基于Agent的森林生态环境的构建

陆培军

基于Agent的森林生态环境的构建

陆培军

（南通大学，江苏 南通 226000）

针对现社会森林生态环境遭破坏尤其是病虫害加剧的现象，本研究构建了一种基于Agent的森林生态环境，通过建立森林生态系统模型并进行仿真实验得到相关数据，从而对复杂的森林生态进行有效的分析研究，是实现虫害管理的必要手段。针对不同环境条件设定相应的仿真参数，可以得到恰当的害虫种群演化结果，有助于森林生态管理的科学决策。

森林；生态环境；Agent；虫害；仿真

森林是人类生存与发展的很重要的一个资源，在陆地中占有很大的比例，它是属于自然生态系统中的一种。森林资源的特点是结构比较复杂、类型丰富多彩、稳定性比较强、现存量很大、具有很高的生产力等等。除此之外，森林是一种可再生的资源，在陆地的生态系统中占有很大的比例，同时在人类的发展进程中有很大的作用。森林可以为人类的生活提供物质保证，还可以帮助人类净化空气、供养水分、防止风沙、保护环境、给土壤保肥以及改善生活的环境，除此之外，还有维护生态系统的平衡，保证生态系统多样性的特点。但是，因为我国人口数量增加的速度太快，使森林资源使用的速度过快，从而造成了一系列的环境问题。现在全世界都在关注的话题就是怎么保护森林资源并维持它的可持续发展。

森林要想持久的发展，就必须保护森林资源以及森林环境。森林都在自然的状态下朝向多样化的方向发展，而且变得更加的复杂以及越来越完善；所谓的森林的生态环境健康发展，就是指森林能够在接下来的一段时间内持续发展，而且可以从不好的环境中自我调节，使功能以及结构都达到相对稳定的状态，这样才能保证生物的多样化发展以及让生态系统达到平衡，这才是一个最佳的状态。要想使一个森林系统达到健康的状态，就要保证社会以及经济、生态共同发展，主要满足以下几个条件：（1）保证森林资源可持续发展，达到自然生态的要求；（2）保持一个稳定的生产力，主要是在木材以及林副产品、经济的有效统一；（3）能够确保森林所要的多种生态环境；（4）保证森林系统的稳定，让它能够平稳发展[1]。

1 Agent概述

Agent通常指的是在一定的计算领域，在系统中能够发挥合理性作用的统称[2]，其一般具有以下几个特征：

(1)反应性。Agent可以认知外界的环境，像是一些物理的世界，用户操作的系统的界面或是其他一些方面。它可以对这类事件作出相应的反应。像是模拟飞机的Agent就可以对用户的每个操作作出相应的回应。

(2)自主性。Agent可以自主的根据自身的一些资源和局部的行为而控制用户的行为，如果没有外界的控制，那么可以根据自身的一些条件对系统作出相应的反应，这些都是可以进行控制的。像是SNMP[3]中的agent就可以在一定的基础上进行独立自主的操作，而不需要收到外界的控制。

(3)交互性。Agent可以跟Agent或是人使用Agent所特有的语言进行沟通，这种交互性可以有效的与其他用户进行相似的工作。像是Internet的使用者就可以根据Agent语言与其他的用户进行沟通，可以阐述自身的某些需要。

(4)主动性。Agent可以主动的作出一些行为，这些行为都是具有一定的目标性的。像是Internet可以提供自动的服务Agent,如果获取信息之后，可以根据约定把相关条款传递给其他用户；或是负责工作管理的Agent,可以把每天的最新工作情况反馈给工作人员。这样的计算实体就是一个线程或是系统、机器人等等。

早在90年代期间，Agent技术就是一个热门的技术，一些文献都认为这在软件的领域都是一个很大的突破。主要的原因是它是以计算机网络技术为基础的，在不久的将来会有很大的发展空间，也会有越来越大的作用。第一，Agent技术可以解决现在出现的许多分布式的问题；第二，Agent技术创造了一个数学模型，这个模型是根据计算机的特点而制造的。

