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基于Agent的建模方法在复杂适应系统建模中的应用研究

谭妍  
【摘要】:目前,复杂适应系统建模是一个广泛存在的建模问题。受还原论的影响,传统的建模方法不能很好地解决该问题。本文选取的研究视角——基于Agent的建模(Agent Based Modeling,ABM)方法是建立在复杂适应系统(ComplexAdaptiveSystem,CAS)理论之上的方法学,适于描述CAS的建模需求。ABM方法主要采用自底向上的建模策略,把Agent作为系统的基本抽象单位;通过研究微观个体的行为来反映宏观系统的复杂现象,为CAS的建模过程提供更为有效的建模依据。 本文对ABM方法学进行再探讨,并选取其中的Gaia方法来解决CAS的建模问题。其主要研究思路与方法表现为:第一,从CAS理论及ABM方法出发,将CAS的建模过程分阶段进行研究。其中,着重讨论Gaia方法在多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)分析与设计阶段的建模理论,并针对其薄弱环节作出相应的扩展。第二,选取集成学生系统作为CAS的代表,分析和设计基于Agent的集成学生系统;同时,应用Gaia方法对集成学生系统进行初步建模。第三,引入动态协作任务求解机制,进一步完善基于Agent的集成学生系统建模;而且,把扩展后的Gaia方法应用到集成学生系统的建模过程中。第四,采用Axure工具对集成学生系统的模块和用户界面进行模拟,并使用当前流行的MVC模式对具体模块进行开发,以验证ABM方法对于系统开发的积极推动作用。 通过讨论ABM方法在CAS建模中的应用情况,深入研究Gaia方法并对其进行扩展,探讨基于Agent的集成学生系统的模型架构,完善基于Agent的动态协作任务求解机制。通过建立系统原型并对其具体模块进行编码实现,进一步说明ABM方法对于系统开发的积极推动作用。


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