发布时间 : 星期日 文章第6章 模拟方法的集成模式更新完毕开始阅读
它还有一个缺陷。系统动力学方法是从系统整体来入手的，建模者反复求得的数学模型反映的是系统整体的静态结构，一旦系统的结构和边界发生变化，数学模型需要重新建立。而管理系统常有这种质变，在当今网络时代，组织的边界日益模糊，边界变化，将直接导致系统结构的变化，这就要求系统动力学模型应该能适应这些质变。
鉴于系统动力学方法的问题，从下到上的方法即只对系统局部建模来研究系统整体规律的方法，逐渐被人关注，这就是多Agent模拟方法。
6.1.3 多Agent模拟
多Agent模拟方法是基于涌现原理和自组织原理的，这两个原理本身也衍生于其他基础理论，因此，还不宜作为多Agent模拟方法的理论基础。从这一点就可以看出Agent方法是开放的，没有固定的模式，可面向不同的对象做不同的设计。 1）特征分析
Agent方法的核心思路，就是用不同的Agent来代替（模仿）系统中的各要素，用两两Agent之间的互动来模仿现实系统中要素之间的相互影响。这个核心思路反映了Agent方法的面向对象的特征，即：a. 每个Agent就是一个对象；b. Agent的特性由对象的属性来描述；c. Agent之间的局部互动规则通过对象的方法来实现。
只是对于元胞自动机，代表元胞的对象都来源于同一个类，而对于其他Agent方法，代表不同Agent的对象来源于不同的类。元胞自动机中每个Agent（即元胞）的空间位置是固定不动的，而其他Agent模型中Agent是活动的，如Repast模型、Sugarscape模型、Aspen模型等，但不管是静止的还是活动的，Agent模型都具备上述特征。
因此，多Agent方法的最大优势，就是可根据应用对象的特点和要求，设计不同特色的多Agent模拟模型，只要保持其核心思路。
Agent之间的两两互动需要一个互动平台，或者说需要一个环境。因为是系统模拟，因此也有模拟时钟，只是Agent方法的模拟时钟（即时间阶段）可根据实际需要来定义。
Agent的类型、数量、属性、方法（即局部规则）、以及模拟平台或环境、模拟时钟等，构成了Agent方法的核心部件，如图6.7所示。
Agent类型、数量、属性局部规则（Agent方法）模拟时钟推移模拟平台或环境图6.7 多Agent模拟方法
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2）问题分析
一直以来，Agent方法在对付复杂的社会经济系统上受到了很高的赞誉，说是解决了宏观经济和微观经济之间脱节的问题，但该类方法还存在如下问题：
（1）编程实现问题。在现实系统中，各要素之间的互动是同时发生的，而计算机在理论上无法实现同时运行的线程。
比如企业和竞争对手之间的互动，企业不会等到竞争对手采取行动后，再采取措施，而是两者同时采取措施，其他的企业或实体，也不会等到这两个企业都行动完了后，才行动起来，而是在两个企业相互竞争的同时也在行动着。人和人之间的交互更是如此，比如观念的传播，不能说先是两个人之间的思想交互完了，再和第3个人交互思想，在现实中，是大家同时进行交互的。
但是计算机编程是无法做到同时性的。如图6.8所示为17X17的元胞网格，每个元胞上标明的数字是元胞处理（即计算每个元胞在每个时间阶段的行为）的次序。图6.9中对每个移动的Agent的处理，也是采用For…Endfor循环处理的方式，即一个个地计算每个Agent的行为，而不是同时处理。
122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175262728293031323334353617617717817918018137383940414243444546471821831841851861874849505152535455565758188189190191192193596061197198199656667273849156626364194195196101168697020020120214157475762062072082032042057172731213209210211777879161718192080818221221321421521621783848521222324258687882182192202212222238990919293949596979899224225226227228229100101102103104105106107108109110230231232233234235111112113114115116117118119120121236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284285286287288289
