目录 前言 目录 系统评估方法 测量方法 解析方法 仿真方法 为什么要使用仿真建模 仿真建模方法 系统动力学 离散事件 智能体 AnyLogic的基本使用 什么是AnyLogic 下载安装 案例简介 系统评估方法...这是一个非常直观的概念，大家可以从字面上就可以知道系统评估的意思，没错就是对我们的系统的结果进行一定程度上的评估。...比如说供应链中的问题，我们就可以通过离散事件来进行建模。 ? 智能体 以个体为中心的建模。确定智能体（人、建筑物、产品等），定义其行为（驱动力、状态、行为等），将其放到一个中心环境中，或可建立连接。...则系统层（整体）行为就展现为 很多个体行为交互的结果。 比如说我们之前举的银行办理业务的模型，我们就可以通过智能体来进行建模。...在flow位置就是我们的规则，在之前我们已经介绍了从易感染者到感染者的规则是（接触人数感染者/总人口传染概率*易感染者），填进去就可以了。
这里为了更好地说明问题， 我们特意选择了一些较好的数值以便能够得到较好的结果，而在实际运算过程中 有可能需要一定的循环次数才能达到这个最优结果。...≦T：t← t+1 转到步骤2 end while end 二、深入遗传算法 1、智能优化算法概述 智能优化算法又称现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合于并行处理的算法。...这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。 遗传算法属于智能优化算法之一。...适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。 选择操作的任务就是从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。...其中的qi称为染色体xi (i=1, 2, …, n)的积累概率, 其计算公式为： 积累概率实例： 轮盘赌选择方法的实现步骤: （1）计算群体中所有个体的适应度值； （2）计算每个个体的选择概率
1.1 遗传算法的基本思想 遗传算法正是依据生物进化中的“适者生存”规律的基本思想设计的，它把问题的求解过程模拟为群体的适者生存过程，通过群体的一代代的不断进化（包括竞争、繁殖和变异等）出现新群体，相当于找出问题的新解...字符串中的每一位数称为遗传基因，每一个字符串（即一个解的编码）称为一个染色体或个体。个体的集合称为群体。...该方法求解问题的效率较高，但是具有唯一性，不具有通用性，对每个所求问题必须找出其规则。但遗传算法采用的是不是确定性规则，而是强调利用概率转换规则来引导搜索过程。...根据种群中各个染色体的适应度函数值，采取一定的选择方法，从种群中选出适应值较大的个染色体（其中有些染色体是重复的），称这个染色体的集合即为匹配集。这一过程即为选择操作。 按某种复制规则进行繁殖。...选择指决定以一定的概率从种群中选择若干个体的操作。
因此可以说，从社会影响层面来讲，考虑一个机器学习系统在做（有高影响力的）决策时，是否会对弱势群体造成更加不利的影响，至关重要。 那么如何评估一个机器学习系统的公平性程度呢？...虽然这些工具包在一些任务中能够起到一定的指导作用，但缺点也很明显：它们所针对的都是静态的、没有反馈、短期影响的场景。这一点从评估方法中能够体现出来，因为数据集是静态的。...在该框架中，智能体以循环的方式与模拟环境交互。在每一步，智能体都选择一个能够随后影响到环境状态的动作。然后，该环境会显示出一个观察结果，智能体用它来指导接下来的动作。...上图：最大化奖励智能体和机会均等智能体的累计放贷额，按申请人所隶属的组划分，蓝色代表第 1 组，绿色代表第2组。 下图：模拟过程中的组平均信用评分（由各组有条件的偿还概率量化而得出）。...同时，他们在分析中还发现，虽然机会均等智能体让第2 组的情况似乎变得更糟，但是从累计贷款图来看，弱势的第2 组从机会均等智能体那里获得了明显更多的贷款。
