毕业论文-基于多Agent的群体学习行为建模与仿真.doc

存档日期：存档日期： 存档编号：存档编号： 本本 科科 生生 毕毕 业业 论论 文文 论论 文文 题题 目：目：基于多 Agent 的群体学习行为建模与仿真 学学 号：号： 姓姓 名：名： 学学 院：院： 计算机科学与技术学院 专专 业：业： 计算机科学与技术（物联网） 年年 级级 、 班班 级级： 11 计 81 指指 导导 教教 师：师： 江苏师范大学教务处印制江苏师范大学教务处印制 江苏师范大学计算机学院学士学位 毕业论文原创性声明 本人郑重声明： 所呈交的毕业论文 基于多 Agent 的群体学习行为建模与仿真是 本人在导师指导下，在江苏师范大学计算机学院学习期间，进行毕业论文 时取得的成果。本人知道，除文中已经标明引用的内容外，本毕业论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做 出贡献的个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声 明的法律后果由本人承担。 班级： 学号： 学生签名： 年 月 日 基于多 Agent 的群体学习行为建模与仿真 摘 要： 当今社会，合作创造价值已经成为各公司，企业，国家发展的一个重要方 式。一个很简单的例子，木桶效应。就是指木桶可以承载的水量的多少不在于最长的 一根木板而在于最短的一根木板。可见，群体合作的效率不在于个别优秀的个体，而 在于个别相对薄弱的部分和总体的平均水平。现如今，群体学习行为是一种常见的学 习模式，然而群体学习行为的效率却总受到很多因素的限制，本文基于多 Agent 对群 体学习行为进行建模，分析不同因素对群体学习行为效率的影响，通过学生成绩，群 体地位，相互情感等多方便表现出来。建立相对人性化的模型，将人的理性思维作为 研究对象，分析基于人的理性情感对学习行为的影响。 关键词： 群体学习；建模；多 Agent Group Learning Behavior Modeling and Simulation Based on Multi-agents Abstract: In modern society,values resulting from cooperation have been a significant way to develop oneself for all companies、enterprises,and even for countries.Take an simple example,Buckets effect .Buckets effect is defined as ,the capacity of a bucket is decided by the shortest wood ,not the longest one. That is to say,the cooperation efficiency depends on the much weaker proportion and the average level of whole,not excellent individuals.Nowadays,cooperation study behavior is a kind of common model.However,the efficiency of cooperation study is limited by too many effects.This paper makes model based on multi-agents,analyses reasons influencing study efficiency,and shows it through testing scores. Keywords: Group learning;Modeling;Multi Agent 目目 录录 1 绪论绪论.1 1.1 引言1 1.2 选题的背景及意义1 1.3 国内外研究介绍2 1.4 本文研究工作3 1.5 本章小结3 2 基于多基于多 AGENT 的系统建模的系统建模.4 2.1 群体行为的定义及其在不同领域的研究4 2.1.1 群体行为的定义.4 2.1.2 群体行为不同领域研究.4 2.2 AGENT的定义及其基本特征4 2.2.1 Agent的定义4 2.2.2 Agent的基本特征4 2.3 MAS 的定义和基本特征.5 2.3.1 MAS的定义5 2.3.2 MAS的基本特征5 2.4 本章小结5 3 学生群体学习行为研究学生群体学习行为研究.6 3.1 引言6 3.2 群体学习行为概述6 3.3 群体学习行为现状及分析6 3.3.1 群体学习行为现状.6 3.3.2 设计流程.6 3.4 本章小结7 4 