期货swarm仿真

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② 没有java基础，或者只有一点点基础，学习swarm软件进行仿真，3个月怎么学

有一本书 swarm for java，刘贞教授写的～
还有就是http://www.simulway.com/bbs/index.php 这个论坛上swarm专区有一些资料～ 希望对你有帮助～ 我也是用swarm，以后可以多多讨论。
swarm还是比较很杂乱的～ 呵呵，现在基本上都在用java做swarm没人用object-c了～ 其实会一门语言别的都很简单了~~ 3个月努力的话应该没问题～

③ 急求实现多agent系统仿真的软件Swarm！

目前全国比较优秀的系统为番茄家园和雨林木风这2个品牌..他们以系统稳定和优化性能的好处著称...你去卖电脑的店铺里都能买到.,而且这2种都是全自动安全.傻瓜式..可以让你更加方便的操作.而且还帮你安装好驱动..还有补丁.各种常用软件.十分方便!适合家庭用户..目前来说比较稳定的系统是雨林木风的STLYE 仿VISTA版本..对系统极度优化而不失好看..而且不会机..详情可以去雨林木风主页查看.. . 你买了碟之后开机是光驱启动的.你按A自动装机就行了.全自动傻瓜模式的.按装好之后就用360安全卫士打好补丁.就能玩电脑了.

