景區游憩行為計算機仿真系統研究綜述

[摘要]景區游憩行為計算機仿真系統是從景區游客游憩行為入手研究游憩使用與游憩環境如何相互作用、相互影響進而解決它們之間平衡、和諧發展問題的一種方法。文章深層剖析景區游憩行為仿真系統發展的內外因及由此導致的模型分類，然后以景區游憩行為計算機仿真系統的理論與方法支撐、工作過程、應用為視角，詳細分析國外有代表性的景區游憩行為計算機仿真系統，以期為國內景區游憩行為計算機仿真系統研究提供理論、方法、操作上的參考與借鑒。

[關鍵詞]游憩行為；計算機仿真；景區

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006(2011)07—0085—09

近年來，隨著我國游憩需求的迅猛增長，以景區為代表的游憩資源面臨過度使用的問題，環境、生態、文化遺產甚至游憩本身(體驗、質量)均面臨一定的風險。游客游憩行為研究是深入了解游憩使用與包含游憩資源在內的游憩環境如何相互作用、相互影響的基本著手點。景區游憩行為計算機仿真系統就是從游客游憩行為出發、采用計算機仿真建模方法研究游憩使用及其與環境保護之間平衡關系的一種方法。從游憩使用建模研究角度來看，游憩行為與包含游憩資源在內的游憩環境之間的交互構成了一個典型的復雜社會系統或復雜社會子系統，這種復雜系統難以采用傳統數學分析方法建模，而計算機仿真正是研究這種復雜社會系統的較好方法。因此，游憩行為計算機仿真系統是研究游憩行為與環境之間的交互過程、結果、影響等的合理方法。從景區管理研究角度來看，景區管理者經常面臨游客行為數據不準確、管理措施存在實施風險等問題，而游憩行為計算機仿真系統是利用計算機仿真技術對游憩行為所引起的游憩使用情況進行模擬、預測以及前攝(proactive)管理的一種方法和工具。因此，游憩行為計算機仿真系統是解決景區游憩使用及其與游憩環境保護之間平衡管理問題的一種科學、實用的方法。

隨著20世紀70年代計算機技術的興起，最早的游憩行為計算機仿真系統在美國研發并得到了實證。20世紀90年代以來，隨著個人計算機技術、軟件開發平臺技術以及人工智能主體Agent(以下簡稱Agent)及多Agent技術的逐步成熟、普及，各種游憩行為計算機仿真系統得以進一步的發展和應用。近些年，國外景區游憩行為計算機仿真系統的研究熱度逐年上升。美國、澳大利亞基于多年的研究成果繼續圍繞國家公園、自然與生態保護區等大型荒野游憩地展開相關研究并開發新的系統。歐洲一些國家，如荷蘭、丹麥等針對各自的游憩特點也正在展開相關研究并研制相應的游憩行為計算機仿真系統。而在我國，景區游憩行為計算機仿真系統的相關研究尚處于起步階段。

鑒于此，國內有學者在相關文獻中對國外景區游憩行為計算機仿真系統進行了介紹，為國內旅游研究提供參考與借鑒。然而，該文獻對各種景區游憩行為計算機仿真系統的介紹限于概括描述，未對其發展變革的本質原因、理論與方法支撐、工作過程等問題進行深層剖析，因而，對于計算機仿真方法在景區游憩行為研究的實際運用缺乏理論性、操作性的指導作用。

本文針對上述研究的不足，深層剖析景區游憩行為仿真系統(以下簡稱游憩行為仿真系統)發展的內外因及由此導致的模型分類，以景區游憩行為計算機仿真系統的理論與方法支撐、工作過程、應用為視角，分析國外有代表性的景區游憩行為計算機仿真系統的研究現狀，指出目前景區游憩行為計算機仿真系統研究存在的問題并展望未來的工作，以期為國內景區游憩行為計算機仿真系統研究提供理論、方法、操作上的參考與借鑒。

1 景區游憩行為仿真系統的基本概念

1.1 景區游憩行為仿真系統的基本定義

計算機仿真系統是指采用計算機模擬現實世界某種功能或過程的運行的計算機系統。本質上，計算機仿真是一種仿真模型在計算機上的運行過程，這種模型是對現實世界的實體、功能、過程、系統、現象的數學、物理或邏輯的描述，而仿真是模型隨時間運行的手段和方法。