基于多基于多 AGENT 的学生群体学习行为建模与分析的学生群体学习行为建模与分析.8 4.1 设计工具8 4.1.1 Swarm简述.8 4.1.2 Swarm思想.8 4.1.3 Swarm系统结构.8 4.2 学生 AGENT的创建8 4.3 AGENT的学术交流目的9 4.4 学生 AGENT交互的激励因素9 4.5 学生 AGENT学术交流过程分析9 4.6 学生 AGENT模型的创建12 4.7 本章小结13 5 建模仿真实例及结果分析建模仿真实例及结果分析.14 5.1 仿真实验设置14 5.2 仿真结果14 5.3 仿真结果分析16 5.4 本章小结16 6 总结与展望总结与展望.17 6.1 总结17 6.2 展望17 毕业论文体会毕业论文体会.18 致谢致谢.19 参考文献参考文献.20 英文翻译资料英文翻译资料.21 1 绪论绪论 1.1 引言引言 群体学习行为这一理论涉及的领域十分宽广，众所周知，做好群体学习对很多领 域都有很大的帮助，例如：加工生产，学生学习，建筑工程，小到人体细胞都有群体 合作。中国从九年义务教育到高中三年，本科，甚至培训机构的教学模式，基本都是 以群体学习为主要形式。因此，如何提高这种以群体为单位的群体学习行为的效率成 为中国施行科教兴国战略的一个重要问题。 首先，就中国最传统学习模式而言，以 3050 人为一个群体，老师课堂面对面授 课，学生群体进行学习，相同的授课方式，为什么有些学生学得优秀，有些学生学得 一般，本文研究学生群体学习行为就是排除老师授课方式的影响，单单就学生群体内 部的相互关系，例如：学生群体中的班长，学习委员等等学生干部的群体地位对其他 一部分学生的影响，以及影响的程度大小；或者学生的历史熟悉程度，对他们进行交 流学习的影响等等。群体学习行为已经被前人进行了深刻的研究，然而，群体学习行 为仍然是十分复杂的一种群体行为。能够影响每个学生的学习情况的因素太过于复杂， 多样，研究起来也比较困难，而目前国内对学生学习情况优劣的衡量也出现了多样化 的标准，包括品德，素质，能力等等，这样对研究学生学习情况也在不同程度上加大 了难度。本文主要探讨学生自身的多项实力在群体中的地位，学生相互之间的情感等 因素对其他学生的影响以及，影响的程度大小。本文中所指代的学生并非传统意义的 应试教育学生，即可能出现教育程度不同，群体地位差距十分大的现象。 本文以每个学生个体为一个 Agent 进行建模，每个学生作为一个 Agent，本文对于 学生这个大类，按照知识水平不同可以分成两个小类，一类是知识水平较高的学生， 一类是知识水平较低的学生。由多个学生构成的一个多 Agent 的模型，由于每个学生 的价值观不同，个性不同，学习方法不同可能会导致每个学生的学习状态不同，而多 个学生组成的学生群体在共同学习的过程中会产生相互的影响，这些影响就是本文所 要进行研究的问题所在。本文为了便于研究，本文将每个学生的各个软实力进行定量 处理，后文将会具体介绍。 1.2 选题的背景及意义选题的背景及意义 1.2.1 选题的背景选题的背景 目前，人类社会正不断地向着多极化的方向发展。经济，政治，文化的快速发展， 要求计算机的使用向着智能化，人性化的方向发展，然而网络的飞速发展也大大促进 了经济，政治，文化等等领域不同程度的发展，人们对计算机，互联网不同程度的运 用加强了不同个体相互之间的影响和作用。在国家间，城市间，区域间，甚至人与人 之间相互技术水平不相上下的情况下，对国家，城市，区域甚至人自身的影响力对其 他个体的影响就成了国家，城市，区域，个人的致胜关键，如果定性，定量的分析这 种个体对个体的影响力成为了目前社会比较关注的一项软实力研究。在研读了舒光斌 作者所写的基于多 Agent 的群体决策支持系统研究一本中指出由于世界早已经步入信 息时代，信息革命将对人类社会的各个领域产生十分重大的影响，这个过程将是无法 被逆转，取代或者跳过的。然而，随着问题越来越多样，复杂，困难，解决问题的条 件的改变，外界环境的变迁，决策以及围绕决策的相关性活动已经不是一个人能够完 成，即使这个人实力多么强悍，能力多么超群，这些活动都将以群体的形式进行，传 统的决策系统已经不能满足外部条件日新月异的发展，以及越来越高的人们对于决策 效率的要求1。 1.2.2 选题的意义选题的意义 如今的群体而言，不仅仅对于学生群体的最普通类型的群体学习行为，还包括现 代企事业单位群体，由于市场竞争日益恶劣，群体间的外部环境变化加快，而且越来 越复杂。这样的条件下，各群体必须尽可能提高自己适应不断变化的外部条件的能力， 有效的、及时的做出应对的相关决策，高效的群体适应力在二十一世纪将会成为一个 群体的核心竞争力。那么，如何有效的提高这种适应力呢？