2第二章多主体模型与社会科学复杂性研究

✦《复杂系统建模与仿真》《复杂系统建模与仿真》

✦中国人民大学经济科学实验室 http://ecolab.ruc.edu.cn 张树人 http://t.qq.com/DrZhangshuren

第二章多主体模型与社会科学复杂性研究

建议６课时，第建议６课时，第 11 ，， 22 节３课时节３课时, 3,4, 3,4 节３课时节３课时

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本章要求

学完本章后要求掌握以下知识点✦ 掌握多主体系统的和多主体模型的异同

✦ 理解多主体模型和传统计算机模型的关键区别

✦ 理解什么是涌现 , 学会识别社会经济系统中的涌现现象。

✦ 了解仿真在社会科学研究中的地位、作用与趋势。

✦ 掌握社会科学仿真研究的一般步骤和框架

✦ 理解基于主体建模的 KISS 原则







大纲

✦ 第一节 . 多主体系统与多主体模型

✦ 第二节 . MAS 仿真和社会科学

✦ 第三节 . 社会科学仿真研究的一般步骤

✦ 第四节 . 基于主体建模的参考准则







大纲

✦ 第一节多主体系统与多主体模型– 1.1 多主体系统与多主体模型

– 1.2 MAS 发展的历史渊源

– 1.3 多主体建模与传统建模方法的比较







1.1 多主体系统与多主体模型

多主体系统产生背景：分布式人工智能

多主体系统的发展源自人工智能领域的一个分支学科：分布式人工智能（ DAI :Distributed Artificial Intelligent ）。 DAI 解决问题的方法是把问题分解为多个程序片段或主体，每个程序片段或主体拥有各自独立的知识或专业经验，通过联合或群集的方式，一群主体能够找到比单个主体更优的解决策略。







1.1 多主体系统与多主体模型 2

多主体系统与社会科学

多主体系统中的程序片段主体可以非常好地表征一个独立的经济主体（人或组织），而社会科学界研究的目标恰恰是由大量个体或组织构成的集合行为，这些大量主体行为构成了复杂自适应系统。








多主体系统与复杂自适应系统

复杂自适应系统中要素之间存在的非线性关系很难用数学方程描述，以前对复杂自适应系统的演化过程的研究不得不加了许多人为的限制条件；而运用多主体技术仿真研究，则可以通过主体之间的交互来表征这些非线性因素，从而突破了传统研究方法的局限。








主体与多主体模型的定义

应用多主体系统的原理和方法，把研究对象看作一个由多主体交互协作组成的复合系统，从而把研究对象的建模分解为对其中组成要素的建模，在设计模拟这些要素之间的交互协作关系时是以要素为行为主体的，因此建立的要素模型被称作为主体，这样建立起的研究对象的模型，称作多主体模型。








多主体系统与元胞自动机的关系多主体系统是由多个主体组成的集合，主体们一般都有

一个或多个特征值，并能够修改自身的特征值；主体之间能够进行交互，通过与其他主体的交互，使得系统整体的演进、演化、涌现出宏观的规律。这种从底层构件的设计架构出的系统，其中的活动主体具备主动交互和适应环境的能力，被称为多主体系统。

如果主体都是静止，那么多主体系统就退化为元胞自动机（ Cellar Automaton ， CA ）。

通常在一个多主体系统中，既有能够活动的主体，代表现实中的经济行为主体或社会行为主体；也有不能活动的主体，代表环境或资源。







1.2 MAS 发展的历史渊源

理论渊源：冯 ·诺伊曼机，四十年代末期，数学家冯 ·诺伊曼提出了构建一种可以自我复制的机器的构想

康威的“生命游戏”

基于主体仿真的 Boids 模型

http://www.red3d.com/cwr/boids/applet/





http://www.red3d.com/cwr/boids/applet/



1.3 多主体建模与传统建模比较

F 自下而上：不是自上而下基于主体的建模过程是“自下而上”的，这种“自下而上”的模型反映了局部性、内部元素相互作用的分散性等复杂系统的典型特点。主体间的交互是分散的，即任何一个主体的行动都与其他一些主体的行动相关。对于整个系统来说，宏观上的表现是由这些主体共同产生的，并且在系统中没有集中的控制者。

