Integrated Agent-Based Modeling wit

Integrated Agent-Based Modeling with GIS
for Large Scale Emergency Simulation
Dan Guo, Bo Ren, and Cheng Wang
College of Hydropower and Information Engineering,
Huazhong University of Science and Technology,
430074 Wuhan, China
[e-mail]
Abstract. Recent development in the area of complex dynamic systems includes the integration of agent-based modeling (ABM) and Geographical Information Systems (GIS), which is used to simulate spatial dynamic processes.
The use of ABM for experimenting and exploring geographical phenomena is
still in its infancy. The paper has presented an architecture which integrates
ABM with GIS, and developed a generic model for emergency response planning against catastrophes, which applied to an urban firefighting simulation in
Foshan city. Through the integration, agent-based models including real-time
GIS data feeds to simulate and visualize situations unfolding in real time. It
provides an accessible way to model the emergence of phenomena through individual interactions of features and real geographies over time and space.
Keywords: ABM, GIS, Emergency Simulation, Repast.
1 Introduction
It has been long recognized that it was difficult to describe and predict the behavior of
a complex dynamic system with analytical approaches, especially for the application
domain of human-environment interactions, such as large scale emergency simulation. In recent years, the agent-based approach is of particular interest to social/management scientists because human groups, organizations and societies may
also be thought of as agents interacting with each other. Emergence has meaningful
orderly patterns from the non-linear interactions between autonomous disaggregated
parts (agents) and the landscape. Using agent-based modeling (ABM) within a GIS
environment becomes an attractive alternative. ABM enables us to simulate the individual actions of diverse agents and measure the resulting system behaviors and
outcomes over time. Unlike cellular automata (cells are identical, and always homogeneous and dense), agents in ABM have diverse, heterogeneous, and dynamic in
their attributes and behavioral rules, and GIS is a useful medium for representing
model input and output of a geospatial nature while space is not grid-based. Although
agent-based models have been developed for a diverse range of applications, the use
of ABM for experimenting and exploring geographical phenomena, specifically linking it to GIS is still in its infancy(see Gimblett, 2002; Parker, 2005 for some recent
applications)[1],[2]. Current GIS and ABM software do not support each other in a
seamless manner, and an integrated platform that would support both is needed.
L. Kang et al. (Eds.): ISICA 2008, LNCS 5370, pp. 618–625, 2008.
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008
Integrated Agent-Based Modeling with GIS for Large Scale Emergency Simulation 619
The paper has proposed an architecture which integrates ABM with GIS. The architecture is easy to define various agents’ types, properties, behavioral rules, and is
also primarily used for display, scheduling, importing GIS vector data. It has developed a generic model for emergency response planning against catastrophes, and
described an urban firefighting simulation in Foshan city, which incorporates detailed
real-world environmental data, to simulate agents’ behaviors and processes as change
and movement conditioned by GIS data representations of space and geography. The
paper has emphasized work in dealing with agent based models, but within a spatial
context representation focusing on GIS science. The simulation is carried out in Java
RePast 3.1, and with other Java based GIS libraries, JTS, OpenMap.
2 Agent in ABM/GIS
ABM is a computational methodology that allows the analysts to create, analyze, and
experiment with artificial worlds populated by agents that interact in nontrivial ways.
Every participant in a reaction is modeled individually, rather than en masse. Agents
act (See Fig. 1.a), interact with each other agents, and react to their changing environment according to a set of behavioral rules derived from an underlying theory for
the processes and interactions within a particular system [3].
With communicating topological and spatial relationships, agents’ behavior could
be implemented by querying the GIS, sending a “try to move” message to the GIS.
Then GIS could respond in turn by either moving the agent as requested (and thus
updating the GIS database and associated graphical displays), or returning a message
to the agent about why the move could not be executed (e.g., the location was already
occupied, or the movement was not allowed) [4].Fig. 1.b gives a agent dynamic behavior process at continue scheduling in GIS.
3 An Architecture of ABM-GIS Integration
The paper has proposed an architecture (see Fig. 2), composing of the sophisticated
ABM, GIS, and external modules (user interface, auxiliary tools, etc.). The agentbased modeling approach is amenable to incorporate the effect of parameter values,
rule-based models and interactions with environment. GIS provides geospatial information to restrict the agents’ behavior to within the study area, such as topography,
land cover, zoning, transportation, social, information transfer models, etc. External
modules are mainly composed of user interface, simulator, visualization, and analysis
tools. User interface is in the form of parameter settings via a graphical user interface
which allows for the sensitivity testing of model parameters. Simulator sets up and
runs external simulation models to carry out all tasks. Visualization and analysis tools
are auxiliary means to help performing and researching system outcomes. Results can
be exported as different forms to give the model extra spatial analysis functionality.