Agent理论从20世纪的80年代开始，就从各个方面与相关技术有效的结合在一起，像是分布式的人工智能以及分布的计算或是人工智能方面。人们总想尝试将理论与技术有效的结合在一起，这样才能为用户创造出更多的价值，而且在过程中还起到了高智能以及高灵活度等特点。特别是在人工智能的领域，工作人员一直都想把它作为一种技术，以此来推动人工智能的发展，像是开发自主学习以及自主决策等等，但是实际的问题往往更加的复杂，一般都是多Agent系统所解决不了的。

关于Agent的理论探究在20世纪的90年代初就有了很多的成果展示。人们根据Agent理论以及它的特点和组成成分，分析了Agent研究的原理以及相关规律、Agent彼此之间的交流与合作。所有的这些研究成果都是Agent自主研发的，只是为它们准备了一些验证所需要的工具以及相关的手段等等，这些都为Agent的发展起到了及其重要的作用。所以根据理论研究的基础，人们就开始对Agent技术作出深入的探究和分析。像是人们根据Agent软件的应用结构开发出了BDI体系的结构以及混合式体系结构、反应式体系的结构，保证了以上结构的顺利实施；创造了在Agent软件基础上的工具以及相关软件的开发，工作人员对这些技术应用的十分熟练。所有以上的研究成果都使得业界的认识关注Agent理论以及它的衍生领域，像是微软、FUJITSU、IBM以及Toshiba、Tryllian、Agent Oriented Software等等，这些企业都参与到这项活动中来，并通过与学术界的合作，开发了一些软件和相关的产品。最主要的是，许多国际组织都开始了Agent技术的研究，并制定了一些相关的Agent的技术标准，这其中包括了一些工具语言的使用，而且还从很大的程度上研究了技术与应用软件之间存在的一些可以操作的工具，这些都从某些范围以及应用上对Agent技术做了详细的解释。

2 我国森林病虫害的特征

由于我国有丰富的土地资源，丰富的生物物种，伴随着国家的迅速发展，一些有害的生物种类也在迅速的增多，这就使森林发生灾害的面积在一点点地扩大，从最初的每年只有一百亩变成当前的一亿亩而且还在不断的增长之中，在这其中主要的有害生物也从几种扩大到200多种，其中的增长速度可见一般。

有害物种进入我国，其中最大的受害者就是林业。现在我国主要的危险就是森林的病虫害，而且这些都是由于外来的物种造成的。根据国家的统计得知，每年都会有将近2000万亩地收到森林病虫害的影响，是每年的森林减少量都超过了1 680万m3；而由松材线虫到来的灾害就到了116万hm2的森林破坏；由飞机草带来的灾害面积更是达到了1 005万hm2以上，这其中的威力还在不断的上升之中。

根据之前的统计可知，我国的森林的害虫发生的面积是100万hm2，而这只是在50年代左右，在60年代期间，上升到了180万hm2，90年代后超过1200万hm2，其中的增长频率达到了25%，由森林病虫害造成的损失超过48亿元人民币。现在，全国每年的病虫害都占总规模的7.9%，在人工森林方面达到了25.8%，这是限制我国森林业可持续发展的一个很重要的因素。

森林的病虫害给我国带来的经济损失几乎每年超过十亿元，而对生态系统的破话更是难以估计。在我国发生的病虫害主要有以下几个特点：第一，发生病虫害的森林面积在不断的扩大，而且还没有下降的趋势；第二，一旦发生森林病虫害，就会涉及到很大的范围，造成了难以估计的损失；第三，这些病虫害会迅速的扩散，对我们国家的森林资源造成很严重的损失以及巨大的威胁。第四，这些害虫在一些地方迅速增加，而且变成为主要的害虫，而且更为严重的是，病虫的数量以及种类都在不断的增加；第五，森林的病虫害严重，造成了很大的经济损失，限制了我国山区经济的迅速发展，为农民脱贫造成了一定的困难[5]。

