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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

好文推荐|基于代理人基模型的萨赫勒地区畜群移牧因素分析

2024-12-20
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近日,一篇来自法国谢赫·安达·迪奥普-达喀尔大学(University Cheikh Anta Diop)、法国农业国际发展研究中心(CIRAD)等机构学者合作的论文“Agent-Based Model for Analyzing the Impact of Movement Factors of Sahelian Transhumant Herds”(译“基于代理人基模型的萨赫勒地区畜群移牧因素分析”)在国际期刊《以人为中心的智能系统(英文)》(Human-Centric Intelligent Systems, HCIN, eISSN: 2667-1336)上公开发表(DOI:https://doi.org/10.1007/s44230-024-00075-1)。


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▲ 图1 研究区域的地形图。


一句话概要:

利用代理人基模型模拟畜群移动,分析季节移牧的影响因素(植被、水源和社会经济关系)。


研究动机:

移牧(Transhumance)是一种随季节变化而调整畜群放牧地点的放牧方式,旨在最大化利用不同地区的植被资源。在气候变化剧烈的萨赫勒地区,移牧尤为常见。牧民在决定畜群的迁移方向时,通常会综合考虑植被质量、水源、兽医、市场及干扰等环境因素,以及社会关系、安全状况等社会因素。尽管这些因素都与移牧有关联,但研究人员对每个因素的影响力却没有形成共识。一些研究认为降雨和植被的时空分布与移牧有着密切关联,而将其他因视为噪音。另些研究则认为,市场、兽医、安全状况和社会经济关并不是噪音,应该予以重视。因此,如何将与移牧关联的因素分级,建立畜群迁移模型是一个亟待解决的问题。

代理人基模型(Agent-Based Model,ABM)是一种模拟具有自主意识智能体(独立个体或共同群体)行动及其互动的计算模型。ABM可以根牧民的移牧策略,同时考虑单个或多个关联因素,建模畜群的迁移过程。通常,ABM的设计可以从整体论和还原论两个视角出发。基于整体论的ABM需要基于经验观察,考虑大量因素的相互关联。基于还原论的ABM则依赖专家经验,基于关联因素的子集设计。目前,大多数解决群体流动和牧区管理问题的模型都是基于整体论设计的,难以分析一组畜群外迁或返回的位置,这将导致管理者无法及时介入,保障牧民和畜群的安全。


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▲ 图2 本文所提出方法的工作流程图。


研究方法与发现:

本研究提出了一种基于还原论的ABM,利用单一因素, 如植被质量、水源、兽医、市场干扰及牧民的社会经济关系等,来模拟畜群的迁移过程。该模型主要建立了四个模块:畜群模块(Transhumant_herd)、社会经济模块(Socio_ecosystem)、环境模块(Environment)以及基础设施模块。畜群模块与其他模块之间的分别设计了算法,来模拟畜群的移动。模块各实体、状态变量之间的关系如图2所示。在伽马仿真器中实现了该模型,并使用Python对仿真结果进行深入分析。


研究发现,影响移牧的因素并不单一。畜牧资源(如植被和水源)以及牧民的社会经济关系均会影响移牧的发生时间。同时,水源和社会经济关系也会对移牧的空间位置产生影响。而牧场的基础设施(兽医、市场)对移牧的空间和时间影响较弱。


研究贡献

1)本研究通过模拟不同因素对牧民移牧策略的影响,确定各因素的权重,为研究人员提供检验畜群迁移假设的工具;

2)本研究可以帮助萨赫勒地区的管理者制定牧区的管理方案,包括市场、兽医中心或畜群禁区设置的建议,保障牧民权益。


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(编辑:胡开喜)

关于期刊


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Human-Centric Intelligent Systems(eISSN:2667-1336)是一本国际化的,经过严格同行评审的开放获取期刊,致力于传播 “以人为中心的智能系统” 中所有相关理论和实际应用的最新研究成果,并提供以人为中心的计算与分析领域的前沿理论和算法见解。为了鼓励科研成果的传播,本刊暂不收取文章处理费。

期刊主编:西南交通大学李天瑞教授与澳大利亚悉尼科技大学徐贯东教授

顾问委员:东京大学教授,日本国家信息研究所所长Masaru Kitsuregawa与伊利诺伊大学芝加哥分校Philip S. Yu教授

投稿咨询:

HCIN期刊编辑部

Tel:17320182488

邮箱:hcin@editorialoffice.cn


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