F 宏观和微观的有机结合：不是截然分开的

F 关注的焦点不一致：关注的是均衡以外的动态的变化的规律，不关注最优













1.3 多主体建模研究的目标：理解而非预测

✦ 对非线性系统来说，惟一普适有效的研究方法是建立仿真模型然后观察模型的运行。即便当人们能够对非线性系统工作的机制有一定的理解，它们未来的行为也仍然是不可预测的

✦ 讨论：为什么非线性系统不可（长期）预测？







1.3 多主体建模研究的目标：续

✦ 在传统社会科学的研究哲学中，解释和预测间的过渡看来太随意而缺乏严谨性——因为对一个社会现象的正确解释并不意味着必然能够对这个现象的未来进行预测，特别当内在机制中有非线性关系时，这种从解释到预测之间的思维延伸几乎百分之百是不可能的。

✦ 复杂理论告诉我们，即便我们能够很清楚地界定和完全掌握对个体行为影响的所有因素，对组织或机构行为的预测仍然是非常不充分的。







大纲

✦ 第一节 . 多主体系统与多主体模型

✦ 第二节 . MAS 仿真和社会科学

✦ 第三节 . 社会科学仿真研究的一般步骤

✦ 第四节 . 基于主体建模的参考准则







大纲

✦ 第二节 . MAS 仿真和社会科学– 2.1 涌现

– 2.2 仿真在社会科学研究中的作用

– 2.3 社会科学仿真的历史

– 2.4 仿真的逻辑







2.1 涌现

✦ 涌现 :低层次单元间交互导致高一层次新的现象

✦ 涌现 : 一种不能还原解释为它的组成元素之间作用的现象

✦温度是分子运动的涌现，单个分子没有温度特性，但是许多分子就涌现出温度









2.1 涌现 2

✦争鸣：有人拒绝涌现这一概念

✦迪尔凯姆 (1895) ，曾经就个体人格特征与社会现象之间的关系进行相关的论述，当个体主义方法论者认为社会这种概念压根子虚乌有时，他曾草率地声称社会现象不过是个体行为现象的一种延伸







2.1 涌现 3

✦ 人类组织或机构在原则上与别的个体行为导致的集体涌现现象（比如蚁群等动物社会，或者沙堆等）的区别：

✦ 在别的集体行为涌现现象中，个体一般都被假设为没有理性，仅仅在本能驱动下从事个体的行为，对集体中的涌现出的现象没有分析能力，新涌现出的现象与个体行为之间没有双向交叉的反馈影响（或者说涌现的现象没有反身影响效应，如果把个体行为看作原因变量输入，涌现作为结果现象输出，涌现的现象不会再通过个体的认知连接回去成为自身的一种输入）







2.1 涌现 4

✦ 人类组织或机构在原则上与别的个体行为导致的集体涌现现象（比如蚁群等动物社会，或者沙堆等）的区别：

✦ 在人类社会中，个体是有理性的人，他们像社会科学家一样可以认知社会现象中的模式，而且能够对此反思、推理、甚至预测，在社会组织（比如政府、社区、商业机构、民间组织）这一层次上，个体并不仅仅是无辜的、自发的涌现，也有从涌现出的效果中反馈到个体的信息，这些信息又影响了个体（比如政治家、经济学家、革命者等）的行为

✦ “时势造英雄”， “英雄造时势”







2.1 涌现 5

✦ 对涌现的研究行为，这也是我们试图跳出个体的层面站在社会层面上把握我们产生的“涌现”，再指导政策规划引导个人的行为。这种个体能够把握整体 ( 涌现出的 ) 模式和抽象的涌现、或者所有反身效应的涌现，被称作二阶涌现（ second order emergence ）。