大量研究表明，一个群体 对于外部条件改变的适应力主要是取决于这个群体内部对于外部的新的知识，新的技 术，新的信息的吸收，利用，学习，以及该群体内部的相互学习，适应，以及配合， 将群体内部的协调性和外部的适应性达到最高的水平。总而言之，提高群体的总体机 能的唯一方法就是群体学习。那么，我们也就可知本文的研究对象群体学习行为是有 意义的，并且对个人，组织，企业，城市，国家的发展以及进化都是有一定程度的积 极意义的。 目前社会，大量的企业为了适应不断变化的市场，已经进行了一系列的不同程度 的不同方式的体系结构调整，进化。团队这一新名词作为一种十分有效的最小工作单 元在区域，企业，国家内大量的出现。近五年，尤其是国内，数不可数的企业品牌内 部开始建立起以团队为一个单元，团队以内人与人之间进行相互学习，相互竞争；企 业内部的团队与团队之间进行相互学习，相互竞争，往往一个企业内部的团队之间的， 或者团队内部的竞争永远是小于学习的，可见群里学习在团队内部的重要意义。然而， 企业之间的相互竞争就相对来说更大，压力更大，小团队内部的群体学习促进小团队 的综合实力，企业内部各团队的群体学习促进整个企业的综合实力，可见群体学习对 于整个企业的重要意义2。 1.3 国内外研究介绍国内外研究介绍 前文已经对研究群体的各种行为的重大意义和作用进行了相对较为详细，合理的 说明，群体的行为对群体内部结构的合理性有重要作用，甚至对群体整体实力和综合 软实力有着重要的积极作用。积极加强小群体的综合实力，可以促进社会大群体的结 构，秩序，加快社会的优化，发展。因此，国内外对于群体学习行为进行了大量的研 究。 早期起步，研究人员对群体学习的研究主要在其他领域的研究，例如心理学，教 育学，行为学等等。然而，随着计算机科学，数学建模学科，人工智能等学科理论性 研究的快速发展，群体学习行为以此为研究理论和研究依据进行了一系列不同方向的 研究。近年来，计算机科学的飞速发展，研究人员依靠计算机进行仿真实验，这种仿 真实验不仅直观的看出仿真对象的行为状态变化，快速获得实验的有效数据，而且减 少了大量的人力，物力，财力。尽管实验仿真永远无法代替真实实践，但是大量的仿 真实验总结得出的经验和规律可以更好的引导和指导群体学习行为。因此，计算机仿 真技术因为它高效，方便，低成本的实验方法渐渐地成为一种被大多数研究人员沿用， 推崇的科学研究方法。 笔者大量研读前人研究作品，前人已经创建了许多经典的模型。基于多 Agent 的 相关模型主要运用于经济，政治，城市建设等方面。例如：蚂蚁觅食模型。蚂蚁群体 就每个蚂蚁来看，十分渺小，对于觅食这个群体行为来说，一个蚂蚁无法完成，一个 蚂蚁就是一个 Agent，在这样的一个多 Agent 的模型中，每个蚂蚁通过相互影响，互相 学习，互相交流信息，在复杂多变的地势环境下，每个蚂蚁可以对找到的食物定位， 和对自己的位置定位。最后用有效，最快的将食物搬回巢穴。鸟群模型，鸟群模型的 一个不同点就在于在鸟群进行迁徙的过程中，许多鸟群会构成“一”字型，或者“人” 字形排布，而在这种排布中的主要部分则是由相对鸟群中的其他鸟而言较健壮的，能 起到领头作用的头鸟占据，在这种模型中，其他鸟会学习，趋近领头鸟，从而保持群 体的一种相对的平衡和稳定，达到鸟类群体迁徙、飞行的行为活动。 1.4 本文研究本文研究工作工作 本文所做研究是基于多 Agent 群体学习行为建模。随着科学技术的发展，教学经 验的积累，对群体学习的质量和效率要求将会越来越高，本文就是通过计算机建模仿 真方法研究学生群体学习行为。 首先，本文对前人作品进行了细心研读，熟悉了解了前人已经构建完成的经典模 型。并分析了各种经典模型的特点，完成的目标，优点，不足等等，学习经典模型中 的好的分析方法，并尽可能弥补经典模型中的不足。 其次，本文对学生群体学习行为进行了深刻的剖析，分析了影响单个学生学习行 为效率的主要因素，以及将单个学生置于一个群体系统中时，分析出能够影响学生学 习行为效率的主要因素，以及总体上影响整个群体的学习行为效率的主要因素。 接着，我们将学生群体学习建立为一个学习系统，对这个学习系统进行建模，在 这个学生群体学习模型中，包含了“学生 Agent”，“环境 Agent”，“学生 Agent” 代表处于系统中的每一个学生，“环境 Agent”代表学生群体在进行学习行为过程中的 外界环境。本文对“学生 Agent”进行了着重分析，在学生这个群体中，学生个体也各 有不同，例如：学生中存在知识水平高的学生个体，知识水平低的学生个体。学生班 委的学习成绩显然会对普通群众有不同的影响。此外，由于能够影响学生参与学习的 积极性的因素众多，本文主要以人与人交往常见的现象作为研究对象进行研究，例如： 人与人之间的熟悉程度，或者说情感因素对学生进行学术交流的影响等。 最后，笔者对模型结果进行分析，通过仿真的实例获得本文分析的因素对学生群 体学习行为的影响力大小和影响的程度，总结结论，为中国的群体学习形式教育提出 可行的建议。