4．2．4 自主智能体(Agent)的建模 　许多VR应用领域要求仿真自主智能体，如训练、教育和娱乐等领域。这些智能体起的作用是对手，训练者，同伴，或只是增加信任感的多余者。让被仿真的人完全可信，还是科学幻想小说的素材，但简单的智能体对VR往往是足够的。构造仿真的自主智能体引用很多技术，包括机器人学、计算机动画、人工智能和最优化，也涉及社会学和心理学等领域。 　　Agent的建模不同于一般的数学建模，它是行为建模。行为建模的一个应用是计算机生成兵力（Computer Generated Forces，CGF）建模。CGF是用计算机模型实现参与仿真的作战人员和武器系统等仿真对象，目的在于减少真实作战人员和武器系统参与仿真。 　　密歇根大学开发了基于符号表示和规则推理的Agent建模环境Soar，可以建立行为模型的规则库和推理引擎。由美国陆军STRICOM资助，Loral System公司和Saic公司分别开发了半自主兵力生成系统ModSAF和CCTT SAF。前者行为模型采用有限状态机，后者采用基于规则的知识。 　　基于Agent的建模框架包括三个部分。（1）感知部分，用来接受外界信息。（2）认知处理部分，包括形势评估、决策制订、规划、学习等，还与工作存储器（存放当前信息）和长期存储器（存放知识和任务）。（3）行为输出部分，输出行为并影响外界环境。