基于Repast系統(tǒng)仿真平臺在地理學中的應用分析

王國義

(西北大學城市與環(huán)境學院，陜西 西安 710127)

基于CAS理論在計算機上建立模型對復雜系統(tǒng)進行模擬，稱為基于 Agent的建模仿真方法。20世紀90年代以來，計量地理的研究進入了地理計算(Geo－computation)的時代，強調數(shù)學模型和模擬實驗并重的時代，出現(xiàn)了與復雜性適應系統(tǒng)相關的理論和方法，如:元胞自動機(CA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)、遺傳算(GA)、人工生命(A－life)等，這也得到了越來越多地理研究者的應用和認可，并成為跨學科研究的熱點課題［1］。近年來，隨著社會的進步和科學技術的發(fā)展，復雜系統(tǒng)與復雜性的研究已引起諸多領域科研工作者的廣泛興趣。其中，復雜適應系統(tǒng)因其鮮明的可操作性，逐漸成為復雜性研究領域的熱點課題。

基于Agent建模仿真相對于一般數(shù)學建模而言，在解決離散、非線性系統(tǒng)模擬方面有顯著優(yōu)勢，是研究此類復雜系統(tǒng)產(chǎn)生的全局、自適應行為的一個基本方法。CAS理論明確指出復雜系統(tǒng)中大量的微觀個體之間隨時間推移進行的互動，能夠在系統(tǒng)宏觀尺度上突現(xiàn)出新的功能和結構，從而能夠探討微觀個體的決策行為如何形成復雜的宏觀空間格局，所以基于Agent建模的理念與傳統(tǒng)的思想迥然不同，必須更多地考慮系統(tǒng)更低層次上Agent的行為規(guī)則的變化，Agent之間的相互作用(包括聯(lián)系的方式和強度)甚至 Agent的適應性函數(shù)等。如今，Agent理論方法和計算機仿真技術相結合已成為研究CAS的常用方法之一，Repast建模仿真平臺的開發(fā)則為這種方法的研究創(chuàng)造了條件。

1 Repast介紹

1.1 Repast概述

Repast(Reursive Porus Agent Simulation Toolkit)起源于芝加哥大學的社會科學計算研究所，其最初的設計目標是為社會仿真提供一個易于使用、易于擴展且功能強大的仿真工具包，但現(xiàn)在 Repast已發(fā)展成一個通用的多 Agent仿真平臺。其設計目標是使用的方便性、較短的學習周期以及可擴展性。它提供了一系列生成、運行主體，顯示和收集其數(shù)據(jù)的類庫。Repast還能夠以圖表的形式顯示運行中的模型數(shù)據(jù)、對運行中的模型進行“快照”以及生成模型運行的影像資料。Repast從Swarm模擬工具集中借鑒了不少的設計結構和方法，實際上，它是一個類Swarm的模擬軟件構架。

Repast S除了提供所有 Repast.NET與 Repast J的核心功能，還具有更為豐富多樣的新特性;采用 Point－and－Click可視化開發(fā)環(huán)境，大大減少了用戶的代碼工作量，能夠自動生成java代碼，實現(xiàn)與手工編碼的無縫結合，集成多種日志和圖形工具，提供與外部工具的自動連接，嵌套了更強大的空間資源，不僅提供基本的2D、3D空間，還支持 GIS、Network等復雜環(huán)境。Repast現(xiàn)在由非贏利組織機構ROAD(Repast Organization for Architecture and Development)來維護。它是一個免費的仿真平臺，可以在其官方網(wǎng)站(http://Repast.sourceforge.net)上下載到它的可執(zhí)行程序與源碼。Repast的核心部分可以看作是對基于Agent建模服務的規(guī)范。它包括三個具體的工具，這些工具都有著相同的內核服務，而區(qū)別僅在于底層的平臺和模型開發(fā)語言的不同。三個具體的工具是基于 Java平臺的 Repast J，基于微軟.Net框架的、Repast.Net和基于Python腳本的Repast Py。其中，Repast J是用于定義內核服務的基準工具。一般推薦在Repast Py上用Python腳本編寫基礎模型，而在 Repast J上用 Java或在 Repast.Net上用 C#編寫高層的模型［2］。

