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书名：面向应急管理的人工社会构建与计算实验
定价：120.0
ISBN：9787030516503
作者：邱晓刚，陈彬，张鹏
版次：1
出版时间：2017-03
在线试读：
第1章 概述
建模与仿真的应用越来越广泛，逐步从工程领域扩展到社会领域。通过引入Agent描述社会中的群体和个体来建立人工社会，可利用仿真实验来研究社会性突发事件的应急管理。而网络开源情报采集和数据融合技术的迅速发展，可方便获得实时数据而改进仿真实验，为再现社会系统的复杂性，逼近突发事件发生、演化的社会背景提供了良好的技术基础，未来有望实现人工社会和真实社会的平行，为突发事件应急管理提供新途径。
1.1 建模与仿真技术
建模与仿真技术是以相似原理、信息技术、系统技术及应用领域有关专门技术为基础，以计算机和专用设备为工具，利用系统模型对实际或设想的系统进行动态试验研究的一门多学科综合的技术性科学（黄柯棣和邱晓刚，2010）。现代建模与仿真技术主要是指计算机建模与仿真，其综合集成了计算机、网络、图形图像、多媒体、软件工程、信息处理、自动控制等多个高新技术领域的知识，是进行系统分析与研究的重要手段（肖田元，2011）。
1.1.1 基本概念
建模与仿真技术作为分析和研究系统运动行为、揭示系统动态过程和运动规律的一种重要手段，在20世纪40年代第*台计算机诞生后迅速发展。特别是近些年来，随着系统科学研究的深入，控制、计算与信息处理技术的发展，计算机软硬件技术的突破，以及各个领域对仿真技术的迫切需求，建模与仿真技术有了许多突破性的进展，在理论研究、工程应用、仿真工程和工具开发环境等许多方面都取得了令人瞩目的成就，正在逐步形成一门独立发展的综合性科学（肖田元，2011）。
在复杂系统的研究中，建模和仿真是两个不同的环节。建模是对所关注系统进行抽象表示的过程，它是在进行系统分析的基础上对系统某些方面的描述。仿真是对所建立的模型进行实验的过程。建模工作的产物是系统的模型，仿真工作的产物是系统的行为。一方面，系统仿真必须要以系统的模型为基础，但是系统的模型不一定都是用于仿真研究的。另一方面，仿真的结果可以用于模型的效验，从而辅助模型建立。图1.1表示了建模与仿真之间的联系，而表1.1 说明了建模与仿真之间的区别。
图1.1 建模与仿真的联系
表1.1 建模与仿真的区别
模型的定义目前还没有统一的结论。对象管理组织（object management group，OMG）认为模型是针对特定目标对所研究的系统及其所在环境的描述或规范。国际电工电子工程师协会认为模型是对现实世界过程、行为、操作或者其他特征的选定侧面的近似、表现和理想化。尽管不同的研究领域对模型有不同的定义，但模型总是对领域知识进行形式化描述，它一般具备以下三个基本特性（陈雪龙等，2011）。
（1）映射性：模型是对研究对象的映射。
（2）简化性：模型是对研究对象的简化，它不可能反映研究对象的所有方面和细节。
（3）实用性：模型具备鲜明的建模目标，它是为回答有关研究对象的若干问题而建立的。
模型的运行离不开数据支持，尽管一般研究模型通常将模型和数据分离，而越来越多的研究开始将模型的设计和可用的数据结构相关联，并提出了数据模型的概念。数据模型是现实世界的数据特征的抽象，一般包含数据结构、数据操作、完整性约束条件。通过对模型的分析可以发现，有些模型是包含在数据里的，或者说可以用数据来刻画不同的模型。例如，在传染病病程模型（SEIR、SIR）中①，部分传染病（如甲型H1N1）患者存在潜伏期，部分传染病患者没有潜伏期。对于存在潜伏期的传染病可以采用SEIR 模型描述，反之则采用SIR 模型描述。事实上，只需要将SEIR 模型的潜伏期参数设置为0，SEIR 模型就变成了SIR 模型，这说明SEIR 模型和SIR 模型可以通过数据进行区分（梅珊，2012）。此外，已知甲型H1N1 和SARS 的病程都符合SEIR 模型，但是各病程阶段持续时间和传染性的统计参数不同，以此区分甲型H1N1 和SARS。因此，尽可能地提取系统中的数据模型，对简化系统模型、增强系统的可拓展性具有重要意义。
