金融仿真系统中的企业账户Agent设计

金融系统属于复杂系统,基于多Agent的仿真技术是研究复杂系统的一个重要手段.建立了模拟企业帐户资金流动的面向对象模型(Agent)的体系结构,并提出了基于Agent的离散事件仿真方法.进一步地选取了比较有代表性的汽车行业为例,设计了模拟一个典型汽车制造公司资金流动的Agent,包括其事件集、规则库等组成要素,为复杂金融系统领域的进一步研究打下了基础.     

金融系统中证券市场资金流仿真研究

将基于Agent的建模方法应用于金融系统的证券市场中,构造了企业、个人、政府和银行四类Agent,分析了各Agent之间的信息流和资金流;并重点研究了投资者Agent的内部状态和规则转换,为复杂金融系统领域的进一步研究打下了基础.     

复杂动态网络模型研究进展

对复杂动态网络模型的研究现状做了综述,总结了复杂网络的演化机制与属性特征,提出了以复杂动态网络为虚拟计算平台和理论基础,开展大型Ad Hoc网络、传感器网络的网络性能、网络规划、信号增强、拓扑优化的一系列研究课题.     

直径为3的有向树的回归性的界

回归性的概念是针对复杂有向网络提出的,它与图的谱有关.用χ(ck,D)表示复杂有向网络D的回归值,图G表示D的基础图,本文研究了直径为3的有向树的回归性的界,进一步缩小了回归值界的范围.     

基于多Agent和复杂自适应系统的金融生态评价模型

基于复杂适应系统理论和多Agent技术,建立智能化的金融生态环境评价模型,模型中的金融生态环境评价指标体系在区域和时间上可以自适应调整,使得金融生态环境评价研究具有科学性、智能性、发展性,为培植良好的金融生态环境奠定了基础.     

Duffing-WS型小世界网络的混沌行为

近年来,复杂网络逐渐成为非线性动力系统研究的一个热点.对复杂网络的混沌行为的产生机制及其对系统参数的依赖进行研究可以为复杂网络的混沌控制提供理论基础.本文研究了一种新的Duffing-WS型小世界网络的混沌行为.本文首先利用变分法推导其最大李雅普诺夫指数,并将其作为混沌判据讨论了混沌行为对系统参数的依赖.结果显示,该网络具有比单个Duffing方程复杂得多的混沌行为.     

加权氨基酸网络及其应用

提出了基于能量的氨基酸网络加权方式.基于该加权氨基酸网络模型,构建了新的对接打分函数.采用该打分函数对20个体系的非结合态对接采样结果进行打分排序,并与RP打分函数结果进行比较.通过分析发现,基于氨基酸网络的打分函数,在一些指标上的结果优于RP打分函数.该工作为进一步应用复杂网络的方法研究蛋白质结构-功能关系奠定了基础.     

基于组合的Web服务复杂网络的构建与分析

提出一种以Web服务为节点,服务间的调用关系为边来构建复杂网络模型的方法.通过模型来研究Web服务组合结构中的服务关系,找到大量Web服务中关键的Web服务,增加组合服务的健壮性及可靠性.实验结果证明了该方法的正确性以及有效性.该方法的提出把对Web服务的研究从传统的SOA模型中引领到复杂网络模型中,对Web服务组合的进一步研究具有指导意义.     

基于非线性波动网络模型的股票市场关联特征研究

股价波动是股票市场研究的重要内容,本研究基于信息理论和复杂网络理论提出股票市场的股价波动网络模型.首先对股价波动关联性进行度量,然后分析股价波动的聚集性,运用极大平面过滤图算法对股票之间关联性进行分层研究.以上证180指数金融成分股票为样本,实证结果发现:与常用的线性相关系数相比,在非线性波动条件下,互信息和最大信息系数对关联系有更好的度量,在结果的精确性上,最大信息系数比互信息更具优势.在构建的股票网络中,仅有少数关键的股票节点,信息的传递通过这些节点以分层的方式传递到整个市场.在金融大数据背景下,非线性波动网络模型为挖掘市场风险特征提供新的方法.     

复杂网络初探

讨论了复杂网络的基本概念,重点介绍了小世界网络和无标度网络,提出了一些值得进一步研究的复杂网络问题.