基于Agent建模的农户土地利用行为模拟研究.pdfVIP

第 24卷 第 12期 自 然 资 源 学 报 Vol124No1 12 2009年 12月 JOURNAL OF NATURAL RESOURCES Dec., 200 9 Agent ) ) ) * 王 涛, 陈 海 , 白红英, 高海东 (西北大学 城市与资源学系, 西安 710127) : 以Agent强化学习(Reinforcem ent Learning)模型框架为基础, 选择政策、市场、Agent 自身 及与其它 Agent相互作用、土壤肥沃程度等因素作为Agent对环境认识的基础, 结合环境反馈 值, 初步构建了农户土地利用行为决策模型, 这对于从微观主体层面揭示土地利用变化的内在 机理具有重要意义。论文以陕西省米脂县孟岔村为例, 采用农户 Agent强化学习模型, 模拟了 农户土地利用行为, 得出以下 3个结论: ¹ 经过对 Agent强化学习模型的检验和验证(按面积统 计误差率为 1 % ), 认为该模型较适合于微观层面农户土地利用行为的研究; º 该模型可定量 表达政策、市场、农户自身及与其他农户相互作用等因素对农户土地利用行为决策的影响; » 与 离散函数的土地利用决策相比, 应用连续函数表达农户的土地利用决策比较符合实际农户决策 状况(农户最终决策中玉米、蔬菜和其它作物的决策值分别为 01 323 3、01403 和 01273 2)。同 时, 在文章的最后还分析了需要进一步研究和探讨的问题: ¹ 模型在实现农户决策的空间位置 方面取得一定进展, 但还存在决策位置失误的问题, 函待进一步的研究; º 对于影响农户决策的 自然因素, 探讨定量化表达其对农户影响作用, 是下一步研究的重点。 : 土地利用行为; MAS; Agent建模;孟岔村 : F301124 : A : 1000- 3037( 2009) 12- 20 6- 11 [ 123] 土地利用变化作为全球变化研究的核心计划之一, 受到国内外学者的广泛关注 。对 于土地利用变化的模拟研究方面, 已经提出了许多有价值的模型。比如元胞自动机模型、系 [428] 统动力学模型、城市扩展模型等 , 这些模型在国内外应用已经很成熟。但大都忽视了微 观主体在土地利用变化中的作用, 使得模型在揭示微观层面土地利用变化的内在机理方面 存在一定局限性。 Agent(智能体) 的概念起源于人工智能领域, 地理学者利用Agent进行了大量应用研 [9213] 究。国内学者黎夏、刘小平、薛领等利用 Agent进行了一些城市模拟研究 , 国外学者在 Agent建模应用上已经趋于成熟, F Bousquet、J C Castella等利用Agen t建模在土地利用、资 源管理等方面做了大量研究[ 14218] 。国外对Agent的研究包含了宏观、微观尺度, 而国内的研 究主要侧重于宏观尺度研究, 近年来国内学者开始关注微观尺度的Agent研究, 目前主要集 中于城市的研究, 对于农村土地利用变化的研究尚不多见。 从 20世纪 80年代末开始, Agent强化学习模型在计算机、人工智能领域已经成为机器 : 2009- 04- 11; : 2009- 08- 10。 : 国家自然基金(4060100 ); 陕西省文化产业研究院(k s07111oky23) 。 : 王涛( 1984- ), 男, 河南 阴人, 硕士研究生, 主要研究方向为土地利用 /土地覆被变化研究。 * , E2mail: chw@ nwu1edu1 cn 12期