Based this architecture, it could incorporate additional auxiliary tools easily. Just
changing the internal parameters or the model of AMB, utilizing the different spatial
information, then the AMB-GIS architecture is available in other different application
domain of complex systems for human-environment interactions.

Kết quả (Việt) 1:

Đại lý dựa trên mô hình tích hợp với GIScho mô phỏng khẩn cấp quy mô lớnDan Guo, Bo Ren và Cheng WangTrường cao đẳng thủy điện và kỹ thuật thông tin,Đại học khoa học và công nghệ,430074 Vũ Hán, Trung Quố[e-mail]óm tắt. Phát triển gần đây trong khu vực của hệ thống năng động phức tạp bao gồm sự tích hợp của đại lý dựa trên mô hình (ABM) và địa lý thông tin hệ thống (GIS), được sử dụng để mô phỏng các quá trình năng động không gian.Việc sử dụng ABM cho thử nghiệm và khám phá hiện tượng địa lývẫn còn trong giai đoạn trứng của nó. Giấy đã trình bày một kiến trúc mà tích hợpABM với GIS, và phát triển một mô hình chung cho kế hoạch chống lại thảm họa, áp dụng cho một mô phỏng đô thị chữa cháy trong phản ứng khẩn cấpFoshan city. Thông qua tích hợp, đại lý dựa trên mô hình bao gồm thời gian thựcGIS dữ liệu nguồn cấp dữ liệu để mô phỏng và hình dung tình huống unfolding trong thời gian thực. Nócung cấp một cách tiếp cận để mô hình sự nổi lên của các hiện tượng thông qua sự tương tác cá nhân tính năng và các vùng địa lý thực sự trong thời gian và không gian.Từ khóa: ABM, GIS, mô phỏng khẩn cấp, Repast.1 giới thiệuNó đã được dài nhận ra rằng nó là khó khăn để mô tả và dự đoán hành vi củamột hệ thống phức tạp năng động với phương pháp tiếp cận phân tích, đặc biệt là cho các ứng dụngtên miền tương tác nhân môi trường, chẳng hạn như mô phỏng khẩn cấp quy mô lớn. Những năm gần đây, đại lý dựa trên phương pháp tiếp cận là quan tâm đặc biệt đến các nhà khoa học xã hội/quản lý bởi vì con người nhóm, tổ chức và xã hội có thểcũng được dùng như các tác nhân tương tác với nhau. Nổi lên đã có ý nghĩaCác mô hình có trật tự từ sự tương tác phi tuyến tính giữa tự trị phân tách theo giớibộ phận (đại lý) và cảnh quan. Sử dụng đại lý dựa trên mô hình (ABM) trong vòng một GISmôi trường trở thành một thay thế hấp dẫn. ABM cho phép chúng tôi để mô phỏng những hành động cá nhân của các đại lý khác nhau và đo lường hành vi hệ thống kết quả vàkết quả theo thời gian. Không giống như các tế bào automata (tế bào là giống hệt nhau, và luôn luôn đồng nhất và dày đặc), đại lý tại ABM có đa dạng, không đồng nhất, và năng động trongthuộc tính và hành vi quy tắc và GIS của họ là một phương tiện hữu ích cho đại diện choMô hình đầu vào và đầu ra của một bản chất không gian địa lý trong khi không gian là không dựa trên lưới điện. Mặc dùĐại lý dựa trên mô hình đã được phát triển cho một phạm vi đa dạng của các ứng dụng, việc sử dụngcủa ABM cho thử nghiệm và khám phá hiện tượng địa lý, cụ thể liên kết nó với GIS là vẫn còn trong giai đoạn trứng của nó (xem Gimblett, 2002; Parker, 2005 đối với một số tạiứng dụng) [1], [2]. Hiện tại GIS và ABM phần mềm hỗ trợ lẫn nhau trong mộtcách liền mạch, và một nền tảng tích hợp sẽ hỗ trợ cả hai cần thiết.L. Kang et al. (chủ biên): ISICA 2008, LNCS 5370, pp. 618-625, 2008.