1.1.2 计算机仿真
在过去几十年里，计算机技术以超乎想象的速度得到跨越式发展，互联网更是将世界变成了地球村，超强的计算环境和无所不在的信息感知使计算机仿真受到极大关注，它已成为解决现实科学、工程与社会复杂性问题的重要途径。由于计算机技术的迅速发展，计算机仿真成为*重要的一种仿真方式。计算机仿真是在计算机上“复现”真实系统动态过程的活动，包括通过人机结合支持模型建立、模型运行和结果分析等基本仿真活动。它依据相似原理将系统模型通过一定的算法转为计算机所接受和运行的仿真模型，并要求仿真模型可以在计算机上方便地修改和反复运行。用于计算机仿真的软件系统，不同于普通数值计算配置的软件，应具有支持研究者参与仿真活动的良好人机交互界面，为因果关系的研究和展现提供便利环境。
由于计算的普遍性，选择计算机作为实现科学工程方法的工具越来越广泛。计算机仿真系统是模型研究者的一个合作伙伴，与研究者共同分担仿真任务。
随着信息技术的发展，计算机仿真系统的功能越来越强，能够承担的任务将越来越多。
计算机仿真的直接目的是获取系统随时间而变化的行为，这种系统行为是由时间轴上一系列离散点的值构成的。设仿真的时间区间为[ta,tb]，则计算机仿真系统给出的系统行为可用下面的集合来表示：
（1.1）
其中，q（ti）为在ti 时刻系统的行为描述；n 为正整数。每一点的q（ti）值一般可由该点系统的状态值来求出，所以计算上述集合可以转化为计算状态集合：
（1.2）
其中，s（ti）为在ti 时刻系统的状态。在仿真过程中，系统状态的计算是逐点进行的。在状态和状态转移函数的选择满足“半群公理”时，ti时刻的状态可以由ti-1时刻的状态和[ti-1, ti]上的输入来计算。
计算机仿真不仅是一种技术，而且是一种综合了实验方法与理论方法各自的优势，但又具备自己独特之处的研究方法，其在科学方法论体系中有独立的地位。人类需要借助各种工具来增强、延伸和扩展认识世界并获取知识的能力，计算机仿真方法构造出的人工环境，可以帮助工程师和科学家创造一个时域和空域可变的虚拟世界，使人们能够在这个虚拟世界中纵观古今，实现从必然王国到自由王国的认识过程（王飞跃，2007）。计算机仿真成为科学家探索科学奥秘的得力助手，成为工程师实施工程创新或产品开发，并确保其可靠性的有效工具。归纳起来，计算机仿真方法有如下特点。
（1）模型结构、参数可以动态调整。计算机仿真中的模型结构、参数可根据实验需要，通过计算机程序随时进行修改和调整，从而研究各种条件下系统演化的各种可能结果，为进一步完善研究方案提供了极大的方便。这正是计算机仿真也被称为“计算实验”的主要原因。与通常的实物实验比，这种“实验”具有运行费用低、无风险以及方便灵活等优点。
（2）系统模型快速求解。借助先进的计算机系统，人们在较短时间内就能获得仿真运算的结果，从而提前观察系统未来状态的发展变化，为人类的实践活动提供强有力指导。
（3）运算结果准确可靠。在保证系统模型、仿真模型和仿真程序是科学合理的，以及模型参数准确的情况下，仿真计算结果是可信的。
（4）仿真结果直观形象。仿真可以给出系统状态动态变化的详细信息，通过可视化技术可以直观形象地展示这些信息，利于分析把握因果关系。由于这些特点，计算机仿真在许多领域发挥了独特的作用，主要表现为以下四个方面。
（1）优化系统设计。对于复杂系统一般需要进行优化研究，为此必须对系统的结构和参数进行修改和调整，然后进行反复实验。只有借助计算机仿真方法才能方便、快捷地实现。
（2）降低实验成本。在复杂工程系统上直接进行实物实验的费用很高，而计算机仿真就可大大降低相关费用。例如，飞行训练中一般单次实飞的成本为数万美元，若用仿真手段，费用仅为实飞成本的1/10～1/5，且设备可重复使用。
（3）减少失败风险。对于一些高难度、高危险的复杂工程系统，为了减少风险，必须先进行计算机仿真实验以提高成功率。例如，载人宇宙飞行若直接实验，一旦失败则无论在经济上还是政治上都是难以承受的。
（4）提高预测能力。对于非工程复杂系统，如经济、军事、社会等系统，很难直接进行实验研究，也很难准确预测其发展趋势。但计算机仿真实验却可以在给定的边界条件下，推演出此类系统的变化趋势，从而为人们制定对策提供可靠的依据。