2.2 仿真在社会科学研究中的作用

✦ 键盘布局为什么是现在这样子的？打字机时代为了避免键盘连带，有意降低速度

✦ 为什么几乎所有钟表都是顺时针的，历史上有没有倒转的时钟？

✦ 录像带的格式为什么最后只剩下一种？

✦ 模型能够指出这种锁定现象的存在，并演示这种现象产生的机制 ——

✦ 通过仿真发现经济学中的市场锁定现象







2.2 仿真在社会科学研究中的作用2

✦ 在社会科学中，建立一个理论通常是为了解释而不是预测。

✦ 在工程领域，应用方针通常是在已知事务的当前状态下预测将来可能的演化








✦ 计算机仿真在社会科学中的应用有了很大的改观：三个原因

✦ 多主体仿真建模思想和技术的发展 ✦ 程序作为仿真方法在发现新的现象、对复杂现象的理解和形式化方面所具备的独有便利性与价值逐渐被人们所重视和喜爱

✦ 仿真研究兴起的另外一个原因是它能够很好地应用于与空间位置有关的理论研究，也可以很好地应用于和人的理性特征有关的理论研究中








✦ 计算机仿真在社会科学中的应用有了很大的改观：三个原因

✦ 多主体仿真建模思想和技术的发展 ✦ 程序作为仿真方法在发现新的现象、对复杂现象的理解和形式化方面所具备的独有便利性与价值逐渐被人们所重视和喜爱

✦ 仿真研究兴起的另外一个原因是它能够很好地应用于与空间位置有关的理论研究，也可以很好地应用于和人的理性特征有关的理论研究中








✦ 1．更好的理解现象，尝试发现现象背后的机制

✦ 2．预测和辅助决策：人口统计上的预测研究：中国人民大学经济科学实验室研发的 SIMEC电子商务环境的模拟系统，有助于培训电子商务人才

✦ 3．用仿真发展新的工具来扩展人的能力








✦ 4．理论的统合 : 统合社会科学理论，为社会科学提供一个可验证的范式和跨学科交流的平台

✦ 社会科学研究的对象就是一个复杂的系统整体。一些社会科学理论也许不完整，但可以考虑用不同的可补充的理论进行补充

✦ 计算机仿真对于社会科学研究来说相当于数学在物理学中的地位，有助于明晰化、形式化、统一协调，统一社会科学理论







2.3 社会科学仿真的历史

1. 系统动力学仿真

2. 微观仿真

3. 元胞自动机

4. 多层模拟

5. 神经网络

6. 遗传算法

7. 投入产出模型

8. 计量经济模型







*2.4 仿真的逻辑

✦ 研究的目的是创建一个实相的模型。模型是可以拿来进行实验研究的，由于二者之间存在可能的同构关系、有充分的相似之处，因此对模型作出的一些实验研究得出的结果，应该能应用到实相中去，也就是用模型研究的结果指导社会实践。