当某一方达到胜利条件（在DeepMind的实验里就是抢夺更多的旗帜），或者游戏持续一定时间后即宣告回合结束。胜利条件取决于选择的游戏模式。...群体中的每个智能体都学习自己的内部奖励信号，这些信号使得智能体能够产生自己的内部目标，例如夺取一面旗子。双重优化过程可以直接为了获胜优化智能体的内部奖励，并使用内部奖励的强化学习来学习智能体的策略。...由此产生的智能体，我们称之为For The Win（FTW）智能体，它学会了以非常高的标准玩CTF。最重要的是，学会的智能体策略对地图的大小、队友的数量以及团队中的其他参与者都具有稳健性。...事实上，在一项对参与者的调查中，它们被认为比人类参与者更具有合作精神。 ? 训练期间我们的智能体的表现。...我们的这篇论文聚焦于《雷神之锤III竞技场》的夺旗模式，它的研究贡献是具有普遍性的。我们很希望看到其他研究人员在不同的复杂环境中重建我们的技术。未来，我们还希望进一步改进目前的强化学习和群体训练方法。
遗传算法是一种自适应搜索技术，其选择、交叉、变异等运算都是以一种概率方式进行的，增加了搜索过程的灵活性，而且能以较大概率收敛于最优解，具有较好的全局优化求解能力。...但，交叉概率、变异概率等参数也会影响算法的搜索结果和搜索效率，所以如何选择遗传算法的参数在其应用中是一个比较重要的问题。...常用的选择算法：轮盘赌选择法，即令 表示群体的适应度函数值的总和， 表示群体中第i个染色体的适应度值，则它产生后代的能力刚好为其适应度值所占的份额 4.交叉算子 交叉运算是指对两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因...较大的交叉概率容易破坏种群中已形成的优良结构，使搜索具有太大随机性；较小的交叉概率发现新个体的速度太慢，一般取值为 变异概率。...4.2 积木块假设 具有低阶、定义长度短，且适应度值高于群体平均适应度值的模式称为基因块或积木块。
(individuals)，一定数量的个体组成了群体(population)，群体中个体的数量叫做群体大小（population size）。...，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。...4.遗传算子 遗传算法使用以下三种遗传算子： （1）选择 选择操作从旧群体中以一定概率选择优良个体组成新的种群，以繁殖得到下一代个体。...若个体的选择概率大，则有机会被多次选中，那么它的遗传基因就会在种群中扩大；若个体的选择概率小，则被淘汰的可能性会大。...（2）交叉 交叉操作是指从种群中随机选择两个个体，通过两个染色体的交换组合，把父串的优秀特征遗传给子串，从而产生新的优秀个体。
遗传算法的作用对象是种群(Population)，种群中的每个个体是问题的一个解，叫做染色体(Chromosome)。染色体按照一定的编码（比如二进制编码）来表示一个解。...染色体中的元素叫做基因(Gene)。...变异算子的任务是对群体中的染色体的某些基因做变动。...变异操作的主要目的有两个：一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力，这种情况下变异概率应该取较小值；二是使遗传算法维持群体多样性，以避免早熟的现象，这种情况下变异概率应该取较大值。...基本上不用搜索空间的知识和其他辅助信息，仅用适应度值评估个体，适应度函数不受连续可微的约束，定义域可以任意设定。 采用概率的变迁确定搜索方向。 具有自组织、自适应和自学习性。
生物的进化是以种群的形式进行的。 适应度(fitness)：度量某个物种对于生存环境的适应程度。 选择(selection)：以一定的概率从种群中选择若干个个体。...变异(mutation)：复制时可能（很小的概率）产生某些复制差错，变异产生新的染色体，表现出新的性状。 编码(coding)：DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列。...5.2 为我们的袋鼠染色体编码 在上面介绍了一系列编码方式以后，那么，如何利用上面的编码来为我们的袋鼠染色体编码呢？首先我们要明确一点：编码无非就是建立从基因型到表现型的映射关系。...5.4 射杀一些袋鼠 遗传算法中的选择操作就是用来确定如何从父代群体中按某种方法选取那些个体，以便遗传到下一代群体。选择操作用来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。...最佳保留选择：首先按轮盘赌选择方法执行遗传算法的选择操作，然后将当前群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中。 4.