3 造成我国森林病虫害越来越严重的原因

(1) 人工森林面积不断变大。中国的森林大约有14310万公顷，大约65%的天然森林，是8500万公顷所用。而最近几年病虫害在不断地上升，这就使人工森林的面积变得越来越大。而就在1950与1980年期间，人工森林的面积就翻了一番，当然病虫害也是增加了一半，这使得两者保持相同的增长速度。然而现在种的数目品种又很单一，这使得森林的系统妨害能力很低，一旦有有害生物入侵，就会造成大规模的损害，从而使我国的经济受到很大的损失。

(2) 天然林在不断的被砍伐之中。因我国的木材发展还是较好，这就要求比较多的木材，所以说林业的快速发展就使得我国的天然树林的数量以及质量出现大幅度的下降，这就破坏了我国森林的多样性以及生态系统的多样性。天然树林在不同程度上遭到了很严重的破坏，还导致了森林病虫害的流行，主要使我国的森林面积变得越来越少。

(3)国内外的交流使得病虫害的危险性变得更加严重，主要使病虫杂草的数量在不断的上升。像是美国的白蛾、圆蚧、松材的线虫以及松针的褐斑病等等，这些都是在病虫害的流行中不断从国外而引进的。国内的现象是：由于人为的活动就会使病虫害发生的区域迅速扩大。

(4)由于不合理的使用化学的农药使病虫害爆发。在使用农药的时候就会让植物一再的依赖化学的农药，这就造成了很大的危险，主要是生物可以产生抗药的性能，进一步的会让森林环境的遭到破坏。话句话说，根据一些相关的防治手段限制森林病虫害的产生，这样就可以预防工作中出现一些客观要求，但是还是缺少一些器材，使工作的效率没有达到让人满意的效果。

(5) 工作人员的各种工作总是处于一种被动的状态。像是我国最近几十年的森林病虫害的预防工作都是在救灾，而不是进行本质的处理，预防其发生。一旦发生了病虫害，就是大量的人与钱财投入到灾区。也就是说，只重视救灾，而没有在意防灾，这是一个很不好的现象。

4 相关模型构建

4.1 CA的建模方法

CA模型的基础是时间、空间以及变量三者的有效组合。一般情况下，细胞排列成为规则的一维、二维或是三维的高维空间[6]，在这期间要限定细胞的数目和状态，往往把他们设置为布尔变量。参与探究的细胞都在一定的规则中由一个已知的状态变化为另一个时间段。细胞的每个状态都是由上个阶段的细胞经过一定时间的演变而进入自己的下一个状态，从而进入另外一个时间段。所以通常而言，都是假设每个细胞的状态都是由上一个细胞的状况和相邻的状况而决定的，也就是每两个细胞之间都是有一定间隔的，都会伴随着周围细胞的变化而发生变化。因此，每个细胞都在进行着相同的变化，只是时间有前后而已，现在将半径为3的Moore[7]图形展示在图1。

图1 半径为3的Moore领域Fig. 1 Moore field of radius being equal to 3

根据邻域，我们知道一个模型到底是全部的还是局部的信息，但是这都局限在几何空间上。在一般情况下，所有的状态都假设只受到时间的限制，所以说信息在时间上也是有局限性的。现在所假定的状态都是之前所有的时刻所决定的，只有无限大的时间状态才能够满足信息的所有要求。所以，通常来讲，细胞的每个模型都是在一个自然的状态下才满足要求的，那就会特比适合对一些局部信息的模拟。然而只用一些简单的状态和时间作为参照还是比较简单的，所以说就可以把每个时间的细胞都进行设计，使他们成为一个Agent，这样他们就会有自己独特的状态和所需要的演化规则。

