景区游憩行为计算机仿真系统研究综述

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[摘要]景区游憩行为计算机仿真系统是从景区游客游憩行为入手研究游憩使用与游憩环境如何相互作用、相互影响进而解决它们之间平衡、和谐发展问题的一种方法。文章深层剖析景区游憩行为仿真系统发展的内外因及由此导致的模型分类，然后以景区游憩行为计算机仿真系统的理论与方法支撑、工作过程、应用为视角，详细分析国外有代表性的景区游憩行为计算机仿真系统，以期为国内景区游憩行为计算机仿真系统研究提供理论、方法、操作上的参考与借鉴。

[关键词]游憩行为；计算机仿真；景区

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006(2011)07―0085―09

近年来，随着我国游憩需求的迅猛增长，以景区为代表的游憩资源面临过度使用的问题，环境、生态、文化遗产甚至游憩本身(体验、质量)均面临一定的风险。游客游憩行为研究是深入了解游憩使用与包含游憩资源在内的游憩环境如何相互作用、相互影响的基本着手点。景区游憩行为计算机仿真系统就是从游客游憩行为出发、采用计算机仿真建模方法研究游憩使用及其与环境保护之间平衡关系的一种方法。从游憩使用建模研究角度来看，游憩行为与包含游憩资源在内的游憩环境之间的交互构成了一个典型的复杂社会系统或复杂社会子系统，这种复杂系统难以采用传统数学分析方法建模，而计算机仿真正是研究这种复杂社会系统的较好方法。因此，游憩行为计算机仿真系统是研究游憩行为与环境之间的交互过程、结果、影响等的合理方法。从景区管理研究角度来看，景区管理者经常面临游客行为数据不准确、管理措施存在实施风险等问题，而游憩行为计算机仿真系统是利用计算机仿真技术对游憩行为所引起的游憩使用情况进行模拟、预测以及前摄(proactive)管理的一种方法和工具。因此，游憩行为计算机仿真系统是解决景区游憩使用及其与游憩环境保护之间平衡管理问题的一种科学、实用的方法。

随着20世纪70年代计算机技术的兴起，最早的游憩行为计算机仿真系统在美国研发并得到了实证。20世纪90年代以来，随着个人计算机技术、软件开发平台技术以及人工智能主体Agent(以下简称Agent)及多Agent技术的逐步成熟、普及，各种游憩行为计算机仿真系统得以进一步的发展和应用。近些年，国外景区游憩行为计算机仿真系统的研究热度逐年上升。美国、澳大利亚基于多年的研究成果继续围绕国家公园、自然与生态保护区等大型荒野游憩地展开相关研究并开发新的系统。欧洲一些国家，如荷兰、丹麦等针对各自的游憩特点也正在展开相关研究并研制相应的游憩行为计算机仿真系统。而在我国，景区游憩行为计算机仿真系统的相关研究尚处于起步阶段。

鉴于此，国内有学者在相关文献中对国外景区游憩行为计算机仿真系统进行了介绍，为国内旅游研究提供参考与借鉴。然而，该文献对各种景区游憩行为计算机仿真系统的介绍限于概括描述，未对其发展变革的本质原因、理论与方法支撑、工作过程等问题进行深层剖析，因而，对于计算机仿真方法在景区游憩行为研究的实际运用缺乏理论性、操作性的指导作用。

本文针对上述研究的不足，深层剖析景区游憩行为仿真系统(以下简称游憩行为仿真系统)发展的内外因及由此导致的模型分类，以景区游憩行为计算机仿真系统的理论与方法支撑、工作过程、应用为视角，分析国外有代表性的景区游憩行为计算机仿真系统的研究现状，指出目前景区游憩行为计算机仿真系统研究存在的问题并展望未来的工作，以期为国内景区游憩行为计算机仿真系统研究提供理论、方法、操作上的参考与借鉴。

1　景区游憩行为仿真系统的基本概念

1.1　景区游憩行为仿真系统的基本定义

计算机仿真系统是指采用计算机模拟现实世界某种功能或过程的运行的计算机系统。本质上，计算机仿真是一种仿真模型在计算机上的运行过程，这种模型是对现实世界的实体、功能、过程、系统、现象的数学、物理或逻辑的描述，而仿真是模型随时间运行的手段和方法。

