技术特征：
1.一种利用多代理人仿真进行视觉感知模拟的算法，其特征在于，包括以下步骤：s1、调用地理信息数据建立代理人的运行网络基础，构建仿真系统环境；s2、设定代理人生成点位和数量，代理人移动离开生成点位，获得所在点位的视觉感知情况数据与网络点位连接情况，获取非上一停留点位的待选目标点集，并计算与之连接的无向网络的视觉效用值；s3、代理人根据备选项的视觉效用值进行选择概率计算，执行一次蒙特卡洛模拟，将目标选择概率转化为确定的选项情况，并移动至选定目标点；s4、连接代理人所在的上一目标点与当前所在目标点的无向网络进行代理人经过情况计数，输出最终代理人累积量和当前量。2.如权利要求1所述的一种利用多代理人仿真进行视觉感知模拟的算法，其特征在于，步骤s1中仿真系统环境的构建过程为：s11、预处理待导入的shapefile格式地理信息数据库，其应具备的特征包括在交叉口打断的路段线要素集、道路视觉信息特征、道路节点编号，并设置仿真系统对应的世界大小等同于数据框；s12、定义地理信息数据库shapefile文件路径，由gis扩展函数load-dataset引入，获取的节点列表数据结构为三层嵌套的点集；令输入的节点集标注为ft，每一行都代表线要素上的所有节点集合，遍历输入的ft集合获得第二层嵌套点集结构vtl，得到单一线要素内包含的[1
×
2]点集vt；s13、遍历点集vt获取各点坐标，为避免重复生成节点，先判定各点坐标上是否已有节点生成，若有则跳过该点，若无则生成节点vt1，再根据点集vt中另一节点的坐标生成网络节点vt2；s14、由节点vt2向节点vt1生成无向网络，并继承具备相同节点的地理信息数据库的字段与数据内容。3.如权利要求1所述的一种利用多代理人仿真进行视觉感知模拟的算法，其特征在于，步骤s2的具体过程为：s21、设定代理人生成数量，生成点位具备系统入口的特征，每个代理人具备记录起始节点o、上一停留节点l、当前节点c和目标节点d的特征，再将起始节点o赋值到上一停留节点l，代理人移动至与入口相邻的网络节点，该节点赋值为c；s22、代理人获取当前节点c及与之连接的所有无向网络的情况，计算除连接当前节点c与上一停留节点l之外其它无向网络的视觉效用值v，效用值v的计算如下公式所示：式中，v表示无向网络的视觉效用，即每个单一元素的视觉占比字段值x
i
与对应的视觉要素偏好效用系数α
i
的乘积加和结果，x
i
为视觉占比字段值，α
i
为视觉要素偏好效用系数，n为该节点包含的视觉元素总数量，将视觉效用值作为代理人进行视觉感知模拟与行为决策的基础；s23、经过视觉效用计算，代理人分别获得当前节点c与备选目的地a和b连接的无向网络的视觉效用值v
ca
和v
cb
。
4.如权利要求3所述的一种利用多代理人仿真进行视觉感知模拟的算法，其特征在于，步骤s3的具体过程为：s31、代理人计算备选目的地a和备选目的地b的选择概率p，选择概率p的计算如下公式所示：式中，p
i
表示代理人面对选项i＝1,
…
,n时的选择概率，v
i
为备选目的地的可见视觉效用值，v
n
为选择集内第n点的视觉效用值，n为当前节点面对的可选目的地的数量；经过选择概率计算，代理人分别获得在当前节点c选择备选目的地a和选择备选目的地b的选择概率p
a
和p
b
；s32、设置随机数生成器r，在[0,p
a
+p
b
]范围内生成随机数i，若随机数i小于p
a
，则设置目标节点d为备选目的地a的坐标，反之设置目标节点d为备选目的地b的坐标，完成一次蒙特卡洛模拟；s33、设置代理人移动值目标节点d，并将目标节点d设置为当前节点c，目标节点d设置为空，完成一次移动。5.如权利要求1所述的一种利用多代理人仿真进行视觉感知模拟的算法，其特征在于，步骤s4中使用无向网络进行代理人累积量与当前代理人数量的记录，具体步骤为：s41、当代理人由起始点移动至当前节点c时，对连接起始点和当前节点c的无向网络的代理人累积量和当前代理人数量同时+1，再将当前节点c的值赋予上一节点l；s42、当代理人完成下一目标点a的判定，并完成移动时，下一目标点a赋值给当前节点c，原当前节点c赋值给上一节点l，将连接当前节点c与上一节点l的无向网络代理人累积量+1，当前代理人数量-1，即完成一次循环。
技术总结
本发明公开了一种利用多代理人仿真进行视觉感知模拟的算法，包括以下步骤：S1、调用地理信息数据建立代理人的运行网络基础，构建仿真系统环境；S2、设定代理人生成点位和数量，代理人移动离开生成点位，获得所在点位的视觉感知情况数据与网络点位连接情况，获取非上一停留点位的待选目标点集，并计算与之连接的无向网络的视觉效用值；S3、代理人根据备选项的视觉效用值进行选择概率计算，执行一次蒙特卡洛模拟，将目标选择概率转化为确定的选项情况，并移动至选定目标点；S4、连接代理人所在的上一目标点与当前所在目标点的无向网络进行代理人经过情况计数，输出最终代理人累积量和当前量。前量。前量。
技术研发人员：李渊 黄竞雄 王公睿
受保护的技术使用者：厦门大学
技术研发日：2022.04.26
技术公布日：2022/7/22