邱曉剛 李禎 張鵬 陳彬 郭剛

1.國防科技大學(xué),信息系統(tǒng)與管理學(xué)院,湖南 長沙410073 2.國防科技大學(xué),軍事計算實驗與平行系統(tǒng)研究中心,湖南 長沙410073

采用多智能體技術(shù)構(gòu)建人工社會并進行計算實驗的方法已成為社會問題模擬仿真研究的重要途徑,在復(fù)雜社會系統(tǒng)、復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)、反恐與國防安全、群體性事件等方面有廣泛的應(yīng)用前景.2004年提出的人工社會(Artificial Societies)-計算實驗(Computational Experiments)-平行執(zhí)行(Parallel Execution)相結(jié)合的ACP方法[1?2],是人工社會思想與控制論結(jié)合的新發(fā)展,目的是探索如何利用計算方法來綜合解決實際社會系統(tǒng)中不可準(zhǔn)確預(yù)測、難以拆分還原、無法重復(fù)實驗等復(fù)雜性問題,目前已在多個領(lǐng)域獲得了拓展和延伸[3].

ACP理論的實踐應(yīng)用,需要一系列平臺和工具的有效支持.人工社會雖然在理論和應(yīng)用上都取得了一些研究成果,但由于社會系統(tǒng)的復(fù)雜性,在用于應(yīng)急管理等復(fù)雜社會系統(tǒng)問題研究上還存在著許多困難.其中一個比較重要的制約因素是缺乏進行大規(guī)模人工社會計算實驗所需的平臺支撐.當(dāng)前,盡管基于Agent建模進行仿真模擬的通用操作平臺多達十幾種,如麻省理工學(xué)院(MIT)開發(fā)的可編程建模環(huán)境StarLogo、美國西北大學(xué)開發(fā)的NetLogo平臺、美國圣塔菲研究所開發(fā)的Swarm平臺、美國芝加哥大學(xué)開發(fā)的Repast平臺等.這些通用的系統(tǒng)雖然應(yīng)用面廣,但由于缺乏支持多學(xué)科建模、多層次異質(zhì)模型綜合集成、多類模擬資源集成管理的能力,難以支持領(lǐng)域?qū)＜乙云涫煜さ姆绞浇：瓦M行實驗操作,難以將相關(guān)領(lǐng)域知識向領(lǐng)域模型轉(zhuǎn)化,難以有效擴展面向領(lǐng)域?qū)＜业慕ＶС帜芰?因而不能適應(yīng)如突發(fā)事件應(yīng)急管理這樣具有多類建模對象、多種應(yīng)用方式、多類應(yīng)用人員的計算實驗應(yīng)用需求.

國家自然科學(xué)基金委于2009年啟動了重大研究計劃“非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急管理研究”,該項目將“面向非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急管理的動態(tài)模擬仿真系統(tǒng)與計算實驗方法研究”作為實現(xiàn)整個計劃的關(guān)鍵任務(wù)之一[4].其目的是針對應(yīng)急全過程動態(tài)情景生成演化和計算實驗兩大核心科學(xué)問題,以人工社會、計算實驗與平行控制相結(jié)合的ACP方法為指導(dǎo),研究面向非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)的平行應(yīng)急管理理論、方法與技術(shù).設(shè)計開放式、可擴展、可定制、可視化的非常規(guī)突發(fā)事件動態(tài)模擬仿真與計算實驗平臺[5].在該項目的支持下,來自國防科技大學(xué)、中科院自動化研究所和北京理工大學(xué)等單位的課題組聯(lián)合研制開發(fā)了針對大規(guī)模人工社會的計算實驗平臺KD-ACP.

