)科學(xué)系統(tǒng)科學(xué)是探索系統(tǒng)的存在方式和運動變化規(guī)律的學(xué)問，是對系統(tǒng)本質(zhì)的正確反映和真理性認識。系統(tǒng)科學(xué)已經(jīng)形成了一個學(xué)科群：如系統(tǒng)論、信息論、控制論、運籌學(xué)、博奕論、協(xié)同學(xué)、耗散結(jié)構(gòu)理論等。系統(tǒng)科學(xué)方法是按照系統(tǒng)科學(xué)的觀點和理論，把研究對象視為系統(tǒng)來解決認識和實踐中的各種問題和方法的總稱。系統(tǒng)科學(xué)系統(tǒng)科學(xué)是探索系統(tǒng)的存在方式和運動變化規(guī)律的學(xué)問，是47系統(tǒng)科學(xué)方法的原則運用系統(tǒng)的觀點研究和處理對象時，要把握以下一些原則：（1）整體性原則。整體性原則是系統(tǒng)方法的首要原則。（2）動態(tài)原則。這是指系統(tǒng)方法的歷時性原則。系統(tǒng)科學(xué)方法的原則運用系統(tǒng)的觀點研究和處理對象時，要把握以下48系統(tǒng)科學(xué)方法的原則（續(xù)）（3）最優(yōu)化原則。亦稱整體優(yōu)化原則。本著“多利相權(quán)取其重，多害相權(quán)取其輕”的精神進行綜合優(yōu)化和系統(tǒng)篩選。（4）模型化原則。采用系統(tǒng)科學(xué)方法需要這真實系統(tǒng)模型化。模型化原則是采用系統(tǒng)化方法時求得最優(yōu)化的保證。前兩個原則是基礎(chǔ)，第三個是目標(biāo)，第四個是手段。系統(tǒng)科學(xué)方法的原則（續(xù)）（3）最優(yōu)化原則。亦稱整體優(yōu)49系統(tǒng)科學(xué)方法的作用為人們提供了新的思想模式，是推動科技整體化、綜合化的重要方法。兼具多種認識功能，是研究復(fù)雜系統(tǒng)的有效工具。為人們提供了制定系統(tǒng)最佳方案以實行優(yōu)化組合和優(yōu)化管理的手段。系統(tǒng)科學(xué)方法的作用為人們提供了新的思想模式，是推動科技整體化50探索復(fù)雜性的方法一探索簡單性研究相對簡單的對象特別是把用簡化的方法研究事物，稱為探索簡單性。近代自然科學(xué)基本上屬于探索簡單性的科學(xué)，人們形成了一種信念，即認為一旦掌握了簡單性的實體和關(guān)系，任何復(fù)雜的對象都可以構(gòu)造和計算出來。探索復(fù)雜性的方法一探索簡單性51二探索復(fù)雜性強調(diào)整體與部分的關(guān)系是一種非加和性。

復(fù)雜系統(tǒng)各要素之間存在非線性。系統(tǒng)變化過程服從因果反饋規(guī)律。系統(tǒng)不但存在，還在生長和消逝著。二探索復(fù)雜性52復(fù)雜性探索的方法論啟示：從還原論到整體論的轉(zhuǎn)變；從線性觀到非線性觀的轉(zhuǎn)變；科學(xué)興趣從簡單性向復(fù)雜性的轉(zhuǎn)變；從崇尚解析方法向重視非解析方法的轉(zhuǎn)變；確定論和概率論兩套描述體系從對立到溝通。復(fù)雜性探索的方法論啟示：從還原論到整體論的轉(zhuǎn)變；53復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論

的最基本的思想復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)也即CAS(ComplexAdaptiveSystem)。我們把系統(tǒng)中的成員稱為具有適應(yīng)性的主體(AdaptiveAgent)，簡稱為主體。復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論

的最基本的思想復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)54所謂具有適應(yīng)性，就是指它能夠與環(huán)境以及其它主體進行交流，在這種交流的過程中“學(xué)習(xí)”或“積累經(jīng)驗”，并且根據(jù)學(xué)到的經(jīng)驗改變自身的結(jié)構(gòu)和行為方式。整個系統(tǒng)的演變或進化，包括新層次的產(chǎn)生，分化和多樣性的出現(xiàn)，新的、聚合而成的、更大的主體的出現(xiàn)等等，都是在這個基礎(chǔ)上出現(xiàn)的。所謂具有適應(yīng)性，就是指它能夠與環(huán)境以及其它主體進行交流，在這55復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的例子生物有機體生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)濟運輸復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的例子生物有機體56為什么使用

Agent-BasedModelling傳統(tǒng)的建模方法能夠描述宏觀的系統(tǒng)，但是并不能解釋一些特性的來源；不能很好的處理離散系統(tǒng)；ABM能夠很好的針對以上問題進行處理，它是傳統(tǒng)建模方法的一個補充。為什么使用

