高级仿真技术

1. 多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）

多智能体系统（MAS）是人群仿真中的一个重要概念，它允许模拟不同个体之间的交互和行为。在AnyLogic中，多智能体系统通过Agent类来实现，每个Agent可以有自己的属性、方法和规则。通过这种方式，可以更真实地模拟复杂的人群行为。

1.1 Agent类的定义和使用

在AnyLogic中，定义一个Agent类通常涉及以下几个步骤：

1. 创建Agent类：在AnyLogic中，可以通过“Agent”选项卡创建新的Agent类。

2. 定义Agent属性：在Agent类中定义每个Agent的属性，如位置、速度、状态等。

3. 编写Agent行为：通过编写Java代码来定义Agent的行为，如移动、交互、决策等。

4. 初始化Agent：在仿真开始时初始化Agent的属性和状态。

示例：定义一个行人Agent类

// 定义一个行人Agent类

public class Pedestrian extends Agent {

    // 定义行人属性

    private double xPosition; // 行人x坐标

    private double yPosition; // 行人y坐标

    private double speed; // 行人速度

    private boolean isMoving; // 行人是否在移动



    // 定义行人行为

    public void move(double dx, double dy) {

        xPosition += dx * speed;

        yPosition += dy * speed;

    }



    public void stop() {

        isMoving = false;

    }



    public void start() {

        isMoving = true;

    }



    // 定义行人决策

    public void decideNextMove() {

        if (isMoving) {

            // 假设行人随机选择方向

            double dx = Math.random() * 2 - 1;

            double dy = Math.random() * 2 - 1;

            move(dx, dy);

        }

    }

}

2. 事件调度（Event Scheduling）

事件调度是仿真中管理时间序列事件的重要机制。在AnyLogic中，可以通过Event类来调度事件，这些事件可以是定时触发的，也可以是条件触发的。

2.1 定时事件调度

定时事件调度允许在特定的时间点或每隔特定的时间间隔执行某个操作。例如，可以设置每10秒检测一次行人的状态。

示例：每10秒检测行人的状态

// 定义一个定时事件

public class CheckPedestrianStatus extends Event {

    @Override

    public void action() {

        for (Pedestrian p : pedestrians) {

            if (p.isMoving) {

                System.out.println("行人 " + p.getId() + " 正在移动");

            } else {

                System.out.println("行人 " + p.getId() + " 已停止");

            }

        }

        // 重新调度事件，每10秒执行一次

        scheduleOnce(10);

    }

}



// 在主仿真模型中初始化事件

public class MainModel extends Simulation {

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.start();

            pedestrians.add(p);

        }



        // 创建并调度事件

        CheckPedestrianStatus checkStatus = new CheckPedestrianStatus();

        checkStatus.scheduleOnce(10);

    }

}

2.2 条件事件调度

条件事件调度允许在满足特定条件时执行某个操作。例如，可以设置当某个行人到达目标位置时停止移动。

示例：当行人到达目标位置时停止移动

// 定义一个条件事件

public class StopPedestrianOnTarget extends Event {

    private Pedestrian pedestrian;

    private double targetX;

    private double targetY;



    public StopPedestrianOnTarget(Pedestrian pedestrian, double targetX, double targetY) {

        this.pedestrian = pedestrian;

        this.targetX = targetX;

        this.targetY = targetY;

    }



    @Override

    public void action() {

        if (Math.abs(pedestrian.xPosition - targetX) < 0.1 && Math.abs(pedestrian.yPosition - targetY) < 0.1) {

            pedestrian.stop();

            System.out.println("行人 " + pedestrian.getId() + " 已到达目标位置并停止");

        } else {

            // 继续调度事件，每1秒检查一次

            scheduleOnce(1);

        }

    }

}



// 在主仿真模型中初始化事件

public class MainModel extends Simulation {

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private double targetX = 100;

    private double targetY = 100;



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.start();

            pedestrians.add(p);



            // 创建并调度条件事件

            StopPedestrianOnTarget stopEvent = new StopPedestrianOnTarget(p, targetX, targetY);

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }

    }

}

3. 动态网络模型（Dynamic Network Model）

动态网络模型用于模拟人群在复杂网络中的移动。这些网络可以是静态的（如建筑物内的走廊和房间），也可以是动态的（如交通网络中的车辆移动）。在AnyLogic中，可以通过Network和Node类来实现动态网络模型。

3.1 静态网络模型

静态网络模型通常用于模拟固定的路径和节点。例如，可以模拟商场内的行人流动。

示例：模拟商场内的行人流动

// 定义一个节点类

public class Node {

    private double x;

    private double y;



    public Node(double x, double y) {

        this.x = x;

        this.y = y;

