基于CAS理论的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化、涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗模拟仿真系统,并对战斗过程双方Agent数量和实力的演化进行了模拟仿真,得到了和传统数学模型不一致的结果.基于复杂适应系统理论的多主体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统宏观涌现现象,非常适合模拟复杂的战争系统.     

基于Agent组织的作战模拟

基于Agent的建模方法是一种自底向上、综合的建模方法，是通过微观细节和规则研究宏观现象和模式的独特的研究方法，是一种研究复杂适应系统十分有效的工具。把作战系统视为一个复杂适应系统，将Agent组织理论应用于作战模拟，通过Agent在底层的交互作用来研究作战系统的涌现行为。在建模过程中，主要从作战单元Agent组织的角色的定义、静态结构建模和动态行为建模三个方面对作战系统进行建模。其研究结果表明基于Agent组织的作战模拟有助于揭示作战行为的本质特征和演化规律。     

基于嵌套网的对抗模拟模型

为了对多Agent系统中的交互流程、本体(Ontology)语言与通信协议的设计进行可视化的分析和优化,嵌套网(Nested Petri nets)作为建模工具被应用于多Agent系统。使用三层的嵌套网对基于多Agent的对抗模拟模型ISAAC(Irreducible Semi-Autonomous Adaptive Combat)进行层次化建模,其层次的划分为Agent的生存环境(战场)、Agent和Agent的内部推理机。通过实例充分说明了嵌套网表达多Agent系统的可行性与有效性,可以实现多层次、多角度的图形化多Agent系统,并探讨了复杂适应系统理论与嵌套网理论的适应性。     

基于Agent的计算金融学建模方法研究

金融市场是一个复杂适应系统.以复杂适应系统理论为立论基础与研究方法,以金融市场的建模与为立题背景,提出了基于Agent的计算金融学建模方法普适理论框架,将金融市场复杂适应系统看作是由系统中Agent机制不断地与环境中的资源机制、及其它Agent机制相互作用、相互聚集、层层构建而涌现出来的动态机制.并将这个普适理论框架应用到股票市场的建模与仿真中,以期使基于Agent的计算金融学建模方法普适理论框架成为一套完善的建模方法论,并能够为指导具体金融市场复杂适应系统的建模研究提供一定帮助.     

带指挥控制的陆战模型的仿真及分析

给出了一个以复杂适应系统理论为理论基础，采用Agent建模方法，并在Swarm仿真平台上实现的带指挥控制的陆战模型的仿真及分析，仿真及分析结果表明该模型可以反映指挥控制作用下的地面战斗演化进程，初步具备了模拟兰彻斯特方程的能力。这种方法为研究战争领域问题提供了全新的思路。     

基于Agent的金融市场模型研究进展综述

对国外在全触市场领域刚兴起的基于Agent的模型作了综述。首先介绍了基于Agent金触市场模型的理论基础，即复杂适应系统CAS(complex adaptive system)；接着以圣达菲研究所SFI(Snata Fe Institute)的人工股票市场ASM(artificial stock market)为例对该类模型作了简要描述；最后阐述了该类模型的理论研究进展及该领域的未来研究方向。     

基于MAS的企业供应链模型中谈判过程的研究

企业间的基于Agent的自动化谈判是一个基于多Agent系统的供应链模型中的重要环节.首先对目前用于研究基于Agent谈判的主要理论技术做了介绍与分析.然后在此基础上,结合所需要解决的生产商与供应商之间谈判的问题的特点,以及使用的开发工具Zeus所提供的Agent间的谈判协议的特点,设计了一个包含时间策略、资源策略和模仿策略的多策略谈判模型.最后通过仿真模拟验证了该谈判模型各种策略的特点.     

基于Agent的建模与仿真概念化框架

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是面向复杂系统的建模与仿真方法学。提出了基于Agent的建模与仿真概念化框架,重点对该框架中Agent模型的概念及模型转化、ABMS综合环境以及模型校核与验证等相关研究内容进行了阐述。结合该框架,对Agent、消息、复杂系统及基于Agent的仿真进行了形式化描述。最后,提出了一个基于Agent的建模与分布式仿真软件框架,介绍了该框架的主要组成部件,并对实现该框架的相关技术以及正在开展的工作进行了介绍。     

装备虚拟维修训练系统设计方法研究

开发虚拟维修训练系统是一项复杂的系统工程,Agent的理论、技术为大型、复杂系统的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径,介绍了多Agent系统工程(MaSE)方法及其开发工具agentTool,针对传统软件开发方法的局限性,运用MaSE方法指导虚拟维修训练系统的分析、设计和开发,提出了一种基于Multi-Agent的虚拟维修训练系统(VMTS)结构框架,整个系统分别由7个具有交互作用的Agent组成,并运用图形模型描述了系统目标、行为、角色、Agent类型及Agent之间的通信接口,从而将VMTS转化为一个多Agent系统的设计与开发,提高了系统的健壮性、灵活性和可重用性。     

基于Agent的金融复杂系统分析与建模方法

基于Agent的金融复杂系统分析与建模方法是一种自顶向下分析、自底向上综合的有效建模方式,能充分暴露金融系统内部元素之间的关联与交互、有机结合系统微观行为与宏观"涌现",既为金融理论研究提供方法论依据,又为其应用研究提供思想与指导。本文在阐述复杂适应系统理论基础上探讨了金融复杂系统的自适应特性,建立了一个基于Agent的金融市场模型及其仿真形式化描述,介绍了几种主流的基于Agent的复杂系统建模与仿真实验平台,以期为金融系统复杂性问题的研究与探索提供一条新的思路和方法,最终实现深刻理解、有效控制金融复杂系统的目标。     