1.2 Repast分析

Repast本身由一系列的Java包及一些第三方類庫構成，具有良好的可擴展性。在Java包中，最重要的是實現(xiàn)基于A-gent模擬仿真的 uchicogo.src.sim包，它根據(jù)功能的不同又被分成多個子包，分別負責仿真的建立、操控并驅動仿真的運行;為仿真運行與運行控制提供圖形用戶接口;收集、記錄仿真過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以圖表的形式顯示;記錄并存放網(wǎng)絡仿真時的網(wǎng)絡拓撲結構信息;可視化顯示 Agent的空間關系等。同時，Repast還為多Agent模擬仿真提供一個面向對象的設計和編程框架，并大量采用模板方法、抽象工廠等軟件設計模式來提高框架的通用性，這使得用戶既可以調用Repast提供的Java包，也可以自己編程實現(xiàn)所需功能，構建出模塊化良好的仿真模型。REPAST本身由一系列的JAVA包及一些第三方類庫構成。與多Agent仿真密切相關的包是uchicogo.src.sim，在這個包中又根據(jù)功能的不同分成多個子包。REPAST具有良好的可擴展性，其本身集成了多個第三方的JAVA類庫。例如，它集成了可以高效生成多種分布類型的隨機數(shù)類庫 Colt;集成了遺傳算法類庫 jgap。用戶在建立REPAST仿真模型時還可以使用其他的類庫。無論選擇哪種構建方法，仿真程序都必須包含以下幾種構成模塊［3］(表1)。四個模塊中，模型類是 Repast仿真程序的核心，它為仿真模型的建立提供一系列標準的方法，以結構化的形式定義模型的執(zhí)行過程。數(shù)據(jù)源類在仿真程序運行時，記錄、收集Agent產(chǎn)生的數(shù)據(jù)并提供給分析、顯示對象使用。

行為類則用于實現(xiàn) Agent動作行為的模擬仿真，由調度器負責仿真時鐘的推進、行為的安排與調度。它包含兩個比較典型的內部機制:時間序列機制和顯示機制。時間序列機制負責Repast仿真中所有狀態(tài)的轉換，主要用來安排在每一個仿真時鐘單位“tick”內要執(zhí)行的事件，仿真開始后，Repast將按照“tick”向前推進，每一個”tick”時間內，仿真模型將會循環(huán)動作執(zhí)行隊列以調用行為類中事先定義好的 Agent動作，從而改變仿真的狀態(tài)。而顯示機制主要負責運行仿真的實時可視化。這種機制主要由一些空間類、與這些空間類相應的顯示類、簡單圖形類和各種繪圖接口等組成，以圖形化的方式提供Agent的仿真過程的觀察和數(shù)據(jù)的采集。另外，還可以根據(jù)仿真模型的需求選擇是否創(chuàng)建一些可選模塊，例如空間類和仿真數(shù)據(jù)可視化類等［4］。

表1 Repast仿真程序核心構成模塊

1.3 Repast應用領域

Repast是一種類 Swarm的模擬軟件構架，由于 Swarm對模型和模型要素之間的交互方式不做任何限制，使用者則可以將精力集中在所感興趣的特定系統(tǒng)中，而不必受數(shù)據(jù)處理、用戶界面及其他純軟件工作和編程等方面的問題所困擾，甚至對于非計算機專業(yè)學者而言使用也是相當方便。在國內，Swarm的應用起步較晚，但發(fā)展趨勢異常迅猛，尤其是2001年中國人民大學信息學院舉辦“Swarm仿真培訓班”以后，基于Swarm研究的學者越來越多。近幾年美國桑塔費研究所每年舉辦的“SwarmFest”和“復雜系統(tǒng)暑期班”，更為全球Swarm和CAS愛好者提供一個更加系統(tǒng)的學習交流機會。正是由于Swarm可以模擬任何物理系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)或社會系統(tǒng)，所以受到國內外經(jīng)濟學、金融學、政治學、社會學、生物學、生態(tài)學、物理學、地理學、軍事以及計算機科學等領域的專家、學者或愛好者們的廣泛關注?；诙嘀悄荏w的Swarm仿真平臺在經(jīng)濟學研究領域的應用最為廣泛，并主要集中在市場供求關系、經(jīng)濟博弈論和金融等研究領域;基于 Swarm仿真平臺的管理學研究主要包括微觀管理學和宏觀管理學，其中微觀管理學以供應鏈研究為主，而宏觀管理學則主要集中在城市管理方面;此外，在環(huán)境資源保護、生物生態(tài)地理學領域的應用研究主要包括區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究和生物生態(tài)學研究等方面。而自從Repast發(fā)布以來，其主要應用領域包括以下幾個方面:

