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作 者:张明新 ZHANG Ming-xin(College of Politics,National Defense University,Shanghai 200433,China)
机构地区:[1]国防大学政治学院,上海200433
出 处:《计算机科学》2022年第4期16-24,共9页Computer Science
基 金:国家社科基金(17CGL047)。
摘 要:超大规模基于智能体的社会仿真正逐渐被证明是研究人类社会的一种有效方法,它可以为社会科学中的决策、计算机科学中的分布式人工智能和智能体技术、计算机仿真系统的理论和建模实践等领域作出贡献。然而,现有的研究实践在平衡模型复杂度和仿真性能方面存在一定的困难。针对目前存在的问题,提出了一种基于智能体和大数据驱动的超大规模社会仿真概念模型框架,提供了模型组件的参考实现,并以超大规模人工城市疫情预测与控制为例,说明了如何利用所提概念框架对具有复杂人类行为和社会交互的超大规模社会系统进行建模,同时也指出了在其他社会科学领域的潜在应用,如微观交通系统和城市疏散规划。Large-scale agent-based social simulation is gradually proved to be an effective method for the study of human society.It can contribute to decision-making in social science,distributed artificial intelligence and agent technology in computer science,theory and modeling practice of computer simulation system,etc.However,the existing research practice has difficulties in balancing model complexity and simulation performance.In view of the existing problems,this paper proposes a conceptual model framework of large-scale social simulation based on agent and big data driving,and provides the reference implementation of mo-del components.Taking the epidemic prediction and control in a large-scale artificial city as an example,it illustrates how to use the proposed conceptual framework to model the large-scale social system with complex human behavior and social interaction.It also points out the potential applications in other social science fields,such as micro transportation system and urban evacuation planning.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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