基于Agent的水资源管理模型研究进展

基于Agent的模型(Agent-based models,ABM)研究已成为水资源管理研究理论与方法的重要补充。对水资源管理ABM研究进行归纳与展望,有助于探索优化中国水资源管理体制和机制。在阐述水资源管理ABM概念及内涵的基础上,提炼出主体决策规则和互作机制两个建模核心内容,并对其方法进行了归纳分析;从流域水资源优化配置、城镇居民用水管理和灌区水资源管理3个方面,对2009—2018年主要水资源管理ABM研究进行了综述;针对当前研究的难点与不足,提出未来研究重点:①拓展复杂适应理论在水资源管理领域的应用;②加强不确定性水资源管理ABM研究;③探索基于机器学习的决策规则建模方法;④重视参数校准和结果校验及检验方法;⑤加强模型表述格式标准化进程;⑥综合权衡水资源管理ABM框架。

基于Agent仿真模型的校核与验证研究

首先对国内外基于Agent仿真模型的校核与验证方面的发展情况进行了述评;然后,提出了一个完整的基于Agent仿真模型的校核与验证框架,该方案中包括表面验证、参数灵敏度分析、模型校准与运行时验证;最后以环境经济政策仿真模型中的校核与验证为例对该框架进行了简单说明。

应用ACE-CE模型进行中国经济新常态的仿真实验

ACE-CE模型是一个基于Agent建模的可计算经济模型,这是一个国际经济仿真模型。该模型的建模机理采用规则和机理相结合的方式。本文仅利用ACE-CE模型的国家子系统,以2013年为起始,对2014~2017年中国经济'新常态'进行仿真,描述了该阶段中国宏观经济的运行情况和潜在问题,对新常态下的产能过剩和房地产泡沫问题进行了模拟分析。结果表明:ACE-CE模型具有较高的仿真精度,通过对宏观经济的定量分析,可为宏观经济决策提供科学依据。

对想定北京和广州发生输入性埃博拉疫情的计算实验研究

本次西非埃博拉疫情引起了世界范围内的高度重视,各国纷纷开展风险评估研究。我们采用仓室模型和基于Agent模型,对北京市和广州市想定发生输入性埃博拉疫情的后续疫情发展态势开展计算实验研究,对影响疫情发展的主要因素进行分析。结果显示,在严格执行埃博拉防控预案、尽快隔离传染性病例的情况下,埃博拉在两地暴发的风险很小。同时,以数据为驱动的计算流行病学也对公共卫生应急部门的基础数据准备工作提出了更高要求。

基于Agent的入侵检测系统模型研究

基于Agent的入侵检测系统是采用Agent技术来保护信息系统安全的系统模式,已成为近年来安全领域的研究热点问题。本文在介绍入侵检测系统的基础上,对基于Agent的入侵检测系统模型进行了分析。

生物系统中的多尺度数学模型

在生物系统的建模中,许多数学方法得到了广泛的使用,如确定型的方法、随机型的方法及离散或基于规则的方法等.然而,单一层次的模型或方法不足以刻画复杂的生物系统.鉴于此,本文介绍了两种多尺度建模的方法:一种是连续型的随机方法,即常微分方程组和随机微分方程组相耦合的多尺度建模;另一种是连续一离散混合方法,即将偏微分方程和基于agent的模型相结合的多尺度系统建模.我们接着介绍了这些建模方法在系统生物学中的应用,并且展望了进一步的工作.