生物的进化是以种群的形式进行的。 适应度(fitness)：度量某个物种对于生存环境的适应程度。 选择(selection)：以一定的概率从种群中选择若干个个体。...5.2 为我们的袋鼠染色体编码 在上面介绍了一系列编码方式以后，那么，如何利用上面的编码来为我们的袋鼠染色体编码呢？首先我们要明确一点：编码无非就是建立从基因型到表现型的映射关系。...5.4 射杀一些袋鼠--选择函数（selection） 遗传算法中的选择操作就是用来确定如何从父代群体中按某种方法选取那些个体，以便遗传到下一代群体。...但我们都知道，在自然界中，适应度高的袋鼠越能繁衍后代，但这也是从概率上说的而已。毕竟有些适应度低的袋鼠也可能逃过我们的眼睛。 那么，怎么建立这种概率关系呢？...无回放余数随机选择：可确保适应度比平均适应度大的一些个体能够被遗传到下一代群体中，因而选择误差比较小。 均匀排序：对群体中的所有个体按期适应度大小进行排序，基于这个排序来分配各个个体被选中的概率。
这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。遗传算法的算法简单，可并行处理，并能到全局最优解。...（从旧种群中选择出优秀者，但不能创造新的染色体）复制操作可以通过随机方法来实现。...将已有的优良个体复制后添入新群体中，删除劣质个体； b. 交换。将选出的两个个体进行交换，所产生的新个体添入新群体中。 c.突变。随机地改变某一个体的某个字符后添入新群体中。...，并随机选择交叉点位，按照一定的概率进行交叉操作。...可以通过以下方式实现：首先选择种群中的每个基因作为父亲，然后通过产生一个[0,1]随机数,将其与定义的交叉概率比较，如果小于该数，则在种群中随机选择另外的母亲，随机选择交叉点位进行交叉。
虽然实际环境中的任何变化都可能带来非平稳性（如智能体的物理变化或特性变化），但是由于紧急行为的复杂性，具有多个智能体的环境特别具有挑战性，并且对于从多人游戏（Peng 等人，2017）到协作无人驾驶舰队的应用具有实际意义...在这种迭代博弈中，从智能体的角度来看，每个回合的环境不同，智能体必须适应这种变化才能赢得博弈。...我们根据智能体在这些游戏中的 TrueSkills 对其进行评估（Herbrich 等，2007），在几次迭代中实现智能体群体的进化——输的智能体会消失，而赢的得到复制。...结果表明，具有元学习适应策略的智能体是最合适的。演示适应行为的视频参见以下链接：https://goo.gl/tboqaN。 ? 图 1：（a）多任务强化学习中的 MAML 的概率模型。...游戏中的对抗双方从 105 个预训练的智能体群体中随机选取。 ? 图 8：1050 个智能体群体进化 10 代。最好阅读彩图。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
*Metropolis 准则是指以一定的概率接受恶化解，从而使算法具有逃脱局部极值和避免过早收敛的全局优化能力。 能量的变化就是目标函数值的变化，能量的最低态就是最优解。...遗传算子 遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子。 选择运算 选择运算是指对个体进行优胜劣汰操作。适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。...轮盘赌选择方法的实现步骤如下所示: 计算群体中所有个体的适应度值； 计算每个个体的选择概率； 计算积累概率； 采用模拟赌盘操作（即生成0到1之间的随机数，与每个个体遗传到下一代群体的概率进行匹配，用以确定每个个体是否遗传到下一代群体中...单点交叉（二进制编码）是指选择一个交叉点，子代在交叉点前面的基因从一个父代基因中获得，后面的部分从另一个父代基因获得。 ?...双点交叉（二进制编码）是选择两个交叉点，子代基因在两个交叉点之间的部分从一个父代基因中获得，剩下的部分从另外一个父代基因中获得。 ?
