长期工作：基于代理的多代理仿真平台的开发和应用

警告：这份文件是长期工作的结果，得到了答辩它受作者知识产权的约束D’autre part, toute contrefaçon, plagiat, reproduction illicite dece travail expose à des poursuites联系方式：portail-publi@ut-capitole.fr链接知识产权法-第L条。122-4和L. 335-1至L。335-101992年7月1日第92-597号法律，1992年7月2日《政府公报》http://www.cfcopies.com/V2/leg/leg-droi.phphttp://www.culture.gouv.fr/culture/infos-pratiques/droits/protection.htm00309论文为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布者图卢兹大学1 Capitole（UT1 Capitole）提交和支持者M. Minh Thai Truong日期：2015年2月标题：开发用于多代理仿真平台博士学校：图卢兹数学、计算机科学和电信（MITT）学科或专业：信息学研究单位：CNRS IRIT UMR 5505论文指导：ChristopheSibertin-Blanc FrédéricAmblard伯努瓦·高杜报告员：弗朗索瓦·皮内·朱莉·杜代尔其他评审团成员：萨利玛·哈萨斯i摘要最近，在基于代理的建模和仿真（ABMS）中，已经出现了从建模驱动方法到数据驱动方法的转变。这种趋势是在模拟中使用数据驱动的方法，例如使用越来越多的可用数据从观测系统进入模拟模型（Edmonds和Moss，2005; Hassan，2009）。在数据驱动方法中，从目标系统收集的经验数据不仅用于模拟模型的设计，而且还用于模拟平台输出的初始化、校准和评估，例如，法国阿都尔-加龙盆地水资源管理和评估系统（Gaudou等人，2013年）和越南湄公河三角洲地区水稻田的褐植物霍珀入侵（Nguyen等人，2012年d）。这就提出了如何在这样一个基于代理的仿真平台中管理经验数据和仿真数据的问题。我们可以得出的基本观察结果是，目前，如果模型的设计和模拟通过模拟平台（如Netlogo（Wilensky，1999）或GAMA（Taillandier等人，1999））的普及而受益于计算机科学的进步，那么模型的设计和模拟就受益了。2012年），这还不是数据管理的情况，数据管理通常仍以临时方式进行管理。反弹道导弹中的数据管理是基于代理的仿真平台的局限性之一。换句话说，数据库管理也是基于代理的仿真系统中的一个重要问题。在本文中，我首先提出了一个基于多智能体仿真平台的数据管理逻辑框架。所提出的框架基于商业智能解决方案和称为CFBM的基于多代理的平台的组合，并且它服务于以下几个目的：（1）建模和执行多代理仿真，（2）管理仿真的输入和输出数据，（3）集成来自不同来源的数据，以及（4）分析大量数据。其次，我通过在GAMA平台中实施CFBM来满足反弹道导弹数据管理的需求。CFBM在GAMA中的实现还演示了一种将数据仓库（DWH）和在线分析处理（OLAP）技术结合到基于多智能体的仿真系统中的软件体系结构。最后，我通过开发使用CFBM的褐厂Hopper监测模型（BSM），在GAMA平台上评估了CFBM的数据管理。ii它不仅可以管理和集成从目标系统收集的整个经验数据和由模拟模型产生的数据，还可以校准和验证模型。CFBM的成功发展不仅在于克服基于主体的建模和仿真在数据管理方面的局限性，而且在于处理支持数据驱动方法的具有大量输入和输出数据的复杂仿真系统的发展。关键词：基于代理的模型，基于代理的建模和仿真，商业智能，布朗工厂漏斗，校准，数据仓库，GAMA，基于多代理的仿真，多代理系统，OLAP，验证。iii摘要最近，基于代理的建模和仿真（ABM）已经从模型驱动的方法转变为数据驱动的方法（EDA）。在模拟中使用数据的这一趋势旨在将观测系统收集的数据应用于模拟（Edmonds和Moss，2005; Hassan，2009）。在DDA中，收集的目标系统的经验数据不仅用于模型模拟，而且还用于初始化、校准和评估模拟模型的结果，例如法国阿杜-加龙河流域的水资源估计和管理系统（Gaudou等人，2013年）和越南湄公河三角洲稻田被褐叶蝉入侵（Nguyen et al.，2012年d）。这就提出了"如何在这样的系统中处理经验数据和模拟数据"的问题。可以得出的结论是，如果当前的模型设计和模拟通过使用流行的平台如Netlogo（Wilensky，1999）或GAMA（Taillandier等人，1999）而受益于计算机的进步，2012年），这还不是数据管理的情况，数据管理仍然经常以临时方式进行管理。基于代理的模型（ABM）中的这种数据管理是多代理仿真（SMA）平台的当前限制之一。