④ 关于多Agent系统的设计与仿真

Agent是分布式人工智能和现代计算机、通信技术发展的必然结果。给Agent下一个确切的定义很困难，一般都是根据自己的研究领域和需求进行定义。最经典和广为授受的是Wooldridge等人的“弱定义”和“强定义”[104]。1）弱定义：Agent一般用以说明一个具有自主能力、社交能力、反应能力和预动能力的软硬件系统。2）强定义：Agent不仅具有以上的特性，而且具有知识、信念、目的、义务等人类才具有的特性，还具有流动性，诚实性和理性等特性。一般而言，可以认为Agent是一类在特定环境下能感知环境，并能灵活、自主地运行以实现一系列设计目标的、自主的计算实体或程序。在一定的目标驱动下并具有某种对其自身行为和内部状态的自我控制能力，准确理解用户的真实意图，运行于复杂和不断变化的动态环境，有效的利用环境中各种可以利用的数据、知识、信息和计算资源，为用户提供迅捷、准确和满意的服务。
Agent具有的属性尚无定论。Wooldridge和Jennings等人提出的Agent应具有自主性、反应性、社会能力与主动性四个基本属性[105]，大多数的Agent研究者认为Agent除了满足一些最基本特性外，还应该包括如移动性、适应性、学习性等特性[106]。Agent的特性使得它表现出类似人的特性，为解决企业复杂问题提供了新的途径。虽然Agent可能具有多种属性，但是研究和开发人员没有必要构建一个拥有所有以上描述特性的Agent，而是从实际企业需求出发，开发包含所需特性的Agent企业系统。
现有的Agent应用都是以Agent的某几个属性作为关键属性，进行Agent结构设计，Agent结构大体上可以分为以下几类。
（1）思考型Agent [106]
思考型Agent将Agent看作是一种意识系统，一种特殊的知识系统，即通过符号AI的方法来实现Agent的表示和推理。思考型Agent的结构直接反映了Agent作为意识系统的理性本质，是支撑Agent进行行为推理、思维判断等意识活动的关键，也是构造各类复合型Agent个体的基础。图示4-2给出了思考型Agent基本结构。
选择什么样的意识态度来刻画Agent是构造思考型Agent首先要考虑的问题。根据Agent理性的不同实现方式，有以下几种典型的思考型Agent结构，基于经典逻辑的Agent结构，基于BDI框架的Agent结构和基于决策理论的Agent结构等。
1）基于经典逻辑的Agent
基于经典逻辑的Agent以经典逻辑公式表述Agent状态和行为，以在一定推理规则下演绎推理表述Agent的思维决策过程，将推理求得的结果公式作为输出动作。由于经典逻辑具有严密的语法和直观、简洁的语义，因此基于经典逻辑的Agent结构也相应地具有这些优点。但同时，由于经典逻辑本身的局限性，使得问题复杂度增加时，推理过程的计算复杂度呈指数上升，因此在很多情况下失去了实用价值。另外，经典逻辑的表达能力有限，对复杂环境状态难以建立相应的逻辑表达式，更难以表示信念、意愿等反映思维意识的概念。
2）BDI结构的Agent
BDI是思考型Agent结构的典型代表，反映了人们为了实现一定的目标而采取一系列行动的过程，具有深刻的认知心理学和哲学基础[108]。BDI模型由信念、愿望、和意图三个基本概念构成的。信念是Agent所掌握的关于当前世界状况以及为达到某种效果可能采取的行为路线的估计，表示Agent对环境和自身的了解；愿望描述了Agent对未来实际状况以及可能采取的行为路线的喜好。Agent可以是不相容的，也允许存在不可达的愿望，其中相容且可达的部分构成目标集；由于资源的有限性，Agent不可能一次追求所有的目标，它选择目标集中的一部分作出承诺，从而形成意图。信念、愿望、意图等概念通过人们的日常生活可建立起一些非形式化的概念，同时为分布式环境中的Agent交互打下基础。但也应该注意到BDI模型存在以下的问题：
a.通过逻辑描述的方法表达信念、愿望、意图等反映思维状态的概念，并合理完成相应的推理转化，还有很大的困难。
b.BDI实际上可以说是个体Agent思维属性，描述Agent之间的社会层面的交互还存在一定的局限性。如何与MAS中的协调、合作、协商、组织规范等宏观理论结合，人们已认识到将诸如联合意图、集体承诺等群体概念直接归结为个体思维属性的组合做法的缺陷，提出要使Agent具有社会层面的思维属性，但在实用化方面仍然有很多困难。
3）基于决策理论的Agent结构
Agent观察外部环境，然后通过自身的预测、思考或规则匹配，最后输出行为的过程可以看作是Agent求解问题并追求效用最大化的过程。因此，Agent 理性行为可以从描述理论出发，通过基于效用评价的决策过程来刻画。基于决策理论的Agent结构较好的反映了人们求解问题的实际过程，可以在决策理论的指导下综合运用数学、逻辑、人工智能等多种技术加以实现。同时，可用对方案结果的估计来表示“信念”，用各个可能结果状态的效用来反映“愿望”，可较好的实现Agent的BDI框架结构。
同时，由于决策Agent的资源有限性和客观世界无限性的矛盾，决策者不可能尝试所有的方案，于是从两个方面寻求解决途径：一是对真实环境的简化，用较小的问题空间代替实际的问题空间，形成以估算和最优为特征的经典决策理论方法；二是以满意替代最优，形成以搜索和满意为特征的现代决策理论方法。满意法则并不需要严格估计或计算后果的发生概率及相应的效用，而只需要一个相对范围，整个决策过程是一个逐步细化的搜索过程，但如果过程控制不好，也可能导致过多开销。
（2）反应式Agent[107]
反应式Agent结构更加强调交互行为本身对产生智能和理性行为的作用，Agent的智能、理性的行为不是在其所处的环境单独存在的，而只能在现实世界与周围环境的交互中表现出来。Agent不依赖于任何符号表示，直接根据感知输入反射行动。如图4-3所示反应型Agent基本结构，该结构只是简单的对外部刺激发生反应，没有使用符号表示的世界模型，也没有复杂的符号推理。在决定如何行动时并不参考历史信息，它们的决策完全基于当前状态。
相对于逻辑推理和效用计算，反应式Agent结构在响应速度上具有优势。尤其是在动态、时变环境中其重要性更得以体现。但是反应式Agent结构的局限性也很明显，比如，只根据当前环境状态决定自身行为，缺乏对整个环境以及环境变化历史的了解，因此其行为缺乏中长期规划。决策是以局部信息为基础的，不能考虑整体和其他部分的信息，也无法预测其决策对整体行为的影响，这种没有远见的行为可能导致系统行为的不可预测性和不稳定性。反应式Agent模型依赖于一定的设计者经验基础之上的行为规则和优先级规则，很难形成系统的方法。另外，反应型Agent没有任何学习能力，表现出Agent的适应能力比较差。
（3）混合式Agent[107]
思考型Agent具有较高的智能，但无法对环境的变化做出快速响应，而且运行效率较低。反应型Agent能及时而快速地响应外来信息和环境的变化，但其智能程度较低，也缺乏足够的灵活性。纯粹的思考型Agent和反应型Agent对于大多数的实际问题都不是十分合适，实用的方法是综合两者的优点，把以上两类Agent结合起来，构造混合体系结构的Agent，通常被设计成至少包括如下两部分的层次结构：高层是一个包含符号世界模型的认知层，用传统符号处理规划和进行决策；低层是一个快速响应和处理环境中突发事件的反应层，不使用任何符号表示和推理系统，反映层通常具有更高的优先权。
过程推理系统(Procere Reasoning System)PRS体系是混合式Agent结构的一个典型实例。PRS有一个计划库以及显式表示的信念、愿望和目标：信念是一些事实，包括外部世界和Agent的内部状态，它们是用经典的一阶逻辑表示；愿望由系统行为来表示；PRS计划库包含一些不完整的计划，称为知识区(KA)，一个KA都和一个激活状态相连，这个状态决定KA什么时候被激活。德国Fischer和Muller等人提出的INTERRAP结构，更是层次结构的典型代表[109]。它的控制器分为：行为层、规划层、协作层，其中，行为层用于对外界情况作出及时反应，规划层支持系统的中长期规划，协作层则支持系统与外界的交互。设计此Agent的三个层次反映了反应性、预动性、社会性的Agent三个属性。
（4）EDA模型[59]
EDA模型与其他人工智能中的Agent模型不同，它不仅说明了目的性，而且便于多Agent环境下的社会交互。EDA模型包括认知(Epidemic)、义务(Deontic)及价值(Axiologic)三个部分。E、D、A来源于建立在社会心理学中对Norm的分类：认识、行为和评估Norm。认知组件中存储了Agent的知识，共涉及到两种知识：陈述性知识（关于Agent的信念）和过程性知识（关于Agent的know-how）。价值组件是Agent的价值系统，是由Agent对一系列Norm的偏好组成；偏好不是固定不变的，而是在不断地发生着变化。义务组件是描述行动倾向于以某种方式实现。
信念（Belief）一体化到认知模型中，义务(Obligations)和责任(Responsibilities)体现在义务组件中，价值(Values)放在价值组件中
说明： 到语用功能，用来过滤感知信息。根据Agent本体，使用感知和价值Norm，更新一个或多个模型组件； 是价值函数，主要用在以下两种情况下：帮助确定感知哪种符号，帮助决定把什么目标放在日程和执行中； 代表以知识为基础的组件。存储了Agent的显示和隐式信念； 代表一系列的计划，可能是显示的也可能是隐式的。这些计划都是Agent感兴趣的并且可能要选择执行的。
EDA模型有较强的描述能力，适合描述人类Agent又适合描述软件Agent，同时关注Agent的社会性。但是正如Filipe自己所指出的，使用EDA模型中的每个组件中的表达式（Statements）自动化推理过程仍是一个公开的问题，而且在他的研究中也并未试图解决。因而，采用EDA的方法来表示的Agent在实际应用中还有很大的难度。

