agent -based model (ABM)/ muti-agent system (MAS)随着计算机模拟能力的提升开始在各个领域中应用，上一周的Nature都有其用在传染病和经济上的文章（与时下的N1H1和recession有很大关系，属于热点问题），我关心的是它在土地利用变化（Land use/cover change LUCC）方面的应用，因为应该是论文的核心内容。之前读过英文文献，整理了一下进展，这次回国的时候找了一些中文的，在此简单整理一下。
简单来说，ABM/MAS代表计算机模拟能力的提高，因为LUCC问题涉及两个最简单的问题，土地利用变化的数量和土地利用变化的位置。最早的模拟，是基于方程的（系统动力学算其中常用的），简单的来说就是假设土地变化的数量是应变量，驱动力是自变量，寻找之间的方程关系。也就是所谓的自上而下。
当然这种方式有很多问题，包括哪里社会经济统计数据应该最为自变量（人口？第一生产力？or etc？）；该选用什么方程；得出的方程只是经验上的可靠性；等等等等，而最致命的是光有数量不行还要有空间位置啊，所以就有自下而上；
自下而上的代表就是元胞自动机（Cellular Automata）。最早出现在生存游戏，它可以说是基于规则的变化。每一个元胞有其固定的位置，而其属性的变化受领域属性和变化规则影响。这样就同时解决了位置和数量的问题。而其中最重要的是变化规则，大多用logistic回归/B-P神经网络/支撑向量机（Support Vector Machine SVM）/蚁群算法等来决定转换规则的系数。
但是，上面的方法忽略了LUCC变化中人的主观能动性。也就是说模型需要很多历史数据并且可能只能只在一个区域适用，并且没有考虑真正的人地互动关系。所以开始有人利用agent模拟土地变化中人的作用。其实CA可以说是介于方程式和ABM之间的桥梁，因为其每个元胞类似一个agent只是不能活动；而其变化又是基于方程。
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国内做Agent的LUCC模拟最长历史的小组应该是黎夏的小组，选的地点在深圳和广州海珠区，从我能找到1999年发表第一篇有agent思想的文章到现在十年间在《遥感学报》《地理学报》《中国科学D辑》（未包括外文）发表了好几篇文章，而每一篇文章都更进一步的完善了其模型（初期有一部分是基于CA的在此不涉及）。
而其中主要有两个问题受到他们关注，其一是LUCC变化与规划，基本框架在1999年《遥感学报》文章[1]中有。主要考虑农地转化成城市用地。其中人口决定了用地的需求，利用一个用在资源研究上的时间模型（Tietenbery Model）决定变化的时间；同时计算地块的农业和城市适宜性，平衡两者间的冲突进行选址。得出结果后验证并设计情景进行模拟，为规划提供指导。
经过在CA上面的试验之后，2006年发表了基于MAS（多智能体）的更进一步的文章。首先，在《地理学报》中[2]，考虑了两种智能体（agent），其一是居民，其二是政府；居民考虑的是个人效益最大化，也就是使得环境/通勤/生活便利性/等等达到最大化；而政府职能在于决定地块开发为城市用地与否，居民和政府之间依靠对投标的概率模拟来进行。从而一个地块受到居民偏好/政府接受度/基于logistic的CA共同作用，生成变化的概率乘积。
之后，同年在《中国科学D辑》[3]，加入了地产商这个新的智能体，也就是土地开发不只是投标概率还涉及到地产商开发的概率的影响，使得土地开发的流程更符合逻辑。
在2008年的《地理学报》[4]中，智能体做了一点变动，选了政府、居民和农民三类。政府仍然是基于最大空间效率决定发展概率，通过Brown和Moore的模型模拟居民的搬家行为，而农民行为由logistic回归得到。政府和居民/农民之间的互动同样依靠投标模拟。
除了对智能体的选择和其行为的设定外，另一个采用的很好的方法就是验证，除了最基本的点对点的验证，还对景观指数（比如紧凑度，Moran‘s I）和一些指数（农业适用性）进行了对比，所以使得最后在设计情景和验证情景效果上可靠了很多。
在这个组之外，中南大学的一篇硕士论文也采用了类似计算概率的方法对深圳进行了研究[5]。
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这个小组另外一个系列的文章是关于空间地理分异的智能体研究，也就是源自Schelling的隔离（Segregation）模型（在中国做民族隔离模型可能很敏感吧）。包括2007年地理学报[6]，计算机仿真[7]和2009年[8]两篇文章。
最初出发点是Beneson的一个居住/搬迁的模型，也就是居民考虑经济和环境压力决定是否搬迁来决定城市空间分异的模型，初步的效果是验证了不同属性的居民（不同收入/教育/年龄/等等水平）在空间分布上有一定的规律。这也是智能体能验证地理学的一些原理的实例（国外有用其验证地理学的杜能环的实例，文章作者也做了类似的模拟[7]）。在两年后，居于“宜居城市”和“宜居度”计算方法在广州海珠区进行了实地模拟。在验证的时候，通过插值得到的房价进行了对比，并分区分析了差异原因。
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除了以上这些之外，还有一个就是基于Swarm-java这个agent模拟平台（Platform）做的UrbanSwarm模型的应用，模型应该是基于北大的薛领的博士论文。2003年文章[9]选择的agent是家庭/企业/政府三类，家庭考虑的是Lashmanan-Hansen的购物模型，其迁移考虑Brown/Moore模型，企业考虑利润雇佣和搬迁；政府只要是税收作用；最后除了简单的验证和景观指数验证外，还评价了不同情境的通勤/房租/环境等的影响。2004年的文章[10]对北京进行了模拟，系数通过B-P人工神经网络实现。但是由于我没有搞到薛领的博士论文和UrbanSwarm模型，文章介绍的内容还是比较抽象。
———–人文地理学也可以用智能体的分割线—————–
除了以上的LUCC研究，让我感兴趣的还有智能体在商业街行为者的研究[11]和历史上人口演变的研究[12]两篇文章。虽然说人口流动的模拟越来越多的采用智能体方法，但难能可贵的就是，利用多智能体，能将行为地理学和历史地理学的东西，通过类似动画/模型的方式表现出来，这对于以前大多通过描述和简单的统计的人文地理来说，确实是一大进步，很值得一读的文章(我会被看成quantitative human geography clique吗？好像qualitative都不明白就倾向于quantity了)。
————-无可救药的文献分割线——————
1. 基于遥感与GIS的辅助规划模型：以珠江三角洲可持续土地开发为例 遥感学报 1999 3（3）；
2. 基于多智能体的土地利用模拟与规划模型 地理学报 2006 61（10）
3. 基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变模拟 中国科学D辑 2006 36(11)
4. 多智能体城市土地扩张模型及其应用 地理学报 2008 63（8）
5. 基于多智能体与元胞自动机的城市生态用地演变研究 硕士毕业论文 中南大学 黄秀兰
6. 基于多智能体的土地空间分异现象模拟——以城市居住空间演变为例 地理学报 2007 62（6）
7. 基于多智能体的杜能模型仿真研究 计算机仿真 2007 24（11）
8. 基于多智能体居民空间格局演变的真实场景模拟 地理学报 2009 84（6）
9. 城市演化多主体（multi-agent）模拟研究 系统工程理论与实践 2003 （12）
10. 基于agent模型的北京市土地利用变化动态模拟进展 东华理工学院学报 2004 27（1）
11. 多代理人系统在商业街消费者行为模拟中的应用 地理学报 2009 64（4）
12. 2000年来中国人口地理演变的agent模拟分析 地理学报 2008 63（2）
