ABMS的社会学应用研究

摘 要：随着信息技术的不断发展，自底向上的agent建模及仿真（ABMS）为解决诸多复杂系统问题提供了新的思路。本文主要研究了ABMS建模及仿真方法的作用机制及其在社会学研究中的具体应用，并利用NETLOGO软件对群体性暴力事件的形成进行了仿真实验，验证了ABMS在社会学研究中的理论价值及现实意义。

关键词：ABMS；社会学仿真；NETLOGO

中图分类号：TP311

ABMS是一种基于agent的仿真建模方法，其思想源自于分布式人工智能，并随着面向对象程序语言的出现而兴起。该方法可广泛应用于复杂科学、系统科学、计算机科学、管理学、电子商务、社会科学等多领域中，与人工智能中的机器人学及Alife人造生命都具有紧密的联系。但是ABMS不仅限于理解和设计人工生命，其应用主要是对人类社会和组织行为及个体决策进行建模，利用ABMS使行为、社会、合作等群体行为出现[1]。

1 ABMS社会学建模机制

ABMS通常由agent、环境及规则三部分组成。在社会学仿真中，这三部分可以构成一个完整的社会情境。通常将环境作为一个固定的社会建筑结构，比如某公園，广场，街区等等。而agent则是需要研究的特征对象，比如警察，学生等多种具有相似特性的人群，并赋予每个agent一定范围的异质性。规则是存在于模型中引导模型发生发展的特定算法。这样，在一个ABMS社会学建模中，通常呈现出以下结构：

1.1 agent

在社会学仿真中，agent通常代表某种具有一定共性的群体，但每个agent之间又具有异质性，它可以代表个人，也可以代表组织。agent具体参数可由建模人员进行设定，但通常来说它具有一些如下的显著特性：