    }



    public double getX() {

        return x;

    }



    public double getY() {

        return y;

    }

}



// 定义一个网络类

public class Network {

    private List<Node> nodes = new ArrayList<>();

    private Map<Node, List<Node>> connections = new HashMap<>();



    public void addNode(Node node) {

        nodes.add(node);

    }



    public void addConnection(Node from, Node to) {

        connections.computeIfAbsent(from, k -> new ArrayList<>()).add(to);

    }



    public List<Node> getConnectedNodes(Node node) {

        return connections.getOrDefault(node, new ArrayList<>());

    }

}



// 在主仿真模型中初始化网络和行人

public class MainModel extends Simulation {

    private Network network = new Network();

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建节点

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        // 添加节点到网络

        network.addNode(node1);

        network.addNode(node2);

        network.addNode(node3);

        network.addNode(node4);



        // 添加连接

        network.addConnection(node1, node2);

        network.addConnection(node2, node3);

        network.addConnection(node3, node4);

        network.addConnection(node4, node1);



        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.xPosition = node1.getX();

            p.yPosition = node1.getY();

            p.start();

            pedestrians.add(p);



            // 创建并调度条件事件

            StopPedestrianOnTarget stopEvent = new StopPedestrianOnTarget(p, node3.getX(), node3.getY());

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }

    }

}

3.2 动态网络模型

动态网络模型用于模拟路径和节点随时间变化的情况。例如，可以模拟交通网络中的车辆动态变化。

示例：模拟交通网络中的车辆动态变化

// 定义一个车辆Agent类

public class Vehicle extends Agent {

    private double xPosition;

    private double yPosition;

    private double speed;

    private boolean isMoving;



    public Vehicle(double x, double y, double speed) {

        this.xPosition = x;

        this.yPosition = y;

        this.speed = speed;

        this.isMoving = true;

    }



    public void move(double dx, double dy) {

        xPosition += dx * speed;

        yPosition += dy * speed;

    }



    public void stop() {

        isMoving = false;

    }



    public void start() {

        isMoving = true;

    }



    public void decideNextMove() {

        if (isMoving) {

            // 假设车辆随机选择方向

            double dx = Math.random() * 2 - 1;

            double dy = Math.random() * 2 - 1;

            move(dx, dy);

        }

    }

}



// 在主仿真模型中初始化动态网络和车辆

public class MainModel extends Simulation {

    private List<Node> nodes = new ArrayList<>();

    private List<Vehicle> vehicles = new ArrayList<>();



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建节点

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        // 添加节点

        nodes.add(node1);

        nodes.add(node2);

        nodes.add(node3);

        nodes.add(node4);



        // 初始化车辆

        for (int i = 0; i < 50; i++) {

            Vehicle v = new Vehicle(node1.getX(), node1.getY(), 5);

            v.start();

            vehicles.add(v);



            // 创建并调度条件事件

            StopVehicleOnTarget stopEvent = new StopVehicleOnTarget(v, node3.getX(), node3.getY());

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }

    }

}

4. 人群行为建模（Pedestrian Behavior Modeling）

人群行为建模是人群仿真中的核心部分，它涉及模拟行人之间的交互和决策。在AnyLogic中，可以通过状态图（Statecharts）和行为图（Activity Diagrams）来建模复杂的行为逻辑。

4.1 状态图（Statecharts）

状态图用于描述Agent在不同状态之间的转换。例如，可以描述行人从“等待”状态转换到“移动”状态。

示例：使用状态图模拟行人行为

// 定义一个行人状态图

public class PedestrianStateMachine {

    private enum State {

        WAITING,

        MOVING,

        STOPPED

    }



    private State current_state;

    private Pedestrian pedestrian;



    public PedestrianStateMachine(Pedestrian pedestrian) {

        this.pedestrian = pedestrian;

        current_state = State.WAITING;

    }



    public void update(double dx, double dy) {

        switch (current_state) {

            case WAITING:

                if (Math.random() < 0.5) {

                    current_state = State.MOVING;

                    pedestrian.start();

                }

                break;

            case MOVING:

                pedestrian.move(dx, dy);

                if (Math.random() < 0.1) {

                    current_state = State.STOPPED;

                    pedestrian.stop();

                }

                break;

            case STOPPED:

                if (Math.random() < 0.5) {

                    current_state = State.MOVING;

                    pedestrian.start();

                }

                break;

        }

    }

}



// 在主仿真模型中使用状态图

public class MainModel extends Simulation {

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private List<PedestrianStateMachine> stateMachines = new ArrayList<>();



