基于Agent的群体性暴力事件的建模与仿真

对群体环境下个体的犯罪行为选择进行了研究。提出了一种新的犯罪风险评估模型,通过对个体的不满度、冒险等级等因素的简化提取,再现了暴乱发展扩散的情形。仿真实验表明,警察的出现能够有效抑制暴乱时"破窗效应"的扩散,而人群中核心分子和易转化分子对暴乱的规模增长和扩散起到了重要作用。研究结果可以为公安机关处置群体性暴力事件提供重要理论依据。

群体性暴力事件研究初探

群体性暴力事件的接连发生对我国和谐社会的建设产生严重影响,对群体性暴力事件开展研究具有迫切的现实意义。现代群体研究理论认为,群体行为由个体产生,是个体行为在集体层次的涌现。使用基于多Agent的建模与仿真方法对群体性暴力事件开展研究是合适且可行的,得出的结论能够为相关部门处理类似事件提供理论依据。

基于Agent的群体性暴力事件的建模与仿真

用一种新的模型对群体性暴力事件进行研究。在该模型中引入了影响人行为的3个因素:不满、理性、威慑。构建了行为阈值函数来确定人的行为规则,分析并得到3个因素在群体性暴力事件发展过程中不同阶段的权值。通过实验仿真,再现了群体性暴力事件的3个典型场景,描绘了3个因素随时间变化的曲线,为警察制止群体性事件演化为暴力事件提供了指导。

基于网格Agent的群体性事件人群聚集模型研究

在元胞自动机和Agent模型的基础上,提出一种基于网格的Agent人群模型。该模型以网格为基本单位,处在网格中的个体Agent通过判断自身以及周围网格的状态来实现自身运动达到模拟人群行为的目的 ,克服了元胞自动机在模拟人群行为方面的不足,也克服了Agent模型缺乏时序逻辑性的缺点,是更进一步的人群仿真模型。最后运用该模型对群体性事件的人群聚集行为进行仿真,仿真结果表明基于网格的Agent人群模型在模拟人群行为方面更具有准确性与逻辑性,能够更好的观察研究人群聚集的规律。