[发明专利]基于Map-Reduce与多智能体模型的大规模人群行为演化分析方法在审
| 申请号： | 201610111329.4 | 申请日： | 2016-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN105787180A | 公开（公告）日： | 2016-07-20 |
| 发明（设计）人： | 陈丹;窦明罡;陈靓影;王力哲 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于map‑reduce与多智能体模型的大规模人群行为演化分析方法，采用map‑reduce编程模型实现，仿真操作通过数据处理操作来实现：通过将多智能体人群仿真中的智能体信息转化为键值‑属性值列表的条目，并通过map和reduce两种操作实现智能体逻辑判断决策和状态更新，将大规模人群仿真转化为键值‑属性值列表形式的数据处理操作。本方法在基于ApacheHadoop框架的集群上实现。实验证明本仿真方法产生的仿真人群在分部和形态上与已有的串行化仿真结果保持一致，本方法不仅可仿真群体规模较大，运行速度较快，而且大大减少了内存工作集的占用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 map reduce 智能 模型 大规模 人群 行为 演化 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于map‑reduce与多智能体模型的大规模人群行为演化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将智能体信息转化为智能体键值‑属性值条目；步骤2：Map过程；接受输入的智能体键值‑属性值条目，并且计算智能体所有邻域的吸引力，最终生成一个由若干对键值‑属性值形式数据组成的中间数据表；步骤3：Reduce过程；接收由map过程输出的中间数据表并进行处理；步骤4：位置选择与个体移动；步骤5：仿真数据生成。
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