4.2 模型的描述

主要的思想就是将一些生态系统进行网格化分布，用一些二维的表格表示农田的局部生态系统，而每个单元格就是一些植物的生长空间，当然他们也可能是昆虫的一些栖息地。但是不同的是每个单元格只能被一种动物所占领，所以说这就把一块农田分为了许多个小的细胞，这些细胞的组合就构成了一个细胞的空间模型。

因为在模型中主要涉及了三个不同的Agent，他们是农田以及农作物、昆虫Agent，当然他们之间是存在一定关系的，像是农田就是昆虫的生长以及演化的环境；又可以把昆虫划分为天地或是害虫Agent，所以模型中的一些相互关系可以参考图2进行相关分析。

图2 每个模型中Agents的相互关系Fig.2 Agents’ relationship in each model

昆虫的生存需要仰仗环境，这是因为它们要从环境中获得一些能量以及营养，而最主要的食物来源就是农作物，而它们天敌的来源就是害虫，如果没有能量存在，就说明它们的主体即将消失。

所有昆虫的行为都要受到环境的控制，但是它们的运动都会遵守一定的规则。在这个模型中，每个昆虫都是有一定的生存空间，由于它们具有一定的视野，所以它们知道周围的一切情况。现在主要研究的是有一定半径限制的Moore邻域，把它作为昆虫的运动视野，而且所有昆虫的活动都是由它们视野内的环境所控制的，这就使不同的昆虫有着不同的视野空间。而我把害虫R设置为参数1，把天敌R设置为参数3。

所有昆虫之间的相互关系都是局部的，它们被限制发生在一定的区域内。但是所有的动态都是每天被更新的，这保证了信息的高效性。其中的一些属性主要有以下几个方面：

(1)所处的位置(z，y)。这可以确定主体的运动状态，这些状态都可以由相关坐标而显示出来(z，y)。

(2)所具有的能量(agentEnergy)。判断能量的多少主要是看他们具有多少的资源，并且是否能够达到一个最大值。如果能量小于等于零的话，那么这个生物体就不在存在。

(3)生物体的年龄(agentAge)。主要的判断方法就是它们存活的天数。

(4)颜色(color)。可以做一些相关标记，这样能够看出它们演化的过程。

昆虫的生命周期中有一些固定不变的属性，被称为静态属性，它主要包括以下几个方面：

(1)生命最开始具有的能量(agentInitEnergy)，这是从最本质的能量；

(1)能量的最大值(agentMaxEnergy)。这是主体所具有的最大的能量，如果超过了这个能量，那么就会不再摄入新的能量；

(2)视野(FOV)范围。视野范围的确定主要是由于所处空间的半径的大小，如果视野变大，那么它周围的环境作用的效果就越强。而当视野的半径为3的时候，就可以看到周围的48个细胞，相关情况请看图一；

(3)新陈代谢的速率(agentMetab)。这个主要是每天所耗的能的大小；

(4)繁殖力(agentReproEnergy)的大小。这个主要是指最小的能量；

(5)生命周期(agentMaxLife)的长短。主要是指最长的周期，一旦超过这个周期，就将消失；

(6)繁殖年龄(agentReproAge)。这主要代表主体的年龄，它是有具有的资源而控制的，资源越多，则年龄越大，但是会达到一个极限值。

4.2.1 作物

所谓的作物就是指在CA的基础上所定义的Agent的代表，它是用来模拟农作物的成长。主要是由n×n的网格所构成的，同样的每个网格都是一个细胞，它可以代表每个植株以及它相关的属性。每个不同的时间都会由于环境的不同而发生相应的变换，这是在模仿生物的不同周期。每个作物Agent生长可以分为三个不同的阶段，主要是：幼苗以及分蘖期、成熟期，不同时期就会对生物有着不同的作用范围，除此之外他们抵抗害虫的能力也不尽相同，有着强以及弱之分。像是幼苗期的植物都会被害虫占据两次，发生一定的病变；而在分蘖期的植物会被占据一次，也会发生一定的病变；但是成熟期的植物就不会发生任何的病变。它也同样具有一定的属性，主要是以下几个方面：