Agent-BasedModelling傳統(tǒng)57CAS基本思想1994年正式提出我們把系統(tǒng)中的成員稱為具有適應(yīng)性的主體(AdaptiveAgent)，簡稱為主體。所謂具有適應(yīng)性，就是指它能夠與環(huán)境以及其它主體進行交流，在這種交流的過程中“學(xué)習(xí)”或“積累經(jīng)驗”，并且根據(jù)學(xué)到的經(jīng)驗改變自身的結(jié)構(gòu)和行為方式。整個系統(tǒng)的演變或進化，包括新層次的產(chǎn)生，分化和多樣性的出現(xiàn)，新的、聚合而成的、更大的主體的出現(xiàn)等等,都是在這個基礎(chǔ)上出現(xiàn)的。CAS基本思想1994年正式提出58基于CAS思想的要點:A)主體(AdaptiveAgent)是主動的、活的實休。這點是CAS和其他建模方法的關(guān)鍵性的區(qū)別。正是這個特點，使得它能夠用于經(jīng)濟、社會、生態(tài)等其它方法難于應(yīng)用的復(fù)雜系統(tǒng)。B)個體與環(huán)境(包括個體之間)的相互影響，相互作用，是系統(tǒng)演變和進化的主要動力。以往的建模方法往往把個體本身的內(nèi)部屬性放在主要位置，而沒有對于個體之間，以及個體與環(huán)境之間的相互作用給予足夠的重視。這個特點使得CAS方法能夠運用于個體本身屬性極不相同，但是相互關(guān)系卻有許多共同點的不同領(lǐng)域。基于CAS思想的要點:A)主體(AdaptiveAgent59基于CAS思想的要點:C)這種建模方法不象許多其他的方法那樣，把宏觀和微觀截然分開，而是把它們有機地聯(lián)系起來。它通過主體和環(huán)境的相互作用，使得個體的變化成為整個系統(tǒng)的變化的基礎(chǔ)，統(tǒng)一地加以考察。D)這種建模方法還引進了隨機因素的作用，使它具有更強的描述和表達能力基于CAS思想的要點:C)這種建模方法不象許多其他的方法那樣60CAS了描述復(fù)雜適應(yīng)性的6個特點:分散的相互作用全局現(xiàn)象是由許多分散的異質(zhì)主體的相互作用產(chǎn)生的，任意給定主體的行動依賴于對有限數(shù)目其他主體的行動和這些主體共同建立的積累狀態(tài)。主體的差異性導(dǎo)致積累行為的“永遠新奇”沒有全局控制者沒有全局性實體控制相互作用，控制產(chǎn)生于主體間的競爭和寫作機制。經(jīng)濟行為通過法律制度、設(shè)定的角色和波動的聯(lián)系調(diào)節(jié)。沒有全局競爭對手—―個體可以運用經(jīng)濟中的所有機會。CAS了描述復(fù)雜適應(yīng)性的6個特點:分散的相互作用全局61CAS了描述復(fù)雜適應(yīng)性的6個特點:層次交叉的組織經(jīng)濟中具有許多層次和相互作用。任何給定層次的單元（行為、動作、策略和產(chǎn)品）都作為構(gòu)建較高層次的單元基本塊。整個組織不僅具有層次性，層次間還存在許多相互作用。連續(xù)的適應(yīng)性依據(jù)積累的經(jīng)驗，主體的行為、動作、策略和產(chǎn)品不斷調(diào)整，導(dǎo)致系統(tǒng)不斷適應(yīng)，層次間還存在許多相互作用。CAS了描述復(fù)雜適應(yīng)性的6個特點:層次交叉的組織經(jīng)濟62CAS了描述復(fù)雜適應(yīng)性的6個特點:永遠創(chuàng)新新行為和新結(jié)構(gòu)可能刺激更新的行為和更新的結(jié)構(gòu)的創(chuàng)立，產(chǎn)生一個持續(xù)創(chuàng)新的狀態(tài)。經(jīng)濟中的新市場、新技術(shù)、新行為和新組織不斷創(chuàng)立新的環(huán)境，填充新環(huán)境的行動將產(chǎn)生更新的環(huán)境。靜態(tài)被動態(tài)代替。偏離均衡的動態(tài)由于新的環(huán)境、新的潛在力量、新的可能性不斷產(chǎn)生，經(jīng)濟運行遠離任何最優(yōu)或全局的均衡。均衡是暫時的，非均衡是常態(tài)。意味著改進通常是可能的，并且卻是是由規(guī)律的發(fā)生。CAS了描述復(fù)雜適應(yīng)性的6個特點:永遠創(chuàng)新新行為和新63CAS的7個有關(guān)概念1．聚集(Aggregation)有兩個含義。簡化復(fù)雜系統(tǒng)的一個標(biāo)準(zhǔn)方法——即把相似的事物聚合成類，例如樹、汽車、銀行等。主體通過“粘合”形成較大的更高一級的主體——介主體（meta-agent）。2．標(biāo)識(Tag)在聚集體的形成過程中，標(biāo)識機制在起作用。標(biāo)識的作用在于區(qū)別主體。聚集體的形成或者說主體的聚集都是有選擇的，并非任意個體都會聚集。標(biāo)識的作用在于促進主體選擇性的相互作用。CAS的7個有關(guān)概念1．聚集(Aggregation)有兩個643．非線性(Non-linearity)非線性是指個體自身屬性的變化以及個體之間的相互作用并非遵從簡單的線性關(guān)系。因為這樣，復(fù)雜系統(tǒng)的行為才會如此難以預(yù)測；才會經(jīng)歷曲折的進化過程，呈現(xiàn)出豐富多彩的性質(zhì)和狀態(tài)。4．流(Flow)在個體與環(huán)境之間存在著物質(zhì)流、能量流和信息流。CAS理論認為這些流的渠道是否通暢、周轉(zhuǎn)迅速到什么程度，都直接影響系統(tǒng)的演化過程。3．非線性(Non-linearity)655．多樣性(Diversity)CAS理論認為，在CAS系統(tǒng)中，多樣性既非偶然也非隨機。每個主體都安頓在由以該主體與其他主體相互作用所限定的小生境上（niche，或翻譯為生態(tài)位）CAS理論認為，多樣性產(chǎn)生的原因在于適應(yīng)過程中，是一種動態(tài)模式，具有持續(xù)性和內(nèi)聚性。CAS系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的最重要區(qū)別在于組成CAS系統(tǒng)的主體的多樣性5．多樣性(Diversity)666．內(nèi)部模型（InternalModel）主體復(fù)雜的內(nèi)部模型是主體適應(yīng)性的內(nèi)部機制和精髓，主體在適應(yīng)過程中接受外部刺激，做出反應(yīng)，合理調(diào)整自身的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。最終，結(jié)構(gòu)的變化，必須使主體能夠預(yù)知再次遇到該情形時會隨之發(fā)生的后果，主體由此來適應(yīng)環(huán)境。7.積木塊(BuildingBlocks）

就像人往往通過將復(fù)雜問題分解成若干簡單部分進行理解一樣，CAS內(nèi)部模型用搭積木的方法對已測試過的規(guī)則進行組合，產(chǎn)生新問題的處理規(guī)則，已有的規(guī)則被形象化地稱為積木塊，它們是新規(guī)則產(chǎn)生的基礎(chǔ)。6．內(nèi)部模型（InternalModel）67第三節(jié)模型與模擬方法模型建摸與模擬模擬軟件平臺SWARM的介紹模擬軟件平臺STARLOGO的介紹應(yīng)用舉例第三節(jié)模型與模擬方法模型68具體地用模型與模擬方法探索復(fù)雜性