文獻[6]討論了KD-ACP平臺體系結(jié)構(gòu)、人工社會構(gòu)建、人工社會培育、計算實驗過程的管理與控制、平行系統(tǒng)協(xié)同演化、應(yīng)急管理情景可視化等關(guān)鍵技術(shù).文獻[7]討論了KD-ACP的軟件架構(gòu).這一平臺的基本特征是,為應(yīng)急管理領(lǐng)域的人工社會計算實驗提供了一個通用的平臺,然后通過集成領(lǐng)域知識來完成特定方向的應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā).本文重點討論KD-ACP平臺的應(yīng)用模式:該平臺初始提供了最基本的人工社會建模和計算實驗運行資源;在此基礎(chǔ)上,可以通過集成平臺的各類基礎(chǔ)資源和軟件工具,通過配置生成支持不同類型、不同地區(qū)和不同用途的突發(fā)事件平行應(yīng)急管理應(yīng)用系統(tǒng),方便領(lǐng)域?qū)＜疫M行計算實驗;通過計算實驗應(yīng)用來擴展新的資源,并集成進平臺來逐步提升平臺的能力.目前,KD-ACP平臺已用于“甲型H1N1流行事件”、烏魯木齊“7.5事件”、霧霾輿情演化、生化事件疏散、埃博拉疫情傳播等方面的研究,可以初步支持輿情和疫情兩類人工社會計算實驗.本文將以埃博拉疫情傳播計算實驗為例說明平臺的應(yīng)用方式.

1 平臺構(gòu)成

針對突發(fā)事件應(yīng)急管理的特殊性,以及新形勢發(fā)展帶來的挑戰(zhàn)性[8?11].我們嘗試引入了基于ACP的綜合解決方案???基于復(fù)雜社會系統(tǒng)的“多重世界”觀點,利用人工社會的思想和復(fù)雜系統(tǒng)理論,構(gòu)建與實際社會系統(tǒng)平行運行的人工社會;綜合利用多種數(shù)據(jù)感知與同化手段,實現(xiàn)人工社會與真實社會的平行演化;利用計算實驗方法,在人工社會上對突發(fā)事件的演化進行各種試驗與分析;最后,依據(jù)試驗與分析的結(jié)果,提出定性和定量的決策依據(jù)進行平行控制,達到動態(tài)優(yōu)化管理與控制的目的.

實現(xiàn)這一方案的基礎(chǔ)是構(gòu)建基于人工社會的突發(fā)事件計算實驗平臺[6].KD-ACP是一種能夠集成各種資源,對不同類型的突發(fā)事件進行計算實驗的系統(tǒng)[12].該平臺包含人工社會構(gòu)建環(huán)境、計算實驗引擎、可重用資源庫、計算實驗環(huán)境、情景展示與交互可視化系統(tǒng)、平行執(zhí)行器和真實事件系統(tǒng)信息采集處理系統(tǒng)等.應(yīng)急管理領(lǐng)域?qū)＜铱梢酝ㄟ^KDACP平臺集成各類資源.支持人工社會構(gòu)建,計算實驗運行、管理與控制,情景可視化與結(jié)果分析,未來將提供平行執(zhí)行手段.

KD-ACP平臺的設(shè)計目標(biāo)是通過人工社會方法[13?14]來構(gòu)建應(yīng)急情景,再現(xiàn)復(fù)雜多變突發(fā)事件驅(qū)動的社會演變,從而支持應(yīng)急管理輔助決策.當(dāng)社會處于常態(tài)時,可用于培育邏輯自洽的突發(fā)事件情景,它雖不與真實社會直接對應(yīng),但有可能在未來情景中出現(xiàn);當(dāng)社會處于事件突發(fā)狀態(tài)時,則利用多種信息監(jiān)測手段,盡可能對事件情景進行反演和重構(gòu),形成虛實結(jié)合的平行計算實驗環(huán)境.