計算機仿真系統是研究復雜系統的重要方法。復雜系統的特征在于系統的行為特征不等價于組成元素的個體行為特征的線性疊加，因此無法用傳統的數量方程或回歸統計進行線性分析，如生物體系統、社會系統、生態系統等。計算機仿真系統將復雜系統各組成元素之間的非線性關系轉換為可執行的程序，以計算機程序自動執行的方式推演模擬復雜系統，從而能以“簡化換時間”的方式對那些實際中需要長時間演化的復雜系統進行動態仿真。

旅游系統或者游憩系統是一種典型的復雜系統。若按照旅游地理學的方法將游憩行為的研究分為不同的空間尺度，景區游憩(使用)系統則是由游憩行為與游憩環境之間的交互所構成的微觀空間尺度的復雜系統。景區游憩行為仿真系統就是采用計算機仿真技術針對這一微觀空間尺度的復雜系統所做的模擬研究，其中，景區游憩行為仿真模型是對這一復雜系統的抽象描述。

1.2 景區游憩行為仿真模型及系統的分類

游憩行為仿真模型是游憩行為仿真系統的核心，反映了游憩行為仿真系統對要模擬的游憩系統的認知。游憩行為仿真模型的分類體現了游憩行為仿真系統的分類。

游憩行為仿真模型的架構主要由游憩使用管理、游憩質量管理、環境保護需求等外部應用需求和計算機仿真建模理論、技術等內部理論發展水平兩個方面決定。從外部應用需求來看，隨著人口增長與城市發展，游憩需求迅猛增長，游憩行為與包含游憩資源在內的游憩環境的頻繁交互日漸對環境和游憩自身造成影響。自20世紀90年代以來，以美國為代表的游憩行為仿真系統研究從景區的游客流量管理、游憩道路管理、游憩質量管理，發展到了目前廣受關注的自然(及生態)保護區的游憩行為與環境、生態的交互影響研究，體現了外部應用需求對景區游憩行為仿真系統研究的不斷影響與促進。從內部理論發展水平來看，基于統計方法的動態、隨機、離散事件仿真建模、引入人工智能技術的基于Agent與多Agent技術的仿真建模、智能與實時監測監控等方面的理論和技術發展，為游憩行為仿真系統的深入發展提供了理論和方法支持，出現了采用不同理論模型的游憩行為仿真系統。一般來說，外部應用需求決定內部理論模型的選擇。

進一步對上述兩個方面進行剖析，可以得到游憩行為仿真模型的二維分析圖(如圖1所示)。一維是“外部應用維”，體現仿真系統的外部需求，從游憩行為與環境的交互性指標來描述，分為“非動態交互”與“動態交互”兩個層次。其中，非動態交互模型對游憩行為與環境關系進行靜態描述，模型將依據這種靜態關系運行，該類模型適用于游憩系統較為穩定，即游憩行為模式、游憩環境等變化不大的情況；動態交互模型能夠對游憩行為與環境的動態結構進行描述，模型運行過程中游憩行為、環境及其之間的交互是動態變化的，這類模型適用于游憩系統不斷變化的情況。二維是“內部結構維”。表示仿真系統的內部結構，主要從適應性指標來描述，分為“基于概率”和“基于規則”兩種。基于概率的模型使用概率分布來描述游憩行為，游憩行為的產生基于概率的選擇，該類模型的使用條件是實際模擬場景與樣本的概率分布保持不變，因此適用于對較為長期的、宏觀層面的游憩行為進行模擬，而不適合游憩環境經常發生變化的場景，如增加新的游憩設施、引入新的游憩道路，或者游憩行為模式、游憩類別等發生變化等情況。基于規則的模型用一組規則描述游憩行為，規則表示行為的條件與結果，游憩行為的產生基于規則定義的條件是否被滿足，該類模型適用于對仿真系統的靈活性要求較高的游憩系統或場景，如游憩環境發生變化等。