Agent只是一个概念，至于用什么设计关键看自己，比如swarm ，jade，netlog，repast， fables等等～
都能放出结果，matlab也是一样的～ 只不过各有偏重，看你要仿真什么～

⑤ swarm和netlogo的区别

swarm也是Agent仿真软件，用java编程。Netlogo相对有好和易懂一些，netlogo有个用户手册，按照上面学就可以了，上网搜一下就有，找不到我可以发给你

⑥ 建模仿真netlogo还是swarm方便哪能弄到中文的资料

swarm功能更强大些。netlogo可能更容易上手吧。中文资料都有的，网络下有不少。

⑦ windows系统下如何安装swarm软件哪位大侠知道啊

A http://www.blogjava.net/lonsy/archive/2008/06/16/208281.html

Swarm学习之--介绍与安装
一、Swarm
Swarm 是为解析复杂适应系统建立模型而设计的平台，是基于Objective C 和X Windows 开发的一种GNU软件，可以运行在Solaris，Linux，Sco Unix HP/UX，Windows 95/NT 等多种操作系统平台之上。目前，其最新版本为2.2版。有关Swarm的详细信息可以查阅Swarm的官方网页 http://www.swarm.org
Swarm的建模思想就是让一系列独立的Agent通过独立事件进行交互，帮助研究多个个体组成的复杂适应系统的行为。通过这些类库，包括许多可重用的类以支持模拟实验的分析、显示和控制，即用户可以使用其提供的类库构建模拟系统使系统中的主体和元素通过离散事件进行交互。由于Swarm没有对模型和模型要素之间的交互作任何约束，所以Swarm可以模拟任何物理系统、经济系统或社会系统。