模型數(shù)學(xué)模型模擬基于主體的建模方法和CAS具體地用模型與模擬方法探索復(fù)雜性

模型69

模型方法定義：模型是在結(jié)構(gòu)或/和行為的重要方面和所研究的系統(tǒng)相似的，真實的或想象的系統(tǒng)的映象。它往往能為大范圍的觀察事實提供解釋。模型方法定義：模型是在結(jié)構(gòu)或/和行為的重要方面和所研究70模型與原型模型的建立不是“原型的重復(fù)”，而是按研究目的的實際需要和側(cè)重面，尋找一個便于進行系統(tǒng)研究的“替身”。不同的人由于研究的目標(biāo)不同，就會對某些方面做出不同的簡化。在原型系統(tǒng)及模型之間存在著“反饋”的關(guān)系，根據(jù)對原型系統(tǒng)規(guī)律的認識，可以建立模型。而建立模型進行實驗的過程又可發(fā)現(xiàn)一些新的規(guī)律，由此預(yù)測未來或豐富對原型系統(tǒng)的認識。模型與原型模型的建立不是“原型的重復(fù)”，而是按研究目的的實際71復(fù)雜系統(tǒng)的計算機模擬課件72模型應(yīng)用范圍人類對世界的探索過程，就是建立各種模型表示的過程。人類知識積累的過程，也是修正和具體化各種形態(tài)的模型的過程。靜態(tài)結(jié)構(gòu)的模型稱為靜態(tài)模型描述事物發(fā)生、發(fā)展、演化過程的模型稱為動態(tài)模型。歷史地看，模型形態(tài)的變化也有一個逐漸從簡單到復(fù)雜的發(fā)展過程。從最初原始的思維意象模型，發(fā)展到借用外在的工具搭建的各種模型，包括繪畫模型、建筑雕塑模型、工具模型等，再到哲學(xué)和神學(xué)中發(fā)展出的各種理論模型。模型應(yīng)用范圍人類對世界的探索過程，就是建立各種模型表示的過程73模型分類按照模型存在的空間，模型可分為物質(zhì)模型與思維模型兩大類。物質(zhì)模型是以某種速度、形式相似、人造或自然的模型實體去再現(xiàn)原型。物質(zhì)模型是模擬實驗賴以進行的物質(zhì)手段。思維模型是人們在頭腦中創(chuàng)造出來的，并且運用它在思維中進行邏輯推理、數(shù)學(xué)演算和“思想實驗”，可分為形象的（唯象的）模型和符號的（標(biāo)志性的）模型。模型分類按照模型存在的空間，模型可分為物質(zhì)模型與思維模型兩大74建模動機一般可以把人類建立模型的動機分為四個層次：（1）解釋和理解的需要。（2）預(yù)測的需要。（3）控制的需要。（4）技術(shù)理性和工具的需要。建模動機一般可以把人類建立模型的動機分為四個層次：75一近代常見的模型物質(zhì)形式的模型——物理模型思維形式的模型——數(shù)學(xué)模型——統(tǒng)計模型——邏輯模型一近代常見的模型物質(zhì)形式的模型76物質(zhì)形式的科學(xué)模型物理模型對要研究的客體，按照一定的研究目的，尋找一種天然存在的具有相似性的實物或者人工地制造一種具有相似形的實物，作為原形客體的實際模擬物，即實物模型。運用這種實物模型，進行模擬實驗或模型實驗，以獲取關(guān)于客體的某種規(guī)律性認識。天然模型：以天然存在物作為模型。最為典型和運用得最多的就是生物模型。其方法論作用：一方面生物所具有的奇妙器官和功能作為仿生學(xué)的對象。另一方面，把某類生物作為人的科學(xué)模型來研究，獲得對人體的認識。人工模型:即以人工制作物作為科學(xué)模型。物質(zhì)形式的科學(xué)模型物理模型對要研究的客體，按照一定的研究目的77

思維形式的科學(xué)模型對要研究的對象，按照一定的研究目的，經(jīng)過科學(xué)的分析而抽象出它的本質(zhì)屬性特征，構(gòu)造一種思維形式的模擬物，即思維模型，常表現(xiàn)為抽象的、數(shù)學(xué)的、理論的形態(tài)。（1）理想模型：是對研究對象的一種簡化和理想化。（2）數(shù)學(xué)模型：（3）理論模型：（4）半經(jīng)驗半理論模型：思維形式的科學(xué)模型對要研究的對象，按照一定的研究目的，78二建立模型的方法論原則模型具有工具性與對象性雙重性質(zhì)。建立模型的方法論原則：相似性與簡單性的統(tǒng)一。要求具有本質(zhì)上的相似性?？沈炞C性。多種知識和方法的綜合運用。二建立模型的方法論原則模型具有工具性與對象性雙重性質(zhì)。79三科學(xué)模型的多重功能科學(xué)模型的研究綱領(lǐng)作用；科學(xué)研究的間接方法；思維模型可以起到思想實驗的目的。思想實驗實際上是思維操作亦即邏輯推理的結(jié)果。是實際實驗的邏輯補充。模型是研究復(fù)雜系統(tǒng)的關(guān)鍵。模型研究對實踐的指導(dǎo)作用。三科學(xué)模型的多重功能科學(xué)模型的研究綱領(lǐng)作用；80四模型的多樣性和有限性多樣性局限性：常常過于簡化。四模型的多樣性和有限性81模型的系統(tǒng)分析

人本體描述語言程序設(shè)計語言客體程序？客體描述系統(tǒng)設(shè)計形式系統(tǒng)認知模型軟件制作模型抽象模型組織模型表示語用語義認知制作語法模型的系統(tǒng)分析人本體描述語言程序設(shè)計語言客體程序？客體系統(tǒng)82

模型：——客觀事物的反映——客觀規(guī)律的簡化和抽象——整理信息的概念框架模型小結(jié)模型：模型小結(jié)83

模型具有以下這些基本的性質(zhì)：客觀性：必須符合實際。主觀性：對于目標(biāo)有效。相對性：只反映客觀事物的某一側(cè)面。漸進性：隨認識和實踐的發(fā)展而發(fā)展。模型具有以下這些基本的性質(zhì)：84模型的作用

模型是人類認識和改造世界的必經(jīng)之路：——描述系統(tǒng)——整理信息——尋找規(guī)律——預(yù)測未來——設(shè)計人為事物模型的作用模型是人類認識和改造世界的必經(jīng)之路：85從模型到模擬數(shù)學(xué)模型計算機模擬CAS從模型到模擬數(shù)學(xué)模型86數(shù)學(xué)模型方法數(shù)學(xué)模型是對于某個特定對象或一定問題，采用形式化數(shù)學(xué)語言來描述其特征及數(shù)量相依關(guān)系的一種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，它是一組數(shù)學(xué)關(guān)系式或一套具體的數(shù)學(xué)算法。即用數(shù)學(xué)語言表達事物的狀態(tài)、關(guān)系和過程，經(jīng)推導(dǎo)、演算和分析，以形成解釋、判斷和預(yù)言的方法。數(shù)學(xué)模型方法數(shù)學(xué)模型是對于某個特定對象或一定問題，采用形式化87數(shù)學(xué)模型的類型確定性數(shù)學(xué)模型；隨機性數(shù)學(xué)模型；模糊性數(shù)學(xué)模型；突變性數(shù)學(xué)模型。。。。。數(shù)學(xué)模型的類型確定性數(shù)學(xué)模型；88數(shù)學(xué)模型的特征：高度的抽象性；具有嚴密的邏輯性；具有應(yīng)用的廣泛性；過程描述，非直觀：如果是非線性動力學(xué)方程，可表示、但卻不可求解。數(shù)學(xué)模型的特征：高度的抽象性；89數(shù)學(xué)方法在科學(xué)認識中的作用為科學(xué)技術(shù)研究提供簡潔精確的形式化語言為科學(xué)技術(shù)研究提供數(shù)量分析和計算的方法：為科學(xué)研究提供邏輯推理的工具數(shù)學(xué)方法在科學(xué)認識中的作用為科學(xué)技術(shù)研究提供簡潔精確的形式90計算機模型方法：所要研究問題的數(shù)學(xué)模型，轉(zhuǎn)換為能輸入計算機進行數(shù)值運算的形式，或直接建立計算機仿真模型，在計算機上通過系統(tǒng)地變換參數(shù)作大量數(shù)值計算。計算機模型方法：所要研究問題的數(shù)學(xué)模型，轉(zhuǎn)換為能輸入計算機進91計算機模擬-發(fā)展的歷史計算的歷史主要是模擬的歷史；在PC上模擬人的智能、智能發(fā)育過程；在平臺上模擬系統(tǒng),如人工生命，機器人足球，蟻群算法；在網(wǎng)絡(luò)上模擬社會，如email，電子商務(wù)，網(wǎng)格計算；在平臺上，網(wǎng)絡(luò)上模擬智能agent，agent是虛擬社會人，實質(zhì)上是現(xiàn)實社會人的縮擴模型。