圖1還描述了目前主要的景區游憩行為仿真系統在上述兩個維度的位置。可以看出，“基于概率的非動態交互”系統主要包括WUSM(Wildness UseSimulation Model，荒野使用仿真模型)和Extend(見2.2)等游憩行為仿真系統。“基于規則的動態交互”系統主要包括RBSimtl(Muhiagent Recreation BehaviorSimulator System，多Agent游憩行為仿真系統)(見3.1)、MASOOR(Multi-Agent Simulation Of OutdoorRecreation，多Agent戶外游憩行為仿真系統)(見3.2)、iRAS(Intelligent Recreational AgentSimulator，智能游憩Agent仿真系統)(見3.3)、Kvintust(見3.3)等游憩行為仿真系統。值得注意的是。RBSim、MASOOR、iRAS、Kvintus等還占據了“基于概率”區的很小部分，說明這些系統在適當場景部分采用了“基于概率”的方法；而“基于概率的動態交互”與“基于規則非動態交互”區域未見有代表性系統出現，表明“非動態交互”系統并未向“基于規則”方向發展，“基于概率”的系統并未向“動態交互”方向發展。

目前以RBSim、MASOOR為代表的“基于規則的動態交互”游憩行為仿真系統都是基于主體Agent(以下簡稱Agent)的，因此游憩行為仿真研究領域將“基于規則”的仿真系統稱為“基于Agent”的。本文不區分這兩種說法，但需要指出的是，嚴格意義上講，基于Agent的游憩行為仿真模型并不僅僅是基于規則的，Agent能夠被設計成具有推理能力，其推理機制并非簡單地基于條件一動作規則，而是基于一種復雜的推理與規劃機制。

本文第二部分將對圖l中的“基于概率的非動態交互”景區游憩行為仿真系統WUSM和Extend與“基于規則的動態交互”景區游憩行為仿真系統RBSim、MASOOR進行詳細分析。為了簡化，將前類稱為“基于概率的景區游憩行為仿真系統”，將后類稱為“基于規則的游憩行為仿真系統”。

值得一提的是，如果給圖1加上時間維度，則WUSM、Extend、RBSim、MASOOR、iRAS、Kvintus將在時間軸順序排開，其中，時間順序較為明顯的是前4個系統。

1.3 景區游憩行為仿真系統的工作過程

當理論模型類別確定后，景區游憩行為仿真系統的工作過程就可分為模型建立與模型運行兩大階段。

1.3.1 模型建立

建立景區游憩行為仿真系統模型包含兩個步驟：(1)選取有代表性的景區進行大量實地調查與分析；(2)建立景區游憩環境模型與游客(行為)模型。早期景區游憩行為仿真系統的實地調查多采用問卷、訪談、觀察、經驗等方式(如WUSM)。隨后地理信息系統(Geographic Information System，GIS)被引入，提高了位置的精確度(如Extend、RBSim)。目前，綜合采用GIS、全球定位系統(GlobalPositioning System，GPS)等精確數據采集技術的系統能夠獲得更為精確的游客行為過程數據(如MASOOR、iRAS)。

景區游憩環境模型可以分為狹義模型和廣義模型。狹義模型側重對景區的物理環境建模，如景區的人口、游憩路徑、服務設施等，如WUSM、MASOOR目前的進展；廣義模型則對包含了自然、生態、社會、經濟等環境各要素的游憩環境建模，如Extend對游客之間相互影響關系建模，考慮了環境的社會因素。RBSim則考慮了自然、生態、社會的綜合影響。

游客(行為)模型包含游客類別(人口統計學分類、團隊規模、游憩訴求等)、游憩模式(旅行方式、景點停留時間、行程、花費時間等)、游憩決策過程(游憩時間、路線選擇、環境變化的適應性調整等)等。景區游憩行為仿真系統模型要素的確定取決于系統的研究關注，其中，游憩決策過程還取決于理論模型的選擇。

1.3.2 模型運行

景區游憩行為仿真模型的運行研究主要包含兩個方面：(1)模型的計算機編程實現與系統驗證；(2)仿真輸出數據的分析。模型的計算機編程實現需要根據理論模型、模型架構、構成元素等選取合適的計算機仿真系統開發平臺、工具、編程語言。系統驗證包含正確性與效用性驗證，正確性驗證指對仿真軟件代碼、執行過程、數據結果的驗證，即軟件的測試、調試；效用性驗證指檢驗模型的運行是否與建模對象的實際運行相一致，一般通過將仿真輸出數據與相同背景條件下景區的實際調查數據(可來源于建立模型階段的實地調查數據，也可重新采集)相比較來完成。這一階段的工作在很大程度上受限于計算機仿真理論與技術的發展水平。