二、Swarm的安装
这里讨论的是基于Window下的软件安装。主要分为两种：整个系统的安装 和 仅需要进行Java开发的安装。
若你想安装整个系统，需要去官方ftp站点上下载Swarm安装包，或者从以下地址下载：http://eco83.econ.unito.it/swarm/materiale/cd/swarm_2.2_cd.iso。解压后按照里面的instructions.doc文档说明进行安装，很容易搞定的其实，如果你有担心有什么问题，可以看看这篇文章，介绍的很详细。过程大概是先装cygwin用于在Windows平台下模拟Linux环境，然后再在其环境下安装运行JDK、Swarm等。这里不再赘述。
对于只准备用Java开发的朋友来说，建议不要安装那么复杂的系统，直接安装Swarm为我们提供的Swarm-2.2-java.zip(点击下载)。安装过程如下：
1.系统中必须安装JDK4.0或以上版本。这个也不赘述了哈，把其安装路径记下，如：C:\jdk1.5.0_06
2.将下载好的文件解压到你喜欢的目录下，同样记住路径，如：C:/Swarm-2.2-java(这个记得路径分隔符要改为/)
3.设置系统的环境变量：右击我的电脑 - 属性 - 高级 - 环境变量 - 在系统变量栏内作如下修改，记得保证你的安装路径正确：
新建变量SWARMHOME，值：C:/Swarm-2.2-java
新建变量JAVA_HOME，值：C:\jdk1.5.0_06
修改PATH变量，在最后面加上：;.;%SWARMHOME%\bin;%JAVA_HOME%\bin
新建变量LTDL_LIBRARY_PATH，值：%SWARMHOME%/lib
新建变量LD_LIBRARY_PATH，值：%SWARMHOME%/lib
修改或新建变量CLASSPATH，值：%SWARMHOME%\share\swarm\kawa.jar;%SWARMHOME%\share\swarm\swarm.jar;，若系统中本来就有，则在最前面加上这段。(分号很重要)
4.设置完成后，确定退出。
5.去官网ftp上找个例子试下，例如：jheatbugs-2.1，解压后，打开命令行，进入jheatbugs-2.1目录下，运行
javac *.java
java StartHeatbugs
没出意外，成功了。界面还不错。

B http://www.simulway.com/bbs/forum-9-1.html (包含以下内容）

Swarm 的安装与使用

[知识] 『入门』第三章 SWARM在经济实验中的应用：关于智能体....

