基于Repast Simphony平台的建模与仿真技术

随着计算机技术的发展, 基于Agent的建模与仿真技术被认为是研究复杂系统的有效方法, Repast Simphony平台为基于Agent的建模与仿真提供了有利条件. 针对如何利用Repast Simphony平台构建复杂系统仿真模型的问题, 重点介绍了Repast Simphony仿真平台, 分析了它的技术优势, 与同类仿真平台进行了比较分析, 并在分析平台主要类库的基础上, 总结出建模仿真的一般流程. 最后, 通过一个改进的Schelling模型仿真实例进一步阐述了利用平台构建复杂系统的设计与实现方法, 对使用Repast Simphony平台进行基于Agent的建模与仿真研究具有一定的指导意义.     

基于Repast Simphony平台的人群运动行为仿真及优化

针对地铁乘客人群的运动行为,基于Agent模型和粒子群搜索算法,利用仿真平台Repast Simphony建立了人群运动行为仿真模型,该模型模拟了乘客进入地铁候车大厅寻找车厢门进行排队和地铁到站时进入车厢的过程;基于此,提出了一种基于马尔可夫决策模型的改进寻路算法。实验表明,该算法有效地解决了传统粒子群算法容易陷入局部解的问题,明显减少了冲突次数。此外,文中提出增加地铁车厢人数指示器来避免部分车厢的拥挤状况,实验结果显示该方法行之有效,并能将乘客进入车厢的效率提高9%。     

Repast:基于Agent建模仿真的可扩展平台

建模仿真平台为基于Agent建模理论和方法的研究创造了条件.在研究当前流行的基于Agent建模仿真平台不足的基础之上,介绍了一种新的基于Agent建模仿真平台Repast,详细阐述了该平台的设计目标、框架结构及运行机制等内容,并结合一个实例简要说明了Repast模型的设计与实现过程.该平台移植性和可扩展性强,使用方便,易于学习,方便了应用基于Agent建模仿真方法对复杂适应系统及复杂性的研究及探索,同时也为复杂适应系统的研究提供新的思路.     

应用Repast S的复杂系统建模仿真

研究社会灾害和生态环境中的发慌问题,需科学决策.针对复杂系统的研究涉及到多种学科交叉,进行多Agent建模仿真需要面对不同领域知识融合的问题.在最新多Agent建模仿真平台Repast Simphony(简称Repast S)的研究基础上,为决策者提供依据,提出以其层次建模框架满足多专家群体协作建模需求,以Score元模型为建模基础进行领域知识融合的策略.以森林火灾系统为例,应用Repast S进行了建模仿真实践.所建立模型有机融合了林火蔓延的元胞自动机模式和扑救协作的社会网络模式等领域知识,进行仿真.仿真结果体现出各种模式对森林火灾系统演化态势的影响.Repast S为复杂系统学科交叉的多Agent建模仿真提供了有效支持.     

基于仿真平台的复杂网络建模研究

首先介绍了复杂网络的一些形成机制，列举一些由简单规则形成复杂系统的典型例子。然后，介绍了一些复杂网络重要的网络性能参数和经典复杂网络模型的建模思想与方法，并对这些模型做出简要分析。最后，针对这些模型不足之处提出一个用系统仿真的方法建立复杂网络模型的方法。该方法模拟系统主体从初始的孤立状态，通过主体间简单规则交互形成成熟的网络拓扑结构并根据系统优化目标反馈到简单规则的制定，以达到优化网络拓扑结构的目的。     

基于Repast的航空发动机维修调度仿真系统

航空发动机维修是一个具有高动态性和高复杂度的商业领域。本文采用多Agent方法对航空发动机维修进行调度仿真。本系统可对等待维修的飞机数量、周转时间和维修生产线利用率等关键指标进行分析,从而为航空发动机维修提供可靠的决策支持。同时,本系统以动态脚本的方式支持多种发动机可靠度估计算法,增加系统的可扩展度。最后,通过多个案例验证本系统的有效性。     

基于Repast框架的无线传感器网络仿真实现

基于全新的多Agent的仿真开发框架Repast,设计和实现了对二进制无线传感器网络的原理模型仿真,并将其用于对线性拟和目标定位算法进行仿真分析,说明Repast在无线传感器网络仿真方面有广泛的应用前景。     

基于Agent的建模与仿真概述

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是研究复杂系统的有效途径和建模仿真方法学,足当前最具有活力、有所突破的仿真方法学,已经成为系统仿真领域的一个新的研究方向.全面总结和阐述了基于Agent的建模与仿真的相关理论基础和概念,包括CAS理论,ABMS中Agent的概念、结构;阐述了ABMS的原理(简单规则导致复杂的行为)与研究步骤;总结了ABMS的主要应用领域,包括经济领域、社会科学领域和军事领域;慨述了ABMS软件开发平台和工具包,给出了ABMS开发方法;给出了互联网上关于ABMS的的资源链接.因而有利于全面认识、应用和研究ABMS.     