© Springer-Verlag Berlin Heidelberg năm 2008Mô hình dựa trên tác nhân tích hợp với GIS cho mô phỏng khẩn cấp quy mô lớn 619Giấy đã đề xuất một kiến trúc mà tích hợp ABM với GIS. Kiến trúc là dễ dàng để xác định các đại lý khác nhau loại, thuộc tính, quy tắc hành vi, và làcũng chủ yếu được sử dụng để hiển thị, lập kế hoạch, nhập dữ liệu vectơ GIS. Nó đã phát triển một mô hình chung cho phản ứng khẩn cấp kế hoạch chống lại thảm họa, vàMô tả một mô phỏng đô thị chữa cháy tại thành phố Foshan, kết hợp chi tiếtdữ liệu môi trường thế giới thực, để mô phỏng hành vi đại lý và các quá trình như là thay đổivà phong trào có điều kiện của đại diện dữ liệu GIS của không gian và địa lý. Cácgiấy đã nhấn mạnh các công việc trong giao dịch với các đại lý dựa trên mô hình, nhưng trong một không gianbối cảnh đại diện tập trung vào khoa học GIS. Mô phỏng thực hiện trong JavaRePast 3.1, và với Java khác dựa trên thư viện GIS, JTS, OpenMap.2 đại lý ở ABM/GISABM là một phương pháp tính toán cho phép các nhà phân tích để tạo ra, phân tích, vàthử nghiệm với nhân tạo thế giới dân cư của các đại lý tương tác trong nontrivial cách.Mọi người tham gia trong một phản ứng mô hình riêng, thay vì mà. Đại lýhành động (xem hình 1.a), tương tác với nhau đại lý, và phản ứng với môi trường thay đổi theo một bộ quy tắc hành vi bắt nguồn từ một lý thuyết tiềm ẩn choCác quy trình và tương tác trong một hệ thống cụ thể [3].Với các giao tiếp không gian tô pô và các mối quan hệ, đại lý hành vi có thểđược thực hiện bởi truy vấn GIS, gửi một tin nhắn "cố gắng di chuyển" để các GIS.Sau đó GIS có thể phản ứng lần lượt bằng hoặc di chuyển các đại lý theo yêu cầu (và do đóviệc Cập Nhật cơ sở dữ liệu GIS và liên kết Hiển thị đồ họa), hoặc trả lại một tin nhắnđể các đại lý về lý do tại sao việc di chuyển có thể không được thực hiện (ví dụ như, vị trí đãchiếm đóng, hoặc sự chuyển động không được phép) [4] .fig. 1.b cho một quá trình năng động hành vi đại lý tại tiếp tục lập kế hoạch ở GIS.3 một kiến trúc của hội nhập ABM-GISGiấy đã đề xuất một kiến trúc (xem hình 2), sáng tác của các tinh viABM, GIS, và bên ngoài các mô-đun (giao diện người dùng, dụng cụ bổ trợ, vv). Agentbased mô hình hóa phương pháp tiếp cận là amenable để kết hợp hiệu quả của giá trị tham số,quy tắc dựa trên mô hình và tương tác với môi trường. GIS cung cấp thông tin địa không gian để hạn chế các đại lý hành vi để trong khu vực nghiên cứu, chẳng hạn như địa hình,đất bao gồm, quy hoạch, giao thông vận tải, xã hội, các mô hình chuyển giao thông tin, vv. Bên ngoàiMô-đun chủ yếu bao gồm các giao diện người dùng, mô phỏng, trực quan, và phân tíchcông cụ. Giao diện người dùng là dưới dạng tham số cài đặt thông qua một giao diện người dùng đồ họacho phép để thử nghiệm độ nhạy của mô hình tham số. Trình mô phỏng thiết lập vàchạy bên ngoài mô phỏng mô hình để thực hiện tất cả nhiệm vụ. Công cụ trực quan và phân tíchlà các phương tiện hỗ trợ để giúp thực hiện và nghiên cứu kết quả hệ thống. Kết quả có thểđược xuất chuyển như các hình thức khác nhau để cung cấp cho các mô hình phân tích không gian thêm chức năng.Dựa trên kiến trúc này, nó có thể kết hợp công cụ phụ trợ bổ sung một cách dễ dàng. Chỉthay đổi các thông số nội bộ hoặc các mô hình của AMB, bằng cách sử dụng khác nhau không gianthông tin, sau đó kiến trúc AMB-GIS là có sẵn trong ứng dụng khác nhautên miền của các hệ thống phức tạp cho môi trường con người tương tác.

