在该文中我们提出了一种基于随机过程、Multi-Agent System、knowledge-based系统和地理信息系统的可扩展模型来研究城市区域拓展问题,并实现了一个原型系统SASMUG(Stochastic process and multi-Agent System based Simulation Model for Urbanization within GIS),然后在其基础上考察上海市浦东新区的人口迁徙问题,对迁移的趋势做出了定量的分析.我们首先构造了一个虚拟环境,这个虚拟环境包括了自然地貌、城市功能区域划分、交通网络、各种服务设施分布等各个方面的空间实体,并记录了这些实体的多种空间属性和非空间属性.这些属性对于研究人群的迁徙是十分重要的.接着我们在这个环境中开发了一个Multi-Agent系统以模仿现实世界中的家庭、投资者、基础服务设施等智能体,并为它们建立了不同类型的行为模型.考虑到决策行为的复杂性,我们在设计agent的行为模型时应用了大量的人工智能方法,在基于知识的行为模型中加入了推理、规划和决策函数等功能模块.特别是在投资者的投资决策过程中引入了一种基于随机过程的评估方法.使用这种评估方法可以使获得的结果具有丰富的统计学意义.最后我们在不同的初始化条件下进行了一系列实验:考察了新建轨道交通对附近人口增长的影响,不同城市功能区域对人口聚集的不同影响等等.凭借其良好的开放体系结构,SASMUG可以作为一个研究城市拓展问题的基础平台,当在其上嵌入特定的模块后,就可以用来研究其它专门领域的课题,例如对城市交通线路规划的决策支持,对大型活动(比如奥运会、世博会)场馆的布局规划的决策支持等等.