圖1描述了KD-ACP平臺的三層體系架構(gòu).其中,資源層負(fù)責(zé)維護關(guān)于人工社會建模與仿真的基礎(chǔ)資源,包含基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、模擬運行結(jié)果和模型等[15].服務(wù)層對建模與仿真的各個環(huán)節(jié)進行支持,負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)、模型和運行支撐等基礎(chǔ)服務(wù).工具層提供了一體化的建模仿真工具集,主要包含人工社會構(gòu)建、計算實驗、平行控制、環(huán)境管理和資源管理5大模塊.

人工社會構(gòu)建模塊包括人工社會建模和人工社會初始情景生成兩方面,人工社會建模以自底向上的Agent建模技術(shù)為基礎(chǔ),通過多范式建模方法,為用戶提供多種圖形化的開發(fā)工具,幫助問題研究人員描述人工社會;人工社會初始情景生成用以驅(qū)動人工社會計算實驗運行,其數(shù)據(jù)來源于各類地理信息和人口普查數(shù)據(jù),用以生成為地理層級、人工人口與社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等.計算實驗?zāi)K允許用戶通過Web端進行人工社會動態(tài)突發(fā)事件與干預(yù)措施的設(shè)計,同時提供人工社會運行相關(guān)的實驗配置與管控功能.平行控制模塊是在計算實驗運行過程中,人工社會情境的動態(tài)演化過程的展示,同時能夠提供實時的數(shù)據(jù)注入接口,實現(xiàn)平行控制與執(zhí)行.環(huán)境管理模塊提供對底層計算節(jié)點管理和監(jiān)控,實現(xiàn)計算實驗在異構(gòu)多機計算集群中的任務(wù)分配與調(diào)度.資源管理模塊負(fù)責(zé)對整個計算實驗資源的統(tǒng)一管理,包括模型資源、實驗方案與措施資源等,實現(xiàn)計算實驗的大數(shù)據(jù)積累,為用戶提供資源檢索與重用的能力.

圖1 KD-ACP平臺架構(gòu)

圖2描述了KD-ACP平臺的應(yīng)用空間,目前平臺已經(jīng)集成了輿情與疫情兩類突發(fā)事件的領(lǐng)域模型,可以提供不同類型、規(guī)模、地點的輿情與疫情突發(fā)事件計算實驗的能力.

2 應(yīng)用模式設(shè)計

在應(yīng)急管理領(lǐng)域,人工社會計算實驗有以下用途:

1)應(yīng)急培訓(xùn):基于培育的可能情景,對受訓(xùn)人員進行培訓(xùn),實現(xiàn)常態(tài)下的人員心理培訓(xùn)與非常態(tài)應(yīng)急響應(yīng)相結(jié)合、日常情景演練與突發(fā)事件決策支持相結(jié)合的訓(xùn)練,增強受訓(xùn)人員的應(yīng)急心理素質(zhì)與反應(yīng)能力,達到對無規(guī)律可循的突發(fā)事件有效應(yīng)急的目的.

2)應(yīng)急措施分析:在構(gòu)建的人工社會中,對各種極端情形和多種應(yīng)急響應(yīng)措施進行實驗,從中分析各種措施的風(fēng)險、代價和可行性.

3)研究成果驗證:對突發(fā)事件的發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)化與演化的機理與機制等理論研究成果進行驗證,支持應(yīng)急管理定性研究成果走向定量化,提升應(yīng)急管理研究的能力.

4)應(yīng)急方案評估:通過模擬應(yīng)急方案在各種條件下全要素、全過程的推演,評估應(yīng)急行動過程、行動效果以及復(fù)雜環(huán)境對應(yīng)急處置效果的影響,形成評估分析報告,為應(yīng)急方案的完善、選優(yōu)和優(yōu)化提供支持.

5)應(yīng)急實施與管理控制:利用各種能夠從不同側(cè)面實時獲取突發(fā)事件信息的手段,注入人工社會進行同化,使得虛實系統(tǒng)的狀態(tài)平行化,在協(xié)同演化中實現(xiàn)平行仿真,對未來一段時間真實事件情景的應(yīng)急響應(yīng)措施進行優(yōu)化.