基于Repast平台的多Agent仿真建模研究

随着计算机应用的发展,多智能体系统（MAS）方法和技术在许多领域得到了广泛应用,对MAS进行仿真建模研究成为研究热点。多Agent仿真建模实验平台的使用,能很好地对MAS进行建模,提高使用者的效率,对于MAS的研究有重要意义。分析了仿真平台Repast的主要系统功能模块,说明了如何利用和扩展Repast平台来进行仿真建模,利用Repast实现了一个改进的动态合同网协议的仿真实验。实验建模过程和分析证明,利用Repast进行仿真建模,可以使建模者方便、快捷地对MAS系统进行分析,能有效提高工作效率与降低建模难度。     

基于Repast平台的多Agent仿真建模研究

随着计算机应用的发展,多智能体系统(MAS)方法和技术在许多领域得到了广泛应用,对MAS进行仿真建模研究成为研究热点.多Agent仿真建模实验平台的使用,能很好地对MAS进行建模,提高使用者的效率,对于MAS的研究有重要意义.分析了仿真平台Repast的主要系统功能模块,说明了如何利用和扩展Repast平台来进行仿真建模,利用Repast实现了一个改进的动态合同网协议的仿真实验.实验建模过程和分析证明,利用Repast进行仿真建模,可以使建模者方便、快捷地对MAS系统进行分析,能有效提高工作效率与降低建模难度.     

基于Repast的地理空间仿真模型的实现

本文在研究基于多Agent仿真和地理空间信息数据处理的基础上,利用Repast平台实现对地理信息模型的建模.介绍Repast仿真平台的结构、主要类库及建模步骤,结合OpenMap阐述使用Repast仿真平台对地理空间仿真空间案例进行建模的过程,并通过分析得到基于多agent的仿真建模方法在地理空间学科中的应用.     

基于Agent的Repast仿真分析与实现

基于复杂适应系统(CAS)理论在计算机上建立模型是研究社会复杂系统的一个基本方法.选择一个合适的基于A-gent的建模与仿真平台能降低社会科学工作者的研究难度.Repast是目前使用较多的基于Agent的建模与仿真平台之一,主要应用于社会科学仿真领域.简要介绍了Repast平台的背景,从建模与仿真的两个角度分析了Repast仿真的特点,并介绍了Repast的主要类库.从仿真实现的基本步骤,Repast内含的时间表机制和显示机制,仿真程序框架几方面探讨了Repast仿真模型的设计与实现流程.从CarryDrop模型的实现结果,能看出基于Repast平台能较方便地实现基于Agent的仿真.最后指出Repast平台突出的特点是能充分利用.Net和Java类库的众多功能.     

综合传动系统虚拟样机建模与仿真平台研究

液力机械综合传动系统是现代履带装甲车辆的主要传动形式,都为系列化产品.传动系统虚拟样机技术是提高设计质量,缩短研制周期的重要技术之一.通常的方法是采用分块建模,手动组装,效率低,难以满足新型传动系统及部件快速设计性能仿真的需要.采用自顶向下设计方法,基于模块化和参数化思想,以动力学软件ADAMS为开发平台,综合运用ADAMS/Solver语言和cmd命令建立一个以模块为基元、能够自动化搭建车辆传动系统的虚拟样机建模仿真平台.应用表明,该平台满足了传动系统性能仿真平台快速构建的需要,达到缩短传动系统的研制周期的目的.     

基于FLSIM的自动驾驶仪建模及仿真

以仿真一体化软件--FLSIM为基础,实现对自动驾驶仪的建模和仿真.建模从基础的状态方程开始,给出FLSIM识别的状态方程;并在此基础上,按内环(俯仰角、滚转角、偏航角)和外环(高度、航向等)控制的分类实现自动驾驶仪模型建立.通过仿真结果的静态和动态指标进行寻优仿真试验以调整模型参数,最终达到优化模型参数的目的.最后以B747为例,从建模到试验运行以及优化参数,获得其自动驾驶仪的仿真实现.证明其是灵活和方便的,于实际情况一致.     

装备采办领域复杂系统建模仿真的应用研究

在介绍复杂适应系统理论、基于Agent建模仿真方法与Repast平台的基础上,总结了利用Repast平台进行复杂系统建模仿真的一般方法。通过运用该方法,对装备采办过程中军企合作的简易模型进行了研究与实现,结合Repast平台产生的丰富的仿真数据,从如何保持军企合作竞争性的角度进行了分析,对如何提高装备采办的有效性提供了一定的数据支撑。同时,开创了运用复杂系统建模仿真方法对装备采办领域的复杂性问题进行研究的新方向。     

RoboCup小型足球机器人建模及仿真平台研究

在机器人运动规划和运动控制的研究中,直接以实物机器人做实验不仅代价昂贵,而且所需时间长,风险大.在考虑了驱动电机动态特性的基础上,以机器人的朝向为坐标轴正方向建立坐标系,分析三轮全向移动机器人运动学模型和动力学模型;然后对比赛过程中的碰撞模型进行研究,推导出发生碰撞后机器人的速度公式;最后以Robocup小型足球机器人比赛系统为背景,采用VisualC 多线程技术构建小型组足球机器人仿真平台,并给出了系统结构框图.在小型组足球机器人的运动规划,运动控制等方面具有直接的现实意义.