计算机仿真系统是研究复杂系统的重要方法。复杂系统的特征在于系统的行为特征不等价于组成元素的个体行为特征的线性叠加，因此无法用传统的数量方程或回归统计进行线性分析，如生物体系统、社会系统、生态系统等。计算机仿真系统将复杂系统各组成元素之间的非线性关系转换为可执行的程序，以计算机程序自动执行的方式推演模拟复杂系统，从而能以“简化换时间”的方式对那些实际中需要长时间演化的复杂系统进行动态仿真。

旅游系统或者游憩系统是一种典型的复杂系统。若按照旅游地理学的方法将游憩行为的研究分为不同的空间尺度，景区游憩(使用)系统则是由游憩行为与游憩环境之间的交互所构成的微观空间尺度的复杂系统。景区游憩行为仿真系统就是采用计算机仿真技术针对这一微观空间尺度的复杂系统所做的模拟研究，其中，景区游憩行为仿真模型是对这一复杂系统的抽象描述。

1.2　景区游憩行为仿真模型及系统的分类

游憩行为仿真模型是游憩行为仿真系统的核心，反映了游憩行为仿真系统对要模拟的游憩系统的认知。游憩行为仿真模型的分类体现了游憩行为仿真系统的分类。

游憩行为仿真模型的架构主要由游憩使用管理、游憩质量管理、环境保护需求等外部应用需求和计算机仿真建模理论、技术等内部理论发展水平两个方面决定。从外部应用需求来看，随着人口增长与城市发展，游憩需求迅猛增长，游憩行为与包含游憩资源在内的游憩环境的频繁交互日渐对环境和游憩自身造成影响。自20世纪90年代以来，以美国为代表的游憩行为仿真系统研究从景区的游客流量管理、游憩道路管理、游憩质量管理，发展到了目前广受关注的自然(及生态)保护区的游憩行为与环境、生态的交互影响研究，体现了外部应用需求对景区游憩行为仿真系统研究的不断影响与促进。从内部理论发展水平来看，基于统计方法的动态、随机、离散事件仿真建模、引入人工智能技术的基于Agent与多Agent技术的仿真建模、智能与实时监测监控等方面的理论和技术发展，为游憩行为仿真系统的深入发展提供了理论和方法支持，出现了采用不同理论模型的游憩行为仿真系统。一般来说，外部应用需求决定内部理论模型的选择。

进一步对上述两个方面进行剖析，可以得到游憩行为仿真模型的二维分析图(如图1所示)。一维是“外部应用维”，体现仿真系统的外部需求，从游憩行为与环境的交互性指标来描述，分为“非动态交互”与“动态交互”两个层次。其中，非动态交互模型对游憩行为与环境关系进行静态描述，模型将依据这种静态关系运行，该类模型适用于游憩系统较为稳定，即游憩行为模式、游憩环境等变化不大的情况；动态交互模型能够对游憩行为与环境的动态结构进行描述，模型运行过程中游憩行为、环境及其之间的交互是动态变化的，这类模型适用于游憩 系统不断变化的情况。二维是“内部结构维”。表示仿真系统的内部结构，主要从适应性指标来描述，分为“基于概率”和“基于规则”两种。基于概率的模型使用概率分布来描述游憩行为，游憩行为的产生基于概率的选择，该类模型的使用条件是实际模拟场景与样本的概率分布保持不变，因此适用于对较为长期的、宏观层面的游憩行为进行模拟，而不适合游憩环境经常发生变化的场景，如增加新的游憩设施、引入新的游憩道路，或者游憩行为模式、游憩类别等发生变化等情况。基于规则的模型用一组规则描述游憩行为，规则表示行为的条件与结果，游憩行为的产生基于规则定义的条件是否被满足，该类模型适用于对仿真系统的灵活性要求较高的游憩系统或场景，如游憩环境发生变化等。

