swarm与gis集成的研究

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1、SWARMSWARM与与 GISGIS 集成的研究集成的研究 郭兴民，孙会勇郭兴民，孙会勇(中国地质大学信息工程学院，武汉 430074 )摘摘 要要：GIS（地理信息系统）与其它学科集成是一个大的趋势。复杂系统模拟工具 SWARM 可以用来模拟 GIS 中的动态应用。文章建立了 SWARM 在电信基站选址和洪水淹没两个方面 的模拟平台，开展了两个方面的模拟实例研究，对于 GIS 的可视性和直观性有重大的指导 意义。关键词关键词：GISGIS，SWARMSWARM，集成，集成 The Integration of GIS and SWARMKuoKuo Sing-min,SunSing-min

2、,Sun Hui-yongHui-yong(China(China UniversityUniversity ofof Geosciences,Wuhan)Geosciences,Wuhan)Abstract:Abstract: GIS (geographic information system) integrated with other disciplines is a major trend.SWARM complex system simulation tools can be used to simulate the dynamic GIS application.SWARM ar

3、ticle in a telecommunications base station location and the two flood simulation platform.The simulation conducted two case studies, the visibility of GIS and visualization is of major guiding significance.KeywordsKeywords : : GIS,GIS, SWARM,SWARM, IntegrationIntegration1 1 引言引言：GIS 的应用非常广泛。以超市或者电信基

4、站选址为例，是一个很复杂的综合性商业决 策过程，既需要定性考虑，又需要定量分析。即选址问题主要取决于店铺（或基站）位置 的地形特点及其周围的人口状况、城市设施状况、交通条件、地租成本和竞争环境等 但是，现有的 GIS 分析存在着不足之处。目前的 GIS 选址主要是基于某些特定的算法，比 如最短路径等经典算法，但是没有考虑到现实世界的变化的复杂性，没有智能化，必须有 人的参与，只能被动的、呆板的、简单的进行。而 SWARM 是建立在复杂适应系统理论研究 基础上的，正好可以解决这个问题，弥补现有 GIS 的缺陷。 GIS 自从走出实验室，成为一项服务于信息化建设的技术工具，就没离开过各种集成。 集

5、成是 GIS 的活力所在。组件化也是 GIS 发展的必定方向。把 SWARM 与 GIS 结合起来，两 者之间的集成势必会增强 GIS 的质量、性能和可用性以及扩展 SWARM 的应用。2 2 SWARMSWARM 系统系统Swarm 是圣塔非研究所(SantaFeInstitute)Swarm 开发 (SwarmDevelopmentGroup，SDG)为基于多 Agent 仿真建模(A gent BasedModeling，ABM)开 发的一组标准计算机仿真建模工具，目的是构建一个仿真模拟的共享计算机平台。有了这 样的一个开发平台，研究者就可以将精力集中于模型本身的构建。这里所说的 Age

6、nt 是指 仿真系统中具有自主性、自适应性的智能个体，是仿真活动的具体执行者，由内部数据表 征状态、改变状态的方法感知和改变外部环境的方法行为三个部分组 成。基于多 Agent 仿真建模相对于一般数学建模而言，在解决离散、非线性系统模拟方面 有显著优势，是研究此类复杂系统产生的全局、自适应行为的一个基本方法。 Swarm 起源于圣塔菲研究所对人工生命的研究，后来发展为一个通用的体系，可以应 用于物理学、生态学、经济学等广泛学科领域。Swarm 是一个开放源代码的免费软件，最 初是为 UNIX 系统设计的，现在支持 Windows 系统，并可用 Java 语言进行编程。由于在计 算机仿真模拟领域

7、中所表现出的卓越性能，渐渐被越来越多的人所接受。2.12.1 应用应用 SwarmSwarm 进行仿真实验的基本思想进行仿真实验的基本思想基于多 Agent 的仿真模拟使得研究者可以创建一个人工世界，并设计一系列规则支配 这个世界，进而模仿自然界的行为，目的是验证理论的正确性。在计算机环境下进行仿真 实验不能简单地复制一般实验步骤，因为计算机模拟中的是一个虚拟世界。在真实世界中 无需考虑客观存在的空间、时间等因素，而在虚拟世界中必须重新创建时间、空间等概念， 以及这个世界中的所有事物Agent 或称对象，并且要安排事件发生的先后顺序。真 实世界中的实验与用计算机进行仿真实验最不相同的一个特性就

8、是时间。在真实世界中， 实验中的各个因素都严格的按照自然法则顺序向前推进；而在计算机模拟实验中程序员必 须通过某种机制命令各个 Agent 遵照时间的矢量性，顺序执行任务，这是 Swarm 着力要解 决的关键问题。多个 Agent 相互交互过程中，各个 Agent 的动作在保持时序性的同时，呈 现出一种并发性。很容易让人联想到多线程机制，事实上 Swarm 内核中的事件触发机制正 是多线程的，这使得程序员无须额外编写多线程代码。以下是用 Swarm 进行仿真实验的过 程: (1)创建一个人工的虚拟世界，其中有空间、时间的概念， 以及存在于时空中的对象，称之为模型对象，而且允许这些对象根据自身的