群体中的智能体都各自学习自己的内部奖励信号，这使得智能体能够生成自己的内部目标，例如夺取一面旗。...接下来，你可以探索一些户外程序环境中的游戏（其中 FTW 智能体相互对战），以及人类玩家和智能体在室内程序环境中一起玩的游戏。 ? 交互式 CTF 游戏浏览器，具有程序生成的室内和户外环境中的游戏。...这些行为在训练过程中通过强化学习和群体级演化而出现，随着智能体以更加互补的形式学习合作，诸如队友跟随这样的行为就变少了。 ? 以上是 FTW 智能体群体的训练进展。...左上角展示了 30 个智能体随训练和互相演化的 Elo 评级。右上角展示了这些演化事件的基因树。底部的图展示了知识、部分内部奖励和遍及智能体训练过程的行为概率的进展。...群体中的每个智能体学习其自己的内部奖励信号作为评判输赢的稀疏延迟奖励的补充，并使用一种新型的时间分层表征来选择动作，该表征允许智能体在多种时间尺度上进行推理。
一、引言 一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”...一个种群则由经过基因（gene）编码（coding）的一定数目的个体（individual）组成。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群（population）开始的。...染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合染色体其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体形状的外部表现如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理...2.2 遗传算法与其他算法的主要区别自组织、自适应和自学习性（智能性）应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自行组织搜索。...由于基于自然的选择策略为“适者生存，不适应者被淘汰”，因而适应度大的个体具有较高的生存概率。适应度大的个体具有更适应环境的基因结构，再通过基因重组和基因突变等遗传操作，就可能产生更适应环境的后代。
一、引言 一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”...一个种群则由经过基因（gene）编码（coding）的一定数目的个体（individual）组成。 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群（population）开始的。...染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合 染色体其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体形状的外部表现 如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的 初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理...2.2 遗传算法与其他算法的主要区别 自组织、自适应和自学习性（智能性） 应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自行组织搜索。...由于基于自然的选择策略为“适者生存，不适应者被淘汰”，因而适应度大的个体具有较高的生存概率。适应度大的个体具有更适应环境的基因结构，再通过基因重组和基因突变等遗传操作，就可能产生更适应环境的后代。
继承优质基因的“下一代们”不断的适应着新的环境，环境又不断的选择新的适合生存的物种。如此交替循环，经过数代的发展，最终留下来的生物一定是最适合当前环境的！...群体规模越大、越容 易找到最优解，但由于受到计算机的运算能力的限制，群体规模越大，计算所需要的时间也相应的增加 遗传概率Pm：又称交叉概率。...得到种群中的优质个体后，以某一概率（遗传概率）交换他们之间的部分染色体。...遗传概率控制着交叉操作，较大的交叉概率可以增强遗传算法开辟新的搜索领域，但对解的破坏性较大，一般取0.25~1 变异概率Pc：对群体中的每一个个体以某一概率（变异概率）把一小部分基因改变为等位基因。...根据个体的适应度，按照一定的规则或方法，从第i代个体中选择出出一些优良的个体遗传到i+1代中。
由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。...众多运输模式中，公路运输通常最受青睐，因为托运人认为多式联运是一种缓慢且不灵活的解决方案，所能提供的服务有限。 同步性使多式联运更具动态性、灵活性和可接受性。 ...数字孪生是仿真技术的最新浪潮，因为它使用仿真模型来预测真实系统的可能行为。 本文回顾了数字孪生概念及其在运输和物流中的应用。...Transportation and Logistics: The Fusion of Virtual and Pysical Spaces 关键词： 数字孪生、货运交通模型、虚拟环境、实时系统、远程数字孪生解决方案、基于智能体的建模...WSC） DOI: 10.1109/WSC48552.2020.9383955 语言： 英文 点击下方“阅读原文”查看全篇论文内容 --------- END ---------- 转载自公众号：AnyLogic
生物的进化是以种群的形式进行的。 适应度(fitness)：度量某个物种对于生存环境的适应程度。 选择(selection)：以一定的概率从种群中选择若干个个体。...5.2 为我们的袋鼠染色体编码 在上面介绍了一系列编码方式以后，那么，如何利用上面的编码来为我们的袋鼠染色体编码呢？首先我们要明确一点：编码无非就是建立从基因型到表现型的映射关系。...5.4 射杀一些袋鼠 遗传算法中的选择操作就是用来确定如何从父代群体中按某种方法选取那些个体，以便遗传到下一代群体。选择操作用来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。...最佳保留选择：首先按轮盘赌选择方法执行遗传算法的选择操作，然后将当前群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中。 4....物种数由TSPData类中的物种数指定。 calRate 计算每一物种被选中的概率。物种个体中的rate变量记录了该概率。 select 轮盘制选择物种进行染色体交叉。
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