隨著計算機技術的發展，建模仿真已經成為繼理論研究和實驗研究之后的第三種認識、改造客觀世界的重要手段。特別在復雜對象的研究方面，通過建模仿真可以促進我們對復雜對象的認識，并基于仿真結果對其進行改進。但由于復雜對象本身的復雜性，傳統的數學建模方法等已經很難對其進行描述，因此需要另選角度實現對復雜對象的建模。由于Agent概念本身具有良好的自治性與獨立性，使得將復雜對象進行分解建模成為可能，但在個體人員建模方面，目前還大多停留在理論分析階段，沒有實際的實驗支撐；并且人員建模涉及的因素眾多，往往針對特定的對象領域進行屬性設計，并將人設計成完全理性的個體，忽視了人的感性特征，使得模型不能很好的模擬現實中的個體。另一方面，由于絕大多數的建模平臺都是通過編程語言進行實現，很大程度上提升了建模的門檻，使得研究者不能專注于模型創建，需要花費額外的精力去學習相應的編程語言，降低了效率。

因此本文首先基于Agent觀點將復雜產品的開發過程進行整體分解，設計復雜產品生產過程的整體框架；然后基于認知行為模型對人員個體進行涵蓋廣泛的屬性劃分，在影響績效的因素上不僅考慮能力，還考慮情緒、壓力、人格等因素；并且根據個體的屬性差異設計個體間的相互影響模型，同時利用改進的進化算法來預測組織的整體績效輸出。在實現手段上，通過模糊規則的形式將影響因素之間定性的關系進行量化，為最后的數據分析提供支持。

另外本文還對基于多Agent復雜對象建模平臺進行研究，構建了圖形化的建模平臺。以圖形化的形式定義不同的Agent模型，通過圖標拖拽的方式完成整個系統模型的創建，并以XML文件形式進行模型的保存。在模型仿真方面，基于Repast建模仿真平臺，對Agent模型進行編碼實現，并對仿真結果進行分析。在Repast集成調用方面，研究兩種Repast調用方式。

最后，基于圖形化多Agent建模平臺，通過一個模型實例對建模平臺的各部分功能進行了測試，驗證其可行性。

總結

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