复杂系统的代理模型分析理解方法
摘要：通用机器的范纽曼工作和硬件开发使得通过大量相互作用的代理进行动态系统的模拟成为可能。这是一种自底向上的方法，通过局部交互规则和代理行为来推导复杂系统的全局属性。传统上，这种系统是通过基于微分方程的自顶向下方法进行建模和模拟的。基于代理的建模具有简单性和低计算成本的优点。然而，与微分方程不同，没有标准的方法来表达代理行为。此外，如何分析预测模拟结果也不清楚。在本文中，我们对一些这些方法进行了调查。对于表达代理行为，形式化方法，如随机进程代数已经被使用。如果感兴趣的全局属性可以被表示为随机时间序列的函数，这种方法是有效的。然而，如果必须考虑空间变量，我们需要改变焦点。在这种情况下，基于Chapman-Enskog展开的多尺度技术被用来建立微观动力学和宏观观测量之间的联系。此外，我们使用数据挖掘技术，如主成分分析（PCA），来研究代理系统，如细胞自动机。借助这些工具，我们将讨论一个简单的社会模型、用于流体建模的格子气体自动机以及在CA数据库中的知识发现。此外，我们展示了NetLogo的能力，这是一个用于复杂系统代理模拟的软件，并展示了我们的经验。
作者：Gilson A. Giraldi, Luis C. da Costa, Adilson V. Xavier, Paulo S. Rodrigues
论文ID：cs/0508002
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2007-05-23