✦ 社会科学中的研究对象通常是动态的，随着时间和环境不断变化的，具备一定的结构和行为特征。这意味着一个模型也必须是动态的

✦ 仿真模型与数学模型或逻辑模型在逻辑上是同一的







大纲

✦ 第三节 . 仿真研究的一般步骤 – 3.1 设计模型（概念设计）

– 3.2 架构模型（计算机程序）

– 3.3 正确性验证和效用验证

– 3.4 发布仿真研究的结论







3. 仿真研究的一般步骤

✦ 1 问题的提出，定义模型要仿真的实相 ✦ 2 对实相要进行一些观察，从而为模型提供一些初始

参数 ✦ 3提出一些假设，并依据这个假设来✦ 4 设计模型。✦ 为保证这个模型实现的正确性，确保它依照预先的设想运行（排除设计 BUG ） 5正确性检验

✦ 检验模型的行为是否与其模拟的实相之间具备一致性6效用检验

✦ 当我们细微地改变一些初始条件的参数时，模型对参数的敏感性，这一步称为 77敏感性分析敏感性分析

✦ 8.8. 发布发布要方便同行重复仿真实验







3. 仿真研究的一般步骤（逻辑步骤

）✦研究问题的提出

✦历史研究的回顾

✦观察和发现

✦重复 /拓展 / 进一步研究✦模型代码、可以重现仿真的数据（电子版）

✦概念模式：概念化模型

✦模型的建立 / 实现

✦效用检验 / 分析

✦模型设计

✦成果发布

✦准确性校验

✦图 2-2 社会科学计算机仿真研究的一般步骤。







3.1 模型设计

✦ 关键：复杂系统的层次性与模型的抽象粒度✦ 过于抽象，则失去研究要考察的细节✦ 过于逼真、细节过多，则达不到研究要抽象出知识的目标

✦ 以物理还是化学还是心理学来研究人的动机？✦ 与真实世界最相吻合的是真实世界本身一样，但这种逼真对科学认识来说毫无意义

✦ 复杂系统和涌现原本具有层次性







3.1 模型设计 2

✦ 拥有先知能力的人是否还可以有行动选择的自由？

✦ 人工社会研究：研究更多人类社会的可能形态

✦ 设计一个有先知的人工社会，去考察先知的命运，是被人供奉，还是遭人鄙夷？







3.2 架构模型

✦ 自己编程序，自由度最大，但容易犯错，效率底下

✦ 用工具平台，自由受限制，平台内置的一些假设可能与模型设计中的假设有冲突







3.4效用验证

✦ 在研究者所关注的输入输出行为关系表现上，这个模型是否与实相相吻合。如果一个模型能够反映出实相的行为，那么就可被认为是可靠的、有效的。效用检验可通过比较计算机的输出和实际调查研究的统计结果相比较。

✦和效用验证







3.4效用验证 2

✦ 效用验证中几个可能的误区✦ 1. 模型和真实现象在统计分布上都是有随机噪音的

(如部分依靠随机参数 ) ，不可能期望完全相关 ✦ 2. 许多仿真都是路径依赖的，很可能很难重复实验结果，或者找不到规律

✦ 3. 仿真的运行结果与实际数据很匹配，也不一定就有效，比如未来五十年的数据很好拟合，但过去 10年却差异很大

✦ 4.另外一种可能：即模型正确，而搜集的真实数据却可能不可靠

✦ 5.版本控制非常重要，不同版本调整带来的变化有无规律







3.5敏感性分析

✦ 敏感性分析就是分析模型的行为对假设的敏感程度。比如在一个税收和福利系统的模型中，政府的福利财政总支出对社会福利率的细微调整是否敏感？

✦ 敏感性分析的使用通常还与考察模型程序的健壮性 (鲁棒性 Robustness) 有关。如果模型的行为对某一两个参数的微小变化十分敏感，我们必须怀疑模型是否只能适合某些特例情况，而仿真结果的吻合仅仅是一种偶然的巧合，或者这些参数的特别限制是否符合实际情形。







3.5敏感性分析

✦ 敏感性分析就是分析模型的行为对假设的敏感程度。比如在一个税收和福利系统的模型中，政府的福利财政总支出对社会福利率的细微调整是否敏感？

✦ 敏感性分析的使用通常还与考察模型程序的健壮性 (鲁棒性 Robustness) 有关。如果模型的行为对某一两个参数的微小变化十分敏感，我们必须怀疑模型是否只能适合某些特例情况，而仿真结果的吻合仅仅是一种偶然的巧合，或者这些参数的特别限制是否符合实际情形。







3.6 随机数空间

✦ 引入建模中来自外部环境而没有考虑的过程因素 (外部因素 ) ，比如在家庭收入模型中的工作市场的影响等。这里随机数代替了一些没有测量的参数（也可能根本就无法测量），等价于建模者对不能精确获得的信息的估计。

