2,443
个编辑
更改
无编辑摘要
基于主体的模型（ABM）是一类[https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_models 计算模型]，用于[https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_simulation 模拟]自主主体（个体或集体实体，如组织或团体）的行为和交互，以评估它们对整个系统的影响。它结合了[https://en.wikipedia.org/wiki/Game_theory 博弈论]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Complex_systems 复杂系统]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Emergence 涌现]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_sociology 计算社会学]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-agent_system 多主体系统]和[https://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary_programming 进化规划]的要素。采用[https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method 蒙特卡罗方法]引入随机性。特别是在生态学中，ABMs也被称为基于个体的模型（IBMs）<ref>{{cite book |last1=Grimm |first1=Volker |first2=Steven F. |last2=Railsback |title=Individual-based Modeling and Ecology |publisher=Princeton University Press |year=2005 |pages=485 |isbn=978-0-691-09666-7}}</ref>，并且IBMs内的个体可能比ABMs内的完全自主的主体更简单。最近关于基于个体的模型、基于主体的模型和多主体系统的文献综述表明，ABMs被用于非计算相关的科学领域，包括生物学、生态学和社会科学。<ref name="Niazi-Hussain">{{cite journal |first1=Muaz |last1=Niazi |first2=Amir |last2=Hussain |year=2011 |title=Agent-based Computing from Multi-agent Systems to Agent-Based Models: A Visual Survey |journal=Scientometrics |volume=89 |issue=2 |pages=479–499 |doi=10.1007/s11192-011-0468-9 |url=http://cecosm.yolasite.com/resources/Accepted_Scientometrics_ABM_Website.pdf |archiveurl=https://web.archive.org/web/20131012005027/http://cecosm.yolasite.com/resources/Accepted_Scientometrics_ABM_Website.pdf |archivedate=October 12, 2013 |url-status=dead|arxiv=1708.05872 |s2cid=17934527 }}</ref>
基于主体的建模与[https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-agent_system 多主体系统]或多主体仿真的概念相关，但与之不同，因为ABM的目的是寻找对遵守简单规则的主体的集体行为的解释性见解，这通常是在自然系统中，而不是在设计主体或解决具体的实际或工程问题中。<ref name="Niazi-Hussain"/>
基于主体的模型是一种[https://en.wikipedia.org/wiki/Microscale_and_macroscale_models 微观模型]，它模拟多个主体的同时操作和交互，试图重新创建和预测复杂现象的出现。这一过程是一个涌现的过程，有人将其表述为“整体大于部分之和”。换言之，更高层次的系统属性来自于较低层次子系统的交互作用。或者，宏观尺度的状态变化是由微观尺度的主体行为产生的。或者，简单的行为（意味着由主体遵循的规则）会产生复杂的行为（意味着整个系统级别的状态变化）。
基于主体的模型是一种[https://en.wikipedia.org/wiki/Microscale_and_macroscale_models 微观模型]<ref>{{cite journal |first1=Leif |last1=Gustafsson |first2=Mikael |last2=Sternad |year=2010 |title=Consistent micro, macro, and state-based population modelling |journal=Mathematical Biosciences |volume=225 |issue=2 |pages=94–107 |doi=10.1016/j.mbs.2010.02.003 |pmid=20171974 }}</ref>，它模拟多个主体的同时操作和交互，试图重新创建和预测复杂现象的出现。这一过程是一个涌现的过程，有人将其表述为“整体大于部分之和”。换言之，更高层次的系统属性来自于较低层次子系统的交互作用。或者，宏观尺度的状态变化是由微观尺度的主体行为产生的。或者，简单的行为（意味着由主体遵循的规则）会产生复杂的行为（意味着整个系统级别的状态变化）。
