·166. 智能系统学报 第11卷 构成微观模拟模型的微观主体(Agent)由于相 CESM微观单元应当具有一定的学习能力，通过环 关政策和预期目标的需要性，所需要的微观主体数 境的变化，CESM要不断地完善自己并且要更新自 量与特征是各异的，最终导致的仿真预测目标是不 己的状态与行为规则，这种学习状态法可以通过遗 一样的。仿真的机理决定于所有涉及模型的微观主 传算法和人工神经网络智能算法来实现。 体各自的属性与行为与后天的不断学习。最终复杂 4)CESM建立一个稳态进化的联系是以虚拟时 经济系统的微观模型用来解释真实系统并要还原回 间VTS作为时间钟来协同各CESM的进程。从复杂 现实的“真实系统”。 经济系统的逻辑来看，不同的CESM在运行时往往 把真实系统根据仿真的目的分解为若干个微观 是并行的。因此为了满足这些顺序条件，CESM的 单元CESM Agent,然后对微观单元进行建模，最后 设计时要采用并行计算算法与技术，提高系统的整 再建立真实系统的仿真模型，然后运行仿真模型得 体运行效率。 到真实系统的相似解的结果。通过对仿真结果的解 为了更加理解CESM模型，一般地可以用函数 释与预测得到真实系统的本质规律。 与方程组来表示CESM。将每个CESM通过n个变 2.2CESM的基本设定策略 量输入端与环境作用后通过m个变量输出端来达到 CESM经济仿真在建模方法上强调构成宏观模 局部的宏观模型，如图2所示，这里我们抽取n个 型中各个微观模型(CESM)单元的属性与行为。它 CESM。在一个复杂经济系统当中有若干个CESM, 采用的是自下而上的模型，并通过通信机制建立各 每个CESM要进行相互通讯（通讯技术特点在第4 微观主体之间的经济联系，通过联系行为形成整体节作了介绍)，每个CESM的属性、数量及规则是不 的宏观系统的框架，在系统动态方面，CESM仿真中同的，但是它们的一般原理符合该模型。可以用一 引进了离散的虚拟系统VTS当作CESM仿真模个数学函数来表示CESM机理：y:= 型的时间基准，用它来协同各CESM的仿真进程与f(x,x2,…,x),其中该函数可以是连续的也可以 控制。CESM构建策略应当具有以下几个要点： 是离散的，自变量x:(i=1,2,,n)是每个CESM的 1)一个宏观仿真系统通常由多种类型的CESM 输入参数，因变量y:是由于自变量产生的结果。其 构成，如图1所示，同类型的CESM个体Aget应当值决定于f这个定义法则，f在这里就是规则与推理 具有相同的属性与行为的规则。CESM的属性与行 运算，它是CESM的核心、每个Agent作用机理的大 为用来改变CESM自身的状态，或者以消息的形式 脑和每个CESM推理机工作的原理。不管x1,x2, 传递给其他的CESM或者作用于环境，从而产生对 …,x。怎样变化，只要f相同，推理机输出结果是相 外界环境的影响。在一个宏观模型中，每个CESM 同的。无数个CESM涌现的宏观效应就是宏观经济 微观单元可以只有一个实例，如图中的MA,也可以 模型。 同时存在多个实例如MB,到MB、。 -V 环 图1中，为了一般性，我们把CESM、CESM2、 CESM 境 M CESM,和CESM,分别代表现实生活当中的个人，企 业、政府和对外貌易，CESM,代表个人（也称居民、 消费者、劳动者等)；CESM。代表企业的成员变量 CESM (包括大型企业、中型企业、小型企业)，CESM代表 境 的是成员变量（包含国税局、财政厅等），CESM,代 表对外贸易、成员变量（具体为一些国家）。 图2 CESM Agent作用机理策略 2)CESM间以消息的传递方式建立联系，亚小 Fig.2 CESM Agent mechanism strategy 的CESM构成小的CESM,小的CESM构成CESM, 3 CESM设计实例 从下往上一直构成宏观经济仿真模型。CESM发出 的消息对其他各自的亚小CESM,小的CESM、CESM 3.1四部门CESM Agent经济仿真系统设计 一直到宏观经济模型及所处的环境都产生影响。这 根据复杂经济系统微观模型CESM构建策略， 些CESM收到信息时会进行独立决策，以确定当前 基于Agent的四部门经济循环模型仿真系统 状态下自己的行为。 (FEAS)的CESM构建框架被建立如图3所示。利 3)在设计复杂经济系统时，根据CESM的需要， 用Agent的诸多特性[20.2]来仿真现实中的部门以及构成微观模拟模型的微观主体（Ａｇｅｎｔ）由于相 关政策和预期目标的需要性，所需要的微观主体数 量与特征是各异的，最终导致的仿真预测目标是不 一样的。 仿真的机理决定于所有涉及模型的微观主 体各自的属性与行为与后天的不断学习。 