仿真系統實現后，就可以按照研究與實際應用的需求，基于初始化的仿真輸入數據運行系統，即仿真。仿真過程中，系統將根據仿真輸入數據自動生成游客在游憩環境中的游憩行為，并對游憩過程進行跟蹤、記錄；當一個仿真結束后，系統將根據研究者的關注對所記錄的數據進行分析并輸出分析結果。仿真(輸出數據)分析方法仍然取決于理論模型，概率模型的仿真過程具有明顯的隨機性，因此，仿真分析應采用基于統計分析方法；規則(基于Agent的)模型部分地采用了隨機方法，仿真過程的本質是基于規則的，應采用基于統計的分析與推理分析相結合的方法。目前，普遍被使用的是基于統計的仿真分析方法。

2 基于概率的景區游憩行為仿真系統

概率方法是游憩行為仿真中“游客行為選擇”的基本方法。基于概率的游憩行為仿真系統是根據一組游客旅行路線的樣本數據模擬游憩行為，仿真游客的到達時間、旅行線路的選擇等游憩行為的概率分布。基于概率的游憩行為仿真系統需要遵循概率分布不變假設，即無論實際的游憩系統如何變化，游客到達時間、旅行路線選擇等的概率分布保持不變。

一般認為，基于概率的游憩行為仿真系統經歷了兩代的發展：20世紀90年代出現的運行于大型機的荒野使用仿真模型WUSMt (Wildness UseSimulation Model)(見2.1)和20世紀90年代出現的運行于個人計算機的游憩行為仿真系統。運行于個人計算機的第二代系統又可分為基于編程語言開發的仿真系統和基于通用仿真平臺構建的仿真系統，其中，基于通用仿真平臺——Extend的游憩行為仿真系統開發較早并受到了認可(見2.2)。

2.1 荒野使用仿真模型(系統)——WUSM

WUSM于1973年由埃克(Heck)和韋伯斯特(Webster)開發，是最早基于概率的游憩行為仿真模型。

2.1.1 WUSM的理論與方法支撐

WUSM的理論與方法支撐涉及兩個方面：計算機仿真理論、方法方面，采用的是上述概率方法；游憩理論方面，依據的是斯坦基(stankey)提出的游客對郊野體驗的滿意度與其遇到其他游客的次數成反比的假設，以及費舍爾(Fisher)和克魯提拉(Krutilla)在該假設基礎上提出的荒野游憩最佳使用點模型：當增加一個游客時，其上升的滿意度同與之相遇的其他游客的下降的滿意度相互抵消時，游憩達到了最佳使用點。這些觀點(簡稱孤獨理論)目前仍然是游憩行為仿真研究中有關游憩質量的主要理論依據之一。

2.1.2 WUSM的工作過程

WUSM模型建立階段的實地調查主要針對美國蒙大拿州的西班牙峰原始區。物理環境模型由基于美國地理和森林局地圖的景區游憩道路網構成，包含人口、游憩道路、通道、宿營地。游客(行為)模型基于樣本游客團的游憩日記與行程草圖分析，包含游客規模(個人、團體人數)、旅行方式(徒步、駕駛機動車、騎自行車、騎馬)、到達景區的時間(哪周、哪天、什么時間)、行程路線，以及它們的概率分布。其中，各行程路線需要花費的時間通過兩種途徑獲得：(1)其他研究人員的前期研究成果；(2)與景區工作人員的訪談。

WUSM模型采用離散事件建模語言GPSS(General Purpose Simulation System)進行計算機編程實現，運行于IBM(International Business Machine，國際商業機器公司)公司的大型機上。系統的驗證仍然在美國蒙大拿州的西班牙峰原始區進行，由該景區經驗豐富的工作人員對仿真系統的輸出進行判斷來進行系統的效用性驗證。

在仿真分析階段，研究者的關注點是不同游客規模、游憩模式、到達時間、行程路線下，游客之間的相遇次數、相遇地點以及相遇方式(碰面、經過、宿營等)。一項輸入數據為177個騎自行車的游客團、48個駕駛機動車的游客團、進入景區4周時間的游憩行為仿真(通過10次重復相同初識值的仿真過程以提高結果的精度)表明：(1)斯坦基(stankey)的游憩使用與游客相遇次數成負關系的假設成立；(2)均勻分布的游客到達時間、游客游憩模式能夠有效減少相遇次數。

