林业和农业中基于代理的模拟

基于代理的模拟可以成为林业规划和农业规划的有用工具，因为它可以帮助模拟和理解系统实体之间的复杂交互。基于代理的仿真是复杂系统设计和分析的一种方法。该方法通过代理实现微观系统行为，代理与彼此交互并与它们所处的环境交互。代理具有属性和行为——其中一些是内部的，其中一些以与周围代理交互的形式发生。这种类型的建模有助于政策分析。它通过研究行为变化对整个系统的影响来做到这一点。它还分析了吸收外部影响所产生的影响。基于代理的模拟因此，通常是针对战略主题。本文介绍了用于植物生长建模的基于代理的模拟。农场和林业规划可以利用此类模型进行预测和决策。

林业和农业的典型应用

基于代理的模拟可以例如模拟森林中树木的生长和发育以及树木与环境之间的相互作用。该模型可以模拟土壤成分、气候和资源竞争等不同因素如何影响个体树木的生长和生存以及森林的整体健康。该模型还可以测试不同的森林管理策略，例如间伐或皆伐，及其对森林生态系统的影响。

基于代理的模拟可以模拟农业系统中不同作物、牲畜和环境之间的相互作用。该模型可以模拟土壤质量、气候和虫害等不同因素如何影响作物的生长和产量以及牲畜的健康和生产力。该模型还可以测试不同的耕作方式，例如作物轮作或化肥的使用，以及它们对耕作系统的影响。

Python中的小型植物生长模拟模型

以下Python仿真模型演示了基于代理的建模及其背后的概念。在这种情况下，我仅使用NumPy和matplotlib从头开始实现一个简单的基于代理的植物生长模拟模型。在这个简单的模型中，树木在网格地图上的网格单元中生长，当超过指定的年龄时，它们会在周围的可用单元中繁殖。植物在特定年龄后死亡。植物生长也受到阳光和已经获得的植物高度的影响。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# global constants
GRID_SIZE = 10
INITIAL_PLANTS = 50
MAX_PLANT_HEIGHT = 10
MAX_PLANT_LIFETIME = 10
PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY = 0.1
SUNLIGHT_RANGE = (0.0, 1.0)

class Plant:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.height = 1
        self.lifetime = 0

    def grow(self, sunlight):
        if self.height < MAX_PLANT_HEIGHT:
            self.height += sunlight

        self.lifetime += 1

    def reproduce(self):
        if np.random.uniform(0, 1) < PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY:
            return Plant(self.x, self.y)
        else:
            return None

class Grid:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.plants = []

        # initialize plants
        for i in range(INITIAL_PLANTS):
            x = np.random.randint(0, self.size)
            y = np.random.randint(0, self.size)
            plant = Plant(x, y)
            self.plants.append(plant)

    def update(self):
        sunlight_map = self.get_sunlight_map()

        # grow existing plants
        for plant in self.plants:
            sunlight = sunlight_map[plant.x, plant.y]
            plant.grow(sunlight)

            # check if plant has reached max lifetime or height
            if plant.lifetime >= MAX_PLANT_LIFETIME or plant.height >= MAX_PLANT_HEIGHT:
                self.plants.remove(plant)
            else:
                # reproduce if possible
                new_plant = plant.reproduce()
                if new_plant is not None:
                    self.plants.append(new_plant)

    def get_sunlight_map(self):
        # generate a random sunlight map for the grid
        return np.random.uniform(SUNLIGHT_RANGE[0], SUNLIGHT_RANGE[1], size=(self.size, self.size))

    def plot(self):
        # create a plot of the grid with the plants
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.imshow(self.get_sunlight_map(), cmap='Greens', interpolation='nearest')

        for plant in self.plants:
            ax.plot(plant.y, plant.x, 'bo', markersize=plant.height)

        plt.show()

# create a grid object and plot it
grid = Grid(GRID_SIZE)
grid.plot()

# update the grid and plot it again
for i in range(10):
    grid.update()
    grid.plot()

这是一个基于网格的模型，这是经过 1 次迭代后的样子：

这是 10 次迭代后植物高度（标量图的大小）的样子：

在以后的博文中，我将展示如何使用我自己的abm_framework库轻松实现这些类型的模型。您可以在此处阅读有关该库的更多信息：

链接：Python 中基于代理的模拟框架
链接：用于 Python 模拟的 ABM 框架

更大的模型将采用越来越多经过深思熟虑的属性和行为模型，但基于相同或相似的概念来实现它们。例如，疾病的爆发和传播，不同的植物物种对疾病传播的抵抗力不同。或者，可以使用类似于此模型的基于代理的模拟模型来分析干燥夏季与潮湿夏季的影响。土壤质量或过度拥挤将是可以实施到此类模型中以了解其影响的机制的更多示例。

重要的是要理解，在这种情况下，好的模型不一定是具有数千个属性的模型，而是有效回答定义的研究问题或分析目标的模型和场景定义。例如，“行为 X”是否对“KPI Y”有重大影响。