【摘要】：當(dāng)前,基于個體的人工社會建模和仿真成為研究復(fù)雜系統(tǒng)的一種有效方法,在重構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)、重演復(fù)雜社會事件方面,人工社會的成功應(yīng)用促使越來越多的研究人員對其展開研究,人工社會的構(gòu)建和演化也成為了建模與仿真領(lǐng)域以及其他多個應(yīng)用領(lǐng)域的前沿和研究熱點(diǎn)。人工社會的構(gòu)建是一個多學(xué)科融合、綜合集成的過程,需要解決統(tǒng)一的仿真框架設(shè)計以及人工社會各子模型的生成這兩個問題。目前關(guān)于大規(guī)模人工社會的建模與生成研究還處于起步的階段,在多領(lǐng)域知識集成融合以及模型框架設(shè)計生成方面還需要大量的工作和努力。本文以面向公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理的人工社會構(gòu)建和應(yīng)用的需求為背景,以生成合理、可用的人工社會計算模型為最終目標(biāo),在分析了人工社會構(gòu)建的主要方法以及技術(shù)難點(diǎn)后,對大規(guī)模人工社會的框架設(shè)計、人工社會各子模型的構(gòu)建、模型邏輯關(guān)聯(lián)建立這幾個問題進(jìn)行了創(chuàng)新性的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)可概括為以下幾個方面:(1)設(shè)計了大規(guī)模人工社會的架構(gòu)模型和形式化方法。該架構(gòu)模型對人工社會的基本構(gòu)成模型以及模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行了明確的規(guī)范和定義,從人工人口、人工地理環(huán)境、時空地理行為和多重社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)四個方面對個體的狀態(tài)、遷移和交互進(jìn)行了建模,實現(xiàn)了多領(lǐng)域知識和模型的綜合集成。該架構(gòu)通過建立人口與地理匹配關(guān)系、行為與地理匹配關(guān)系,解決了人口和行為的地理空間相關(guān)性特征建模問題;通過設(shè)計時空相關(guān)的行為日志模型,解決了個體行為的多樣性和空間的遷移規(guī)律性建模的問題;通過建立社會關(guān)系驅(qū)動的交互行為機(jī)制,實現(xiàn)了個體交互的多樣性和傾向性建模。(2)提出了基于家庭戶的大規(guī)模虛擬人口生成方法。該方法以有限的、宏觀的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過設(shè)計人口生成的規(guī)則和算法,賦予每個個體相應(yīng)的人口特征值。本文提出的以家庭戶結(jié)構(gòu)生成為核心的人口生成算法,建立起了家庭成員社會屬性約束規(guī)則,在賦予家庭戶中的每個個體家庭角色的基礎(chǔ)上,根據(jù)其角色的不同生成個體的其他人口特征值。通過這種方法所生成的人工人口,不僅在統(tǒng)計上與輸入的人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)等價,更為重要的是對人口內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了建模,從而進(jìn)一步提高了人工人口模型的分辨率,更好地實現(xiàn)了人口的異構(gòu)化。(3)設(shè)計了地理環(huán)境的重構(gòu)方法和人口地理匹配模型。在地理信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,根據(jù)行政區(qū)域劃分將地理環(huán)境抽象成不同層次的環(huán)境實體,賦予了環(huán)境實體對內(nèi)部人群信息的獲取能力,從而實現(xiàn)個體對局部環(huán)境的感知;在地理環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失的情況下,結(jié)合人口的地理分布數(shù)據(jù),設(shè)計了高分辨率環(huán)境實體生成方法,生成了環(huán)境實體數(shù)據(jù)庫,明確地定義個體執(zhí)行各類行為的活動場所,建立起了與個體執(zhí)行各類行為所對應(yīng)的環(huán)境實體列表;在人口與環(huán)境實體匹配的過程中,對連續(xù)的地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行空間離散化,降低了空間搜索的計算復(fù)雜度。(4)提出了多層級社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)生成算法和社會關(guān)系驅(qū)動的交互機(jī)制。本文在個體人口和地理環(huán)境空間分布特征的基礎(chǔ)上,提出了具有時空聚類特征的多層級社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型框架,將個體的多種類型社會關(guān)系集成在了一個統(tǒng)一的模型內(nèi);設(shè)計了從局部的具有高聚類特征的低層級網(wǎng)絡(luò)逐漸生長為大空間范圍的稀疏的高層級網(wǎng)絡(luò)模型,提出了基于模塊和層級生長的網(wǎng)絡(luò)生成算法;提出了基于社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的個體交互機(jī)制,進(jìn)一步量化了個體在社會交互過程中的非隨機(jī)特征,提高了個體在人群中交互的針對性和分辨率。(5)研究了甲型H1N1流感在人工社會中的傳播和控制。本文在提出的人工社會架構(gòu)和生成方法的基礎(chǔ)上,設(shè)計并生成了在三個規(guī)模不同的人工社會:人工教室、人工校園和人工北京市;設(shè)計并執(zhí)行了甲型H1N1流感在人群中的傳播實驗,分析了個體的空間遷移特征、交互特征以及社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣骱蛣討B(tài)特征,并對疾病傳播的控制策略進(jìn)行了評估。通過疾病傳播實驗,進(jìn)一步證實生成的人工社會計算環(huán)境能夠重演復(fù)雜事件的發(fā)展演變過程,表明了本文所提出的人工社會框架和生成算法的有效性和合理性。本文屬于建模與仿真理論及方法的基礎(chǔ)性研究,在基于個體的大規(guī)模人工社會建模方法學(xué)方面做出了有意義的嘗試,所提出的人工人口、城市地理環(huán)境、時空關(guān)聯(lián)行為和多層級社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型及生成方法,對于重構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)、重演突發(fā)事件以及分析評估控制策略具有積極的促進(jìn)作用。
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：N941.4;TP18

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本文編號：2743896