避免中国教育出现揠苗助长的现象，防止学生不良的情绪因素对学生群 体学习的效率产生反效果，将这些因素对学生群体学习效率的积极作用发挥到尽可能 的最大化和最优化。 1.5 本章小结本章小结 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 基于多基于多 Agent 的系统建模的系统建模 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的定义及其基本特征 2.2.1 Agent 的定义的定义 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 的定义和基本特征的定义和基本特征 2.3.1 MAS 的定义的定义 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。 2.3.2 MAS 的基本特征的基本特征 （1）独立自发性：由前文所介绍的 Agent 的自发性可知，每个 Agent 在得知自己 目标后会自发的向群体趋近，自发的完成既定的目标。那么多 Agent 系统就是在每个 Agent 都协同工作的基础上完成目标。 （2）集成、分布性：多 Agent 系统是缺乏一个全局的中心控制室，不是所有 Agent 的活动都是同步的，大多数 Agent 的计算过程都是异步的。多 Agent 系统将各个 Agent 获得的信息集成在一起，最终完成总系统的目标。 （3）动态性：每个 Agent 会根据自身临近的外部环境的变化而变化，相反 Agent 自身的改变也会导致外部环境的改变。 （4）开放性：多 Agent 系统是一个灵活开放的系统，随着系统的功能，应用，目 标，需求的改变，多 Agent 系统里的 Agent 可以随着以上改变的情况随时的加入或者 退出，使得系统总是在资源最优化的情况下完成目标任务35。 2.4 本章小结本章小结 本章主要介绍了建模的理论背景，利用工具的特性。 3 学生群体学习行为研究学生群体学习行为研究 3.1 引言引言 从前文来看，学生群体学习行为是现阶段科教兴国战略高效实施的一个重要环节， 教育也是一切社会其他生产力发展的一个前提条件和先驱条件。那么，忽略学生群体 学习行为无疑是一种危险的举措，必然会引起一系列消极的连锁反应。总之，以学生 群体学习行为作为本文的研究课题，并进行有效的研究，分析，探索，最终获得能够 有效提高学生群体学习效率的方法，有着重要的现实意义和理论意义。 笔者通过大量阅读前人作品，发现研究人员所做的研究大部分是基于定性的分析， 只有少量研究是基于定量的基础上做出介绍，说明。这样并不能清晰的看出学生在收 到外界影响的情况下，自身成绩，心理变化的一个过程。如何系统的展示出这个变化 过程，笔者在建模过程中设置影响因子，并设定了初试量，通过改变影响因子的数值 改变系统的其他属性，并通过控制界面，参数观察界面等具体呈现出效果。 3.2 群体学习行为概述群体学习行为概述 学生的群体学习行为主要是以一个类似“模拟群体”的形式，通过对学生在群体 中的学习行为的考察中，我们发现这样一个现象，每个学生与其他学生进行学术交流 时，会对其他学生按照一定的概率进行筛选，从而确定自己是否对当前的学生进行学 术交流。两个学生之间的交情，或者说熟悉程度，以及和学生的群体地位决定。通过 第三章所创建的模型，可以观察到学生之间的相互学术交流产生的影响，对每个学生 自身知识量水平属性的改变和对整个多系统的综合实力属性的改变，由这个过程展现 出学生成绩改变的一个量变到质变的过程。 3.3 群体学习行为现状及分析群体学习行为现状及分析 3.3.1 群体学习行为现状群体学习行为现状 学习群体中存在很多不同的学生，每个学生的学习成绩不同（本文成绩特指知识 水平），在这个群体的地位不同，学生之间的相互情感，学生会考察旁边学生的学习 情况，考虑是否一起学习交流，如果对方的学习成绩很好，那么自己就会选择和对方 一起学习；当然，也会出现对方学习成绩不是特别优秀，但是由于自己和对象关系较 好，比较熟悉，自己也会选择和对方一起学习交流的情况。外界的环境变化相对应的 改变自身的行为。 再者，在学生学习交流的过程中，让学生自由的选择自己的学习交流过程，也会 出现很多问题，比如双方是否会真诚的进行学术交流，如果学生之间真诚的进行学术 交流，往往会产生双方共同进步的结果，但是总会出现双方学生在进行学术交流的过 程中，对彼此有所保留，这其实就是一种竞争的态度，长期以竞争的态度进行学术交 流，出现了双方共同退步的现象。这就造成了整个群体的退步和落后。 本文建模的目的是通过模拟学生群体，并且加入人性化的情感，群体地位，知识 水平作为影响因素，以这些影响因素来改变学生在进行相互学术交流时，对不同对象 的选择会对自身和对方产生不同的影响，通过这种微观的分析，得出宏观的整个群体 的变化。 