9、规则和内部状 态来决定自身的行为； (2)创建另一些对象，称之为观察者对象，作用是观察、 记录和分析由模型对象的行为所生成的数据； (3)运行实验； (4)通过观察者对象获得实验数据； (5)依据(4)的结果，改变模型对象的初始状态，返回(3)； (6)发表论文，公布详细的实验设置细节以便其他人重复实验，验证结论的正确性。3 3 在电信基站选址中的应用在电信基站选址中的应用 (1)把每个基站假设为一个 agent，每个基站都会有一定的辐射。它自己也可以感受 到别的基站发给自己的辐射量，只不过是比较小的值。辐射量是基站（agent）的一个属性。 每个基站自己必须都要接受一定的辐射，如果身边没有辐

10、射它们要自动去寻求辐射，在寻 求的过程中基站会影响自己身边的辐射量，只有自己身边有理想值的辐射时，才会感到舒 服（happy）。 （2）如果基站自身感觉辐射太大就会寻求辐射小的地方，于是每个基站都力争减少自 己的不舒服程度（unhappiess），每个基站的活动都是自发的，他们力争优化自己的不舒 程度，最终达到平衡。 （3）在实验过程中修改一些基本参数，观察会产生什么样的结果。 4 模拟洪水淹没模拟洪水淹没洪水的流动具有不均匀性、差异性、多样性、突发性、随机性（时间和空间上的 复杂） ，但是也具有可预测性、规律性（水往低处流）等。现有的 GIS 软件中，大多 只是静态的分析，从给出的高程数以及

11、洪水体积计算出淹没的面积。这样存在一些不 足：用户不能动态的观测洪水淹没的范围随时间变动的情况，不能得到关于洪水淹没 的时空演化规律，对减灾管理具有指导意义不够强。4。1 具体设计具体设计（1）用二维网格表示水灾区域，其中的每一块单元格表示一块地； （2）每块地有自己的高度（海拔） 、蓄水能力（蒸发或渗透）等特定的指标； （3）在模拟过程中这些指标并不变化；（4）水最初从网格的某一个特定位置注入（水量比较大） ，并向左、左上、上、右上、 右五个方向蔓延。 （5）在模拟过程中，任何一个格子的水也是按照这个方向蔓延的；在这五个方向上的 单元格称为其“neiborhood”； （6）在每一个时间步，

12、如果某一个单元格的水量大于其蓄水能力时，则该单元格被标 志为“Spread”，并依照下面的算法将洪水排出： 对于“Spread”的单元格，如果当前的水位（地面高度当前水量）比其邻居中的任意 一个或多个单元格的水位高时，则洪水向低水位的邻居（们）蔓延（首先注满最低的单元 格） ，直至两单元格水位相等或本单元格降低到蓄水能力为止； 对于“Spread”的单元格，如果邻居中没有任何一个单元格的水位比其低时，则洪水不 会流向其邻居，而聚集在当前单元格（类似湖泊） ； 如果一个格子被淹没过，则该单元格被标志为“受灾”4。2 初始参数的设置初始参数的设置gridSize：网格的大小（采用正方形的网格，只需

13、确定边长一个参数） ； MaxHG，MinHG：最高和最低地面高度（海拔） ，地面高度可以随即生成，这两个数 确定随机数生成的范围； MaxPVW，MinPVW：最大和最小蓄水能力，各单元格蓄水能力随即生成，这两个数 确定随机数生成的范围； Water：注入的洪水量，决定淹没的面积。4.3 可以从中得出的指标可以从中得出的指标洪水最终稳定的时间：指在一个连续几十个步长内，洪水面积没有进一步扩大； 洪水最终稳定时的受灾面积：前面所提到的算法，标志为格子的数量； 洪水未波及的区域面积：即自始至终没有被淹没的格子； 洪水稳定时仍处于泛滥状态的区域面积； 洪水蔓延过程到达的最远区域（距离） ； 蔓延速

14、度、最深受灾水位4.4 结论分析与讨论结论分析与讨论 4.4.1 地势分布情况对洪水蔓延的影响地势分布情况对洪水蔓延的影响 当地势分布规律不同，其他实验条件基本相同时，所得到的关于洪水淹没时空演 化的规律为： （1）洪水蔓延速度 在带有一定分布规律的地势分布情况下，洪水的蔓延扩散 速度比较快。 （2）最终成灾面积 有地势分布规律的实验中，洪水最终扩散的面积要比随机 分布的实验中最终成灾面积要大的多，基本上是后者的 1。61。8 倍 （3） 稳定时各水位层次区域面积 在随机地势分布情形下，由于洪水扩散面积 比较小，受灾地区中各水位高度层次上的区域面积大致相当，分布比较均匀；而带有 一定地势分布规律的实验中，洪水蔓延得比较快，范围也比较广，因此在洪水基本稳 定时，受灾地区中仍然处于高水位状态的比较少(多数为 0)，水位分布大多集中在 010 之间，即洪水已经得到了相当程度上的疏散。 （4）稳定时最深受灾水位 由于随机地势分布情况下，洪水最终成灾面积相对 较小，因此其稳定时最深成灾水位也就比较大；而带有分布规律的地势分布实验中，因为洪水扩散面积比较广；最深的水位相对较小。 一般来说，前者是后者的 2 倍左 右。 （5）洪水到达的最远区域距离 各次实验模拟在这个指标上相差不大，但有迹 象表明在随机分布地势的情