2.1.3 WUSM的應用

基于系統最初的驗證、分析，WUSM進行了改進并推出了第二代，第二代定義了更為豐富的相遇類別、輸出數據，提高了模型的運行性能以及對更為復雜應用場景的適用性。此后，WUSM被應用到更為復雜的場景中，從較原型驗證場景更為復雜的荒野地，如加州荒野區、約塞米蒂國家公園；到直線、單向線路的河流，如國家恐龍紀念館的格林河和雅帕河、大峽谷國家公園的科羅拉多河；直至直線、長距離道路，如阿帕拉契亞國家風景山道，WUSM都證實了它在游憩使用與游憩質量管理的有效性。

WUSM并未得到預期的迅猛、持續發展。一個最主要的原因是20世紀七八十年代個人計算機還沒有得到廣泛普及，運行于大型機上的WUSM具有較差的可訪問性與較高的運行成本。

2.2 基于Extend的游憩行為仿真系統

20世紀90年代，隨著個人計算機技術的發展，各種軟件開發平臺出現，減少了計算機編程語言在使用上的難度以及編程成本，很快得到了普及。仿真領域則出現了Extend、Arena、GPSS／H等通用仿真平臺(軟件包)，改變了WUSM時代只能采用GPSS語言進行建模而造成的技術障礙以及大型機時代的使用與運行成本。“通用”相對于“專用”而言，指可以針對各種不同的應用范圍、場景構建不同的仿真模型或系統，如可基于平臺構建業務流程仿真系統、生產過程仿真系統以及游憩行為仿真系統等。

基于通用仿真平臺的游憩行為仿真系統中，曼寧(Manning)及其同事1996年開始構建的用于研究國家公園道路使用情況的仿真系統較有影響，本文將以該系統為例進行分析。

2.2.1 基于Extend的游憩行為仿真系統的理論與方法支撐

曼寧的基于Extend的游憩行為仿真系統的理論與方法支撐為基于概率的仿真方法(如前所述)與景區環境容量(承載力)理論。景區環境容量(承載力)是指景區能夠承載的資源使用量的最大限度。基于Extend的游憩行為仿真系統根據景區環境容量(承載力)管理框架中的環境質量指標與標準體系、游客體驗可接受的改變與影響評估、游憩使用與質量指標之間的對應關系等展開相關研究。

比較而言，WUSM基于游憩孤獨理論關注游客與他人相遇數這一游憩質量指標，而基于Exmnd的游憩行為仿真系統根據景區環境容量(承載力)關注指標體系中景區、景點、分區、游路等的PAOT(people—at-one-time，某時刻人數)指標，也被稱為社會容量。

2.2.2基于Extend的游憩行為仿真系統的工作過程

基于Extend的游憩行為仿真系統在模型建立階段的實地調查主要針對美國緬因州阿卡迪亞國家公園。物理環境模型是一個景區道路系統，包含入口、交叉口、游憩道路、停車場以及景點(吸引物)。游客(行為)數據采集綜合了多種調查技術，如交通工具自動計數器用于采集某一時間段內進入景區的機動車數量、地理信息系統(GIS)用于計算游客行程路線的長度、現場觀察用于統計各人口人數及旅行方式、問卷用于采集游客特征、行程路線等信息。通過對樣本游客團的調查與分析，確定了游客(行為)模型包含游客規模、旅行方式(駕駛機動車、乘坐巴士、徒步、騎自行車)、行程路線花費的時間、景點(吸引物)停留的時間以及它們的概率分布。

Extend是Imagine公司的商用仿真軟件平臺或稱軟件包，內嵌仿真建模語言ModL，支撐圖形化組件建模以及用內嵌語言ModL編寫代碼建模，并能夠集成微軟公司的Visual Basic和C++語言開發的應用和過程。因此，基于Extend的游憩行為仿真系統的研發可綜合采用上述不同方式，并運行于個人計算機上。曼寧的Extend景區游憩行為仿真系統的效用性驗證與WUSM的方法相似：將仿真輸出數據與實際數據進行比較，但采用了更為科學的統計分析技術。在阿卡迪亞國家公園進行的效用性驗證表明：沒有證據證明仿真輸出數據與實際數據嚴重不符。

在仿真分析階段，研究者首先關注景區社會容量(承載力)的預測，即通過仿真預測出景區內給定時間范圍、地點、不同旅游方式(徒步、騎自行車、駕駛機動車)的景區可容納的最大游客數；其次關注各種管理措施的預測效果，如游客乘巴士對景區社會容量產生的影響。