也就是说，这种数据管理工具目前在基于代理的仿真系统的构建中是必需的，并且相应数据库的管理也是这些系统中的一个重要问题。在本文中，我首先提出了一个用于SMA平台中数据管理的逻辑结构。所提出的集成BI解决方案和多智能体平台的结构然后，通过在GAMA平台中实现CFBM来满足代理仿真中的数据管理需求。该实现还提供了一个软件体系结构，用于组合ivSMAs系统中的数据和在线分析处理（OLAP）技术。最后，通过开发褐蝉监测模型（BMS），对CFBM在GAMA平台中的数据管理进行了评估，CFBM不仅用于管理和整合从目标系统收集的经验数据和模拟模型的模拟结果，还用于校准和验证模型。CFBM的优势不仅在于改进基于代理的仿真和建模平台在数据管理方面的弱点，而且还在于使用数据驱动的方法开发具有大量输入和输出数据的复杂仿真系统关键词基于代理的建模，基于代理的建模和仿真，商业智能，褐蝉，校准，数据仓库，GAMA，多代理仿真，多代理系统，OLAP，验证vvivii奉献这篇文章是献给我的父亲，Truong Tan Loc，和我的母亲，NguyenThi To，谁一直信任我，并提供鼓励和支持，在我所有的努力。这也是献给我亲爱的妻子，Truong Thu Quyen，我可爱的孩子Truong Minh Anh Mai和Truong Minh Kien Quoc，感谢他们的关心、爱、理解和耐心。ix前言和确认本论文中报告的研究是在IRIT实验室（图卢兹信息学研究所）- UMR 5505，图卢兹大学1 Capitole，法国的多智能体合作系统（SMAC）团队中进行的。这项工作于2011年4月至2014年12月在Christophe Sibertin-Blanc教授、Frédéric AMBLARD副教授和Benoit Gaudou副教授的监督下进行。要取得这些成果，需要我自己的努力，没有许多人的帮助、支持和鼓励是不可能的。我要感谢他们对我工作的贡献。我谨向我的导师Christophe Sibertin-Blanc教授、Frédéric AMBLARD副教授和Benoit Gaudou副教授表示深切的感谢，感谢他们在我研究生学习期间给予我的指导、耐心、动力、热情、鼓励和支持。他们的创造性思维、知识和专长是我谨向论文答辩委员会成员、IRSTEA的François Pinet副教授表示感谢（国家环境与农业科学技术研究所），格勒诺布尔计算机科学实验室- UMR 5217的JulieDUGDALE副教授和LIRIS的Salima HASSAS教授（Laboratoire d 'InfoRmatique enImage et Systèmes d' Information）- UMR 5205，Université Claude Bernard Lyon 1，感谢他们对我的研究工作的兴趣以及为这篇论文付出的时间和精力。我衷心感谢Alexis Drogoul教授和HUYNH Xuan Hiep副教授，他们提名我进行这项研究，并在其间的几年里帮助和鼓励我。我想感谢副教授TRAN Cao De和讲师VO Huynh Tram，他们在我在法国学习期间帮助和鼓励了我。我想感谢我的所有同事，特别是Truong Xuan Viet、Dang Quoc Viet、Diep AnhNguyet、Huynh Quang Nghi，他们的分享、支持和鼓励帮助我以最大的能力完成了这项研究。图 卢 兹 ， / / 2015Truong Minh Thai内容表Truong Minh泰国十内容表摘要I摘要三奉献七前言和确认ix内容表XI缩略语列表xx表二十四列表图26列表第一章引言11.1论文2的背景1.2研究问题和方法31.2.1论文的问题表述31.2.2方法和成就41.3文件的组织5第二章艺术状态92.1导言11内容表十八Truong Minh泰国2.2基于多智能体的仿真概述122.2.1计算机模拟122.2.1.1 什么是模特？........................................................................... 122.2.1.2 什么是模拟？........................................................................... 122.2.2基于代理的建模152.2.2.1 什么是代理？........................................................................... 