有效的积温(1evelOfEAT)是作物当前生长的环境；

环境的温度(1evelOfTemperature)是要在运行模型前设置好的；

环境的湿度(1evelOfHumidity)在运行模型前设置好的；

4.2.2 害虫

环境的温度以及湿度都会影响害虫的生长以及相应的繁殖[8]，当然天地也是会受到抑制作用的。当环境的有效积温(EAT)的增大时，作物也会繁殖成长，但是一旦达到一个最大值就会死亡。它们只是在局部的范围内受到影响，之外就不会受到任何的局部作用。

在不同的时间段害虫的变化情况：

Rule 1：观察

If 周围存在天敌

Then goto Rule 2

Else goto Rule 3

Rule 2：躲避

If 反方向的网格是空的

Then 移向该网格

Else goto Rule 4

Rule 3：寻找食物

If 周围的网格有植物

Then 向该网格移动

Else goto Rule 4

Rule 4：转换位置

If 网格是空的

Then向该网格移动

Else不动

4.2.3 天敌

天敌都是按照规则的变化而发生相应的位置变化：

Rule 1：探测情况

If 周围的网格是空的 并且 让其他同伴占据

Then 不动

Else goto Rule 2

Rule 2：寻找食物

If 周围的网格中有害虫

Then 移向该网格

Else goto Rule 3

Rule 3：移向该表格

If 周围的网格是空

Then移向该网格

Else 不动

4.3 实现相关的模型

使用Java语言编写程序，把用户设置为面向所有对象，在个人电脑上进行对害虫的模拟演化的实验，相关的结果可以用图形表示。Java就是要实现将Agent拟合为一个整体。Java语言是有独特的性质，可以对相关数据进行处理。

表1 模型CROPLAND的相关结构Table 1 The structure of model CROPLAND

相关的模型构造主要见表1，这里的Main文件主要的核心文件，涉及的方法以及属性如下所示：

InitSwarm()，模型初始化；

buildObjects()，建立模型以及初始页面的设置；

buildActions()，调用建立列表；

activateIn()，进行仿真处理；

go()，运行模型；

drop()，返回初始状态。

主要有两个模型文件：java以及Jpest Model Swarm，根据不同的要求采用不同的模型，相关方法以及功能如下所示：

buildObjects()，建立对象；

buildActions()，设置不同的列表；

activateln()，建立运行环境。

JpestModelSwarm.java还有以下几个方面：

pest Death()，pest Birth()，count Pests()，getAanedLit()和getPstist()，这些都可以进行处理以及最后数据的输出。

5 进行模拟实验以及分 析结果

5.1 模拟实验的进行

根据建立的模型进行模拟实验[9]。主要考虑害虫的防治问题，所以说在一开始就可以引进害虫的天敌，这样就可以构建一个捕食与被捕食的模型。

在实验中，使用100×100的网格模型。相关状态图请看图3，参数的设置如表2以及表3所示。

图3 系统的状态图Fig. 3 The state diagram of the system

表2 参数的设置1Table 2 Parameter settings 1

表3 参数的设置2Table 3 Parameter settings 2

5.2 分析结果

本实验所采用的模型是一个比较经典的模型，这是在20世纪时由A J Lotka以及V Volterra提出的，相关公式如下：

这里， x，y前的系数是一个常量，b1和c2是影响密度的因素；c2和b2是影响种群的因素；a1和b2是种群的增长率。在捕食与被捕食这个关系中，一个种群可以被另一个种群所食用。