最终复杂 经济系统的微观模型用来解释真实系统并要还原回 现实的“真实系统”。 把真实系统根据仿真的目的分解为若干个微观 单元 ＣＥＳＭ Ａｇｅｎｔ，然后对微观单元进行建模，最后 再建立真实系统的仿真模型，然后运行仿真模型得 到真实系统的相似解的结果。 通过对仿真结果的解 释与预测得到真实系统的本质规律。 ２．２ ＣＥＳＭ 的基本设定策略 ＣＥＳＭ 经济仿真在建模方法上强调构成宏观模 型中各个微观模型（ＣＥＳＭ）单元的属性与行为。 它 采用的是自下而上的模型，并通过通信机制建立各 微观主体之间的经济联系，通过联系行为形成整体 的宏观系统的框架，在系统动态方面，ＣＥＳＭ 仿真中 引进了离散的虚拟系统 ＶＴＳ ［１９］ 当作 ＣＥＳＭ 仿真模 型的时间基准，用它来协同各 ＣＥＳＭ 的仿真进程与 控制。 ＣＥＳＭ 构建策略应当具有以下几个要点： １）一个宏观仿真系统通常由多种类型的 ＣＥＳＭ 构成，如图 １ 所示，同类型的 ＣＥＳＭ 个体 Ａｇｅｎｔ 应当 具有相同的属性与行为的规则。 ＣＥＳＭ 的属性与行 为用来改变 ＣＥＳＭ 自身的状态，或者以消息的形式 传递给其他的 ＣＥＳＭ 或者作用于环境，从而产生对 外界环境的影响。 在一个宏观模型中，每个 ＣＥＳＭ 微观单元可以只有一个实例，如图中的 ＭＡ１ ，也可以 同时存在多个实例如 ＭＢ１到 ＭＢＮ。 图 １ 中，为了一般性，我们把 ＣＥＳＭ１ 、ＣＥＳＭ２ 、 ＣＥＳＭ３和 ＣＥＳＭ４分别代表现实生活当中的个人，企 业、政府和对外貌易， ＣＥＳＭＡ 代表个人（也称居民、 消费者、劳动者等）； ＣＥＳＭＢ 代表企业的成员变量 （包括大型企业、中型企业、小型企业）， ＣＥＳＭＣ 代表 的是成员变量（包含国税局、财政厅等）， ＣＥＳＭＤ 代 表对外贸易、成员变量（具体为一些国家）。 ２）ＣＥＳＭ 间以消息的传递方式建立联系，亚小 的 ＣＥＳＭ 构成小的 ＣＥＳＭ，小的 ＣＥＳＭ 构成 ＣＥＳＭ， 从下往上一直构成宏观经济仿真模型。 ＣＥＳＭ 发出 的消息对其他各自的亚小 ＣＥＳＭ，小的 ＣＥＳＭ、ＣＥＳＭ 一直到宏观经济模型及所处的环境都产生影响。 这 些 ＣＥＳＭ 收到信息时会进行独立决策，以确定当前 状态下自己的行为。 ３）在设计复杂经济系统时，根据 ＣＥＳＭ 的需要， ＣＥＳＭ 微观单元应当具有一定的学习能力，通过环 境的变化，ＣＥＳＭ 要不断地完善自己并且要更新自 己的状态与行为规则，这种学习状态法可以通过遗 传算法和人工神经网络智能算法来实现。 ４）ＣＥＳＭ 建立一个稳态进化的联系是以虚拟时 间 ＶＴＳ 作为时间钟来协同各 ＣＥＳＭ 的进程。 从复杂 经济系统的逻辑来看，不同的 ＣＥＳＭ 在运行时往往 是并行的。 因此为了满足这些顺序条件，ＣＥＳＭ 的 设计时要采用并行计算算法与技术，提高系统的整 体运行效率。 为了更加理解 ＣＥＳＭ 模型，一般地可以用函数 与方程组来表示 ＣＥＳＭ。 将每个 ＣＥＳＭ 通过 ｎ 个变 量输入端与环境作用后通过 ｍ 个变量输出端来达到 局部的宏观模型，如图 ２ 所示，这里我们抽取 ｎ 个 ＣＥＳＭ。 在一个复杂经济系统当中有若干个 ＣＥＳＭ， 每个 ＣＥＳＭ 要进行相互通讯（通讯技术特点在第 ４ 节作了介绍），每个 ＣＥＳＭ 的属性、数量及规则是不 同的，但是它们的一般原理符合该模型。 可以用一 个 数 学 函 数 来 表 示 ＣＥＳＭ 机 理： ｙｉ ＝ ｆ ｘ１ ，ｘ２ ，…，ｘｎ ( ) ， 其中该函数可以是连续的也可以 是离散的，自变量 ｘｉ（ｉ ＝ １，２，．．．，ｎ） 是每个 ＣＥＳＭ 的 输入参数，因变量 ｙｉ 是由于自变量产生的结果。 其 值决定于 ｆ 这个定义法则， ｆ 在这里就是规则与推理 运算，它是 ＣＥＳＭ 的核心、每个 Ａｇｅｎｔ 作用机理的大 脑和每个 ＣＥＳＭ 推理机工作的原理。 不管 ｘ１ ，ｘ２ ， …，ｘｎ 怎样变化，只要 ｆ 相同，推理机输出结果是相 同的。 无数个 ＣＥＳＭ 涌现的宏观效应就是宏观经济 模型。 图 ２ ＣＥＳＭ Ａｇｅｎｔ 作用机理策略 Ｆｉｇ．２ ＣＥＳＭ Ａｇｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｓｔｒａｔｅｇｙ ３ ＣＥＳＭ 设计实例 ３．１ 四部门 ＣＥＳＭ Ａｇｅｎｔ 经济仿真系统设计 根据复杂经济系统微观模型 ＣＥＳＭ 构建策略， 基于 Ａｇｅｎｔ 的 四 部 门 经 济 循 环 模 型 仿 真 系 统 （ＦＥＡＳ）的 ＣＥＳＭ 构建框架被建立如图 ３ 所示。 利 用 Ａｇｅｎｔ 的诸多特性［２０⁃２２］来仿真现实中的部门以及 ·１６６· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