(1)系統(tǒng)理論研究:通過仿真觀察、模擬系統(tǒng)中特定現(xiàn)象的產(chǎn)生過程，發(fā)現(xiàn)、驗證 CAS的一般規(guī)律。例如用 REPAST實現(xiàn)CAS理論中的著名模型 ECHO;通過多 Agent仿真研究來研究博弈理論，例如囚徒困境問題等。

(2)復雜社會系統(tǒng)仿真:包括研究Agent之間、Agent與其所處環(huán)境之間的相互作用;具有不同目標、利益的多個 Agent如何才能實現(xiàn)合作行為等。其中的 Agent可以是個人，可以是群體，也可以是某個組織。

(3)經(jīng)濟系統(tǒng)仿真:在基于 Agent的計算經(jīng)濟學(Agentbased Computational Economics ACE)這一新興的經(jīng)濟學分支領域，REPAST被用于經(jīng)濟模型的實現(xiàn)與仿真。例如:商業(yè)網(wǎng)絡仿真、供應鏈仿真等。

(4)綜合應用:美國Argonne國家實驗室對 REPAST進行了擴展，使其支持GIS、分布式仿真等功能并在此基礎上開發(fā)了一些大型的復雜適應系統(tǒng)仿真。例如，美國電力市場仿真等。

2 Repast與 GIS的集成

智能體模型缺乏空間特性，而現(xiàn)實中的很多事物都是跟空間相關的，例如模擬城市的擴張中，房屋的位置和交通路線都具有空間特征。GIS具有強大的空間分析功能，正好可以彌補這一缺陷。所以通過GIS與智能體模型的集成正好利用了智能體模型的智能性和GIS的強大空間分析功能。智能體模型和GIS的集成主要有3種方式，即松散耦合、中度耦合和緊密耦合。松散耦合指系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互是通過文件形式進行，可以通過適配器實現(xiàn)對各類文件的存取。中度耦合是系統(tǒng)間通過協(xié)議通訊進行數(shù)據(jù)交換。其利用的技術是虛擬機、客戶機/服務器等。緊密耦合指在運行中完成系統(tǒng)間的通訊和相互調用［5］。

智能體模型所處的環(huán)境層一般通過離散的網(wǎng)格實現(xiàn)，這和柵格GIS有很大的相似性，因為兩者都是用離散的二維區(qū)域單元進行空間的組織和表達，以及通過層來進行屬性或狀態(tài)的組織，并通過一定的算法來操作空間和屬性。智能體與智能體之間或智能體和環(huán)境之間的交互可以很方便的通過矢量GIS來表達。此外，智能體在二維空間網(wǎng)格上的行動規(guī)則也可以通過矢量GIS來設定，所以智能體模型和 GIS集成從技術上實現(xiàn)是完全可行的。目前主要是以下三種方法:通過ESRI公司提供的 ArcGIS擴展模塊 Agent Analyst(AA)工具進行集成、通過Java Topology Suite(JTS)GIS工具包進行集成以及使用open Map、Geo Tools等 GIS工具包進行集成。

3 Repast在地理學中的應用

多Agent建模仿真基于多個可識別的離散主體，這些主體具有自主性、適應性、智能性等特點，在計算機仿真系統(tǒng)中，通過對微觀個體的行為和作用規(guī)則，組成自下而上的復雜系統(tǒng)的演化過程，與傳統(tǒng)的建模方法相比，多Agent仿真具有靈活性、直觀性和層次性的特點。地理學是一個涉及多個學科的復雜系統(tǒng)科學，具有自然和社會的雙重屬性，因此多Agent建模仿真時在局部建模階段將自然科學、社會科學的相關領域知識進行融合，在研究地理現(xiàn)象與過程中具有重要的意義。