[知识] 『入门』关于Swarm软件的下载及其他
[知识] 『入门』第五章逃税过程中的效仿行为

[原创] 『入门』详细讲解Swarm的安装问题

[知识] 『入门』Swarm 2.2 安装与应

[知识] 『入门』第一章 在Swarm中仿真经济智能体 1 2

[知识] 『入门』第二章 安装： 附录

[资源] SWARM用户手册

[原创] 『入门』Swarm的安装运行问题

⑧ swarm什么意思

swarm Swarm软件用来给复杂性过个体行为建模, 用于对经济行为的复杂性研究仿真. 他在美国新墨西哥州的 Santa fe 研究所得到开发的。Santa fe 研究所和一些个人及政府为Swarm的发展提供了资助，它的发行得到了GNU库的公认证和许可。文档和例程，以及软件和开发工具的 Alla 部件，作为可执行部件和源代码，可从网上免费自由得到。
Swarm 是使用 Objective C语言开发的，在早期的版本中编写Swarm的应用程序也使Objective C，从Swarm 2.0版开始提供了对Java语言的支持,将来可能支持JavaScript、C++、Python、Perl等语言。Swarm的最新版本 Swarm 2.1.1可以在不同版本的Unix、Linux、Windows95、Windows98、WindowsNT、Windows2000环境下运行。
社会经济系统的仿真，是建立在复杂适应系统（Complex Adaptive System 简称CAS）理论研究基础上的。通过“相对简单的微观个体活动可以突现出宏观层面的复杂行为”，给社会科学的研究与实践乘上当代新技术的航班打开了通路。
1、什么是Swarm?
从1994年开始，桑塔费研究所（SFI）开展了一个研究项目，以开发一个工具集用来帮助科学家们分析复杂适应系统，这个模拟工具集就叫做Swarm。1995年，SFI发布了Swarm的beta版。
用户可以使用Swarm提供的类库构建模拟系统，使系统中的主体和元素通过离散事件进行交互。由于Swarm没有对模型和模型要素之间的交互作任何约束，Swarm应当可以模拟任何物理系统或社会系统。事实上，在各个广泛的研究领域都有人在用Swarm编写程序，这些领域包括生物学、经济学、物理学、化学和生态学等。
Swarm项目的目的就是通过科学家和软件工程师的合作制造一个高效率的、可信的、可重用的软件实验仪器。它能给予科学家们一个标准的软件工具集，就象提供了一个设备精良的软件实验室，帮助人们集中精力于研究工作而非制造工具。
Swarm实际上是一组用Objective-C语言写成的类库，这是一种面向对象的C语言。一部分图形界面，如图表、按钮和窗口是用TCL/TK描述的。Swarm最初只能在Unix操作系统和X Windows界面下运行，1998年四月，伴随着 1.1版的发布，Swarm推出了可以在Windows 95/98/NT上运行的版本。1999年，Swarm又提供了对Java的支持，从而使Swarm越来越有利于非计算机专业的人士使用。
2、Swarm的类库
对于大多数用户来说，Swarm中提供的大部分类可以直接使用。为了建立起一个模拟环境，用户需要构造一些对象，用来表示现实生活中的主体。在大多数情况下，这些对象都可以基于Swarm中存在的类，这样就免去了用户大量事务性的工作。以下是对Swarm中提供的几个主要的类库的简介。
Swarmobject 库包括两个重要的类，swarmobject 和swarm。Swarmobject 是所有模拟主体的根类，它定义了内存管理的接口并提供对探测器的支持。Swarm类是模型的总控，ModelSwarm和ObserverSwarm都从这一基类处继承有用的代码。
Activity库提供了对时间表的支持。时间表是模型运行的时序列表，用户可以将周期性执行的动作按顺序放入这个数据结构中，并指明运行间隔和触发条件，模型就可以按照这个约定运行而不需人为的干预。
simtools库中包括支持探测器的类，这样就可以在模型的运行过程中观察或修改变量。Simtools还提供数据分析和显示支持的工具，能够产生统计数据汇总，画时序图等等。
Collections中提供了一系列对象的列表，如List、Array、Set等。Swarm支持向一个列表中的所有对象传递消息，还可以将列表中的对象按某个属性排序。
Defobj中提供了对消息、错误处理、调试和内存分配的支持，增强了 Objective-C的功能。它还支持对象界面和实现分离，从而使Swarm编写的程序的层次性更加清晰。
Random库提供给用户一套随机数生成器。在计算机模拟中，随机数生成器的质量是绝对重要的。如果生成的随机数有偏差或具有相关性，很容易产生错误结果。Swarm的随机数库支持正态分布、均匀分布、指数分布等多种随机分布。
Space是一个简单的空间库，包括一系列用于二维离散模型的类。这些空间类型在生态系统模拟中经常用到。Space 中的类大多数是从Grid2D，一个可以在指定格点上存储对象和整型值的二维数组继承得来。
3、 模型中的对象
大多数Swarm的模拟程序包括四类对象。ModelSwarm、ObserverSwarm、模拟主体和环境。其中的ModelSwarm和ObserverSwarm是swarm类的子类。swarm类是Swarm模拟的基本构造块，一个swarm是一系列对象以及这些对象的行为时间表的组合。模拟主体通常从SwarmObject中继承方法以提供对探测器和内存管理的支持。不同的模拟系统具有不同的环境，例如生态系统通常是一个二维的平面环境，如Swarm中提供的Grid2D。
1）ModelSwarm
通常情况下，Swarm应用包括两个swarm对象，位于核心的是ModelSwarm，一个封装了被模拟的模型的swarm对象。ModelSwarm中的每一个对象对应模型世界中的每一个主体。当用户定义了全部对象并为它们建立起关系后，建模的最后一步就是把这些主体放到这个ModelSwarm对象中。
除了作为对象的集合，ModelSwarm还包括模型中行为的时间表。用户需要为这些主体编写一个时间表，通过产生一系列具有特定顺序的行为来体现模型中的时间。时间表可以通过产生activity 库中的schecule类的实例对象来建立，在其中填入排好序的对象／消息对。建好时间表，Swarm模型就可以运行了。
ModelSwarm还包括一系列输入和输出。输入的是模型参数：如对象的个数，初始值等。输出的是要观测的变量的值及模型的运行结果。
2）ObserverSwarm
对于计算机模拟来说，只有一个可以运行的模型是没有什么用处的，我们还需要数据收集工具来观察模型并记录发生了什么。在Swarm中，观察是通过ObserverSwarm对象来实现的。ObserverSwarm是一个特殊的对象，可以通过探测器接口观察其它个体。例如，一个探测器可以观察商品的平均价格，并建立一个时序图来跟踪其动态变化。另一个探测器可以跟踪居民的平均收入，并将数据储存到一个文件中以备日后分析使用。
ObserverSwarm也是一个swarm ，因此它也包括一组个体和一个行为时间表。ObserverSwarm的个体是用来观测的探测器及输出界面，如图表，二维格点等。其行为时间表则描述各探测器采样的间隔和顺序。通过将一个模型的ModelSwarm 和ObserverSwarm合并在一起，一个完整的实验模型就建立起来了。通过使用ModelSwarm和ObserverSwarm ，可将模型的界面和模型的实现分离，模型自身仍然是纯的，就像一个玻璃罩下的世界。不同的ObserverSwarm可用来实现不同的数据收集和实现控制协议，但是模型本身没有发生变化。
3）模拟主体
模型中模拟的主体与现实中的经济参与这是一一对应的。例如，在经济模型中需要定义消费者、公司甚至政府、银行等。模拟主体通常作为一组对象在模拟系统中存在，我们要根据现实的情况给它们定义方法和属性。在一个复杂适应系统中，模拟主体应当具有学习和进化的能力。这就需要在主体中定义一个独立的具有认知能力的部件（可以是一个子对象也可以是一个方法）来处理来自环境的刺激并做出反应。学习或进化的过程可以采用神经网络或遗传算法等方法来模拟。
4）环境
在模型中，模拟主体通常生活在一个环境中。许多模拟平台将这一环境限定为某一个特定类型，如最常用的是二维网格。Swarm的一个特点在于不必设计一个特定类型的环境。在Swarm中，环境本身自身也是一个主体，用面向对象的术语来说就是一个对象。例如，在经济系统中，市场就是一个环境。消费者和商家通过市场来询价和报价，他们的交易也在市场中得到撮合。市场这个主体在模型中可能有一些不同于其他主体的特殊的方法和属性，如市场的参与者或市场的状态等。但是在Swarm这个模拟系统中它的处理与其他主体没什么区别。
在这里，我们简要地介绍了应用Swarm模拟的逻辑结构，希望读者可以对Swarm从整体上有一个了解。欲了解使用Swarm各部分的详细情况，请参阅Swarm库文档和例子程序。这些工具的完整文档可以在Swarm的官方主页上找到。
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swarm：一个北美Tichondrius服务器（战场分组第9组）的牧师玩家。以竞技场闻名。后来组织大型raid（成员皆为本服或转服过来的角斗士）