2.2.3 基于Extend的游憩行為仿真系統的應用

曼寧的Extend游憩行為仿真系統應用于美國緬因州阿卡迪亞國家公園道路使用管理，羅亞島國家公園宿營規劃與管理，拱門國家公園基于社會容量(承載力)的道路網、景點使用管理，以及新管理措施——班車巴士對公園承載力的影響分析，約翰繆爾荒野區的步行使用管理與監控等。各種應用表明，該系統能夠通過社會容量(承載力)預測、管理措施仿真較好地支持景區的游憩管理。

上述基于概率的游憩行為仿真系統為游憩行為仿真系統研究奠定了基礎，并通過各種應用在游憩使用管理中發揮了重要作用。基于概率的游憩行為仿真系統需要基于概率分布不變假設。因此，當需要模擬的游憩系統經常發生顯著變化時，這類系統可能不能正確地對游憩系統建模，這時，應當考慮更為靈活的基于規則的游憩行為仿真系統。

3 基于規則的景區游憩行為仿真系統

“基于規則”指區別于“基于概率”的“游客行為選擇”：游客的游憩線路選擇不是基于樣本數據的概率分布，而是基于游客的行為規則，這些規則一方面反映了游客自身的游憩行為規律、傾向、偏好，另一方面反映了其與游憩環境交互過程中環境因素對行為決策過程、結果的影響。這種基于規則的游憩行為仿真方法克服了概率分布不變假設在動態變化的游憩系統中可能存在不適用的問題。正如上文(1.2)提到，目前有代表性的基于規則的景區游憩行為仿真系統均是基于Agent的，因此也稱其為基于Agent的游憩行為仿真系統。

基于Agent的游憩行為仿真模型起源于20世紀90年代，其中以美國阿里桑那大學吉布萊特(Gimblett)博士提出的多Agent游憩行為仿真系統RBSim(Multiagent Recreation Behavior SimulatorSystem)(見3.1)最具先驅性和影響力，其與同時代的曼寧的基于Extend的概率模型形成了游憩行為仿真模型研究的兩大分支。在RBSim的影響下，近年來，出現了一些其他基于Agent的游憩行為仿真系統，如荷蘭的多Agent戶外游憩行為仿真系統MASOOR(Multi-Agent Simulationof Outdoor Recreation)(見3.2)、澳大利亞的智能游憩Agent仿真系統iRAS(IntelligentRecreational Agent Simulator)與丹麥的基于Agent的游憩行為建模系統Kvintust(見3.3)。

3.1 多Agent游憩行為仿真系統——RBSim

RBSim的最早研究可追溯到20世紀90年代初作為美國阿里桑那大學研究人員的吉布萊特在澳大利亞墨爾本大學的博士研究。1997年，RBSim實現了計算機編程并在文獻中被進行了全面介紹。

3.1.1 RBSim的理論與方法支撐

RBSim的理論與方法依據主要包含兩個方面：人工智能的重要分支——基于Agent的建模與游憩研究。RBSim借鑒了美國圣達菲研究所(Santa FeInstitute，SFI)多Agent建模工具Swarm的設計思路，用Agent模擬游客及游客團隊，Agent在游憩環境中具有獨立行為能力、能夠感知環境狀態，并基于自身動機與意圖進行推理、決策、做出作用于環境的行為。本質上，RBSim是一個目標驅動的智能

RBSim在游憩方面的理論依據繼承了早期WUSM所采用的孤獨理論，但在此基礎上進行了擴展，識別出了另一類游憩類別——“社會游憩者”，這類游憩者在游憩中并不尋求孤獨體驗，與其他游客的相遇次數并不與其所追求的游憩品質存在明顯沖突。

3.1.2 RBSim的工作過程

RBSim在模型建立階段的實地調查針對美國阿里桑納州斷劍峽谷。RBSim的景區游憩環境模型是一種廣義模型(見1.3.1)，不僅包含了基于GIS的景區道路網，還包含了景區植被、文化、自然資源等環境要素。RBSim的游客(行為)模型即Agent模型，包含如下內容[23j(參考圖2)：(1)類別：分為兩種類別，一是旅行模式，主要包含徒步、山地自行車與吉普車；二是游客個性類別，包含風光(1andscape)和社會(social)游憩者兩種，前者追求游憩孤獨體驗，后者追求自然體驗；(2)感知：指在給定區域半徑范圍內對其他Agent的類別、數量、道路狀況、設施、日期、時間、天氣等的感知；(3)動機和意圖：包含需求(生理、安全等)、興趣(觀景、散步、生態環境、歷史、與人交互等)；(4)推理：即目標(動機、意圖)驅動的推理，Agent根據自身類別、動機與意圖、約束條件(時間、能量等)、對環境的感知，采用層次分析方法從行為矩陣中選擇能夠滿足自身目標的游憩行為；(5)動作：按照推理結果采取游憩行為。