PC，網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)，人，社會是系統(tǒng)，它們之間是模擬關(guān)系。計算機模擬-發(fā)展的歷史計算的歷史主要是模擬的歷史；92模擬計算機發(fā)展中模擬是不變的，而變化的只不過是模擬的對象，那么什么是模擬？從系統(tǒng)觀來看，模擬是兩個系統(tǒng)之間的關(guān)系，模擬的實質(zhì)是兩事物或兩個系統(tǒng)同一性的轉(zhuǎn)化。模擬要素有四：原型，轉(zhuǎn)化，模型，系統(tǒng)同一性。模擬計算機發(fā)展中模擬是不變的，而變化的只不過是模擬的對象，那93傳統(tǒng)建摸方法的問題

近代科學(xué)使用的各種建模方法普遍存在以下幾個缺點：——宏觀和微觀的割裂。——狀態(tài)和過程的割裂?！y以描述反映非線性過程?！鲆晜€體或元素的主動性。傳統(tǒng)建摸方法的問題近代科學(xué)使用的各種建模方法普遍存在94基于主體的建摸方法

新的方法具有三個顯著的特點：——宏觀和微觀的結(jié)合——過程和狀態(tài)的結(jié)合——可操作性強，軟件工具的提供?；谥黧w的建摸方法新的方法具有三個顯著的特點：95基于主體的建模方法基于主體的建模方法96多主體建模的理論常見縮寫CAScomplexadaptivesystemMASMulti-AgentSystemABMAgentbasedModelACEAgentbasedComputionalEconomy。。。廣泛應(yīng)用于各種社會科學(xué)、自然科學(xué)與工程科學(xué)中（生態(tài)經(jīng)濟學(xué)人工社會政治科學(xué)人工智能人工生命商務(wù)經(jīng)濟模擬工程模擬地理信息系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)生物信息學(xué)）多主體建模的理論常見縮寫CAScomplexadapti97計算機模型的一般特點（1）計算機模型一般只輸出一組離散的數(shù)值。它不像解微分方程組那樣給出通解或一個函數(shù)。（2）它不用深究變動機理，只需從實際數(shù)據(jù)或直觀感覺出發(fā)，來模仿描述系統(tǒng)，然后通過逐步求精，最后達到正確地反映系統(tǒng)。計算機模型的一般特點（1）計算機模型一般只輸出一組離散的數(shù)98計算機模型的一般特點（續(xù)）（3）計算機建模用其程序模擬現(xiàn)象，計算機語言被證明是便于進行模擬的。計算機語言的豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以方便地描述系統(tǒng)的狀態(tài)。用計算機程序能靈活地描述各種復(fù)雜的進程。（4）計算機建模的應(yīng)用很廣泛,可用于工、農(nóng)、商及軍事等各行各業(yè)的規(guī)劃、調(diào)度、設(shè)計和決策等等。計算機模型的一般特點（續(xù)）（3）計算機建模用其程序模擬現(xiàn)象，99有人對美國1000家最大的公司的計劃系統(tǒng)應(yīng)用定量分析方法的情況調(diào)查時，得到不同方法應(yīng)用的頻數(shù)表，發(fā)現(xiàn)在各種定量分析方法中模擬方法所占的比重很大。應(yīng)用定量分析方法的頻率有人對美國1000家最大的公司的計劃系統(tǒng)應(yīng)用定量分析方法的情100計算機模型的一般特點（續(xù)）（5）可充分發(fā)揮人和計算機的優(yōu)勢。人具有直覺，其思維方式是很靈活的。在尋找復(fù)雜的因果關(guān)系時，可以根據(jù)直覺與經(jīng)驗比較敏銳地給出一個模型結(jié)構(gòu)的框架。計算機有大的存儲器，又有高速運算的能力，所以它可以同時顧及系統(tǒng)的各方面結(jié)構(gòu)或易于展現(xiàn)系統(tǒng)動態(tài)變化的具體情節(jié)計算機模型發(fā)揮了人機兩方面的優(yōu)勢，通過人的直覺、思維和推理，一塊一塊地構(gòu)筑模型，送入計算機，然后可迅速地逐步計算。計算機模型的一般特點（續(xù)）（5）可充分發(fā)揮人和計算機的優(yōu)勢。101計算機模型的一般特點（續(xù)）（6）計算機建模的實現(xiàn)方法靈活。一般來說，用解析式表示量之間的關(guān)系，明確、清晰、令人信服。然而，它只解決較簡單而且有固定模式的問題。對復(fù)雜而靈活的問題，就要用模擬的辦法。（7）智能化的發(fā)展方向。人工智能的原理就是從人腦處理問題的模式中抽象出來的。計算機模型把人機的優(yōu)勢結(jié)合，以解決傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法不易解決的復(fù)雜系統(tǒng)的認識問題，所以必然利用人工智能所取得的成果。計算機模型的一般特點（續(xù)）（6）計算機建模的實現(xiàn)方法靈活。一102計算機建模方法優(yōu)勢經(jīng)濟性對于一個大型的系統(tǒng)、直接實驗成本十分昂貴，使用計算機建模實驗?zāi)艽蟠蟮亟档蛯嶒灣杀荆铱梢远啻沃貜?fù)使用；安全性對于某些系統(tǒng)，如載人宇宙飛行器、核電站控制、直接實驗往往是危險的和不允許的；預(yù)見性對于經(jīng)濟、社會、生物、戰(zhàn)爭等非工程系統(tǒng)，直接實驗幾乎是不可能的。計算機模型可用于預(yù)測系統(tǒng)的特性和外部作用的影響，從而研究管理、控制的策略。計算機建模方法優(yōu)勢經(jīng)濟性對于一個大型的系統(tǒng)、直接實驗成103計算機模擬局限性各種模型都是基于建模者的認知水平和觀測能力的結(jié)果，從而模型模擬的可信度缺乏統(tǒng)一的測量尺度，因此結(jié)果很難被大眾采納而形成公共知識；根據(jù)測不準(zhǔn)定理，觀測事實不過是一種近似結(jié)果，由于建模者的參與，觀測事實的細節(jié)和觀測指標(biāo)的取舍都帶有建模者預(yù)先設(shè)計的痕跡，得到的結(jié)果很難客觀第三，建模者本身就是有限信息和有限理性的主體，就是現(xiàn)實系統(tǒng)的參與者。因此不大可能實現(xiàn)超越系統(tǒng)、超越自身的理性。這些局限在通常的實驗研究方法中也同樣存在，但在計算機建模方法中更容易引起人們的質(zhì)疑計算機模擬局限性各種模型都是基于建模者的認知水平和觀測能力的104模擬軟件平臺的介紹SwarmStarlogo模擬軟件平臺的介紹Swarm105SWARM簡介1、背景2、Swarm的歷史與簡介3、面向?qū)ο蟮募夹g(shù)4、用Swarm建模的思想和方法5、對Swarm的感性認識——例子6、Swarm類庫簡介SWARM簡介1、背景1061、背景早期的科學(xué)家通常自己制造實驗儀器，自己磨透鏡，自己連探測器，甚至自己制造計算機。研究者首先是工程師、技師、電工，其次才是科學(xué)家。計算機模擬程序?qū)嶋H上就是用軟件制造的實驗儀器，這種方法在某些方面已經(jīng)取代了物理實驗儀器。計算機模型常常使優(yōu)秀的科學(xué)家變成糟糕的程序員。Swarm是一個高效率的、可信的、可重用的軟件實驗儀器。其目標(biāo)就是予科學(xué)家們一個標(biāo)準(zhǔn)的軟件工具集，從而提供一個設(shè)備精良的軟件實驗室，幫助人們集中精力于研究工作而非制造工具。1、背景早期的科學(xué)家通常自己制造實驗儀器，自己磨透鏡，自107Swarm是一個面向?qū)ο蟮念悗?，用戶可以通過調(diào)用這些類庫簡化模擬工作。用戶通過在自己的程序中引入Swarm類建模。Swarm類用ObjectiveC編寫，ObjectiveC是一種面向?qū)ο蟮腃語言。圖形用戶界面用Tcl/Tk編寫，這是一種用于編寫窗口小部件的腳本語言。既可用于Unix平臺又可以用于Windows95/98/NT。2、Swarm的歷史與簡介Swarm是一個面向?qū)ο蟮念悗?，用戶可以通過調(diào)用這些類庫簡化108開發(fā)環(huán)境：Swarm支持SUNJDK1.2或以上版本。因此，常用的開發(fā)工具，如Jbuilder3，VisualCafe4等都可以用來編寫和調(diào)試基于Java的Swarm程序。Unix下：1）如果要使用Java，必須首先安裝Swarm支持的Java虛擬機。在Unix下，可以使用Kaffe（/tech/jikes），BlackdownJDK（http://www.B）或SUNJDK（/products/jdk/1.2/）。2）系統(tǒng)中還必須安裝emacs，emacs是一個GNU的編輯器，由于它配置靈活，功能強大，可以免費獲得，又與開發(fā)工具具有一定的集成性，應(yīng)用非常廣泛。開發(fā)環(huán)境：1093、SWARM的技術(shù)基礎(chǔ)——面向?qū)ο蟮募夹g(shù)