Kết quả (Việt) 2:

Tích hợp Agent-Based Modeling với GIS
cho quy mô lớn mô phỏng khẩn cấp
Dan Guo, Bo Ren, và Cheng Wang
Cao đẳng Thủy điện và Kỹ thuật Thông tin,
Huazhong Đại học Khoa học và Công nghệ,
430.074 Vũ Hán, Trung Quốc
[e-mail]
Tóm tắt. Phát triển gần đây trong lĩnh vực hệ thống năng động phức tạp bao gồm việc tích hợp các mô hình đại lý dựa trên (ABM) và Địa lý Hệ thống thông tin (GIS), được sử dụng để mô phỏng các quá trình năng động không gian.
Việc sử dụng ABM để thử nghiệm và khám phá các hiện tượng địa lý là
vẫn còn trong còn rất mới. Giấy đã trình bày một kiến trúc tích hợp
ABM với GIS, và phát triển một mô hình chung cho việc lập kế hoạch ứng phó khẩn cấp với thảm họa, mà áp dụng cho một mô phỏng chữa cháy đô thị ở
thành phố Phật Sơn. Thông qua việc tích hợp, mô hình đại lý dựa trên bao gồm cả thời gian thực
dữ liệu GIS nguồn cấp dữ liệu để mô phỏng và hình dung các tình huống diễn ra trong thời gian thực. Nó
cung cấp một cách tiếp cận để mô hình xuất hiện của hiện tượng thông qua tương tác cá nhân của tính năng và khu vực địa lý thực qua thời gian và không gian.
Từ khóa:. ABM, GIS, cấp cứu mô phỏng, bữa cơm
1 Giới thiệu
nó đã lâu đã công nhận rằng rất khó để mô tả và dự đoán hành vi của
một hệ thống năng động phức tạp với các phương pháp phân tích, đặc biệt là cho các ứng dụng
tên miền của các tương tác của con người-môi trường, chẳng hạn như mô phỏng khẩn cấp quy mô lớn. Trong những năm gần đây, các phương pháp tiếp cận đại lý dựa trên là đặc biệt quan tâm đến các nhà khoa học xã hội / quản lý vì các tổ chức nhân, tổ chức và xã hội có thể
cũng được coi là tác nhân tương tác với nhau. Sự xuất hiện có ý nghĩa
mô hình trật tự từ sự tương tác phi tuyến tính giữa phân tách tự trị
phần (đại lý) và cảnh quan. Sử dụng mô hình đại lý dựa trên (ABM) trong vòng một GIS
môi trường trở thành một lựa chọn hấp dẫn. ABM cho phép chúng tôi để mô phỏng các hành động cá nhân của các nhân đa dạng và đo lường hành vi và hệ thống kết quả
kết quả theo thời gian. Không giống như các thiết bị tự động của tế bào (tế bào giống hệt nhau, và luôn luôn đồng nhất và dày đặc), các đại lý tại ABM có đa dạng, không đồng nhất, và năng động trong
các quy định thuộc tính của họ và hành vi, và GIS là một phương tiện hữu ích cho đại diện cho
mô hình đầu vào và đầu ra có tính chất không gian địa lý trong khi không gian không phải là dựa trên lưới điện. Mặc dù
mô hình đại lý dựa trên đã được phát triển cho một phạm vi đa dạng của các ứng dụng, việc sử dụng
của ABM để thử nghiệm và khám phá các hiện tượng địa lý, cụ thể kết nối nó với GIS vẫn còn trong giai đoạn trứng nước (xem Gimblett, 2002; Parker, 2005 đối với một số gần đây
các ứng dụng) [1], [2]. GIS hiện tại và phần mềm ABM không hỗ trợ nhau trong một
cách liền mạch, và một nền tảng tích hợp mà sẽ hỗ trợ cả hai là cần thiết.