在某一种特定的环境下，被捕食的种群Insect 1都会在最初始时快速增长，但是一旦到达一个最大值后，就会开始下降甚至是在逐渐的消失；而相反的是：捕食的种群Insect 2最开始是增长缓慢，但是一旦种群Insect 1出现下降的趋势时，种群Insect 2就开始增快，但是如果达到了环境的最大容纳力之后就会变得稳定起来。所以也就是说，在种群的演变中，就是要有效的控制害虫这个种群。

6 结束语

本研究主要把计算机的仿真模型和细胞的自动机处理模型有效的结合在一起，创建一个人工的生态系统，根据害虫捕捉食物的这个现象进行了模拟的实验。主要的思想即采用一个自下而上的模型，利用Agent的相关连接的规则，创建一个整体的模型。这样通过该模型进行一些实验，得到较为真实的数据，通过这些数据，研究专家可以对森林系统作出一些合理的分析，而这些研究可以作为防害虫的理论依据。不同的环境会有不同的参数，根据这些参数可以得到一些种群在演化过程中的结果[10]，通过这个结就可以帮助森林进行可持续发展的研究。但是从某种程度上讲，森林的可持续发展这个理论可以应用于森林妨害的整个过程中，而且还会对之后的森林管理以及经营都带来一个有效的保证。只有这样才能一步步的实现以下的情景：把生态学作为基础，把森林技术作为一种主要的防虫手段，这样就可以结合森林技术对森林的有害生物进行预防以及处理，从本质上保证森林生态环境的可持续发展。

[1] 王瑞燕, 赵庚星, 周 伟. 土地利用对生态环境脆弱性的影响评价[J].农业工程学报, 2008, 24(12): 215-220.

[2] 常志明, 毛新军，齐治昌.基于Agent的网构软件构件模型及其实现[J]. 软件学报, 2008, 19(5): 1113-1124.

[3] 区海平,寿国础.基于MIB定义的SNMP分析系统及实现[J].计算机应用, 2009, 29(1): 38-41.

[4] 李德毅, 肖俐平.网络时代的人工智能[J].中文信息学报,2008,22(2)：3-9.

[5] 刘嫦娥. 山区经济包容性增长策略研究[J]. 现代管理科学,2011, (12): 43-44.

[6] 张军旗,周向东,王 梅.基于聚类分解的高维度量空间索引B+-Tree[J].软件学报, 2008, 19(6).

[7] 席政军, 王 鑫, 李永明. 量子Mealy自动机和量子Moore自动机的等价[J].计算机研究与发展, 2009, 46(9): 1523-1529.

[8] 王 兵,鲁绍伟.中国经济林生态系统服务价值评估[J].应用生态学报, 2009, 20(2): 417-425.

[9] 刘 丹,唐绍均.论农村社会保障制度与森林生态环境保护[J]. 科技管理研究, 2008, 28(5): 48-50.

[10] 王金良, 李慧凤. Logistic种群演化模型的渐近加权周期性[J]. 应用数学学报, 2011, 34(3): 496-501.

Construction of forest ecological environment based on Agent

LU Pei-jun
(Nantong University, Nantong 226000, Jiangsu, China)

In accordance with the phenomenon that at present time, forest ecological environment suffers from destructions by nature disaster, human conduct, especially, by intensifying diseases and insect pests, a forest ecological environment based on Agent technique has been built up, with which the forest ecological system model was set up and the simulation experiments were carried out in orde to obtaim some relative data; on the basis of the studying, the more complex analysis and study can be effectively conducted. By taking into account different environment factors, the simulation parameters were accordingly set; thus obtaining the evolution results of pest populations, and being helpful in scientific desision-making for forest ecological management.

forest； ecological environment； Agent； insect pest；simulation

S711

A

1673-923X(2012)08-0075-06

2012-01-24

江苏省高校自然基金项目（10KJB510022）；南通市科技计划项目（K2010065）

陆培军（1975—）,江苏南通人,南通大学计算机科学与技术学院讲师；电话：13962916892

[本文编校：吴 彬]