RBSim采用微軟公司的Visual Basic(VB)4.0開發，運行于個人計算機上。RBSim Agent通過VB對象類實現，通過定義不同對象類的屬性、行為規則、狀態等區分不同的Agent；Agent的行為由離散事件觸發，包含環境狀態事件與內部事件。在斷劍峽谷的實驗驗證了RBSim在預測游客相遇次數與評估不同游客行程路徑方案方面的有效性。

在仿真分析階段，RBSim研究者的關注主要有3個方面：(1)游憩質量，通過游客之間的相遇次數來分析；(2)游憩活動對環境的影響，主要關注自然、生態環境因素；(3)各種管理措施的預測結果。

3.1.3 RBSim的應用

RBSim最初作為實驗性項目主要研究阿里桑那州斷箭峽谷的游客在游憩時間上的沖突問題。RBSim能夠仿真出新的管理措施下(如修建新的或重新規劃現有游路、限制參觀人數等)游客的相遇次數、相遇類別、相遇地點等。在RBSim的支持下，管理者能夠對即將采用的管理措施對游客產生何種影響進行深入研究，從而做出適當的決策。在針對大峽谷國家公園科羅拉多河的過度使用問題研究中，RBSim系統被修改成了一個分支版本，該版本的RBSim能夠預測“變更游客游憩時間表”、“針對不同規模游客進行帳篷預訂”等管理措施是否減少了乘船游客之間的沖突、是否減輕了游客對河岸的環境影響以及是否增加了河流的使用人數等問題。澳大利亞的坎貝爾港國家公園和島灣沿海公園游客管理項目采用RBSim模擬高峰使用及機動車穿越坎貝爾港國家公園情況、評價用于減少瓶頸與游客相遇次數的管理措施。至今，RBSim已經被應用到了更廣泛的領域，如河道游憩行為模式與交通管理問題[25j、阿拉斯加人類冬季游憩行為對野生動物的影響等。

3.2 多Agent戶外游憩行為仿真系統——MASOOR

多Agent戶外游憩行為仿真系統MASOOR由荷蘭瓦赫寧根大學研究中心開發，最早的研究始于21世紀初。

3.2.1 MAS00R的理論與方法支撐

MASOOR的理論與方法依據與RBSim類似，包含基于Agent的建模與游憩研究兩個方面。與RBSim的主要不同在于建模對象，即游憩環境。MASOOR針對荷蘭(歐洲)的城市游憩地。相對于美國郊野游憩地的道路密度，荷蘭(歐洲)的城市游憩地具有更高的訪問率，道路也更密集，游客行為模式由此也不同于郊野游客游憩行為傾向于遵循典型旅行路徑的方式(Agent可基于典型路徑進行選擇)，而是基于風景特征、道路狀況、擁擠程度等進行動態選擇(Agent需實時依據感知進行決策)。因此，MASOOR在與RBSim相同的理論模型框架(見圖2)上，考慮了更為靈活、適應的模型能力。

3.2.2 MASOOR的工作過程

MASOOR在模型建立階段的實地調查包含荷蘭的諸多地區：瓦登海區(Wadden Sea Area)的調查用于開發Agent的行為規則；梵谷森林國家公園(De Hoge Veluwe)的調查用于建立環境保護與游憩使用的可持續發展框架及影響因素；Dwingelderveld國家公園的調查用于開發自然與游憩質量參數指標。環境數據采集主要基于GIS地圖，游客數據采集主要采用訪談與GPS技術。GPS技術的采用很大程度提高了游客(行為)數據的精確性，進而提高建模的準確性與系統驗證的有效性。