圖2 KD-ACP平臺的應(yīng)用空間

以上用途,結(jié)合突發(fā)事件的類型和突發(fā)事件發(fā)生的空間,要求應(yīng)急管理的人工社會計算實驗工具能夠支持大量不同類型的應(yīng)用.為此,在設(shè)計KDACP平臺時,采用了“資源+工具+應(yīng)用”的模式.并引入了元模型、多范式建模、計算實驗資源分類等技術(shù),支持在資源和工具的基礎(chǔ)上,針對用戶需求,快速生成應(yīng)用系統(tǒng).

從計算實驗應(yīng)用的角度KD-ACP平臺主要包含數(shù)據(jù)、模型和人工社會3類資源,以及建模支持、數(shù)據(jù)采集處理、人工社會構(gòu)建、事件與措施配置加載、實驗設(shè)計與管理、實驗運行引擎、可視化等7類工具.平臺面向突發(fā)事件應(yīng)急管理的人工社會計算實驗應(yīng)用可以用<地區(qū),事件,用途>來描述,如北京H1N1傳播的應(yīng)急措施評估的計算實驗應(yīng)用可以描述為:<北京,H1N1擴散,應(yīng)急措施評估>.

根據(jù)應(yīng)用的特征和平臺已有資源的狀況,KDACP平臺有3種應(yīng)用模式,圖3描述了不同應(yīng)用模式與平臺資源的需求關(guān)系.以北京H1N1傳播的應(yīng)急措施評估的計算實驗為例說明如下:

圖3 KD-ACP平臺的應(yīng)用模式

1)如果平臺中已經(jīng)建立了可用于H1N1類型傳染病傳播的“人工北京”,這時的計算實驗只需要傳染病應(yīng)急管理專家參加.應(yīng)急管理專家通過“事件與措施配置加載”工具,在人工北京上加載H1N1事件以及相應(yīng)的管控措施,并用“實驗設(shè)計與管理工具”進行實驗設(shè)計;而后啟動實驗在計算實驗引擎上運行,事件演化情景和評估結(jié)果通過“可視化工具”向應(yīng)急管理專家展現(xiàn).在平臺設(shè)計中,突發(fā)事件控制與控制措施兩個部分內(nèi)嵌于計算實驗設(shè)計與計算實驗運行控制過程中,使得計算實驗分系統(tǒng)具備實驗前設(shè)計與實驗中動態(tài)干預(yù)的能力.

2)如果平臺中沒有建立相應(yīng)的“人工北京”,那么需要傳染病領(lǐng)域?qū)＜以诜抡鎸＜逸o助下來采集相應(yīng)的數(shù)據(jù),再調(diào)用相應(yīng)的模型來生成可以用于H1N1類型傳染病傳播實驗的人工北京.平臺的人工社會生成主要是以人工社會迭代生成算法為核心進行設(shè)計的.考慮領(lǐng)域人員一般對編程并不熟悉的特點,KD-ACP平臺基于Web的B/S架構(gòu)進行了一系列人性化的界面設(shè)計,從而使領(lǐng)域?qū)＜以诓恍枰莆站幊讨R、不需要安裝其他程序和更新自己計算機的條件下,通過瀏覽器客戶端就能夠在服務(wù)器上簡單方便地進行人工社會的生成.生成后的人工北京,經(jīng)過驗證和確認(rèn)后,可以保存在平臺里作為可重用的“人工社會”,在今后類似的研究中可以基于它進行計算實驗.