图1还描述了目前主要的景区游憩行为仿真系统在上述两个维度的位置。可以看出，“基于概率的非动态交互”系统主要包括WUSM(Wildness UseSimulation Model，荒野使用仿真模型)和Extend(见2.2)等游憩行为仿真系统。“基于规则的动态交互”系统主要包括RBSimtl(Muhiagent Recreation BehaviorSimulator System，多Agent游憩行为仿真系统)(见3.1)、MASOOR(Multi-Agent Simulation Of OutdoorRecreation，多Agent户外游憩行为仿真系统)(见3.2)、iRAS(Intelligent Recreational AgentSimulator，智能游憩Agent仿真系统)(见3.3)、Kvintust(见3.3)等游憩行为仿真系统。值得注意的是。RBSim、MASOOR、iRAS、Kvintus等还占据了“基于概率”区的很小部分，说明这些系统在适当场景部分采用了“基于概率”的方法；而“基于概率的动态交互”与“基于规则非动态交互”区域未见有代表性系统出现，表明“非动态交互”系统并未向“基于规则”方向发展，“基于概率”的系统并未向“动态交互”方向发展。

目前以RBSim、MASOOR为代表的“基于规则的动态交互”游憩行为仿真系统都是基于主体Agent(以下简称Agent)的，因此游憩行为仿真研究领域将“基于规则”的仿真系统称为“基于Agent”的。本文不区分这两种说法，但需要指出的是，严格意义上讲，基于Agent的游憩行为仿真模型并不仅仅是基于规则的，Agent能够被设计成具有推理能力，其推理机制并非简单地基于条件一动作规则，而是基于一种复杂的推理与规划机制。

本文第二部分将对图l中的“基于概率的非动态交互”景区游憩行为仿真系统WUSM和Extend与“基于规则的动态交互”景区游憩行为仿真系统RBSim、MASOOR进行详细分析。为了简化，将前类称为“基于概率的景区游憩行为仿真系统”，将后类称为“基于规则的游憩行为仿真系统”。

值得一提的是，如果给图1加上时间维度，则WUSM、Extend、RBSim、MASOOR、iRAS、Kvintus将在时间轴顺序排开，其中，时间顺序较为明显的是前4个系统。

1.3　景区游憩行为仿真系统的工作过程

当理论模型类别确定后，景区游憩行为仿真系统的工作过程就可分为模型建立与模型运行两大阶段。

1.3.1　模型建立

建立景区游憩行为仿真系统模型包含两个步骤：(1)选取有代表性的景区进行大量实地调查与分析；(2)建立景区游憩环境模型与游客(行为)模型。早期景区游憩行为仿真系统的实地调查多采用问卷、访谈、观察、经验等方式(如WUSM)。随后地理信息系统(Geographic Information System，GIS)被引入，提高了位置的精确度(如Extend、RBSim)。目前，综合采用GIS、全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)等精确数据采集技术的系统能够获得更为精确的游客行为过程数据(如MASOOR、iRAS)。

景区游憩环境模型可以分为狭义模型和广义模型。狭义模型侧重对景区的物理环境建模，如景区的人口、游憩路径、服务设施等，如WUSM、MASOOR目前的进展；广义模型则对包含了自然、生态、社会、经济等环境各要素的游憩环境建模，如Extend对游客之间相互影响关系建模，考虑了环境的社会因素。RBSim则考虑了自然、生态、社会的综合影响。

游客(行为)模型包含游客类别(人口统计学分类、团队规模、游憩诉求等)、游憩模式(旅行方式、景点停留时间、行程、花费时间等)、游憩决策过程(游憩时间、路线选择、环境变化的适应性调整等)等。景区游憩行为仿真系统模型要素的确定取决于系统的研究关注，其中，游憩决策过程还取决于理论模型的选择。

1.3.2　模型运行

景区游憩行为仿真模型的运行研究主要包含两个方面：(1)模型的计算机编程实现与系统验证；(2)仿真输出数据的分析。模型的计算机编程实现需要根据理论模型、模型架构、构成元素等选取合适的计算机仿真系统开发平台、工具、编程语言。系统验证包含正确性与效用性验证，正确性验证指对仿真软件代码、执行过程、数据结果的验证，即软件的测试、调试；效用性验证指检验模型的运行是否与建模对象的实际运行相一致，一般通过将仿真输出数据与相同背景条件下景区的实际调查数据(可来源于建立模型阶段的实地调查数据，也可重新采集)相比较来完成。这一阶段的工作在很大程度上受限于计算机仿真理论与技术的发展水平。