其中，世界模型(World Model)即景區物理環境模型，是一個基于GIS的由各種入口、道路、吸引物(景點、設施)構成的閉環道路網。MASOOR Agent的結構側重于對游客的移動行為建模，主要由3部分構成：(1)Agent的規劃模塊(Planner)用于確定游憩目標、選擇吸引物、跟蹤游憩時間、確定游憩階段(Agent的游憩過程被分成了3個階段，見下文)；(2)Agent的導航模塊(Navigator)根據所獲得的環境狀態為航行模塊生成多種航行(行為)方案(環境的變化可能導致這些方案與規劃模塊最初的規劃、目標不同)；(3)航行模塊(Pilot)根據多因子分析與模糊選擇算法選擇導航模塊提供的航行(行為)方案。Agent的游憩行為還被分成了3個階段：第一階段為Agent進入游憩地、離開入口，第二階段為Agent根據環境狀態選擇吸引物，最后階段為Agent回到入口。在模型的執行即仿真階段，MASOORAgent能夠基于規劃模塊的最初輸出、導航模塊的動態調整以及航行模塊的行動指令有目標地、動態地進行游憩行為。

限于MASOOR內部技術報告的可獲取性，無法得知其計算機實現平臺及開發語言。MASOOR通過各種實際應用來進行系統驗證(見3.2.3)。

MASOOR的仿真分析側重游憩活動對自然、生態環境的影響，目標在于環境保護與可持續發展，關注植被、野生動物及其棲息地等自然、生態因素。

3.2.3 MAS00R的應用

MASOOR在一個旨在減少游憩行為對自然保護區野生動物影響的歐盟多國項目中被應用于對自然保護區道路網的游憩使用情況進行模擬，實驗區主要選取了英國新森林公園(New Forest)和法國楓丹白露花園(Foret de Fontainebleau)。

目前，MASOOR仍處于研發中，基于大量調查、精確數據采集技術的數據不斷被用于模型的驗證與改進。最新的研究進展表明，MASOOR被集成到了一個用于保護區游客管理的決策支持系統中。

3.3 其他基于Agent的游憩行為仿真系統

基于Agent的游憩行為仿真系統除了最具代表性的RBSim、目前較為活躍的MASOOR外，隨著研究熱度的上升，還出現了許多針對不同應用的其他系統。鑒于這些系統目前還多數處于研究階段，相關文獻較少，本文僅選取其中兩個作簡要介紹。

智能游憩Agent仿真系統iRAS(IntelligentRecreational Agent Simulator)是羅伊特頓(Loiterton)博士在澳大利亞墨爾本大學博士研究期間開發的(2004～2007年)。iRAS采用了Agent OrientedSoftware(AOS)公司的商用JAVA Agent平臺軟件，具有分布式、跨平臺(與操作系統無關)特性。iRAS的研究對象是墨爾本皇家植物園的游客空間游憩行為模式。同其他基于Agent的游憩行為仿真系統類似，iRAS主要由環境模型、Agent模型構成；但采用了較為豐富的支持技術，如GIS、GPS、PDA(Personal digital assistant)、攝像等精確數據采集技術以確保數據質量。

Kvintus由丹麥哥本哈根大學斯科夫一彼得森(skov-Petersen)博士領導的研究小組開發，采用了芝加哥大學社會科學計算研究中心的Repast－多Agent建模工具，于2007年在第四屆游憩與保護區游客監控與管理國際會議上被介紹。相比其他系統，Kvintus有兩個方面的特點：(1)采用XML語言(eXtensible Makeup Language，可擴展標記語言)進行模型定義、配置，系統的靈活性、可擴展性相對其他系統較高；(2)集成了谷歌地圖，因此具有良好的可視性、用戶友好性。Kvintus目前已經被應用于丹麥的一些高使用率的自然保護區。

4 結論和展望

景區游憩行為計算機仿真系統是從游客游憩行為出發、采用計算機仿真建模方法研究游憩使用及其與資源保護之間平衡關系的一種方法。其自20世紀70年代誕生以來已經經歷了近30年的發展。在游憩資源使用與保護、景區規劃與管理方面取得了大量研究成果。

分析目前的主要研究成果，如圖1所示。占據“外部應用維”的“動態交互”區與“內部結構維”的“基于規則”區的景區游憩行為仿真系統受到了研究者的重視，相關研究成果不斷涌現。這種基于Agent的游憩行為仿真方法一方面考慮了游憩行為與環境的相互影響與作用，即人與環境動態交互性，另一方面考慮了游憩變化時仿真系統的適應性，具有更強的靈活性，是目前景區游憩行為計算機仿真系統研究中的較好方法，也是適應我國景區游憩行為計算機仿真系統建模的重要方法之一。