魏杜娟 李麗

摘要：指出了農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)問題，在研究中需要考慮自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等多種因素，而傳統(tǒng)的研究方法在復(fù)雜系統(tǒng)以及變化性研究中具有很大局限性，“多智能體”技術(shù)的引入與應(yīng)用提供了解決途徑，多智能體模擬平臺(tái)的發(fā)展對(duì)研究也起著重要的作用。為此，對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的傳統(tǒng)研究方法的不足以及多智能體技術(shù)的應(yīng)用做了歸納總結(jié)，提出了可改進(jìn)之處，引入GAMA多智能體模擬平臺(tái)，探討了其對(duì)運(yùn)用多智能體技術(shù)研究農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng);傳統(tǒng)方法;多智能體;GAMA平臺(tái)

中圈分類號(hào)：S181 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-9944（2019）20-0018-02

1農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)傳統(tǒng)研究方法及不足

農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是運(yùn)用生態(tài)學(xué)及系統(tǒng)論的原理與方法，將農(nóng)業(yè)生物與自然環(huán)境作為一個(gè)整體，研究他們的相互作用，以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)他們的調(diào)節(jié)控制作用，來達(dá)到農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)有效發(fā)展。對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究從最初的只關(guān)注作物與氣候、土壤等的關(guān)系，到之后的對(duì)農(nóng)業(yè)資源、自然環(huán)境、社會(huì)環(huán)境作為整體研究，研究因素趨于完善化。研究方法則包括能值分析、生態(tài)足跡、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等評(píng)價(jià)性分析方法，和運(yùn)用模型進(jìn)行研究。經(jīng)陽等運(yùn)用CA-Markov模型對(duì)佛山市生態(tài)用地演變進(jìn)行模擬，運(yùn)用AreGIS技術(shù)對(duì)遙感影像解譯提取，得到要用到的土地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，結(jié)合CA-Markov模型，得到佛山市生態(tài)用地情況及對(duì)未來的預(yù)測。評(píng)價(jià)性分析方法中有些自身理論存在缺陷，像能值分析、生態(tài)足跡等理論支持上有一定爭議;CA-Markov模型結(jié)合了元胞自動(dòng)機(jī)可實(shí)現(xiàn)空間、時(shí)間、狀態(tài)上的可變化性及自我反應(yīng)性，又利用馬爾科夫模型原理可實(shí)現(xiàn)模型的隨機(jī)變化性，可預(yù)測短時(shí)間內(nèi)的某一方面的變化。但是元胞自動(dòng)機(jī)模型本身就是規(guī)則簡單、狀態(tài)簡單的模擬工具，自身存在很多局限性，馬爾科夫模型對(duì)動(dòng)態(tài)變化結(jié)果難以模擬，因此還存在很多可提高之處。

2基于多智能體的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)研究進(jìn)展

在農(nóng)業(yè)生態(tài)學(xué)領(lǐng)域，多智能體系統(tǒng)因其隨周圍環(huán)境自主變化性而在國內(nèi)最初多用在農(nóng)業(yè)監(jiān)測、管理、決策平臺(tái)上。于長立等基于多智能體系統(tǒng)構(gòu)建了分布式數(shù)字農(nóng)業(yè)管理平臺(tái)，設(shè)置作物控制、農(nóng)機(jī)、灌溉控制、施肥控制、通訊等一系列智能體，各智能體之間相互協(xié)作，完成農(nóng)業(yè)過程管理，也有專家學(xué)者利用多智能體技術(shù)研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)智能決策問題。多智能體技術(shù)在土地利用變化上也應(yīng)用較多。符蓉等在探究某區(qū)域土地利用變化上設(shè)置政府、農(nóng)戶、企業(yè)、城鎮(zhèn)居民智能體，并利用典型相關(guān)分析與Logistic回歸分析來分析研究區(qū)土地利用變化影響因素，據(jù)此在平臺(tái)程序中編碼行為規(guī)則，通過Swarm2.2平臺(tái)模擬研究出各類地土地利用變化趨勢，且與實(shí)際情況比較達(dá)到73.35%的精度;常笑等利用多智能體系統(tǒng)來研究農(nóng)戶種植計(jì)劃行為決策。國外也有較多專家學(xué)者利用多智能體研究土地利用，PepijnSchreinemachers等利用基于智能體的方法研究農(nóng)業(yè)用地中土地利用決策;Quang Bao Le等在Netlogo平臺(tái)上模擬研究農(nóng)用地利用決策等。多智能體技術(shù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)生態(tài)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

3GAMA對(duì)基于多智能體的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)研究的推進(jìn)

3.1目前基于多智能體農(nóng)業(yè)生態(tài)研究中的不足

研究方法已經(jīng)從傳統(tǒng)數(shù)學(xué)公式、動(dòng)力學(xué)模型、簡單動(dòng)態(tài)模擬到基于多智能體的模擬研究，多智能體方法在研究中已經(jīng)具有很多的優(yōu)勢性，但還存在以下一些不足之處。

3.1.1影響因素考慮不足

在傳統(tǒng)研究方法中，數(shù)學(xué)模型、動(dòng)力學(xué)模型隨著研究發(fā)展，考慮因素也不斷增加，但因每增加一個(gè)變量其公式復(fù)雜程度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)增加，因此目前此種方法研究的因素考慮局限性還很大，而基于多智能體的研究中考慮因素雖然所有增加，但還存在很多對(duì)研究有較大影響的因素未考慮。