1.1.3 仿真建模方法
在计算机上解决任何问题，都需要将问题在某个层次上形式化。因此，必须建立一个形式系统，规定所用的符号以及对符号进行操作的规则，这样问题可以用符号表达出来。计算机求解的过程就是从问题表示的符号序列出发，按规则进行加工直到得出问题的解。计算机仿真解决实际问题的形式化是指建立模型和系统之间的具有同态关系的模型，然后仿真实验产生与物理系统实验相同的结果。从知识工程的角度，仿真建模是将被仿真系统的知识进行组织和编码，使仿真系统能接受并处理。计算机本质上是符号操作的工具，因此仿真模型需要具有可计算的形式。
真实系统的知识由系统相关的学科提供，其表示自上而下可分为物理层、数学层和数值计算层三层抽象形式。在物理层，系统按物理概念进行建模，状态变量具有物理意义，用诸如力、速度、功率等物理量来描述。数学层的模型与物理层密切相关，这层的模型主要建立了物理量之间的关系。在连续系统中，这种关系通常是偏微分方程或常微分方程。对于复杂系统这些方程难以得到解析，所以要转换成可数值计算的模型。计算机仿真系统可直接操作的是可数值计算的模型，但由于越上层的模型对用户越方便，自然希望仿真系统能接受上层形式表达的模型。这需要仿真系统能自动完成上层模型到低层模型的转换工作。当仿真系统具有这种转换功能后，从使用者的角度来看，可以认为仿真系统具有了对数学模型、物理模型进行计算的能力。
仿真建模是一个复杂的多阶段、多因素、多产品的过程。建模过程包括开发概念模型、数学逻辑模型和仿真模型等阶段，其间有相互的依赖和约束关系。建模过程要考虑多方面的因素，如建模范围、模型的粒度与分辨率、模型的约束与假设、模型的描述方式、模型之间的逻辑关系以及模型间接口规范等。建模过程会产生各种类型的产品，如概念模型、数学模型、仿真模型、元模型、想定数据、仿真运行配置数据以及模型的VV&A①数据等。
从参与人员的角度分析，仿真建模全程需要领域工程师、建模工程师、软件工程师、仿真工程师、领域用户的共同参与，如图1.2所示。
图1.2 基于模型驱动的仿真建模过程
定价：120.0
ISBN：9787030516503
作者：邱晓刚，陈彬，张鹏
版次：1
出版时间：2017-03
在线试读：
第1章 概述
建模与仿真的应用越来越广泛，逐步从工程领域扩展到社会领域。通过引入Agent描述社会中的群体和个体来建立人工社会，可利用仿真实验来研究社会性突发事件的应急管理。而网络开源情报采集和数据融合技术的迅速发展，可方便获得实时数据而改进仿真实验，为再现社会系统的复杂性，逼近突发事件发生、演化的社会背景提供了良好的技术基础，未来有望实现人工社会和真实社会的平行，为突发事件应急管理提供新途径。
1.1 建模与仿真技术
建模与仿真技术是以相似原理、信息技术、系统技术及应用领域有关专门技术为基础，以计算机和专用设备为工具，利用系统模型对实际或设想的系统进行动态试验研究的一门多学科综合的技术性科学（黄柯棣和邱晓刚，2010）。现代建模与仿真技术主要是指计算机建模与仿真，其综合集成了计算机、网络、图形图像、多媒体、软件工程、信息处理、自动控制等多个高新技术领域的知识，是进行系统分析与研究的重要手段（肖田元，2011）。
1.1.1 基本概念
建模与仿真技术作为分析和研究系统运动行为、揭示系统动态过程和运动规律的一种重要手段，在20世纪40年代第*台计算机诞生后迅速发展。特别是近些年来，随着系统科学研究的深入，控制、计算与信息处理技术的发展，计算机软硬件技术的突破，以及各个领域对仿真技术的迫切需求，建模与仿真技术有了许多突破性的进展，在理论研究、工程应用、仿真工程和工具开发环境等许多方面都取得了令人瞩目的成就，正在逐步形成一门独立发展的综合性科学（肖田元，2011）。
在复杂系统的研究中，建模和仿真是两个不同的环节。建模是对所关注系统进行抽象表示的过程，它是在进行系统分析的基础上对系统某些方面的描述。仿真是对所建立的模型进行实验的过程。建模工作的产物是系统的模型，仿真工作的产物是系统的行为。一方面，系统仿真必须要以系统的模型为基础，但是系统的模型不一定都是用于仿真研究的。另一方面，仿真的结果可以用于模型的效验，从而辅助模型建立。图1.1表示了建模与仿真之间的联系，而表1.1 说明了建模与仿真之间的区别。
