《基于Agent的复杂系统建模仿真框架》围绕基于Agent的建模仿真中提高模型开发和执行效率的主线，详细阐述了基于Agent建模与仿真通用模型（GRAMS）的思想、结构和优化设计，书中讨论了多甲适用该万法处理的回题，配以从实际应用中提取的问题案例，展示如何利用该参考模型高效地设计和实现基于Agent的建模仿真。
基于Agent的建模和仿真方法是一种十分有效的复杂系统研究方法。传统的宏观建模方法，首先需要充分理解所研究系统的运行原理，然后通过建立系统运行机理的抽象模型，实现对所研究系统的仿真。但基于Agent的建模和仿真方法与此完全不同，它并不先去试图理解所研究系统的运行原理，而是用具有自主性的Agent作为基本的建模元素，直观地描述系统的组成要素和要素间的交互关系，最后通过模型的仿真运行实验来理解被仿真的系统。目前，我们对于类似社会系统、互联网络等复杂系统的理解认识不够充分，难以用传统的仿真方法对其进行研究，而基于Agent的建模和仿真方法对理解复杂系统的特性和机理提供了一条可行的研究路径。
本书介绍了作者在基于Agent的建模和仿真技术的基础理论研究工作，定义了基于Agent的建模和仿真的通用参考模型GRAMS，辨析了一系列与之相关的重要概念，探讨了仿真的并行执行问题。正如作者所述，本书的内容为基于Agent的建模和仿真技术建立了坚实的理论基础，对提高模型开发的有效性和效率，以及模型执行的效率，都有重要作用和意义。本书的内容适合于从事复杂系统研究工作的研究人员参考和学习。
需要特别说明的是，由于该领域属于仿真技术的前沿领域，其中众多名词在国内还没有统一的译法，许多观点也处于发展之中，我们在翻译中尽量综合了各方意见，但仍难免有不当之处。
肖刚，1973年出生，博士，现为军事科学院系统工程研究院系统总体研究所副所长、研究员。长期从事军事系统工程、网络信息系统、武器装备体系等方面的科研工作。先后主持完成多项国家和国防重点科研任务，多项科研成果获得国家、军队科技进步奖。在国内外学术期刊及学术会议上发表论文20余篇，出版学术著作多部。
韩君妹，1989年出生，2017年博士毕业于国防科技大学，现为军事科学工程研究院系统总体研究所助理研究员。研究方向为基于知识工程的需求论证、复杂系统体系设计与仿真等。
张洋铭，博士，现为军事科学院系统工程研究院系统总体研究所助理研究员。主要从事武器装备体系需求与论证研究工作，近年来公开发表论文10余篇。
林金，博士，现为军事科学院系统工程研究院系统总体研究所助理研究员，从事目标识别，武器装备体系建模仿真优化、评估方面的研究。主持和参与军队和国防项目10余项，公开发表论文10余篇。
第1章 引言
1．1 背景
1．2 本书的目标
1．3 本书的研究方法和提纲
第一部分 基础知识和相关工作
第2章 基于Agent的建模和仿真
2．1 基本术语
2．1．1 复杂系统
2．1．2 模型
2．1．3 模型开发过程
2．1．4 仿真
2．2 基于Agent的建模和仿真
2．2．1 Agent
2．2．2 Agent体系结构
2．2．3 与其他建模范例的关系
2．2．4 基于Agent的建模和仿真的优缺点
2．3 相关工作
2．3．1 Klagl（2007）
2．3．2 Scheutz和Schermerhom（2006）
2．3．3 Ferber、Maller（1996）和Weyns、Holvoet（2003）
2．3．4 离散事件系统规范和可变结构模型
2．3．5 Agent一对象一关系仿真
2．3．6 其他相关工作
2．3．7 本章小结
2．4 环境在基于Agent的模型中的作用
2．4．1 定义和属性
2．4．2 动态特性
第3章 并行分布式多Agent仿真
3．1 基本术语
3．2 采用多Agent仿真的动因和要求
3．3 现有方法及其局限性
3．3．1 Pawlaszczyk（2009）
3．3．2 Logan、Theodoropoulos（2001）
3．3．3 P．Riley、G．Riley（2003）
3．3．4 Scheutz、Schermerlhom（2006）
3．3．5 Aaby等人（2010）
3．3．6 其他相关工作
第4章 小结
第二部分 有效和高效的模型开发
第5章 基于Agent的建模和仿真参考模型的需求
5．1 当前基于Agent的建模和仿真的问题及需求
5．1．1 基本术语和概念定义不清晰
5．1．2 对协作开发的支持不利
5．1．3 通过标准化提高质量的需要
5．2 参考模型的基本用途
5．3 对参考模型的要求
5．3．1 明确区分模型和仿真引擎
5．3．2 被仿真环境
5．3．3 仿真时间
5．3．4 Agent和对象
5．3．5 活动、效果和约束
5．3．6 对Agent体系结构的抽象
5．3．7 形式化规范描述
第6章 GRAMS——基于Agent建模仿真的通用参考模型
6．1 目的和目标受众
6．2 GRAMS的基本概念
6．3 定义基于Agent的模型
6．4 宏观建模
6．4．1 仿真时间
6．4．2 环境
6．4．3 实体嵌入
6．5 事件
6．6 微观建模
6．6．1 Agent和对象的属性
6．6．2 传感器和效应器
6．6．3 Agent状态
6．6．4 约束
6．6．5 Agent行为
6．7 基于Agent模型的仿真
6．8 GRAMS的应用领域
6．9 评估
6．9．1 映射基本Agent体系结构
6．9．2 案例研究
第7章 小结
第三部分 有效的模型执行
第8章 模型分割和多级并行
8．1 模型分割策略
8．1．1 术语和定义
8．1．2 冲突检测的瓶颈
8．1．3 分割策略：节点级、基于Agent、静态分割
8．1．4 分割策略：节点级、基于Agent、动态分割
8．1．5 集群级分割策略
8．2 并行执行
8．2．1 节点和处理器级别并行化
8．2．2 集群级并行化
8．2．3 多级并行化
8．3 仿真环境的可靠性
第9章 GRAMS示例实现
9．1 概述
9．2 表示基于Agent的模型
9．2．1 仿真时间
9．2．2 环境
9．2．3 事件
9．2．4 约束
9．2．5 实体
9．3 仿真引擎
9．3．1 单线程事件驱动仿真引擎
9．3．2 单线程时间步进仿真引擎
9．3．3 节点级并行化
9．3．4 群集级并行化
9．4 测试和验证
9．5 实证测量
9．5．1 用于基准测试的仿真模型
9．5．2 基准测试0：仿真时间和运行时间之间的
依赖关系
9．5．3 基准测试1和基准测试2：Agent数量和运行时间
之间的依赖性
9．5．4 基准测试3：节点级并行化
第10章 小结
第四部分 结论
第11章 结论与展望
11．1 总结
11．2 科学贡献和适用性
11．3 展望
第五部分附 录
A GRAMS案例研究
A．1 案例研究：仓库问题
A．1．1 结构化问题描述
A．1．2 概念模型
A．2 实例分析：联合火力支援
参考文献
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