个体行为者通常被定义为无限理性，被假定其行为符合他们认为的自身利益，如再生产、经济利益或社会地位<ref>{{cite web |url=http://policy.rutgers.edu/andrews/projects/abm/abmarticle.htm |title=Agent-Based Models of Industrial Ecosystems |publisher=[[Rutgers University]] |date=October 6, 2003 |archiveurl=https://web.archive.org/web/20110720041914/http://policy.rutgers.edu/andrews/projects/abm/abmarticle.htm |archivedate=July 20, 2011 |url-status=dead}}</ref>，能利用启发式或简单的决策规则。ABM主体可能会经历“学习”，适应和复制阶段。<ref name="Bonabeau 2002 ABM">{{cite journal |title=Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems |journal=Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America |volume=99 |pages=7280–7 |date=May 14, 2002 |doi=10.1073/pnas.082080899 |pmid=12011407 |pmc=128598 |last1=Bonabeau |first1=E. |bibcode=2002PNAS...99.7280B }}</ref>
多数基于主体的模型由以下部分组成：以不同规模指定的众多主体（通常称为主体粒度）；决策启发式；学习规则或自适应过程；交互拓扑和环境。ABM通常作为[https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_simulation 计算机模拟]来实现，或者作为定制软件，或者通过ABM工具包来实现，可以使用该软件来测试单个行为的变化将如何影响系统正在表现的总体行为。
多数基于主体的模型由以下部分组成：以不同规模指定的众多主体（通常称为主体粒度）；决策启发式；学习规则或自适应过程；交互拓扑和环境。ABM通常作为[https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_simulation 计算机模拟]来实现，或者作为定制软件，或者通过ABM工具包来实现，可以使用该软件来测试单个行为的变化将如何影响系统正在表现的总体行为。
===1970年代和1980年代：第一批模型===
===1970年代和1980年代：第一批模型===
最早的基于主体的概念模型之一是[https://en.wikipedia.org/wiki/Thomas_Schelling 托马斯·谢林]的分离模型，在他1971年的论文“分离的动态模型”中讨论过。虽然谢林最初使用的是硬币和图表纸，而不是计算机，但他的模型体现了基于智能体的模型的基本概念，即作为在共享环境中与观测到的聚集的、突发的结果进行交互的自主智能体。
最早的基于主体的概念模型之一是[https://en.wikipedia.org/wiki/Thomas_Schelling 托马斯·谢林]的分离模型<ref name="Thomas">{{cite journal |last=Schelling |first=Thomas C. |title=Dynamic Models of Segregation |year=1971 |journal=Journal of Mathematical Sociology |volume=1 |issue=2 |pages=143–186 |url=http://zolaist.org/wiki/images/c/cf/Models_of_Segregation.pdf |doi=10.1080/0022250x.1971.9989794}}</ref> ，在他1971年的论文“分离的动态模型”中讨论过。虽然谢林最初使用的是硬币和图表纸，而不是计算机，但他的模型体现了基于智能体的模型的基本概念，即作为在共享环境中与观测到的聚集的、突发的结果进行交互的自主智能体。
在20世纪80年代早期，[https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Axelrod 罗伯特·阿克塞尔罗德]主持了一场[https://en.wikipedia.org/wiki/Prisoner%27s_Dilemma 囚徒困境]策略的锦标赛，并让他们以基于主体的方式进行互动，以确定获胜者。阿克塞尔罗德将继续发展政治科学领域的许多其他基于主体的模型，研究从[https://en.wikipedia.org/wiki/Ethnocentrism 种族中心主义]到文化传播等现象。到20世纪80年代末，[https://en.wikipedia.org/wiki/Craig_Reynolds_(computer_graphics) 克雷格·雷诺兹]关于植绒模型的研究促成了一些具有社会特征的基于生物制剂的模型的发展。他试图模拟现实中活跃的生物制剂，也就是人们熟知的[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_life 人工生命]，这个术语是由[https://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Langton 克里斯托弗·兰顿]创造的。
在20世纪80年代早期，[https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Axelrod 罗伯特·阿克塞尔罗德]主持了一场[https://en.wikipedia.org/wiki/Prisoner%27s_Dilemma 囚徒困境]策略的锦标赛，并让他们以基于主体的方式进行互动，以确定获胜者。阿克塞尔罗德将继续发展政治科学领域的许多其他基于主体的模型，研究从[https://en.wikipedia.org/wiki/Ethnocentrism 种族中心主义]到文化传播等现象。到20世纪80年代末，[https://en.wikipedia.org/wiki/Craig_Reynolds_(computer_graphics) 克雷格·雷诺兹]关于植绒模型的研究促成了一些具有社会特征的基于生物制剂的模型的发展。他试图模拟现实中活跃的生物制剂，也就是人们熟知的[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_life 人工生命]，这个术语是由[https://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Langton 克里斯托弗·兰顿]创造的。