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            pedestrians.add(p);



            // 创建并初始化状态机

            PedestrianStateMachine sm = new PedestrianStateMachine(p);

            stateMachines.add(sm);

        }



        // 创建并调度事件

        for (PedestrianStateMachine sm : stateMachines) {

            sm.update(1, 0); // 每1秒更新一次状态

        }

    }

}

4.2 行为图（Activity Diagrams）

行为图用于描述Agent在执行任务时的行为流程。例如，可以描述行人从入口到出口的路径选择和移动过程。

示例：使用行为图模拟行人路径选择

// 定义一个行人行为图

public class PedestrianActivity {

    private Pedestrian pedestrian;

    private List<Node> path;



    public PedestrianActivity(Pedestrian pedestrian, List<Node> path) {

        this.pedestrian = pedestrian;

        this.path = path;

    }



    public void execute() {

        for (Node node : path) {

            while (Math.abs(pedestrian.xPosition - node.getX()) > 0.1 || Math.abs(pedestrian.yPosition - node.getY()) > 0.1) {

                double dx = (node.getX() - pedestrian.xPosition) / 10;

                double dy = (node.getY() - pedestrian.yPosition) / 10;

                pedestrian.move(dx, dy);

                // 假设每0.1秒更新一次位置

                hold(0.1);

            }

            pedestrian.decideNextMove();

        }

        pedestrian.stop();

    }

}



// 在主仿真模型中使用行为图

public class MainModel extends Simulation {

    private Network network;

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private List<PedestrianActivity> activities = new ArrayList<>();



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建网络

        network = new Network();

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        network.addNode(node1);

        network.addNode(node2);

        network.addNode(node3);

        network.addNode(node4);



        network.addConnection(node1, node2);

        network.addConnection(node2, node3);

        network.addConnection(node3, node4);

        network.addConnection(node4, node1);



        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.xPosition = node1.getX();

            p.yPosition = node1.getY();

            pedestrians.add(p);



            // 创建并初始化行为图

            List<Node> path = new ArrayList<>(network.getConnectedNodes(node1));

            PedestrianActivity activity = new PedestrianActivity(p, path);

            activities.add(activity);



            // 创建并调度事件

            activity.execute();

        }

    }

}

5. 数据分析和可视化（Data Analysis and Visualization）

数据分析和可视化是仿真结果的重要呈现方式。在AnyLogic中，可以通过内置的图表和数据记录功能来实现数据分析和可视化。

5.1 数据记录

数据记录用于在仿真过程中记录关键数据，以便后续分析。例如，可以记录每个行人的移动距离和时间。

示例：记录行人的移动距离和时间

// 定义一个数据记录类

public class PedestrianData {

    private double initialX;

    private double initialY;

    private double finalX;

    private double finalY;

    private double startTime;

    private double endTime;



    public PedestrianData(Pedestrian pedestrian) {

        this.initialX = pedestrian.xPosition;

        this.initialY = pedestrian.yPosition;

        this.startTime = currentTime();

    }



    public void recordFinalPosition(Pedestrian pedestrian) {

        this.finalX = pedestrian.xPosition;

        this.finalY = pedestrian.yPosition;

        this.endTime = currentTime();

    }



    public double getDistanceTraveled() {

        return Math.sqrt(Math.pow(finalX - initialX, 2) + Math.pow(finalY - initialY, 2));

    }



    public double getTravelTime() {

        return endTime - startTime;

    }

}



// 在主仿真模型中使用数据记录

public class MainModel extends Simulation {

    private Network network;

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private List<PedestrianData> data = new ArrayList<>();



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建网络

        network = new Network();

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        network.addNode(node1);

        network.addNode(node2);

        network.addNode(node3);

        network.addNode(node4);



        network.addConnection(node1, node2);

        network.addConnection(node2, node3);

        network.addConnection(node3, node4);

        network.addConnection(node4, node1);



        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.xPosition = node1.getX();

            p.yPosition = node1.getY();

            pedestrians.add(p);



            // 创建并初始化数据记录

            PedestrianData pd = new PedestrianData(p);

            data.add(pd);



            // 创建并调度条件事件

            StopPedestrianOnTarget stopEvent = new StopPedestrianOnTarget(p, node3.getX(), node3.getY()) {

                @Override

                public void action() {

                    super.action();

                    pd.recordFinalPosition(p);

                }

            };