仿真系统实现后，就可以按照研究与实际应用的需求，基于初始化的仿真输入数据运行系统，即仿真。仿真过程中，系统将根据仿真输入数据自动生成游客在游憩环境中的游憩行为，并对游憩过程进行跟踪、记录；当一个仿真结束后，系统将根据研究者的关注对所记录的数据进行分析并输出分析结果。仿真(输出数据)分析方法仍然取决于理论模型，概率模型的仿真过程具有明显的随机性，因此，仿真分析应采用基于统计分析方法；规则(基于Agent的)模型部分地采用了随机方法，仿真过程的本质是基于规则的，应采用基于统计的分析与推理分析相结合的方法。目前，普遍被使用的是基于统计的仿真分析方法。

2　基于概率的景区游憩行为仿真系统

概率方法是游憩行为仿真中“游客行为选择”的基本方法。基于概率的游憩行为仿真系统是根据一组游客旅行路线的样本数据模拟游憩行为，仿真游客的到达时间、旅行线路的选择等游憩行为的概率分布。基于概率的游憩行为仿真系统需要遵循概率分布不变假设，即无论实际的游憩系统如何变化，游客到达时间、旅行路线选择等的概率分布保持不变。

一般认为，基于概率的游憩行为仿真系统经历了两代的发展：20世纪90年代出现的运行于大型机 计分析技术。在阿卡迪亚国家公园进行的效用性验证表明：没有证据证明仿真输出数据与实际数据严重不符。

在仿真分析阶段，研究者首先关注景区社会容量(承载力)的预测，即通过仿真预测出景区内给定时间范围、地点、不同旅游方式(徒步、骑自行车、驾驶机动车)的景区可容纳的最大游客数；其次关注各种管理措施的预测效果，如游客乘巴士对景区社会容量产生的影响。

2.2.3　基于Extend的游憩行为仿真系统的应用

曼宁的Extend游憩行为仿真系统应用于美国缅因州阿卡迪亚国家公园道路使用管理，罗亚岛国家公园宿营规划与管理，拱门国家公园基于社会容量(承载力)的道路网、景点使用管理，以及新管理措施――班车巴士对公园承载力的影响分析，约翰缪尔荒野区的步行使用管理与监控等。各种应用表明，该系统能够通过社会容量(承载力)预测、管理措施仿真较好地支持景区的游憩管理。

上述基于概率的游憩行为仿真系统为游憩行为仿真系统研究奠定了基础，并通过各种应用在游憩使用管理中发挥了重要作用。基于概率的游憩行为仿真系统需要基于概率分布不变假设。因此，当需要模拟的游憩系统经常发生显著变化时，这类系统可能不能正确地对游憩系统建模，这时，应当考虑更为灵活的基于规则的游憩行为仿真系统。

3　基于规则的景区游憩行为仿真系统

“基于规则”指区别于“基于概率”的“游客行为选择”：游客的游憩线路选择不是基于样本数据的概率分布，而是基于游客的行为规则，这些规则一方面反映了游客自身的游憩行为规律、倾向、偏好，另一方面反映了其与游憩环境交互过程中环境因素对行为决策过程、结果的影响。这种基于规则的游憩行为仿真方法克服了概率分布不变假设在动态变化的游憩系统中可能存在不适用的问题。正如上文(1.2)提到，目前有代表性的基于规则的景区游憩行为仿真系统均是基于Agent的，因此也称其为基于Agent的游憩行为仿真系统。

基于Agent的游憩行为仿真模型起源于20世纪90年代，其中以美国阿里桑那大学吉布莱特(Gimblett)博士提出的多Agent游憩行为仿真系统RBSim(Multiagent Recreation Behavior SimulatorSystem)(见3.1)最具先驱性和影响力，其与同时代的曼宁的基于Extend的概率模型形成了游憩行为仿真模型研究的两大分支。在RBSim的影响下，近年来，出现了一些其他基于Agent的游憩行为仿真系统，如荷兰的多Agent户外游憩行为仿真系统MASOOR(Multi-Agent Simulationof Outdoor Recreation)(见3.2)、澳大利亚的智能游憩Agent仿真系统iRAS(IntelligentRecreational Agent Simulator)与丹麦的基于Agent的游憩行为建模系统Kvintust(见3.3)。