3.1.2仿真模擬平臺(tái)處理能力不足

眾多影響因素的考慮都需要編碼成一定的程序語言來表達(dá)，進(jìn)而借助平臺(tái)處理完成結(jié)果。在研究生態(tài)系統(tǒng)問題時(shí)，要更全面考慮各種影響因素，勢必要考慮到自然環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等變量因子，而自然環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面所包含的具體影響因素屬于不同的作用范疇，它們結(jié)合在一起形成一個(gè)影響因素的異構(gòu)體，即變量的異構(gòu)形式，而把這些因素綜合編程到一塊進(jìn)行處理，需要非常強(qiáng)大的軟件處理能力，而目前常用的Netlogo、Swarm、Repast等多智能體仿真平臺(tái)在計(jì)算處理能力上極易遇到計(jì)算瓶頸，因此在影響因素的處理上即使研究人員思想考慮范圍足夠全面，在軟件技術(shù)支持上也達(dá)不到。

3.1.3GIS數(shù)據(jù)支持的局限

對(duì)于生態(tài)問題建模研究，地理信息數(shù)據(jù)加載可以更好的結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際地理數(shù)據(jù)，把GIS數(shù)據(jù)直接作為模擬環(huán)境得到更真實(shí)準(zhǔn)確的地理空間環(huán)境信息。而目前的成熟建模仿真平臺(tái)中，GIS數(shù)據(jù)的直接加載以及高級(jí)分析功能上都存在些許不足之處。

3.2GAMA簡介

GAMA平臺(tái)是一個(gè)基于多智能體的空間顯式仿真建模平臺(tái)，相較于其他多數(shù)建模軟件運(yùn)用的java語言，GAMA使用更直觀簡單的內(nèi)建GAML語言，是讓非計(jì)算機(jī)科學(xué)家更易編程建模的語言。因?yàn)镚AMA基于Open Map和Repast等開源庫，所以可以直接利用其可視化可操作性的優(yōu)勢，借助聲明式用戶界面，控制操作面板，形成2D、3D空間顯式的模擬過程，進(jìn)行空間直觀多智能體模擬。異構(gòu)變量的處理能力上做了進(jìn)一步的提升。在GIS支持問題上，GAMA做了更大的提升，提供了其程序編輯的空間原語，支持多種形式的GIS格式，不用在研究過程中來回轉(zhuǎn)換GIS數(shù)據(jù)格式，不僅減少了工作繁復(fù)性，也保持了GIS數(shù)據(jù)的原本準(zhǔn)確性。

3.3GAMA在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)研究中的應(yīng)用

目前國外專家學(xué)者利用GAMA這一基于代理的多智能體建模平臺(tái)對(duì)這一領(lǐng)域進(jìn)行了推進(jìn)研究，他們運(yùn)用GAMA加載GIS數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，以及數(shù)百萬的異構(gòu)變量處理能力，讓模擬結(jié)果更趨于現(xiàn)實(shí)情況。例如有學(xué)者以法國Adour-Garonne盆地為例，研究其土地利用和低水位戰(zhàn)略管理問題，綜合考慮生態(tài)時(shí)空因素（降水、溫度變化、水流量、植物生長）與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素（農(nóng)民決策過程，低水流量管理，人口統(tǒng)計(jì)，土地利用和土地覆蓋變化）對(duì)作物輪作生長以及水位的影響，運(yùn)用GAMA強(qiáng)大的集成開發(fā)環(huán)境和巨大的應(yīng)用程序運(yùn)作能力，并加載各項(xiàng)GIS數(shù)據(jù)，模擬出作物流域面積、主要灌溉（玉米）和雨育作物（小麥、向日葵、豌豆等）產(chǎn)量、流域出水口的水流等，以此來制定農(nóng)民種植計(jì)劃和低水位戰(zhàn)略管理。Patrick Taillandier等在其《基于信念理論的新BDI代理體系結(jié)構(gòu)：應(yīng)用于種植計(jì)劃決策的建?！芬晃闹校\(yùn)用新BDI架構(gòu)構(gòu)建兩個(gè)作用實(shí)體一農(nóng)民智能體和農(nóng)田智能體，模擬兩個(gè)流域的農(nóng)民種植計(jì)劃（景觀面積：125×100 km²），運(yùn)用GAMA平臺(tái)進(jìn)行仿真模擬，并比較了實(shí)際數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)中每種作物類型占用的田地面積百分比仿真結(jié)果，而兩種數(shù)據(jù)之間5年的平均相似度達(dá)到了76.5%;Trong Khanh Nguyen等提出了基于代理的仿真PAMS新協(xié)作模式，借助GAMA平臺(tái)可進(jìn)行視頻會(huì)議、及時(shí)消息傳送等強(qiáng)大交互功能。這些研究提供了新的研究啟示，不僅可以利用GAMA來完成復(fù)雜因素組成的研究項(xiàng)目，而且可以利用實(shí)時(shí)交互功能促進(jìn)農(nóng)業(yè)管理平臺(tái)的進(jìn)一步提高等。

4結(jié)語

農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究在不斷完善，多智能體技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用為研究提供了新的思路與方法，而多智能體模擬平臺(tái)的不斷創(chuàng)新提高將促進(jìn)研究結(jié)果的更好實(shí)現(xiàn)，是今后研究復(fù)雜系統(tǒng)性問題的較好途徑與有利支撐。