對象（object）這個詞在英語中的意思是被感知或被觸摸的事物。對象在客觀世界中的意義是很簡單的，即明確的物體，小到一個螺絲釘、大到一個生物、一個社會，都是實實在在的對象。作為系統(tǒng)的一個組成部分，它們都為其所在的系統(tǒng)提供一定的功能，在系統(tǒng)中具有一定的作用，擔(dān)當(dāng)一定的角色。實際上，我們在認識世界的時候就是面向?qū)ο蟮?，我們通過了解系統(tǒng)中這些實實在在的對象來把握整個系統(tǒng)的各個方面。3、SWARM的技術(shù)基礎(chǔ)——面向?qū)ο蟮募夹g(shù) 對象（objec110變量方法狀態(tài)行為一個對象程序消息變量方法狀態(tài)行為一個對象程序消息111復(fù)雜系統(tǒng)的計算機模擬課件112簡單的術(shù)語類封裝了對象的變量和方法父類其變量和方法將被繼承子類從父類處繼承了變量和方法實例一個對象，也是一個類的實例實例變量一個實例中的內(nèi)部變量方法函數(shù).可以通過給實例發(fā)消息來調(diào)用簡單的術(shù)語類實例113三大特點封裝對象把他們的功能（方法）和數(shù)據(jù)（實例變量和方法變量）隱藏起來繼承所有子類都繼承其父類的所有方法和變量多態(tài)一個類可以有多個對象，他們有共同的行為，但是又有不同的狀態(tài)父類子類三大特點封裝父類子類1144。用Swarm建模的思想和方法Swarm建?？蚣苁且幌盗歇毩⒌闹黧w通過獨立事件進行交互。Swarm模擬可使用不同的領(lǐng)域如化學(xué)、經(jīng)濟、物理、人類學(xué)和政治科學(xué)。Swarm模擬的基本單位是主體，一個主體就象系統(tǒng)中的一個演員，是能夠產(chǎn)生動作并影響自身和其他個體的一個實體。模擬包括幾組交互的主體。 主體定義Swarm系統(tǒng)中的基本對象——模擬部件。一個時間表定義這些對象的獨立事件發(fā)生的流程。4。用Swarm建模的思想和方法Swarm建?？蚣苁且幌?15getparametersinitializefor1totimestepsdo:for1tonum_agentsdo:agent-i-do-somethingendforshowstateendforquit提供一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲主體的狀態(tài)和行為初始化，設(shè)定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和輸入輸出等將狀態(tài)數(shù)據(jù)輸出給程序在編程語言中的實現(xiàn)getparameters提供一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲主體116主體的組織結(jié)構(gòu)活動主體模型Swarm靜態(tài)主體探測器Swarm建模結(jié)構(gòu)：探測器輸出界面主體的組織結(jié)構(gòu)活動主體模型Swarm靜態(tài)主體探測器Swarm117模型“swarm”SWARM就是許多個體（對象）組成的一個群體，這些個體共享一個行為時間表和內(nèi)存池。顯然“swarm”有兩個主要的組成部分：對象——模型“swarm”中的每一項對應(yīng)模型世界中的每一個對象（個體）?！皊warm”中的個體就象系統(tǒng)中的演員，是能夠產(chǎn)生動作并影響自身和其他個體的一個實體。時間表——時間表是一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，定義了各個對象的獨立事件發(fā)生的流程，即各事件的執(zhí)行順序。在SWARM中特定的事件發(fā)生在特定的時間，按照時間表安排的順序進行。每種行為是一個獨立的動作。模型按照這種安排好的事件的執(zhí)行順序向前發(fā)展，并盡量使這些事件看起來象同步發(fā)生的。輸入輸出——模型“swarm”還包括一系列輸入和輸出。輸入是模型參數(shù)：如世界的大小，主體的個數(shù)等環(huán)境參數(shù)。輸出是可觀察的模型的運行結(jié)果：如個體的行為等等。模型“swarm”118觀察員“swarm”模型“swarm”只是定義了被模擬的世界。但是一個實驗不應(yīng)只包括實驗對象，還應(yīng)包括用來觀察和測量的實驗儀器。在SWARM計算機模擬中，這些觀察對象放在一個叫觀察員“swarm”的“swarm”中。最重要的觀察組件是——模型Swarm觀察員行為的時間表主要是為了驅(qū)動數(shù)據(jù)收集，即從模型中將數(shù)據(jù)讀出，并畫出圖表。輸入是對觀察工具的配置，例如生成哪類圖表;輸出是觀察結(jié)果。在圖形模式下運行時，觀察員“swarm”中的大部分對象被用來調(diào)節(jié)用戶界面。這些對象可能是平面網(wǎng)格圖，折線圖或探測器，它們一方面與模型“Swarm”相連以讀取數(shù)據(jù)，同時把數(shù)據(jù)輸出到到圖形界面，為用戶提供了很好的實驗觀察方式。觀察員“swarm”在圖形模式下運行時，觀察員“swarm”119SwarmSub-Swarm主體時間表圖形用戶界面模型探測器Sub-sub-SwarmSwarmSub-Swarm主體時間表圖形用戶界面模型探測器120Swarm中所有的主體和變量都可以被探測。探測器將它自己和主體聯(lián)系起來,它可以給主體發(fā)送消息，還可以通過直接讀取或者調(diào)用主體來獲得或修改主體變量。探測器被觀測變量=10.2主體探測器Swarm中所有的主體和變量都可以被探測。探測器被觀測變量=121探測器將主體與圖形界面聯(lián)系起來缺省的探測器圖形界面會顯示被觀測的主體的所有變量——也可以由用戶自定義顯示變量。探測器主體執(zhí)行方法輸入變量值打開該類的探測器關(guān)閉探測器探測器與圖形用戶界面（GUI)探測器將主體與圖形界面聯(lián)系起來探測器主體執(zhí)行方法輸入變量值打122可用于繪制線性圖柱狀圖格柵圖Digraphs圖形用戶界面的支持對象可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集，計算和更新。圖形用戶界面（GUI)可用于繪制圖形用戶界面（GUI)123平均價格平均成本探測器探測器主體圖形窗口圖形窗口輸出依賴于探測器動態(tài)地收集主體的數(shù)據(jù)。給圖形用戶界面（GUI)提供數(shù)據(jù)平均價格平均成本探測器探測器主體圖形窗口圖形窗口輸出依賴于探124建模思想：這種建模方法不需要一個方程形式來體現(xiàn)系統(tǒng)中內(nèi)生的關(guān)系。這種方法強調(diào)非均衡的發(fā)展路徑，它的分析是基于進化和突變行為而不是基于一種機械的觀點來看待社會。這種方法是基于單個主體的，因此用戶必須為每個決策者建立微觀模型，而不是為整個市場建立宏觀模型。這種方法將經(jīng)濟系統(tǒng)看作是一個進化的復(fù)雜系統(tǒng)。用戶可以使用Swarm提供的隨機數(shù)生成器輕松的引入隨機因素。建模思想：這種建模方法不需要一個方程形式來體現(xiàn)系統(tǒng)中內(nèi)生的關(guān)125建模方法：Swarm是一種支持“自下而上”(bottom-up)的建模工具。建模方法：Swarm是一種支持“自下而上”(bottom-u1265、對Swarm的感性認識——例子熱蟲（Heatbugs） 熱蟲是Swarm的經(jīng)典例子之一，它說明了簡單的局部的主體活動如何產(chǎn)生復(fù)雜的全局的行為。