3.3.2 设计流程设计流程 基于上述的情况，本文将在下一张进行建模，本章建模的流程如下图所示： 图 3.1 设计流程图 3.4 本章小结本章小结 本章概述了本文所建立的模型的具体流程，以及主要的设计思路，说明了本文创 建的模型的主要影响因子是学生见情感倾向，学生在群体的地位，学生的知识水平等 等。 4 基于多基于多 Agent 的学生群体学习行为建模与分析的学生群体学习行为建模与分析 4.1 设计工具设计工具 4.1.1 Swarm 简述简述 Swarm 是一个高效的、可信的软件实验平台，它为专业领域的研究人员提供了一 个标准的软件工具集，即软件实验环境。Swarm 的重心是为用户提供一个面向对象的 框架，用于研究出模型中的个体的相互作用和之间的交互行为。 4.1.2 Swarm 思想思想 Swarm 的核心思想是通过搭建一定的环境，使得出于环境内部的每个独立的实体 进行相互的影响，交互。Swarm 又不需要特定的环境，比如特定的某个空间，或者某 个领域。Swarm 的模拟可以运用在许多不同的领域，例如：经济学，政治学，物理学， 社会学等等6。 4.1.3 Swarm 系统结构系统结构 图 4.1 系统结构图 4.2 学生学生 Agent 的创建的创建 本文主要建立了两类 Agent： （1）学生 Agent：代表群体中的学生个体，学生 Agent 是进行交互，学习的主体。 （2）环境 Agent：所有学生 Agent 所处的环境，环境是可以变化的，而非静止不 变的。 本文中将学生 Agent 设计为一个二元组，定义如下： Agent:=Pn，In，其中 Pn（Property）表示每个学生 Agent 的内部属性状态， In（Interaction）表示每个学生 Agent 能够完成的工作或者学术交流行为。 4.3 Agent 的学术交流目的的学术交流目的 在学生群体学习中，群体内部的学生 Agent 之间的学术交流总是有一定的目的性 的。在前文中，我们已经提出了三种影响因子，即“学生群体地位”，“学生情感”， “学生知识水平”，为了达到以上目标，在学生群体学习中，进行学术交流成为必要 手段。 然而，往往在学生进行学术交流的过程中，不是以上所有的目的都可以达到，假 设我们将期望包含以上三种目的。那么，期望这个总的目的就可以细分为很多个小的 具体的目的。 基于对总的期望 Hn的分解，学生 Agent 会在学术交流的过程中获得不同的结果， 这样的结果我们可以用集合 Hh1，h2，h3的子集表示： h1， h2， h3，h1，h2， h2，h3， h1，h3，h1，h2，h3，最理想的状态下，我们希望在学生 Agent 进行学 术交流时，可以获得h1，h2，h3这种结果，但是往往现实中，由于学生的自身发展不 均衡，学生之间的发展也有层次不齐，有擅长也有欠缺的，那么前六种情况就会比第 七种情况产生的概率更大。这也可以显出，本文所创建的模型更贴近真实情况。 4.4 学生学生 Agent 交互的激励因素交互的激励因素 所谓激励因素,就是在学生群体中对学生群体以及学生个体进行适度的刺激，使得 学生群体内部团结，合作，相互交流，形成一种良好的学习氛围，最终使得整个群体 的总体实力增强79。这种情况是我们想看到的现象，然而往往由于学生个体会将自我 利益看重于整体利益，那么就会产生一种类似于“囚徒困境”的现象，每个学生都在 不合作，不交流的基础上自我发展，那么必然导致整个群体的滞后和懈怠。这是我们 不愿意看到的现象11-13。 本文学生 Agent 在进行学术交流的过程中，学生 Agent 会获得硬性知识水平的提 高，此外，还会获得学生 Agent 之间的情感，这种情感在现实中表现为一种人际关系， 或者熟悉程度，最后就是获得在学生群体的地位，这就是在现实中能力强的，知识储 备多的，经验丰富的人在群体的地位往往不低。为了避免“囚徒困境”这种现象的出 现，我们需要对模型进行分析，得出有效可行的建议，指导现实学生群体学习10。 4.5 学生学生 Agent 学术交流过程分析学术交流过程分析 学生 Agent 在进行学术交流时，对于单个学生 Agent 而言，主要有两种可能的行 为：合作交流，不合作交流。本文将选择上述两种行为的过程分成如下步骤： （1） 学生 Agent1 与学生 Agent2 进行学术交流前，首先考虑双方最终的收获， 确定自己的行为是进行学术交流或者放弃学术交流。 （2） 学生 Agent1 与学生 Agent2 进行学术交流前，考虑双方在学生群体中的地 位，确定自己的行为是进行学术交流或者放弃学术交流。 （3） 学生 Agent1 与学生 Agent2 进行学术交流前，考虑对方对自己的情感，确 定自己的行为是进行学术交流或者放弃学术交流。 （4） 综合（1）（3）步骤的综合结果，按照学生 Agent 自己设置的权重，最终 决定自己的行为是进行学术交流还是放弃学术交流。 上述过程中第（2）（4）步骤的过程是不可厚非的，步骤（2）中，显然只要对 方学生 Agent 的群体地位高于或者不低于自己，自己就可以与其进行学术交流；步骤 （3）中，显然对方学生 Agent 对自己来说有一定情感基础，自己就会与对方学生 Agent 进行学术交流；步骤（4）中，按照学生 Agent 自己的学习法则综合步骤（1） （3）获得的结果，决定自己是否与对方学生 Agent 进行学术交流。 假设学生 Agent 在学术交流前对自己的收益进行考虑时，本文引入一个期望函数 H(h)对自己期望进行计算。这个影响这个期望函数 H(h)的变量如下： （1） 获取的知识数量 h1：群体学习中进行学术交流的学生 Agent 的主要目的是 为了获取一定的知识量。 （2） 获得群体地位 h2：在现实学术交流的过程中，人们往往会选择群体地位比 较高的人，比如当遇到困难时，普通学生会选择班委学生帮助解决问题， 在本模型中，成功进行学术交流的学生 Agent 的群体地位数值会上升， 我们用学生 Agent 的历史成功学术交流次数作为参考数值，这个数值就 会影响下一次学术交流的成功概率。 （3） 获得对方学生 Agent 的情感 h3：在现实生活中，人们往往会与自己关系要 好，或者说熟悉的人进行学术交流，在本模型中，我们用学生 Agent 的 历史学术交流次数来决定双方的熟悉程度也就是情感深浅。 现实情况来说，人们看中期望的侧重点不同，衡量以上变量的方法也不同。在现 实情况中，学生在考虑是否进行学识交流的立足点主要是对方的学习成绩，即知识的 储备量。那么，本文就两个学生 Agent 的学习成绩的差距程度作为分类，通过经典的 博弈矩阵进行分析： （1） 当学生 Agent 之间的学习成绩差异较小时的学生 Agent 收益矩阵： 表 4-1 同类型学生收益矩阵表 学生 Agent2 同意学术交流放弃学术交流 获得知识+h1获得知识+h1不获得知识+0获得知识+h1 群体地位上升 +h2 群体地位上升 +h2 群体地位上升 +h2 群体地位下降- h2 获得对方情感 +h3 获得对方情感 +h3 获得对方情感 +h3 失去对方情感- h3 同意学术交流 h1+h2+h3h1+h2+h3h2+h3h1-h2-h3 获得知识+h1不获得知识+0不获得知识+0不获得知识+0 群体地位下降- h2 群体地位上升 +h2 群体地位下降- h2 群体地位下降- h2 失去对方情感- h3 获得对方情感 +h3 失去对方情感- h3 失去对方情感- h3 学生 Agent1 放弃学术交流 h1-h2-h3h2+h3-h2-h3-h2-h3 其中 h1，h2，h3均为正。 当学生 Agent2 选择进行学术交流时，若学生 Agent1 选择与其进行学术交流，那 么学生 Agent1 的期望函数 H(h)的结果为 h1+h2+h3；若学生 Agent1 选择放弃与学生 Agent2 进行学术交流，那么学生 Agent1 的期望函数 H(h)结果为 h1-h2-h3。 当学生 Agent2 放弃进行学术交流时,若学生 Agent1 选择与其进行学术交流，那么 学生 Agent1 的期望函数 H(h)的结果为 h2+h3；若学生 Agent1 选择放弃与学生 Agent2 进行学术交流，那么学生 Agent1 的期望函数 H(h)结果为-h2-h3。由于学生 Agent1 与学 生 Agent2 的学习成绩差异较小，对学生 Agent2 的决策按情况分析讨论，结果与学生 Agent1 的结果相同。 在以上的分析中可知，当学生 Agent1 与学生 Agent2 在不考虑群体地位和与对方 的情感，只考虑知识的获取时，在个人的理性思维下，会选择竞争得到等多的利益， 但是每个人都以这种策略处理学术交流的过程，那么在双方都选择放弃学术交流，这 就会造成双方利益的最小化，久而久之会造成群体利益的最小化。为了使得群体利益 的最大化，只有在（学术交流，学术交流）这种行为才有可能实现。 但是，人是理性的生物，除了绝对利益以外，也会看中情感，人际，群体地位等 软实力的培养。在注重软实力的影响这一前提下，知识获取这一绝对利益对人们考虑 学术交流行为的影响就弱化了。 （2） 当学生 Agent 之间的学习成绩差距较大时， 由于本文中所指代的学生 Agent 只是学习者，而非普遍意义的在校学生。学生 Agent 的差距可以比拟为教授和学士之间的差距。两者的知识储备相对较大的同时，群 体地位也会相对较大，那么在成绩较差的学生 Agent 在学术交流的过程中伴随获得的 群体地位的上升给成绩较好的学生 Agent 产生的影响很小，甚至可以忽略不计。 假设学生 Agent1 学习成绩较好，学生 Agent2 学习成绩较差。