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }

    }

}

5.2 数据可视化

数据可视化用于将仿真结果以图表的形式展示出来。例如，可以使用折线图来展示行人的移动距离和时间。

示例：使用折线图展示行人的移动距离和时间

// 定义一个数据可视化类

public class DataVisualization {

    private List<PedestrianData> data;



    public DataVisualization(List<PedestrianData> data) {

        this.data = data;

    }



    public void plotDistanceVsTime() {

        // 创建数据点

        List<Double> distances = new ArrayList<>();

        List<Double> times = new ArrayList<>();



        for (PedestrianData pd : data) {

            distances.add(pd.getDistanceTraveled());

            times.add(pd.getTravelTime());

        }



        // 创建折线图

        Chart chart = new Chart();

        chart.setTitle("行人移动距离与时间关系图");

        chart.setXLabel("时间 (秒)");

        chart.setYLabel("距离 (米)");



        // 添加数据系列

        LineSeries series = new LineSeries("行人", times, distances);

        chart.addSeries(series);



        // 显示图表

        chart.show();

    }

}



// 在主仿真模型中使用数据可视化

public class MainModel extends Simulation {

    private Network network;

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private List<PedestrianData> data = new ArrayList<>();

    private DataVisualization visualization;



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建网络

        network = new Network();

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        network.addNode(node1);

        network.addNode(node2);

        network.addNode(node3);

        network.addNode(node4);



        network.addConnection(node1, node2);

        network.addConnection(node2, node3);

        network.addConnection(node3, node4);

        network.addConnection(node4, node1);



        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.xPosition = node1.getX();

            p.yPosition = node1.getY();

            pedestrians.add(p);



            // 创建并初始化数据记录

            PedestrianData pd = new PedestrianData(p);

            data.add(pd);



            // 创建并调度条件事件

            StopPedestrianOnTarget stopEvent = new StopPedestrianOnTarget(p, node3.getX(), node3.getY()) {

                @Override

                public void action() {

                    super.action();

                    pd.recordFinalPosition(p);

                }

            };

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }



        // 初始化数据可视化

        visualization = new DataVisualization(data);

    }



    @Override

    public void endSimulation() {

        // 仿真结束后，绘制图表

        visualization.plotDistanceVsTime();

    }

}

6. 优化和调整（Optimization and Tuning）

优化和调整是提高仿真性能和准确性的关键步骤。在AnyLogic中，可以通过参数优化、实验设计和灵敏度分析来优化仿真模型。

6.1 参数优化

参数优化用于找到最佳的模型参数组合，以达到特定的优化目标。例如，可以优化行人的速度，以最小化所有行人到达目标的时间。

示例：优化行人的速度

// 定义一个优化类

public class Optimization {

    private MainModel model;

    private double bestSpeed;

    private double bestTime;



    public Optimization(MainModel model) {

        this.model = model;

        this.bestSpeed = 0;

        this.bestTime = Double.MAX_VALUE;

    }



    public void optimizeSpeed(double minSpeed, double maxSpeed, int iterations) {

        for (int i = 0; i < iterations; i++) {

            double speed = minSpeed + (maxSpeed - minSpeed) * Math.random();

            model.setSpeed(speed);

            model.runSimulation();



            double totalTime = model.getTotalTravelTime();

            if (totalTime < bestTime) {

                bestTime = totalTime;

                bestSpeed = speed;

            }

        }



        System.out.println("最佳速度: " + bestSpeed + " 米/秒, 最短时间: " + bestTime + " 秒");

    }

}



// 在主仿真模型中添加速度设置方法

public class MainModel extends Simulation {

    private Network network;

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private List<PedestrianData> data = new ArrayList<>();

    private DataVisualization visualization;

    private double speed;



    public MainModel(double speed) {

        this.speed = speed;

    }



    public void setSpeed(double speed) {

        this.speed = speed;

    }



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建网络

        network = new Network();

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        network.addNode(node1);

        network.addNode(node2);

        network.addNode(node3);

        network.addNode(node4);



        network.addConnection(node1, node2);

        network.addConnection(node2, node3);

        network.addConnection(node3, node4);

        network.addConnection(node4, node1);



        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < 100; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.xPosition = node1.getX();

            p.yPosition = node1.getY();

            p.speed = speed; // 设置行人的速度

            pedestrians.add(p);



            // 创建并初始化数据记录

            PedestrianData pd = new PedestrianData(p);

            data.add(pd);



            // 创建并调度条件事件

            StopPedestrianOnTarget stopEvent = new StopPedestrianOnTarget(p, node3.getX(), node3.getY()) {

                @Override

                public void action() {

                    super.action();

                    pd.recordFinalPosition(p);

                }

            };

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }



        // 初始化数据可视化

        visualization = new DataVisualization(data);