5、對Swarm的感性認識——例子熱蟲（Heatbugs）127結(jié)果顯示結(jié)果顯示128界面的樣子界面的樣子129interfaceHeatbugModelSwarm:Swarm{intnumBugs;//simulationparametersdoubleevaporationRate;doublediffuseConstant;intworldXSize,worldYSize;intminIdealTemp,maxIdealTemp;intminOutputHeat,maxOutputHeat;doublerandomMoveProbability;idmodelActions;//schedulingdata structuresidmodelSchedule;idheatbugList;//listofalltheheatbugsGrid2d*world;//objectsrepresentingHeatSpace*heat;//theworld}-getHeatbugList;//accessmethodsintothe-(Grid2d*)getWorld;//modelswarm.Thesemethods-(HeatSpace*)getHeat;//allowthemodelswarmtobe observed.+createBegin:aZone;//extramethodsyou-createEnd;//provideforSwarms-buildObjects;-buildActions;-activateIn:swarmContext;第一步：建立一個模型swarm 一個模擬的關(guān)鍵部分是模型swarm。這里是HeatbugModelSwarm的定義：-getHeatbugList;//accessmet130第二步：定義一個主體 所有個體是整個模擬的中心。在模擬中的大部分工作來自于定義個體的行為，以使模型與真實世界的現(xiàn)象類似。heatbug主體的定義如下：interfaceHeatbug:SwarmObject{doubleunhappiness;//mycurrentunhappinessintx,y;//myspatialcoordinatesHeatValueidealTemperature;//myideal temperatureHeatValueoutputHeat;//howmuchheatIputoutfloatrandomMoveProbability;//chanceofmoving randomlyGrid2d*world;//theworldIliveinintworldXSize,worldYSize;//howbigthatworldisHeatSpace*heat;//theheatfortheworldColorbugColor;//mycolour(display)}-setWorld:(Grid2d*)wHeat:(HeatSpace*)h;//whichworldarewein-createEnd;-(double)getUnhappiness;-setIdealTemperature:(HeatValue)i;-setOutputHeat:(HeatValue)o;-setRandomMoveProbability:(float)p;-setX:(int)xY:(int)y;//bug'sposition-setBugColor:(Color)c;//bug'scolour(display)-step;-drawSelfOn:(id<Raster>)r;第二步：定義一個主體interfaceHeatbug:S131第三步：建立主體 Heatbug們已經(jīng)被定義，模型swarm需要創(chuàng)建它們。這里是HeatbugModelSwarm中buildObjects方法的一段代碼：for(i=0;i<numBugs;i++){Heatbug*hbug;intidealTemp,outputHeat;//Choosearandomidealtemperature,outputheatfromthespecifiedidealTemp=[uniformRandomrMin:minIdealTempMax:maxIdealTemp];outputHeat=[uniformRandomrMin:minOutputHeatMax:maxOutputHeat];//Createtheheatbug,setthecreationtimevariableshbug=[HeatbugcreateBegin:[selfgetZone]];[hbugsetWorld:worldHeat:heat];hbug=[hbugcreateEnd];//Addthebugtotheendofthelist.[heatbugListaddLast:hbug];//Nowinitializetherestoftheheatbug'sstate.[hbugsetIdealTemperature:idealTemp];[hbugsetOutputHeat:outputHeat];[hbugsetX:[uniformRandomrMax:worldXSize]//randompositionY:[uniformRandomrMax:worldYSize]];}第三步：建立主體for(i=0;i<numBug132第四步：建立空間對象 在swarm中，空間是另一種個體。在Heatbug模型中我們創(chuàng)建一個熱空間，這是swarm的space庫中一個散射對象的子類。這里是HeatbugModelSwarm中buildObjects方法的一段代碼：heat=[HeatSpacecreateBegin:[selfgetZone]];[heatsetSizeX:worldXSizeY:worldYSize];[heatsetDiffusionConstant:diffuseConstant];[heatsetEvaporationRate:evaporationRate];heat=[heatcreateEnd];第四步：建立空間對象heat=[HeatSpacecr133第五步：模型swarm的時序安排 一旦所有的模擬對象在buildObjects中被創(chuàng)建，下一步的任務(wù)就是在buildActions方法中確定它們的時序安排。modelActions=[ActionGroupcreate:[selfgetZone]];[modelActionscreateActionTo:heatmessage:M(stepRule)];[modelActionscreateActionForEach:heatbugListmessage:M(step)];[modelActionscreateActionTo:heatmessage:M(updateLattice)];modelSchedule=[SchedulecreateBegin:[selfgetZone]];[modelSchedulesetRepeatInterval:1];modelSchedule=[modelSchedulecreateEnd];[modelScheduleat:0createAction:modelActions];第五步：模型swarm的時序安排modelActions=134第六步：建立圖形化的探測器 模型swarm已經(jīng)定義，下一步是安排圖形化的探測器swarm。對于Heatbug模型來說，代碼段在HeatbugObserverSwarm中。探測器swarm的結(jié)構(gòu)同建立模型swarm幾乎完全相同。interfaceHeatbugObserverSwarm:GUISwarm{intdisplayFrequency;//oneparameter:updatefreqiddisplayActions;//scheduledatastructsiddisplaySchedule;