此时的学生 Agent 收益矩阵： 表 4-2 不同类型学生收益矩阵表 学生 Agent2 同意学术交流放弃学术交流 不获得知识+0获得知识+h1不获得知识+0获得知识+h1 群体地位上升 +h2 群体地位不变 +0 群体地位上升 +h2 群体地位下降- h2 获得对方情感 +h3 获得对方情感 +h3 获得对方情感 +h3 获得对方情感 +h3 同意学术交流 h2+h3h1 +h3h2+h3h1-h2+h3 不获得知识+0不获得知识+0不获得知识+0不获得知识+0 群体地位下降- h2 群体地位不变 +0 群体地位下降- h2 群体地位下降- h2 失去对方情感- h3 获得对方情感 +h3 失去对方情感- h3 失去对方情感- h3 学生 Agent1 放弃学术交流 -h2-h3h3-h2-h3-h2-h3 其中 h1，h2，h3均为正。 当学习水平较低的学生 Agent2 选择进行学术交流时，若学生 Agent1 选择进行学 术交流，那么学生 Agent1 的期望函数 H(h)结果为 h1+h2，若学生 Agent1 选择放弃与学 生 Agent2 进行学术交流，那么学生 Agent1 的期望函数 H(h)结果为；-h2-h3； 当学习水平较低学生 Agent2 放弃进行学术交流时,若学生 Agent1 选择与其进行学 术交流，那么学生 Agent1 的期望函数 H(h)的结果为 h2+h3；若学生 Agent1 选择放弃与 学生 Agent2 进行学术交流，那么学生 Agent1 的期望函数 H(h)结果为-h2-h3。 当知识水平较高的学生 Agent1 选择进行学术交流时，若学生 Agent2 选择进行学 术交流，那么学生 Agent2 的期望函数 H(h)结果为 h1+h3，若学生 Agent2 选择放弃与学 生 Agent1 进行学术交流，那么学生 Agent2 的期望函数 H(h)结果为；h1-h2+h3； 当学习水平较高学生 Agent1 放弃进行学术交流时,若学生 Agent2 选择与其进行学 术交流，那么学生 Agent2 的期望函数 H(h)的结果为 h3；若学生 Agent2 选择放弃与学 生 Agent1 进行学术交流，那么学生 Agent2 的期望函数 H(h)结果为-h2-h3。 从上述的分析中得出，只有一种情况下双方学生 Agent 都获得收益，就是双方都 选择进行学术交流行为。在考虑双方学生 Agent 的知识量获取时，是学生 Agent 是对 本次学术交流的考察，而对方学生 Agent 的群体地位和对对方学生 Agent 的情感的考 察则是对以往历史学术交流情况的考察，即最终的决策分析是对以上三种因素的综合 考察。 4.6 学生学生 Agent 模型的创建模型的创建 基于前文对 Agent 的描述，本文对 Agent 做一下具体的定义: Agent:=Pn，In，其中 Pn（Property）表示每个 Agent 的内部属性状态， In（Interaction）表示每个 Agent 能够完成的工作或者行为。本文模型涉及两种类型的 Agent：学生 Agent 和环境 Agent。 （1） 学生 Agent：学生 Agent 是群体中的基本个体单元，学生 Agent 相互之间 进行学术交流，是群体学习行为的主要组成单元。 学生 Agent 的内部属性状态包含： P1：群体关系。P1变量描述了该学生 Agent 和其他学生 Agent 的关系。 P2：群体地位。P2变量描述了该学生 Agent 在群体中的群体地位。 P3：知识。P3变量描述了该学生 Agent 掌握的知识数量。 P4：学习兴趣。P4变量描述了该学生 Agent 的学习兴趣的浓厚程度。 P5：学习能力。P5变量描述了该学生 Agent 的学习能力的高低程度。 学生 Agent 的行为活动规则： 加入群体学习：将自己加入群体学习中。 I1：学习行为。本文假设每个学生 Agent 都有自学的能力，并且掌握一定的知识水 平。 I2：决策行为。学生 Agent 之间进行学术交流的过程中，是选择交流还是放弃交流 的决策过程。主要由以下步骤构成： 第一步：由前文所提出的收益矩阵决定采取什么行为。 第二步：获得学生 Agent 的群体地位。 第三步：获得该学生 Agent 对对方学生 Agent 的情感数值。 第四步：综合分析上述的情况，决定采取学术交流或者放弃学术交流行为。 第五步：对方学生 Agent 使用同样的方法决定自己采取的行为是学术交流或者放 弃学术交流。 第六步：根据学术交流的结果改变进行学术交流的双方学生 Agent 的内部属性状 态。 (2)环境 Agent：环境 Agent 中包含了所有学生 Agent，学生 Agent 的所有学术交流 行为都在其中进行。 P1：级别划分。