    }



    @Override

    public void endSimulation() {

        // 仿真结束后，绘制图表

        visualization.plotDistanceVsTime();

    }



    public double getTotalTravelTime() {

        double totalTime = 0;

        for (PedestrianData pd : data) {

            totalTime += pd.getTravelTime();

        }

        return totalTime;

    }

}



// 运行优化

public class OptimizationExample {

    public static void main(String[] args) {

        MainModel model = new MainModel(1); // 初始速度设为1米/秒

        Optimization optimization = new Optimization(model);

        optimization.optimizeSpeed(0.5, 2.0, 100); // 优化速度范围为0.5到2.0米/秒，迭代100次

    }

}

6.2 实验设计

实验设计用于系统地测试不同的模型参数组合，以评估其对仿真结果的影响。例如，可以设计实验来测试不同行人密度对商场内行人流动的影响。

示例：测试不同行人密度对商场内行人流动的影响

// 定义一个实验类

public class Experiment {

    private MainModel model;

    private List<Double> densities;

    private List<Double> averageTravelTimes;



    public Experiment(MainModel model) {

        this.model = model;

        this.densities = new ArrayList<>();

        this.averageTravelTimes = new ArrayList<>();

    }



    public void runExperiment(double minDensity, double maxDensity, int iterations) {

        for (int i = 0; i < iterations; i++) {

            double density = minDensity + (maxDensity - minDensity) * Math.random();

            model.setDensity(density);

            model.runSimulation();



            double averageTime = model.getAverageTravelTime();

            densities.add(density);

            averageTravelTimes.add(averageTime);

        }



        // 可视化实验结果

        DataVisualization visualization = new DataVisualization(densities, averageTravelTimes);

        visualization.plotDensityVsTime();

    }

}



// 在主仿真模型中添加密度设置方法

public class MainModel extends Simulation {

    private Network network;

    private List<Pedestrian> pedestrians = new ArrayList<>();

    private List<PedestrianData> data = new ArrayList<>();

    private DataVisualization visualization;

    private double speed;

    private int density; // 行人密度



    public MainModel(double speed) {

        this.speed = speed;

    }



    public void setSpeed(double speed) {

        this.speed = speed;

    }



    public void setDensity(int density) {

        this.density = density;

    }



    @Override

    public void startSimulation() {

        // 创建网络

        network = new Network();

        Node node1 = new Node(0, 0);

        Node node2 = new Node(100, 0);

        Node node3 = new Node(100, 100);

        Node node4 = new Node(0, 100);



        network.addNode(node1);

        network.addNode(node2);

        network.addNode(node3);

        network.addNode(node4);



        network.addConnection(node1, node2);

        network.addConnection(node2, node3);

        network.addConnection(node3, node4);

        network.addConnection(node4, node1);



        // 初始化行人

        for (int i = 0; i < density; i++) {

            Pedestrian p = new Pedestrian();

            p.xPosition = node1.getX();

            p.yPosition = node1.getY();

            p.speed = speed; // 设置行人的速度

            pedestrians.add(p);



            // 创建并初始化数据记录

            PedestrianData pd = new PedestrianData(p);

            data.add(pd);



            // 创建并调度条件事件

            StopPedestrianOnTarget stopEvent = new StopPedestrianOnTarget(p, node3.getX(), node3.getY()) {

                @Override

                public void action() {

                    super.action();

                    pd.recordFinalPosition(p);

                }

            };

            stopEvent.scheduleOnce(1);

        }



        // 初始化数据可视化

        visualization = new DataVisualization(data);

    }



    @Override

    public void endSimulation() {

        // 仿真结束后，绘制图表

        visualization.plotDistanceVsTime();

    }



    public double getAverageTravelTime() {

        double totalTravelTime = 0;

        for (PedestrianData pd : data) {

            totalTravelTime += pd.getTravelTime();

        }

        return totalTravelTime / data.size();

    }

}



// 运行实验

public class ExperimentExample {

    public static void main(String[] args) {

        MainModel model = new MainModel(1); // 初始速度设为1米/秒

        Experiment experiment = new Experiment(model);

        experiment.runExperiment(50, 150, 10); // 测试行人密度从50到150，迭代10次

    }

}

7. 总结

高级仿真技术在人群仿真中发挥着重要作用，通过多智能体系统（MAS）、事件调度、动态网络模型和人群行为建模，可以更真实地模拟复杂的人群行为。此外，数据分析和可视化以及优化和调整方法可以帮助我们更好地理解和改进仿真模型。以上示例展示了如何在AnyLogic中实现这些技术，为实际应用提供了参考和指导。