原文：
R.K.  Standish:   Open Source Agent-Based Modeling Frameworks,  Studies  in  Computational
Intelligence (SCI) 115, 409–437 (2008)

奇怪的是，通用的MAS，例如Swarm和Repast，在AL研究中使用的并不多；大家倾向于使用专用系统，如Avida等。

模型：Sugarscape
p412有一个很elegant的Sugarscape的算法描述。

不同框架的选择：
看对哪种编程语言熟悉了：
Java: Repast or Mason;
C++: EcoLab;
C: Swarm;
啥也不懂：NetLogo


1.EcoLab
EcoLab的出现有不少时间（可追踪的1994年）了，应该算是成熟的系统，但是用户并不多，且一般是学术领域的。
因为是C++开发的，EcoLab开始的时候不支持自定义的模型；后来通过使用Classdesc预处理器为C++增加了“反射”机制，才可以支持任意的C++代码作为“模型”。
通过实现一个“Stupid Model”，可以比较不同的框架的特性。看起来EcoLab的建模过程和Repast差不多容易，比Swarm更容易些。
一个重要的缺陷是：没有“空间类”，而空间类可以将主体分布到集群上，从而并行计算。（文中说，Jellyfish例子模型也在集群上运行，什么意思？在没有空间类的情况下的分布式计算？）
内置的TCL解释语言可以用于修改模型参数；但一般的实验不需要太懂TCL的。

2. Logos系列：StarLogo，NetLogo
由于使用Logo语言，有它的优点：解释运行等；缺点：性能（现在的StarLogo等在JVM下运行，等于是JVM内再运行Logo）。
这个系列的环境多用于教育（初等教育）。
从这个角度看，我觉得美国的小学生是比我们的孩子要更能在计算机仿真方面有“早期教养”。我们的教育家们也应该考虑如何学习和借鉴。

3. Cormas
一个Smalltalk下的框架。

4. Swarm
不多说了，老爷子级别。

5. Repast
核心也是Java的，虽然有RepastPy和Repast.Net。

6. Mason
由于比Repast新，所以用户群没有Repast大。
另外Mason的一个主要缺陷是文档。
性能：比Repast应该好一些。

http://www.cyberlifespace.org/?p=2&a=view&r=63


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