HeatbugModelSwarm*heatbugModelSwarm;//theSwarmwe'reobserving //Lotsofdisplayobjects.First,widgetsXColormap*colormap;//allocatecoloursZoomRaster*worldRaster;//2ddisplaywidgetEZGraph*unhappyGraph;//graphingwidget

//Now,higherorderdisplayanddataobjectsValue2dDisplay*heatDisplay;//displaytheheatObject2dDisplay*heatbugDisplay;//displaytheheatbugs}第六步：建立圖形化的探測器interfaceHeatbug135第七步：建立數(shù)據(jù)圖表 數(shù)據(jù)圖表是HeatbugObserverSwarm中的一個對象，表示平均的不高興程度。這段代碼用來創(chuàng)建這個對象：//Createthegraphwidgettodisplayunhappiness.unhappyGraph=[EZGraphcreateBegin:[selfgetZone]];[unhappyGraphsetTitle:"Unhappinessofbugsvs.time"];[unhappyGraphsetAxisLabelsX:"time"Y:"unhappiness"];unhappyGraph=[unhappyGraphcreateEnd];[unhappyGraphcreateAverageSequence:"unhappiness"withFeedFrom:[heatbugModelSwarmgetHeatbugList]andSelector:M(getUnhappiness)];第七步：建立數(shù)據(jù)圖表//Createthegraph136第八步：主函數(shù) 函數(shù)main()是你的程序中最先被調(diào)用的函數(shù)。所有的實際工作已經(jīng)完成，剩下的就是在合適的時間創(chuàng)建對象。intmain(intargc,constchar**argv){idtheTopLevelSwarm;//Swarminitialization:allSwarmappsmustcallthisfirst.initSwarm(argc,argv);//swarmGUIModeissetininitSwarm().It'ssettobe0ifyou//typed`heatbugs--batchmode'or`heatbugs-b',Otherwise,it'ssetto//1.if(swarmGUIMode==1)//We'vegotgraphics,somakeafullObserverSwarmtogetGUIobjectstheTopLevelSwarm=[HeatbugObserverSwarmcreate:globalZone];else//Nographics-makeabatchmodeswarmandrunit.theTopLevelSwarm=[HeatbugBatchSwarmcreate:globalZone];[theTopLevelSwarmbuildObjects];[theTopLevelSwarmbuildActions];[theTopLevelSwarmactivateIn:nil];[theTopLevelSwarmgo];//theTopLevelSwarmhasfinishedprocessing,soit'stimetoquit.return0;}第八步：主函數(shù)intmain(intargc,cons1376、Swarm類庫簡介Swarm類庫有兩個主要功能——被用戶直接使用；用戶使用Swarm庫來建立自己的子類，為專門的建模需要你建立自己專門的類Swarmobjectsimtools該庫包括兩個重要的類，swarmobject和swarm。Swarmobject是所有模擬主體的根類，它定義了內(nèi)存管理的接口并提供對探測器的支持。Swarm類是模型的總控，ModelSwarm和ObserverSwarm都從這一基類處繼承有用的代碼。activity該庫提供了對時間表的支持。時間表是模型運行的時序列表，用戶可以將周期性執(zhí)行的動作按順序放入這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，并指明運行間隔和觸發(fā)條件，模型就可以按照這個約定運行而不需人為的干預(yù)。該庫中包括支持探測器的類，這樣就可以在模型的運行過程中觀察或修改變量。Simtools還提供數(shù)據(jù)分析和顯示支持的工具，能夠產(chǎn)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)匯總，畫時序圖等等。6、Swarm類庫簡介Swarm類庫有兩個主要功能——被138Collection該庫中提供了一系列對象的列表，如List、Array、Set等。Swarm支持向一個列表中的所有對象傳遞消息，還可以將列表中的對象按某個屬性排序。defobj該庫中提供了對消息、錯誤處理、調(diào)試和內(nèi)存分配的支持，增強了Objective-C的功能。它還支持對象界面和實現(xiàn)分離，從而使Swarm編寫的程序的層次性更加清晰。random該庫提供給用戶一套隨機數(shù)生成器。支持正態(tài)分布、均勻分布、指數(shù)分布等多種隨機分布。Space該庫是一個簡單的空間庫，包括一系列用于二維離散模型的類。這些空間類型在生態(tài)系統(tǒng)模擬中經(jīng)常用到。Space中的類大多數(shù)是從Grid2D，一個可以在指定格點上存儲對象和整型值的二維數(shù)組繼承得來。Collection該庫中提供了一系列對象的列表，如List139ga和neuro遺傳算法類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類。這是Swarm的第一個用戶提供的庫，是由JuanJ.Merelo在訪問桑塔菲研究所時編寫的。ga和neuro遺傳算法類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類。這是Swarm的第一140Starlogo基于CAS理論的