基于适应性Agent图的交通系统脆性研究

针对系统脆性的研究,以复杂适应系统和图论为理论基础,提出了Agent图的概念,其中图的每个顶点被看作一个具有适应性的主体。然后将Agent图应用于交通系统脆性的研究,交通网络组成了一个赋权图,网络中各节点作为顶点;考虑到它们之间的交互作用,建立了系统主体崩溃程度的演化规则,进而对交通系统脆性行为进行仿真。     

Robust scalable pre-compressed video coding based on MPEG4-FGS over the Internet

1.INTRODUCTION WiththeadventofInternetrevolutionandavailability ofgrowingnetworkresources,streamingvideoisbe comingincreasinglypopularamongInternetmultime diaapplications.Inordertomaintaingoodqualityof service(QoS)inthecurrentbest effortInternet, bandwidthadaptationanderrorresiliencetothevary ingnetworkconditionsaredesiredforstreamingvideo overtheInternet.Onegoodsolutiontotheseprob lemsistocompressandtransmitavideosequence withscalabilityandAUPLP.Fromthepointofview videocoding,sca…     

基于战术互联网环境的自组织网络路由协议性能仿真与评估

战术互联网条件下的网络应用环境与民用网络相比，具有其特定的拓扑连接关系、移动方式和流量特征，而上述特点对于路由协议性能评估结果影响较大，针对应用背景结合路由协议评估体系，对自组织网络路由协议性能进行了仿真与评估，并得到如下结论：战术互联网环境下，移动性对路由协议的影响小于网络负载对协议性能的影响；同时，先应式路由协议比反应式路由协议更适合在网络负载较大的战术互联网环境中使用。     

一种基于噪声模型的TCP有效带宽估计方法研究

准确的带宽估计和网络建模对于网络拥塞控制算法的设计具有重要的意义.采用通信系统加性噪声分析方法和信道容量理论,将TCP链路背景流量的影响等效为加性噪声,提出建立了一种基于等效噪声的链路模型和带宽估计算法.该模型不同于传统带宽估计对采样值直接进行滤波处理来得到估计带宽,而是利用网络流量的随机过程特性采用统计方法进行有效带宽估算,所得到的估计带宽有界并且具有良好的收敛性和准确性.理论分析和仿真结果表明了该模型和算法是正确的.     

包延迟测量中泊松采样低估效应的仿真研究

采样是网络测量的基础，泊松采样是一种无偏的采样方法的观点被人们普遍接受，也使其在主动测量领域得到了广泛应用。用户流包性能测量已成为主动测量领域的一个重要问题，然而泊松采样的无偏性仅针对网络状态，目前尚无研究工作研究其对于用户流的包性能的测量效果。利用真实的Internet流量数据进行了仿真试验。系统定量地研究了该问题得到如下结论：泊松采样系统低估了用户流包延迟性能；低估程度不受泊松采样频率的影响且随着网络链路利用率的升高而下降．定性分析和解释了泊松采样测量用户流包延迟性能时的低估现象。     

基于Agent作战仿真的信息共享效能评估研究

战争是典型的复杂适应系统,基于Agent的仿真是分析复杂系统的一种新方法。围绕基于Agent的作战仿真环境,利用信息熵理论建立了战场知识表示的数学模型,依据此模型分析了信息协作和共享带来的知识增益。最后通过仿真分析了战场知识和兵力损耗之间的关系,验证了信息共享效能评估模型的有效性。     

Fuzzy-based network bandwidth design under demand uncertainty

<正> In communication networks (CNs),the uncertainty is caused by the dynamic nature of thetraffic demands.Therefore there is a need to incorporate the uncertainty into the network bandwidthcapacity design.For this purpose,this paper developed a fuzzy methodology for network bandwidthdesign under demand uncertainty.This methodology is usually used for offline traffic engineeringoptimization,which takes a centralized view of bandwidth design,resource utilization,and performanceevaluation.In this proposed methodology,uncertain traffic demands are first handled into a fuzzynumber via a fuzzification method.Then a fuzzy optimization model for the network bandwidthallocation problem is formulated with the consideration of the trade-off between resource utilizationand network performance.Accordingly,the optimal network bandwidth capacity can be obtained bymaximizing network revenue in CNs.Finally,an illustrative numerical example is presented for thepurpose of verification.     

一种通用的城市道路交通流微观仿真系统的研究

交通流仿真是研究交通问题的有效工具,本文采用复合概率、模糊逻辑等方法建立了描述交通流中不确定性因素、车辆的到达,在路段上行驶以及通过路口的微观仿真模型,并利用面向对象的方法设计实现了于种基于上述模型的通用城市交通流微观仿真系统,比较真实地再现了车辆在道路网络的行驶过程。     

自相似数据流下的网络相变与临界现象

随着网络规模的不断扩大和网络用户的不断增加，目前的网络已经发展成为一个海量的非线性复杂系统，对网络非线性动力学的研究，已经引起了计算机和统计物理学等相关领域研究者的浓厚兴趣，论文提出了一种网络仿真模型，并在自相似数据流下进行了各种网络仿真实验，通过实验分析，发现了在自相似数据流下序参数d在整个网络从非拥塞进入间歇性拥塞，再到持续性拥塞的过程中起了重要的标示作用，通过对队列长度的功率谱分析，揭示了序参数d与1/f,1/f^2分布之间的关系。     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。