图1.1 建模与仿真的联系
表1.1 建模与仿真的区别
模型的定义目前还没有统一的结论。对象管理组织（object management group，OMG）认为模型是针对特定目标对所研究的系统及其所在环境的描述或规范。国际电工电子工程师协会认为模型是对现实世界过程、行为、操作或者其他特征的选定侧面的近似、表现和理想化。尽管不同的研究领域对模型有不同的定义，但模型总是对领域知识进行形式化描述，它一般具备以下三个基本特性（陈雪龙等，2011）。
（1）映射性：模型是对研究对象的映射。
（2）简化性：模型是对研究对象的简化，它不可能反映研究对象的所有方面和细节。
（3）实用性：模型具备鲜明的建模目标，它是为回答有关研究对象的若干问题而建立的。
模型的运行离不开数据支持，尽管一般研究模型通常将模型和数据分离，而越来越多的研究开始将模型的设计和可用的数据结构相关联，并提出了数据模型的概念。数据模型是现实世界的数据特征的抽象，一般包含数据结构、数据操作、完整性约束条件。通过对模型的分析可以发现，有些模型是包含在数据里的，或者说可以用数据来刻画不同的模型。例如，在传染病病程模型（SEIR、SIR）中①，部分传染病（如甲型H1N1）患者存在潜伏期，部分传染病患者没有潜伏期。对于存在潜伏期的传染病可以采用SEIR 模型描述，反之则采用SIR 模型描述。事实上，只需要将SEIR 模型的潜伏期参数设置为0，SEIR 模型就变成了SIR 模型，这说明SEIR 模型和SIR 模型可以通过数据进行区分（梅珊，2012）。此外，已知甲型H1N1 和SARS 的病程都符合SEIR 模型，但是各病程阶段持续时间和传染性的统计参数不同，以此区分甲型H1N1 和SARS。因此，尽可能地提取系统中的数据模型，对简化系统模型、增强系统的可拓展性具有重要意义。
1.1.2 计算机仿真
在过去几十年里，计算机技术以超乎想象的速度得到跨越式发展，互联网更是将世界变成了地球村，超强的计算环境和无所不在的信息感知使计算机仿真受到极大关注，它已成为解决现实科学、工程与社会复杂性问题的重要途径。由于计算机技术的迅速发展，计算机仿真成为*重要的一种仿真方式。计算机仿真是在计算机上“复现”真实系统动态过程的活动，包括通过人机结合支持模型建立、模型运行和结果分析等基本仿真活动。它依据相似原理将系统模型通过一定的算法转为计算机所接受和运行的仿真模型，并要求仿真模型可以在计算机上方便地修改和反复运行。用于计算机仿真的软件系统，不同于普通数值计算配置的软件，应具有支持研究者参与仿真活动的良好人机交互界面，为因果关系的研究和展现提供便利环境。
由于计算的普遍性，选择计算机作为实现科学工程方法的工具越来越广泛。计算机仿真系统是模型研究者的一个合作伙伴，与研究者共同分担仿真任务。
随着信息技术的发展，计算机仿真系统的功能越来越强，能够承担的任务将越来越多。
计算机仿真的直接目的是获取系统随时间而变化的行为，这种系统行为是由时间轴上一系列离散点的值构成的。设仿真的时间区间为[ta,tb]，则计算机仿真系统给出的系统行为可用下面的集合来表示：
（1.1）
其中，q（ti）为在ti 时刻系统的行为描述；n 为正整数。每一点的q（ti）值一般可由该点系统的状态值来求出，所以计算上述集合可以转化为计算状态集合：
（1.2）
其中，s（ti）为在ti 时刻系统的状态。在仿真过程中，系统状态的计算是逐点进行的。在状态和状态转移函数的选择满足“半群公理”时，ti时刻的状态可以由ti-1时刻的状态和[ti-1, ti]上的输入来计算。
计算机仿真不仅是一种技术，而且是一种综合了实验方法与理论方法各自的优势，但又具备自己独特之处的研究方法，其在科学方法论体系中有独立的地位。人类需要借助各种工具来增强、延伸和扩展认识世界并获取知识的能力，计算机仿真方法构造出的人工环境，可以帮助工程师和科学家创造一个时域和空域可变的虚拟世界，使人们能够在这个虚拟世界中纵观古今，实现从必然王国到自由王国的认识过程（王飞跃，2007）。计算机仿真成为科学家探索科学奥秘的得力助手，成为工程师实施工程创新或产品开发，并确保其可靠性的有效工具。归纳起来，计算机仿真方法有如下特点。