152.2.2.2 多代理系统172.2.2.3 建模方法182.2.2.4 基于代理的平台182.2.2.5 基于代理的仿真模型的2.2.2.6 基于代理的建模中的比例212.2.2.7 反弹道导弹22的主要挑战2.3基于代理的建模中的数据242.3.1从建模驱动方法转向数据驱动方法242.3.2ABM 25中的数据管理2.3.3基于代理的平台在数据管理中的局限性2.4商业智能解决方案概览272.4.1什么是商业智能？................................................................................. 272.4.2决策支持系统282.4.3数据仓库简介282.4.3.1 数据仓库29内容表Truong Minh泰国十2.4.3.2 数据仓库的基本组件302.4.3.3 多维数据库312.4.3.4 多维模型322.4.3.5 数据仓库中的数据粒度342.4.3.6 多维数据库的查询语言342.4.3.7 在线分析处理352.4.3.8 数据集市362.5使用DWH进行仿真372.6结论42第3章基于代理的模型数据管理和分析的解决方案453.1导言473.2用于管理和分析基于代理的模型的数据的3.2.1计算机仿真系统483.2.2商业智能解决方案和多代理平台的组合框架493.2.2.1 模拟系统513.2.2.2 数据仓库系统523.2.2.3 决策支持系统523.3使用GAMA平台实现CFBM533.3.1GAMA 53简介3.3.2GAMA 56中CFBM的软件体系结构3.3.2.1 第57层演示文稿内容表十八Truong Minh泰国3.3.2.2 逻辑层583.3.2.3 数据层593.3.3GAMA 59中的数据库功能3.3.3.1 访问关系数据603.3.3.2 使用OLAP 62检索多维数据库3.4讨论653.4.1CFBM 65的优点3.4.2CFBM 67的局限性3.5结论67第4章将CFBM应用于害虫监测模型694.1导言714.2棕厂漏斗监测模型（BSM）724.2.1引言和目的724.2.2实体、状态变量和比例754.2.3过程概述和计划774.2.4设计概念774.2.5初始化784.2.6输入和输出794.2.7子模型804.2.7.1 模拟模型82a)BPH预测模型82内容表Truong Minh泰国十b)监控网络模型（SNM）844.2.7.2 分析模型854.3CFBM应用程序874.3.1模型的数据管理874.3.1.1 经验数据质量标准874.3.1.2 模拟数据规范894.3.1.3 数据仓库规范884.3.2数据检索914.3.2.1 在构建基于代理的模型914.3.2.2 数据集成和聚合944.4实验设计974.4.1环境的三种情景974.4.2使用RISE 97进行验证4.5结论101CFBM应用于基于代理的模拟模型103的校准5.1导言1055.2校准方法1055.2.1基于代理的模型的校准106。5.2.2两个数据集之间相似性的测量1095.2.2.1 使用RMSE 109的相似性系数5.2.2.2 使用Jaccard指数110内容表十八Truong Minh泰国5.3BPH预测模型1135.3.1BPH预测模型和数据管理1135.3.2校准参数1145.3.3测量指标和健康状况1155.3.4校准模型115的实施5.3.5校准实验1255.3.5.1 模拟输出和经验数据1255.3.5.2 测量模拟数据和经验数据之间的相似性系数1265.3.5.3 校准实验的结果1285.4确认可接受的方案1335.4.1验证模型133的实施5.4.2验证实验1355.4.2.1 模拟和验证数据1355.4.2.2 验证实验135的结果5.5讨论1375.5.1CFBM在校准和验证中的应用1375.5.2Jaccard指数与聚合1385.6结论140第六章结论1416.1论文贡献1426.1.1论文成就142内容表Truong Minh泰国十6.1.2在ABM 143中使用数据驱动方法处理CFBM的好处和回报6.2前景1446.2.1将Web服务功能集成到基于多代理的仿真平台................................中6.2.2将数据挖掘技术集成到基于多智能体的仿真平台中。................... 145出版物147参考书目149附录A GAMA 1.6.1中的数据库功能............................................................................ 161A.1 描述163A.2 支持的DBMS 164A.3 导言165A.4 SQLSKILL 167A.4.1定义使用SQL技能167的物种A.4.2连接参数映射167A.4.3测试与数据库的连接169A.4.4从数据库170中选择数据A.4.5将数据插入数据库171A.4.6执行更新命令172A.5 代理DB 173A.5.1定义继承自AgentDB 174的物种A.5.2连接到数据库174A.5.3检查代理是否已连接到数据库174