模擬平臺之二Starlogo基于CAS理論的

模擬平臺之二141Starlogo概述StarLogo是一個可編程的建模環(huán)境。它用來研究分散系統(tǒng)的運行機制。所謂分散系統(tǒng)是指：沒有組織者而有組織，沒有協(xié)調(diào)者而協(xié)調(diào)的系統(tǒng)。使用StarLogo可以對許多現(xiàn)實世界中的現(xiàn)象進行建模并且觀察研究，例如鳥群、交通、螞蟻以及市場經(jīng)濟。StarLogo非常適合于研究人工生命。Starlogo概述StarLogo是一個可編程的建模環(huán)境。142StarLogoisdevelopedatMediaLaboratory,MIT,Cambridge,Massachusetts,withsupportfromtheNationalScienceFoundationandtheLEGOgroup.StarLogoisdevelopedatMedia143Starlogo中有海龜(turtle)和點(patch)。其中，海龜是我們自己創(chuàng)建的主體，點是畫布(canvas)上固定的一個個小方格。我們可以對海龜和點的行為及屬性進行編程，海龜主要固有屬性是坐標(biāo)位置,頭的朝向,顏色,和畫筆。點的主要固有屬性是顏色和坐標(biāo)位置，我們還可以給它們自定義一些新的屬性。程序運行時所有的海龜和點都以系統(tǒng)規(guī)定的時間步進，并行運轉(zhuǎn)。Starlogo就是通過海龜和點的交互運作來模擬現(xiàn)實世界的運轉(zhuǎn)的。另外，Starlogo允許對海龜進行分類(breeds)，例如，我們可以創(chuàng)建兩類海龜：狼和兔子，然后對這兩類分別定義它們的屬性和行為。Starlogo中有海龜(turtle)和點(patch)。144界面

畫布(canvas)、控件等控制中心

海龜窗口：命令窗口+函數(shù)窗口觀察者窗口：命令窗口+函數(shù)窗口界面145界面界面146控制中心控制中心147控制中心海龜窗口：每一個海龜都執(zhí)行觀察者窗口：創(chuàng)建海龜?shù)韧獠抗ぷ髅畲翱冢毫⒓磮?zhí)行函數(shù)窗口：被命令窗口中的命令或按鈕調(diào)用時執(zhí)行控制中心海龜窗口：每一個海龜都執(zhí)行148控件按鈕：通過按按鈕調(diào)用函數(shù)控制程序的運行；滑塊：顯示及調(diào)節(jié)常量的值；監(jiān)控器(monitor)：實時監(jiān)控變量值；繪圖：折線圖、柱狀圖等；速度：控制系統(tǒng)的時間步進；畫布：直觀地表現(xiàn)海龜和點的運轉(zhuǎn)；output窗口：程序中print語句的輸出窗口?？丶粹o：通過按按鈕調(diào)用函數(shù)控制程序的運行；149特點距離：以畫布的點的寬度為單位長度時間：以可調(diào)整的speed為時間步進，每隔一個speed時間系統(tǒng)中的observer和turtles并行執(zhí)行當(dāng)前要求執(zhí)行的命令。也可用timer來確定標(biāo)準(zhǔn)時間（以秒為單位）海龜有序號(Who)顏色：有14種主要色彩，每種主要色彩又都有色彩深淺程度，可用數(shù)字來表示。特點距離：以畫布的點的寬度為單位長度150建立模型建模就是要對現(xiàn)實世界進行抽象，剔除與主題無關(guān)的次要因素，抓住主要因素，提煉規(guī)則，用計算機來模擬主體在現(xiàn)實世界中依據(jù)一定規(guī)則運動的情況，觀察結(jié)果，總結(jié)規(guī)律。不同的情況：建模之前已經(jīng)確切地知道會有怎樣的結(jié)果，建模的目的只是讓結(jié)果更加形象化地表現(xiàn)出來。建模之前對于結(jié)果的大致方向有一定的把握，建模后驗證了自己的判斷并了解了更多的細節(jié)。建模之前對于結(jié)果沒有什么判斷或者有錯誤的判斷，建模后出現(xiàn)了完全在意料之外的現(xiàn)象。這是最有價值的建模。

建立模型建模就是要對現(xiàn)實世界進行抽象，剔除與主題無關(guān)151可能應(yīng)用的領(lǐng)域生物學(xué)流行病學(xué)社會學(xué)股市分析：每個股民有自己的行為規(guī)則，思維方式，不受他人控制，但所有股民的行為集合則在股市的漲落上體現(xiàn)了個體所不具有的性質(zhì)?？赡軕?yīng)用的領(lǐng)域生物學(xué)152變量（一）Starlogo中只有四種數(shù)據(jù)類型：布爾型、數(shù)據(jù)列表型、數(shù)值型、字符串型。狀態(tài)變量：是海龜和點固有的特性，除了坐標(biāo)屬性外它們都可以用set命令改變。自定義變量：我們可以創(chuàng)建全局變量和海龜、點及觀察者的新的狀態(tài)變量。一旦創(chuàng)建了新的狀態(tài)變量，系統(tǒng)便會自動生成相應(yīng)的函數(shù)集來方便這個變量的使用。變量定義語句可以寫在任何一個函數(shù)窗口中。變量（一）Starlogo中只有四種數(shù)據(jù)類型：布爾153變量（二）變量的后綴：利用-at,-to,-towards等后綴我們可以讀取、修改其它海龜或點的狀態(tài)變量變量（二）變量的后綴：利用-at,-to,-154變量（三）全局變量：……局部變量：與全局變量一樣和任何點或海龜無關(guān)。僅在定義所在的函數(shù)內(nèi)有效