Repast現(xiàn)在的應用主要集中在城市交通系統(tǒng)仿真，經(jīng)濟領域以及軍事領域方面［6－10］，如趙凜，張星臣通過 Repast平臺對城市交通系統(tǒng)進行了模擬仿真，簡述了如何使用Repast平臺對城市交通系統(tǒng)進行仿真模擬;湘潭大學張硯劼以個人所得稅公平效應通過Repast平臺探討了經(jīng)濟系統(tǒng)仿真的探討;孫永強等通過Repast平臺建立了島嶼空降作戰(zhàn)的仿真模型，通過CAS理論和Agent加以展開，規(guī)范、抽象對應模型的先決條件，實現(xiàn)空降作戰(zhàn)的行為模式和模型結構;顧洪超等通過與博弈理論的結合，利用Repast仿真平臺，將已有的模型(復制動態(tài)方程)進行封裝，在給定的條件下進行仿真研究，并將該方法應用到電力市場當中，對發(fā)電廠商競價行為進行仿真模擬;江華等通過研究，介紹了對 Repast與 GIS集成研究的必要性和可行性;在土地利用方面，江西師范大學的王強通過構建 ABM模型，運用 Repast平臺對鄱陽湖地區(qū)耕地利用變化中的農戶土地利用決策進行了模擬分析。總體來講，Repast仿真軟件的應用前景廣大，隨著研究的進一步深入，智能體仿真程序在社會各方面會扮演越來越重要的角色，但在地理學方面，Repast仿真平臺的應用較少。

4 結語

(1)Repast是面向多 Agent模擬仿真構建的一個靈活簡潔的可擴展平臺，為研究復雜適應系統(tǒng)提供了免費方便的工具。

(2)通過對Repast仿真平臺的基本原理、分析過程以及應用領域做了一個簡單的介紹，此外對Repast于 GIS的集成做出了一個可行性分析與現(xiàn)階段集成途徑介紹，該平臺移植性和可擴展性強，使用方便，易于學習，方便了應用基于 A-gent建模仿真方法對復雜適應系統(tǒng)及復雜性的研究及探索。

(3)結合國內地理學者的研究結果，總結了 Repast仿真平臺在我國地理學的研究現(xiàn)狀，基于CAS理論的復雜性研究及仿真平臺給地理學提供了一個更為廣闊的平臺。

［1］薛領，楊開忠，沈體雁.基于 agent的建?！乩碛嬎愕男掳l(fā)展［J］.地理科學進展.2004，19(2);351 ～359.

［2］郝成民，劉湘?zhèn)?REPAST:基于 Agent建模仿真的可擴展平臺［J］.計算機仿真.2007，(11).

［3］姜昌華，韓偉等.REPAST——一個多 Agent仿真平臺［J］.系統(tǒng)仿真學報.2006，(18).

［4］傅游，杜宇.基于 Agent的 Repast建模仿真平臺.信息技術與信息化.2009，02，018.

［5］江華，徐蘭聲，楊昆.基于 Repast的智能體模型與 GIS的集成研究.長江大學學報(自然科學版).2009，(04):220～222.

［6］丁岳偉，姜波.基于Repast的地理空間仿真模型的實現(xiàn).微計算機信息.2009，25(10).

［7］張硯劼，丁晨.基于Repast Simphony平臺的經(jīng)濟系統(tǒng)仿真初探，中國商界(產(chǎn)經(jīng))1006－7833(2009)03－161－02.

［8］張硯劼.基于Repast Simphony平臺的的經(jīng)濟仿真探討 －以個人所得稅公平效應的研究為例.湘潭大學碩士論文.2009.

［9］孫永強，王振雷等.基于 REPAST的島嶼空降作戰(zhàn)仿真模型.火力與指揮控制.(2009)05—0025—03.

［10］顧洪超，黃仙.基于 Repast的演化博弈理論仿真研究與應用.華電技術.(2010)12－0014－04.