（1）模型结构、参数可以动态调整。计算机仿真中的模型结构、参数可根据实验需要，通过计算机程序随时进行修改和调整，从而研究各种条件下系统演化的各种可能结果，为进一步完善研究方案提供了极大的方便。这正是计算机仿真也被称为“计算实验”的主要原因。与通常的实物实验比，这种“实验”具有运行费用低、无风险以及方便灵活等优点。
（2）系统模型快速求解。借助先进的计算机系统，人们在较短时间内就能获得仿真运算的结果，从而提前观察系统未来状态的发展变化，为人类的实践活动提供强有力指导。
（3）运算结果准确可靠。在保证系统模型、仿真模型和仿真程序是科学合理的，以及模型参数准确的情况下，仿真计算结果是可信的。
（4）仿真结果直观形象。仿真可以给出系统状态动态变化的详细信息，通过可视化技术可以直观形象地展示这些信息，利于分析把握因果关系。由于这些特点，计算机仿真在许多领域发挥了独特的作用，主要表现为以下四个方面。
（1）优化系统设计。对于复杂系统一般需要进行优化研究，为此必须对系统的结构和参数进行修改和调整，然后进行反复实验。只有借助计算机仿真方法才能方便、快捷地实现。
（2）降低实验成本。在复杂工程系统上直接进行实物实验的费用很高，而计算机仿真就可大大降低相关费用。例如，飞行训练中一般单次实飞的成本为数万美元，若用仿真手段，费用仅为实飞成本的1/10～1/5，且设备可重复使用。
（3）减少失败风险。对于一些高难度、高危险的复杂工程系统，为了减少风险，必须先进行计算机仿真实验以提高成功率。例如，载人宇宙飞行若直接实验，一旦失败则无论在经济上还是政治上都是难以承受的。
（4）提高预测能力。对于非工程复杂系统，如经济、军事、社会等系统，很难直接进行实验研究，也很难准确预测其发展趋势。但计算机仿真实验却可以在给定的边界条件下，推演出此类系统的变化趋势，从而为人们制定对策提供可靠的依据。
1.1.3 仿真建模方法
在计算机上解决任何问题，都需要将问题在某个层次上形式化。因此，必须建立一个形式系统，规定所用的符号以及对符号进行操作的规则，这样问题可以用符号表达出来。计算机求解的过程就是从问题表示的符号序列出发，按规则进行加工直到得出问题的解。计算机仿真解决实际问题的形式化是指建立模型和系统之间的具有同态关系的模型，然后仿真实验产生与物理系统实验相同的结果。从知识工程的角度，仿真建模是将被仿真系统的知识进行组织和编码，使仿真系统能接受并处理。计算机本质上是符号操作的工具，因此仿真模型需要具有可计算的形式。
真实系统的知识由系统相关的学科提供，其表示自上而下可分为物理层、数学层和数值计算层三层抽象形式。在物理层，系统按物理概念进行建模，状态变量具有物理意义，用诸如力、速度、功率等物理量来描述。数学层的模型与物理层密切相关，这层的模型主要建立了物理量之间的关系。在连续系统中，这种关系通常是偏微分方程或常微分方程。对于复杂系统这些方程难以得到解析，所以要转换成可数值计算的模型。计算机仿真系统可直接操作的是可数值计算的模型，但由于越上层的模型对用户越方便，自然希望仿真系统能接受上层形式表达的模型。这需要仿真系统能自动完成上层模型到低层模型的转换工作。当仿真系统具有这种转换功能后，从使用者的角度来看，可以认为仿真系统具有了对数学模型、物理模型进行计算的能力。
仿真建模是一个复杂的多阶段、多因素、多产品的过程。建模过程包括开发概念模型、数学逻辑模型和仿真模型等阶段，其间有相互的依赖和约束关系。建模过程要考虑多方面的因素，如建模范围、模型的粒度与分辨率、模型的约束与假设、模型的描述方式、模型之间的逻辑关系以及模型间接口规范等。建模过程会产生各种类型的产品，如概念模型、数学模型、仿真模型、元模型、想定数据、仿真运行配置数据以及模型的VV&A①数据等。
从参与人员的角度分析，仿真建模全程需要领域工程师、建模工程师、软件工程师、仿真工程师、领域用户的共同参与，如图1.2所示。
图1.2 基于模型驱动的仿真建模过程