收益矩阵分类按照学生 Agent 的知识水平，即学习成绩的差距分 类的。不同知识水平的学生 Agent 之间的学术交流获得的收益规则有区别。 P2：知识水平收益。进行学术交流后，学生 Agent 获得的知识水平收益。 P3：群体地位收益。进行学术交流后，学生 Agent 获得的群体地位收益。 P4：群体成员。P4变量中存放了群体中的所有学生 Agent。 P5：知识量变化数量。P5描述了学生 Agent 在一次学术交流中获得的知识量数值。 P6：情感变化数量。P6描述了学生 Agent 在一次学术交流中获得或者失去的情感 数值。 P7：群体地位变化数量。P7描述了学生 Agent 在一次学术交流中获得或者失去的 群体地位数值。 P8：知识水平值(h1)。h1就是应用于分析收益矩阵中的知识水平值。 P9：群体地位值(h2)。h2就是应用于分析收益矩阵中的群体地位值。 P10：情感值(h3)。H3就是应用于分析收益矩阵中的情感值。 4.7 本章小结本章小结 本章节就学生 Agent 在进行学术交流之前比较双方学生 Agent 的内部属性状态， 运用学生 Agent 不同决策的收益矩阵，最终决定自己是否是对方学生 Agent 进行学术 交流。创建好了模型。 5 建模仿真实例及结果分析建模仿真实例及结果分析 上文已经建立了多 Agent 群体学习行为的模型，本章将对模型进行仿真和分析。 前文已经介绍了本文所使用的建模工具：Swarm。 5.1 仿真实验设置仿真实验设置 下面的仿真实验中，本文创建了五个学生 Agent，如下学生 Agent 的设置如下： 学生 Agent1:knowledge_Numb=50,Team_Location=0; 学生 Agent2:knowledge_Numb=0, Team_Location=10; 学生 Agent3、学生 Agent4、学生 Agent5:knowledge_Numb=25, Team_Location=5; 选择前三个学生 Agent 作为研究对象。 5.2 仿真结果仿真结果 图 5.1 展现了这些学生 Agent 之间的相互情感值，图 5.2 展现了这些学生 Agent 的知 识水平的变化， 图 5.1 图 5.1 可以看出初始群体地位为 10 的学生 Agent1 的群体地位在与其他学生 Agent 进行学术交流的过程中，基本是保持在数值为 10 的位置；初始群体地位为 5 的学生 Agent2 的群体地位在与其他学生 Agent 进行学术交流的过程中，逐渐上升，直到稳定 在数值 10 处；初始群体地位为 0 的学生 Agent3 的群体地位在与其他学生 Agent 进行 学术交流的过程中，虽然有所起伏，但是大趋势是上升状态，最终保持稳定在数值为 10 的位置。 图 5.2 图 5.2 可以看出，无论是学生 Agent1，学生 Agent2，还是学生 Agent3，在很长一 段时间的学术交流，三类学生 Agent 的知识量水平都是稳步上升，并且随着时间的增 长，知识水平没有上限。但是学生 Agent2，学生 Agent3 经过一定的时间知识水平会保 持高于学生 Agent1 的知识水平这一状态。 图 5.3 图 5.3 表示三类学生 Agent 在一段时间的学术交流的过程中，学生 Agent 对彼此的 情感吃都在随时间增长而上升，最终达到最大值 10。 5.3 仿真结果分析仿真结果分析 上述的实验过程可以展现出，知识水平较高的学生 Agent 初始的群体地位较低， 最终的结果是导致在一段时间后知识水平长期低于起初知识水平，但是群体地位相对 较高的学生 Agent15-17。由此可以看出，在群体学习这一行为中，群体地位这一因素 有着重要的意义，群体地位在现实情况下，会由于人的理智和天性，转化为一种对真 诚进行学术交流的学生的一种奖励，或者是对有保留的进行学术交流的学生的一种惩 罚，这就在学生的潜意识中增强了学术交流才能互利双赢。 这样的实验结果在现实群体学习中也是屡见不鲜的，往往人的利己心理会造成在 群体学习中会选择有保留的进行与别人的学术交流或者甚至选择保持竞争的态度，在 学术交流的过程中选择他人的知识量，但这种以群体地位和彼此情感作为代价的方式， 在群体中是很危险的行为，会导致整个群体气氛恶劣，群体情感下降，最终无法获得 知识量的提高18-20。这种现象在另一个角度来看就是竞争与合作在群体学习行为中的 关系，以及如何调控它们之间的关系，才能使得群体学习行为获得效率的最优化。 5.4 本章小结本章小结 本章通过仿真第四章所创建的模型，并且分析了仿真实验获得的结果，将上述的 结果和现实情况进行了比对分析，证明本文所得出的结论在现实情况下也是有类似结 论的。 6 总结与展望总结与展望 6.1 总结总结 本文基于多 Agent 进行建模与仿真，从人性化的角度，更贴近现实群体学习生活 研究群体学