3)如果平臺中還缺乏生成人工北京需要的模型或數(shù)據(jù),那么在領(lǐng)域?qū)＜业膮f(xié)助下,由仿真專家來構(gòu)建相關(guān)的模型和采集處理相關(guān)數(shù)據(jù).為了幫助模型的構(gòu)建,KD-ACP平臺提供了支持模型構(gòu)建的元模型集.進一步,如果構(gòu)建模型的元模型也缺乏,那么需要仿真專家設(shè)計和編程實現(xiàn)新的元模型.同樣,每次應(yīng)用增添的模型和數(shù)據(jù),經(jīng)過驗證和確認(rèn)后,可以保存在平臺里作為資源,在今后類似的計算實驗中應(yīng)用.

KD-ACP平臺的3種應(yīng)用模式,使得其能夠在應(yīng)用過程中不斷積累資源,從而逐步提升它的計算實驗?zāi)芰?

3 平臺應(yīng)用案例

目前基于KD-ACP平臺已經(jīng)開展了5個案例的研究:一是研究了甲型H1N1流行事件,該研究從人工教室流感傳播計算實驗起步,經(jīng)過人工教室、人工宿舍、人工校園甲型H1N1傳播計算實驗,最后到人工北京的計算實驗;二是以2009年烏魯木齊“7.5事件”為背景,進行了疆獨輿論對網(wǎng)民群體動態(tài)行為影響的計算實驗;三是以霧霾天氣引起的網(wǎng)絡(luò)輿情為背景,進行了霧霾輿情演化的計算實驗研究;四是結(jié)合?；沸孤度巳菏枭⒁?進行了北京市某地人群疏散案例研究;五是針對西非埃博拉疫情傳播,設(shè)計北京市發(fā)生埃博拉輸入性病例所可能的疫情發(fā)展進行了計算實驗研究.

這些研究形成了6個具有針對性的突發(fā)事件人工社會計算實驗應(yīng)用系統(tǒng),可以用于類似的突發(fā)事件計算實驗研究,如表1所示.

下面以埃博拉疫情傳播實驗案例為例,結(jié)合平臺的應(yīng)用模式,從案例背景、模型設(shè)計和實驗設(shè)計3個方面說明平臺的應(yīng)用.

1)案例背景

截至2014年11月29日,埃博拉疑似和可能感染病例16203例,死亡6943人.案例背景假設(shè)為:在首都北京,一個埃博拉病毒攜帶者從國際機場入境,由于沒有進入發(fā)病期癥狀不明顯,沒能進行及時隔離,可能導(dǎo)致埃博拉疫情擴散,通過模擬各種應(yīng)急預(yù)案對埃博拉疫情擴散的作用效果,給出疫情防控的參考意見.

2)模型設(shè)計

在模型設(shè)計階段,由于缺乏埃博拉相關(guān)的疾病模型,因此,需要領(lǐng)域?qū)＜遗c仿真專家的共同參與新的模型開發(fā).本案例中埃博拉病毒傳播模型由國防科大、清華大學(xué)、北理工和中科院自動化所協(xié)作完成.中科院自動化所的實時疫情監(jiān)測數(shù)據(jù)為埃博拉疫情模型提供了歷史傳播數(shù)據(jù),根據(jù)這些傳播數(shù)據(jù)可以重構(gòu)埃博拉的傳播特性與傳播模型.在平臺已有的基礎(chǔ)人工北京模型(研究甲型H1N1流行事件時開發(fā)的)上,生成了支持埃博拉疫情傳播的人工北京.基于清華大學(xué)應(yīng)急決策總平臺提供的應(yīng)急決策模型,以及北京理工大學(xué)提供的可視化平臺,實現(xiàn)基于人工北京的埃博拉疫情傳播與防控的動態(tài)模擬與態(tài)勢展示.