扩展阅读：
1.[1] Nelson Minar, Roger Burkhart, Chris Langton, Manor Askenazi. “A Top-Down Introction to Implementing an Experiment Using Swarm“. http://www.santafe.e/projects/swarm.
2.[2] Nelson Minar, Roger Burkhart, Chris Langton, Manor Askenazi. “A Toolkit for Building Multi-agent Simulations“. SFI工作论文，96-04-2，1996。
3.[3] Benedikt Stefansson。“Swarm： An Object Oriented Simulation Platform Applied to Markets and Organizations“。 Evolutionary Programming VI， Lecture Notes in Computer Science。 Vol。 1213， Springer-Verlag，NY，1997
4.[4] “Swarm Online FAQ”. http：//lark.cc.ukans.e/~pauljohn/SwarmFaq/
5.SwarmOnlineFaq.html.
6.[5] “Installing Swarm”. http://www.swarm.org
7.[6] (意)本尼迪克特 史蒂芬森 《SWARM中的经济仿真：基于智能体建模与面向对象设计》社会科学文献出版社
“swarm”相关词条：
什么是相关词条 我来完善
“swarm”在英汉词典中的解释(来源：网络词典)：
swarm1
KK: []
DJ: []
n.[C]
1. (昆虫等的)群;蜂群
2. (密集的)一大群,一大批
3. 大量,许多[P][(+of)]
4. 【生】游动孢子群;浮游生物群
vi.
1. (蜜蜂)分群[(+off)]
2. 成群地移动(或飞行)
3. 被挤满;群集[(+with)]
vt.
1. 挤满

swarm2
KK: []
DJ: []
vi.
1. 攀登[(+up)]
vt.
1. 爬(树等)

⑨ swarm仿真软件可以用matlab来代替做模拟吗

貌似可以吧～ 不是很了解～～ 不过swarm应该会很专业，尤其是在群体行为的模拟，在智能性方便尤为突出～～ 建议还是用swarm ～～ 其实要是会一种编程语言的话，java其实很简单～ 并且不会用到很深入的部分～