图6.8 一个17X17的元胞网格
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图6.9 Repast系统的运行界面之一
当然，可以采取面向对象语言中多线程并行运算的方式解决上述问题，但这种方式在本质上仍是串行运算的。
（2）属性计算问题。多Agent模拟方法中Agent之间的互动，含有大量的定量运算，互动的结果也以数值的方式表现出来。比如股票市场中的投资者采取购买、持有或抛售哪种行动，有离散型的概率分布函数参与计算[14]；在地区的经济系统中，考察政府的货币政策对GDP会产生什么影响，有家庭购买企业产品的概率、企业生产函数、银行利率、GDP模型等定量运算
[15]
。
但是现实的企业管理系统与经济系统不同，员工采取行动、管理者做出决策，往往没有定量的数学模型可依，员工处在一个特定的企业文化中，其行为往往遵循心理学模型，非数学模型。管理者从内得不到精确的定量信息，这是由于组织结构的问题，导致内部信息往往失真或延迟；管理者更得不到外部的精确定量信息，这是由于外部市场动态变化，如本企业的市场占有率、竞争对手的销售情况等都只有一个相对数，因此，管理者做决策往往都是基于一个大概的量和大致的趋势。
显然在这种情况下，采用定性的计算方法应该更符合实际。
6.1.4 定性模拟
物理系统的定性模拟方法分三个学派：朴素物理学派、模糊数学学派和归纳推理学派。其中，朴素物理学派中的QSIM方法已被国内外学者普遍接受，它是从基于流的定性物理理论和定性过程理论提炼而来。其核心技术可归纳为：
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（1）变量描述方法。用（水平, 方向）二元组的方式描述系统的状态变量，其中，第1元为变量的水平，第2元为变量的方向；
（2）定性建模方法。用6个约束描述系统的结构（即变量之间的关系）；
（3）状态转换规则。变量的状态变化依据为数不多的几个转化规则（I、P规则）； （4）过滤器。变量状态每变化一次，用过滤方法排除不符合逻辑的变化。 1）特征分析
（1）变量表达的特点：二元组
QSIM方法显著的特点是，用大致处在什么“水平”和大致变化的“方向”二元组。来表示状态变量的值，而传统模拟技术是用精确的数量表示变量的值的。这样做的好处是可以描述管理系统中大量不完备的信息、甚至歧义的信息。
（2）建模的特点：6个约束
第2个显著特点就是6个约束。管理系统中个人采取什么行动、管理者采取什么措施，多是相互之间比照着进行的，讲究大致的相对性，因而变量之间的关系，无需用精确的定量数学模型描述。
可见，这种建模方法的核心思想，是只考虑变量的活动范围和大致的活动方向，而不同于传统管理系统模拟方法有明确的局部规则或精确的数学模型。显然这样做可以化解人在管理系统中所造成的麻烦，并且，在现实管理系统中，管理者依据大致的信息就能做出正确的决策，管理者大致的判断就能应付日常的管理工作了，因此，定性模拟的做法是适合于管理系统的实际现象的。
（3）变量的状态转移的特点：I、P规则
I、P规则对于连续的、可微的变量而言，符合一般的数学逻辑关系，单从这一点看，I、P规则还不能算作QSIM方法的核心技术，但是，I、P规则的使用，体现了QSIM方法的第3个显著特点，即局部规则。QSIM方法也是从下到上的方法，不讲究整体建模，而是令每个变量在每个时间阶段依照I、P规则，进行局部变化。
（4）状态转移的收敛的特点：过滤方法
第4个显著特点是过滤方法。因为变量的描述方法、变量之间关系的描述方法都带有显著的大致性、相对性，那么每个变量在每个时间阶段依照一般数学逻辑关系I、P规则变化时，会有多种可能的行为，或者说变量的变化是一个范围，不是一个点。随着时间阶段的推移，系统所有变量的行为会造成组合爆炸。
为了避免这种情况发生，QSIM设计了过滤方法：约束过滤和全局过滤。形象地说，过
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