基于多Agent的群体学习行为建模与仿真(4)
1.5 本章小结
本章描述了本文研究课题的研究背景和研究意义，交代了本文所做的工作。
2 基于多Agent的系统建模
本文基于多Agent对学生群体学习行为进行建模，建模就需要了解模型会以什么因素对学生群体学习行为的影响为基础展开的，那么对学生群体学习行为进行系统的分析就十分必要了。
2.1群体行为的定义及其在不同领域的研究
2.1.1 群体行为的定义
群体行为就是指由很多个体构成的组织，群体或者团体为了实现某一个特定的计划或者目的，出现在群体内部，两个或者多个个体相互影响，相互作用，相互制约，相互依存的现象就是群体行为一个重要的表现。
2.1.2 群体行为不同领域研究
（1）在社会学领域，主要存在三种理论：社会比照理论，趋同理论，紧急规范理论。上述理论的核心思想在于：当外界环境条件不充分，使人们无法做出及时准确可行的决定时，或者在紧急事件发生的情况下，人们由于自身的认知不足，短时间内无法做出正确的举措，个体会有意识的趋于临近个体或者群体，大量的个体就会构成一个行为一致群体。
（2）在心理学领域，存在感染论，一些影响力较大的个体会借助自身的言语，面部表情，举动等使得临近的个体产生与自身相同的情绪。这种现象会导致两种现象：第一种是循环式的感染现象，第二种是连锁式的感染现象。上述两种现象都会导致某一个体自身存在的一种行为或者情绪牵引大量的个体，造成一个群体都存在共同的一种行为或者情绪，并且这种行为或者情绪在这个群体内部会被加重，产生更加深刻的情绪。
（3）在生物学领域，许多低等生物的群体行为中，往往体现了许多高等的合作性。例如：蚂蚁搬家行为，每一个蚂蚁作为一个个体不具备太高的智能性，但是在大量的蚂蚁的合作下，逐渐形成了，由简单的蚂蚁个体和外界复杂的地势环境构成的蚂蚁搬家系统，在这个系统中，每个蚂蚁与相邻蚂蚁趋于同步，构成群体的同步。
此外，对群体行为还有很多领域有相似的理论研究。总之，个体会有意识的向周围大部分相同的个体趋同，构成群体的一致[3]。
2.2 Agent的定义及其基本特征
2.2.1 Agent的定义
Agent的中文意思为代理人，代理商。在IT领域，Agent可以用来表示能自主进行活动或者行为的软件或者硬件实体。但是，Agent的定义有很多种，至今为止也没有一个公开的，权威的定义，这也相对说明了Agent的相关理论和知识仍然是计算机领域一个值得拓展的学科方向。
2.2.2 Agent的基本特征
（1）局限性：每个Agent的知识库是有限的，能力也是有限的，每个Agent对整个多变的坏境和多变的外部条件，以及对其他Agent的作用的了解是局限的，不全面的。
（2）异构性;每个Agent由于其所拥有的知识不同，具备的能力不用，那么他们在群体中的作用不然不同，为了完成不同的作用，每个agent的结构必然有差别。
（3）社会性：Agent存在的社会环境中并不是单一的，而是作为群体中的一部分。不同的Agent之间可以进行信息交流，最终目的是为了合作完成某个特定的活动或者任务。
（4）智能性:Agent能够基于自己的知识库分析接受到的信息，并对信息的变化做出相应的举措，这种智能性是由其所具备的知识库的大小决定的。
（5）自发性:Agent总是可以自发的参与到群体的行为活动中，只要Agent得知自己的目标就会有意识的自发参与群体活动，在协作中完成目标[5]。
2.3 MAS的定义和基本特征
2.3.1 MAS的定义
MAS就是multi Agent System，即多Agent系统。就是由许多具有自主活动能力的软件或者硬件实体构成的一个多Agent系统，在这个系统内，可以完成单一的主体无法完成的活动或者行为，为了应对外界无时无刻不在变化的环境条件下，单一的主体，或者很多个没有合作交互的主体是无法正确的应对这种外界的变化，这时只有通过多Agent系统的基础上，才能交换每个主体获得的信息，使得每个单一的个体联系起来构成一个多Agent系统，并通过群体协同的行为完成某项活动或任务。
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