3)實驗設(shè)計及結(jié)論

基于人工北京的埃博拉疾病傳播計算實驗系統(tǒng)構(gòu)建完成后,應(yīng)急管理專家等用戶就能夠基于計算實驗系統(tǒng)進行疾病的防控與干預(yù)等研究.本案例在實驗設(shè)計中,結(jié)合埃博拉在西非三國的傳播參數(shù),通過預(yù)備實驗確定了埃博拉疫情傳播的重要實驗參數(shù),通過計算實驗仿真了埃博拉疫情在“人工北京”出現(xiàn)后100天,180天以及240天后的疫情態(tài)勢,統(tǒng)計了感染人數(shù)、死亡人數(shù)等重要數(shù)據(jù),分析了不同場所、不同環(huán)境類型下的感染情況.實驗研究了送醫(yī)時間、送醫(yī)比例、隔離比例和疫苗投送對埃博拉疫情防控的影響.針對埃博拉體液傳播的特點,研究了非接觸式傳播以及不同防護措施下醫(yī)護人員感染等情況.結(jié)合中國疫情防治特點,模擬了四級應(yīng)急響應(yīng)下埃博拉的防控效果.通過定量的計算實驗研究,結(jié)果表明在現(xiàn)有的防控體制下,埃博拉疫情在中國城市的大規(guī)模爆發(fā)的可能性很低.

表1 基于KD-ACP平臺構(gòu)建突發(fā)事件計算實驗應(yīng)用系統(tǒng)

圖4 埃博拉疫情傳播實驗案例的可視化效果

4 結(jié)論與展望

隨著KD-ACP平臺應(yīng)用的持續(xù)深入,其應(yīng)用地域分布將更加地廣泛,應(yīng)用事件類型也將更加地復(fù)雜多樣;為了設(shè)計和實現(xiàn)復(fù)雜程度更高、人口規(guī)模更大的人工社會應(yīng)用,需要3類平臺用戶之間的更加密切的合作與協(xié)同.因此,未來的人工社會計算實驗平臺應(yīng)該具備以下能力:

1)分布異構(gòu)式的實驗平臺服務(wù),實現(xiàn)不同地域、不同終端用戶隨時隨地按需獲取服務(wù)的能力,支撐平行社會數(shù)據(jù)的實時動態(tài)注入.

2)統(tǒng)一高效的仿真資源管理能力,實現(xiàn)仿真模型、數(shù)據(jù)、計算資源的發(fā)現(xiàn)與動態(tài)組合裝配,最大程度地實現(xiàn)不同應(yīng)用事件類型下仿真資源的可重用.

3)異構(gòu)動態(tài)可伸縮的計算服務(wù),應(yīng)對不同規(guī)模大小的人工社會計算實驗應(yīng)用.

近年來,“云計算”技術(shù)[16]的發(fā)展成熟為實現(xiàn)上述能力提供了良好的載體.基于“云計算”的理念,融合虛擬化技術(shù)、SOA及高性能計算技術(shù),可以實現(xiàn)仿真平臺架構(gòu)下高性能可伸縮按需所得的建模與仿真服務(wù)(MSaaS,Modeling&Simulation as a Service)[17].MSaaS在KD-ACP計算實驗平臺下,體現(xiàn)為各功能服務(wù)的總和,包括人工社會構(gòu)建服務(wù),計算實驗服務(wù),平行控制服務(wù),環(huán)境管理服務(wù),資源管理服務(wù)等.在云環(huán)境下,通過對模型和仿真資源庫進行統(tǒng)一規(guī)范的語義標(biāo)注,能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)域?qū)＜遗c仿真專家之間高效的協(xié)同建模;同時,通過“云”不僅能夠提供動態(tài)可伸縮的強大計算能力,而且在統(tǒng)一的模型資源庫下,利用元建模及數(shù)據(jù)驅(qū)動模型技術(shù),可以實現(xiàn)模型、數(shù)據(jù)的動態(tài)配置重組,為應(yīng)急管理專家提供靈活便利的計算實驗服務(wù)[18?19].因此.利用“云計算”理念,將仿真所需的各類工具與資源云化,以SaaS(軟件是服務(wù))的形式向不同地域、不同終端的用戶提供按需可定制的計算實驗服務(wù),是KD-ACP平臺未來的重點發(fā)展方向.