✦ 作为主体某些特性的随机分配，比如个人的偏好、情感、地理分布等。

✦ 在一些元胞自动机或多主体建模中作为一种仿真的伎俩，比如同样条件下主体动作规则执行的秩序的输出不同，这样随机安排动作秩序，可避免得到依赖于特定动作规则秩序的结果。







3.7 发布仿真研究的结论

✦ 模型必须公开、可以让对该议题感兴趣的研究同行重复检验

✦ 传统期刊的缺陷

✦电子期刊

✦ 互联网







3.7 发布仿真研究的结论

✦ 模型必须公开、可以让对该议题感兴趣的研究同行重复检验

✦ 传统期刊的缺陷

✦电子期刊

✦ 互联网







大纲

✦ 第四节 . 基于主体建模的一些参考准则

– 4.1 主体设计的 KISS 准则

– 4.2 一些有价值的经验积累

– 4.3 MAS 仿真建模的适用范围







4.1 主体设计的 KISS 准则 ✦ Keep it simple, stupid 2. 尽可能的简化真实世界的问题，只保留那些对解答

问题必不可少的东西；3. 编写程序，模拟系统的单个主体，模拟它们活动与相互作用的独立规则，以及可能需要的任何随机因素；

4. 用不同的种子作为随机数发生器，多次运行这个程序，并从各个运行中收集数据和统计数字；

5. 设法理解被一个主体利用的简单规则如何导致系统的总体行为变化；

6. 改变系统的参数以确定行为的根源，确定不同参数设置的影响；

7. 如果可能的话，进一步简化模型，需要时再添加新的元素。







4.1 主体设计的 KISS 准则 2 ✦ 模拟的是简单的单位，而不是巨大而复

杂的单位；✦ 运用局部控制，而非全局控制；✦ 使行为从低层突现，而不是自上而下地做出规定。







4.2 一些有价值的经验积累 2✦ 过去，社会科学家常常倾向于演绎（松散地进行假设和因果序列的测试）和归纳 ( 通过观察抽象出一般规律 )

✦ 仿真提供了第三种可能性。通过仿真，人们可以设定一个假设集合，然后通过实验的方式产生一些数据，用归纳的方式去分析

✦ 设计模型时注意要交互使用演绎和归纳







4.2 一些有价值的经验积累 4✦ 多数模型都运用了随机数因素，孤立的

一次仿真运行结果并不可靠，必须确定模型在任何一种预定的随机范围内都是稳定的。

✦ 敏感度分析是非常重要的，有助于考察模型是否对一些假设的初始条件和参数敏感







观点✦ 虽然多数模型都有一个现实世界中的实相作

为模拟的目标对象，但像人工社会这样并不存在实相目标（或者与我们栖居的社会相差甚远）的研究也是可以的，他们可以用来研究一种可能的社会形态，这也可以是发展社会理论的一种方法。

✦ 计算机提供的仅仅是伪随机数，而不是真实的随机数，但如果使用一个好的随机数生成器，这二者之间并没有明显的区别，由于大多数仿真都采用了大量的随机数并且依赖这些随机数的分布，因此检查采用的计算机系统是否有一个比较好的随机数生成器也很有必要。







4.3 MAS 仿真建模的适用范围 ✦ 基于 Agent 的建模方法更为适用于具有高度局部性和分布式处理特征的领域，支配其运行的基本规则是一些离散化的决策过程；

✦ 而基于数学方程的建模方法更加适用于具有集中处理特征的领域，支配其运行的规则是一些物理定律而不是信息处理的过程







习题与思考

✦ 简述多主体系统模型的思想。

✦ 试比较多主体模型与数学模型。

✦ 结合一个具体的社会科学研究领域，解释为什么多主体系统模型适合于社会科学的研究？

✦ 模型研究方法在社会科学研究中的地位和意义

✦ 结合仿真研究所必需的步骤，您认为社会科学仿真研究应该特别注意哪些问题？







本章—完





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2第二章 多主体模型与社会科学复杂性研究

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