L. Kang et al. (Eds.):. ISICA 2008, LNCS 5370, pp 618-625, 2008.
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008
Integrated Agent-Based Modeling với GIS cho quy mô lớn mô phỏng khẩn cấp 619
giấy đã đề xuất một kiến trúc tích hợp ABM với GIS . Các kiến trúc rất dễ dàng để xác định các loại thuốc khác nhau, tính chất, quy tắc hành vi, và
cũng chủ yếu được sử dụng để trưng bày, lập kế hoạch, nhập dữ liệu vector GIS. Nó đã phát triển một mô hình chung cho việc lập kế hoạch ứng phó khẩn cấp với thảm họa, và
mô tả một mô phỏng chữa cháy đô thị ở thành phố Phật Sơn, trong đó kết hợp chi tiết
dữ liệu môi trường thế giới thực, để mô phỏng hành vi và các quá trình của các đại lý như thay đổi
và chuyển động điều hòa bằng cách trình bày dữ liệu GIS của không gian và địa lý. Các
giấy đã nhấn mạnh công việc trong việc đối phó với các mô hình đại lý dựa trên, nhưng trong một không gian
đại diện bối cảnh tập trung vào khoa học GIS. Các mô phỏng được thực hiện trong Java
bữa cơm 3.1, và với các thư viện GIS dựa trên Java khác, JTS, OpenMap.
2 đại lý tại ABM / GIS
ABM là một phương pháp tính toán cho phép các nhà phân tích để tạo ra, phân tích và
thử nghiệm với thế giới nhân tạo dân cư của các đại lý tương tác theo những cách không tầm thường.
Mỗi người tham gia trong một phản ứng được mô hình hóa cá nhân, chứ không phải là en masse. Đại lý
đóng vai diễn (Xem Hình 1.a.), Tương tác với các đại lý khác nhau, và phản ứng với môi trường thay đổi theo một bộ quy tắc về hành vi bắt nguồn từ một lý thuyết cơ bản cho
các quá trình và các tương tác trong một hệ thống đặc biệt [3].
Với giao tiếp mối quan hệ tôpô và không gian, hành vi của các đại lý có thể
được thực hiện bằng cách truy vấn GIS, gửi một "cố gắng để di chuyển" thông điệp tới GIS.
Sau đó, GIS có thể đáp ứng lần lượt bằng cách di chuyển các đại lý theo yêu cầu (và do đó
việc cập nhật cơ sở dữ liệu GIS và liên kết hiển thị đồ họa), hoặc trả lại một thông điệp
tới các đại lý về việc tại sao các động thái không thể được thực thi (ví dụ, các vị trí đã được
chiếm đóng, hoặc chuyển động không được phép) [4] .Fig. 1.b cho một quá trình hành vi động đại lý tại tiếp tục lịch trình trong GIS.
3 An Kiến trúc của ABM-GIS tích hợp
giấy đã đề xuất một kiến trúc (xem hình. 2), sáng tác của tinh vi
ABM, GIS, và các module bên ngoài (giao diện người dùng , các công cụ phụ trợ, vv). Các cách tiếp cận mô hình agentbased là tuân theo để đưa vào tác động của giá trị tham số,
mô hình dựa trên luật lệ và tương tác với môi trường. GIS cung cấp các thông tin không gian địa lý để hạn chế hành vi của các đại lý trong khu vực nghiên cứu, chẳng hạn như địa hình,
độ che phủ đất, quy hoạch, giao thông, xã hội, các mô hình chuyển giao thông tin, vv ngoài
module chủ yếu bao gồm các giao diện người sử dụng, mô phỏng, hình dung, và phân tích
công cụ. Giao diện người dùng theo hình thức cài đặt thông số thông qua một giao diện người dùng đồ họa
cho phép để thử nghiệm độ nhạy cảm của các thông số mô hình. Simulator thiết lập và
chạy mô hình mô phỏng bên ngoài để thực hiện tất cả các nhiệm vụ. Hình ảnh và công cụ phân tích
là phương tiện phụ trợ để giúp thực hiện và kết quả nghiên cứu hệ thống. Kết quả có thể
được xuất khẩu như các hình thức khác nhau để cung cấp cho các mô hình thêm chức năng phân tích không gian.
Dựa kiến trúc này, nó có thể kết hợp các công cụ phụ trợ thêm dễ dàng. Chỉ cần
thay đổi các thông số nội bộ hoặc các mô hình của AMB, sử dụng các không gian khác nhau
thông tin, sau đó các kiến trúc AMB-GIS có sẵn trong ứng dụng khác nhau khác
miền của hệ thống phức tạp cho các tương tác của con người và môi trường.