agent模擬原理-資料下載頁
2024-10-24 18:12本頁面
【導(dǎo)讀】20世紀(jì)70年代，人工智能領(lǐng)域啟用了Agent的概念，其含義指，分。1）多Agent建模原理。涌現(xiàn)這個概念在復(fù)雜性研究中非常重要。當(dāng)?shù)蛯哟螁卧g交互導(dǎo)致。高一層次新的現(xiàn)象發(fā)生時，我們稱之為涌現(xiàn)?，F(xiàn)，單個分子沒有溫度特性，但是許多分子就涌現(xiàn)出溫度。自組織關(guān)注的是一個機體或組織自產(chǎn)生、自維持的現(xiàn)象。即分析被模擬對象的基本組成。又如，管理系統(tǒng)中“人”大致分為管理者和普。和普通員工的人數(shù)來設(shè)置相應(yīng)的對象的個數(shù)。Agent的屬性如“人”的人性特征（是社會型、還是經(jīng)濟型？周期階段、市場競爭力等。就是政府Agent的行為，即政府對象發(fā)給銀行對象的消息。Agent行為發(fā)生的原因，即Agent采取行動的條件，包括兩個方面：。即確定每個Agent的空間位置是移動的還是靜止的。企業(yè)采取那一種行為，則由離散概率分布函數(shù)抽樣決定。元胞又可稱為單元、或基元，是元胞自動機的最基本的組成部分。處于分布狀態(tài)的元胞空間網(wǎng)點集
【正文】 b. 分析搬家過程中的現(xiàn)象或規(guī)律。 ? （ 2）建模 ? 為了便于模擬，把正向、中立和負(fù)向的價值取向進行離散的量化處理，把它們稱為“價” （ Valences），用整數(shù)來表示，記為 Vij 。 ? 移動規(guī)則：個體 i最終移動到 最大的元胞中 其中， d表示個體 i與 j之間的距離， w表示隨著距離的增加，價減少的百分比，從式中可以看出，w越大，距離的增加對價的減少的影響越小。 2 ijwjP ijVd??隔離 □ + 懷疑 □ + □ 1 1 □ 0 1 + 1 1 + 1 0 表 兩種態(tài)度條件下 “ 價 ” ijV 的取值 北京林森科技培訓(xùn)材料 ? 模型建立在 8 8的棋盤上，一共有兩類群體，每類群體包括 6個成員，一類群體的成員用“□”表示，另一類成員用“ +”表示。兩種態(tài)度條件下，成員之間的價值取向值如表 。 隔離 □ + 懷疑 □ + □ 1 1 □ 0 1 + 1 1 + 1 0 表 兩種態(tài)度條件下 “ 價 ” ijV的取值 中立的價值取向 北京林森科技培訓(xùn)材料 ? （ 3）模擬與分析 ? 圖 ，兩類群體形成的動態(tài)過程。從最開始的隨機分布到最終聚集在一起只花費了很短的時間。 圖 隔離態(tài)度下群體形成的過程 北京林森科技培訓(xùn)材料 ? 圖 。但是在懷疑態(tài)度下，群體最終形成另一種情形，如圖 。 圖 懷疑態(tài)度下群體形成的過程 北京林森科技培訓(xùn)材料 隔離態(tài)度 （ segregation attitude） 下的模擬結(jié)果 懷疑態(tài)度 （ suspicion attitude） 下的模擬結(jié)果 ? 結(jié)論：當(dāng)個體對另一群體持負(fù)向價值取向，且對自身所在的群體漠不關(guān)心（即中立）時，會比對自身所在群體持正向價值取向時表現(xiàn)出更明顯的集群現(xiàn)象。 ? 分析： 內(nèi)部人員之間的價值取向為：中立 北京林森科技培訓(xùn)材料 ? 為了驗證這個結(jié)果，在更大范圍的棋盤內(nèi)進行實驗： 40 40的棋盤，兩個群體各包含 180個成員，分別用藍(lán)色和紅色來表示。 隔離態(tài)度 懷疑態(tài)度 ? 結(jié)論 ：在隔離態(tài)度下，同一群體中的成員在移動的過程中，當(dāng)碰到同一群體中的其他成員時，會在相遇點停止移動，并產(chǎn)生足夠的影響力，使得他們能夠在相遇點停留下來。而當(dāng)成員對自身所在群體持中立價值取向時，同一群體的成員之間不會產(chǎn)生吸引力，所以這些成員的唯一目標(biāo)是遠(yuǎn)離別的群體的成員，最后導(dǎo)致了同一群體的成員全部聚集在一起，并且遠(yuǎn)離另一個群體。 北京林森科技培訓(xùn)材料 本章作業(yè) ? 建立股票投資者行為演化的元胞自動機模型。 ? 問題： ? 元胞：股票投資者； ? 元胞狀態(tài)：買入、賣出、持有 ? 局部規(guī)則：元胞狀態(tài)受鄰居狀態(tài)、自身偏好、宏觀政策的影響。其中，自身偏好：樂觀型、保守型、悲觀型；宏觀政策：利好、利空。 北京林森科技培訓(xùn)材料
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