3.1　多Agent游憩行为仿真系统――RBSim

RBSim的最早研究可追溯到20世纪90年代初作为美国阿里桑那大学研究人员的吉布莱特在澳大利亚墨尔本大学的博士研究。1997年，RBSim实现了计算机编程并在文献中被进行了全面介绍。

3.1.1　RBSim的理论与方法支撑

RBSim的理论与方法依据主要包含两个方面：人工智能的重要分支――基于Agent的建模与游憩研究。RBSim借鉴了美国圣达菲研究所(Santa FeInstitute，SFI)多Agent建模工具Swarm的设计思路，用Agent模拟游客及游客团队，Agent在游憩环境中具有独立行为能力、能够感知环境状态，并基于自身动机与意图进行推理、决策、做出作用于环境的行为。本质上，RBSim是一个目标驱动的智能

RBSim在游憩方面的理论依据继承了早期WUSM所采用的孤独理论，但在此基础上进行了扩展，识别出了另一类游憩类别――“社会游憩者”，这类游憩者在游憩中并不寻求孤独体验，与其他游客的相遇次数并不与其所追求的游憩品质存在明显冲突。

3.1.2　RBSim的工作过程

RBSim在模型建立阶段的实地调查针对美国阿里桑纳州断剑峡谷。RBSim的景区游憩环境模型是一种广义模型(见1.3.1)，不仅包含了基于GIS的景区道路网，还包含了景区植被、文化、自然资源等环境要素。RBSim的游客(行为)模型即Agent模型，包含如下内容[23j(参考图2)：(1)类别：分为两种类别，一是旅行模式，主要包含徒步、山地自行车与吉普车；二是游客个性类别，包含风光(1andscape)和社会(social)游憩者两种，前者追求游憩孤独体验，后者追求自然体验；(2)感知：指在给定区域半径范围内对其他Agent的类别、数量、道路状况、设施、日期、时间、天气等的感知；(3)动机和意图：包含需求(生理、安全等)、兴趣(观景、散步、生态环境、历史、与人交互等)；(4)推理：即目标(动机、意图)驱动的推理，Agent根据自身类别、动机与意图、约束条件(时间、能量等)、对环境的感知，采用层次分析方法从行为矩阵中选择能够满足自身目标的游憩行为；(5)动作：按照推理结果采取游憩行为。

RBSim采用微软公司的Visual Basic(VB)4.0开发，运行于个人计算机上。RBSim Agent通过VB对象类实现，通过定义不同对象类的属性、行为规则、状态等区分不同的Agent；Agent的行为由离散事件触发，包含环境状态事件与内部事件。在断剑峡谷的实验验证了RBSim在预测游客相遇次数与评估不同游客行程路径方案方面的有效性。

在仿真分析阶段，RBSim研究者的关注主要有3个方面：(1)游憩质量，通过游客之间的相遇次数来分析；(2)游憩活动对环境的影响，主要关注自然、生态环境因素；(3)各种管理措施的预测结果。

3.1.3　RBSim的应用

RBSim最初作为实验性项目主要研究阿里桑那州断箭峡谷的游客在游憩时间上的冲突问题。RBSim能够仿真出新的管理措施下(如修建新的或重新规划现有游路、限制参观人数等)游客的相遇次数、相遇类别、相遇地点等。在RBSim的支持下，管理者能够对即将采用的管理措施对游客产生何种影响进行深入研究，从而做出适当的决策。在针对大峡谷国家公园科罗拉多河的过度使用问题研究中，RBSim系统被修改成了一个分支版本，该版本的RBSim能够预测“变更游客游憩时间表”、“针对不同规模游客进行帐篷预订”等管理措施是否减少了乘船游客之间的冲突、是否减轻了游客对河岸的环境影响以及是否增加了河流的使用人数等问题。澳大利亚的坎贝尔港国家公园和岛湾沿海公园游客管理项目采用RBSim模拟高峰使用及