基于Swarm的供应链多主体聚集模型及其仿真

供应链是一类典型的复杂适应系统,本文采用一种高级Petri网方法建立基于多主体的供应链模型,着重论述通过子主体代换建立多主体聚集模型的方法与步骤,并给出多主体聚集模型实例。最后,建立了供应链配送渠道系统简化模型,设计了相应的仿真参数,通过Swarm仿真平台模拟了供应链配送渠道系统的动态组合行为,并对仿真结果进行了分析。     

基于互补问题的混合交通信号配时优化模型

根据最优化原理与非线性互补理论,针对混合交通下单点交叉口信号优化配时问题,以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标,研究了城市交通控制的优化模型,提出了与之等价的基于绿灯时间的非线性互补问题,并给出了信号优化配时的牛顿算法.算例表明此方法可行有效,在道路等级相差悬殊及交通量相当的情况下,较蚂蚁算法,总延误有很大的减少;在各进口道饱和度较小的情况下,较仿真结果,性能指标有明显提高.为混合交通下单点交叉口信号优化配时研究提出一种新思路和新方法.     

基于主体的股市模型及其复杂动力行为

股票市场的许多复杂现象是传统金融理论所不能解释的.本文根据复杂经济系统思想建立了一个随机多主体股市模型,并综合利用数理分析和计算机模拟的方法对其进行研究.研究发现:受交易主体模仿感染倾向、价格追踪倾向和策略转移倾向等因素影响,模型呈现出基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等市场形态;计算机模拟再现并解释了股市普遍存在的特征性事实.     

基于主体的动态竞争模型的设计与仿真

企业竞争是一个动态演化过程，结合复杂适应系统理论，借鉴Holland的ECHO模型的建模思想，从系统演化的角度出发，给出了基于主体的动态竞争模型框架，设计了相应的运行机制。最后，建立了市场竞争的简化模型，设计了相应的仿真参数，通过Swarm仿真平台模拟了零售商的动态竞争行为和演化过程，并对仿真结果进行了分析。     

基于混合模型的异构无人机蜂群效能评估

为实现无人机蜂群效能的快速评估,提出一种基于ADC (availabilitydependability capability)系统效能评估和BP神经网络预测的混合模型,以应对无人机蜂群配置和状态的多样性以及效能计算的复杂性。在分析蜂群效能构成要素的基础上,建立包含无人机通用平台能力,系统级能力,以及任务执行能力的能力指标体系。利用ADC法生成蜂群作战效能样本集合,运用BP神经网络构建关于无人机参数和能力指标的综合作战效能评估模型。利用该评估模型实现异构无人机蜂群实例的综合作战效能评估。结果表明：该模型评估误差可达5%以下,基于样本的评估时间可达3 h以内,验证了该模型在异构无人机蜂群效能评估中的有效性及高效性。同时,通过分析数量、配置对无人机蜂群综合效能的影响,获得了异构无人机蜂群配置的可行建议。     

城市演化的多主体(multi-agent)模型研究

采用基于主体建模(Agent-based Modeling,ABM)的方法设计了一个城市演化的模拟模型,旨在探索城市中居民、企业等大量微观主体非线性互作互动而导致的宏观空间结构的演化过程.作者针对城市空间演化的几种典型模式,利用在Swarm环境下实现的多主体(multi-agent)城市模拟系统,通过微观层面的动态模拟进行分析和对比,并结合定性的认识对所模拟的城市演化模式进行了评价和讨论,为可持续的城市规划和管理提供理论支持.     

基于多主体模型的种植业面源污染控制模拟：化肥税-环境服务付费功效比较

构建了一个基于复杂适应系统理论和Swarm 平台的用于农村环境管理模拟的多主体模型. 针对我国种植业面源污染问题,对模型应用进行了实证研究：以控制化肥为主的污染性生产投入为重点,设计和模拟了实施化肥税和环境服务付费两套政策,通过模拟模型的人工村落中农户自适应行为对政策的响应,评估了政策的环境绩效. 研究表明,目前并不是实施化肥税的最佳时机,且仅依靠化学税政策难以达到理想的面源污染控制目标,若实施化肥税,宜优先考虑中等税率方案;环境服务付费政策应从分级设计补偿标准,合理确定环境目标,引入市场激励机制三方面入手降低补偿成本,并注意平衡环境安全和粮食安全的关系. 该多主体模型为我国农村环境管理决策支持提供了新的思路和方法.     

企业组织演化的多主体建模与仿真

为了探索企业成员和需求资源等大量微观主体之间的非线性作用对宏观企业组织生长演化过程的影响,从复杂适应系统理论的角度分析企业组织生长演化的复杂适应性特征,运用多主体建模方法,以个体行为为切入点,构造企业组织演化的多主体模型,并利用SWARM平台模拟在动态环境下企业组织的形成、生长和发展等过程,探讨了行为个体、需求资源和企业组织的相互作用和相互影响.实验结果表明正是微观个体的主动性和适应性导致了企业组织的形成、繁荣、衰落等复杂适应系统的现象,也进一步说明应用基于主体的建模方法研究企业组织这个复杂系统对提高企业组织的适应性和竞争力有实际意义上的指导作用.     

基于系统动力学的混合仿真模型构建

当既需要考虑宏观规律的作用,又需要考虑微观的个体行为时,采用系统动力学和其它类型仿真混合仿真是一个好的选择.在一个通用平台上实现混合仿真,能够减少人为干预和从因果关系图向流程图转化的过程,从而提高了仿真时的灵活性.通过剖析系统动力学实现机制,人们能在其它通用平台上实现基于它的混合仿真.     

基于多主体系统的课堂问题行为的建模研究

提出一个基于Agent的,自底向上的建模方法,目的是要理解课堂问题行为的动态性.课堂内学生的问题行为将导致纪律的不同转变,而课堂纪律转变有其重要的复杂性特性.这是一个很难采用传统仿真建模方法解决的问题.通过Agents建模,开发了针对课堂问题行为的仿真工具,试图调查多代理系统提供的灵活性.该建模具有观察代理之间所做的交互的优点.本文调查了工具的性能并提出了所得到的结果.     

组织内收入偏好分布与主体激励——模型构建和模拟

组织成员的收入偏好影响其工作积极性，并最终作用于组织绩效。以往的相关研究主要把组织成员看作独立的主体进行分析，忽略了其他相关主体的收入偏好可能具有的影响。在特定组织中，各成员的收入偏好存在差异，因而在组织层面上表现出一定的分布特征，可以用均值、标准差、偏度和峰度等参数进行描述。本文通过建立一个多主体模型来分析组织内成员收入偏好的分布是如何影响特定主体的努力水平，进而影响亚组织（部门、项目团队等）的绩效。研究表明，组织内成员收入偏好的均值和标准差对其努力水平的影响较为显著，说明组织在招聘过程中要注意控制潜在员工收入偏好水平的高低和离散程度。     

基于MAO的复杂多卫星系统整体建模与仿真方法

面向智能化自主协同运行的复杂多卫星对地观测系统的总体效能求解和优化设计，阐述了建模的基本思路，指出应构建分解结构描述水平的混合异构层次化的系统多学科整体同构模型。分析了面向对象的建模与仿真方法对此提供的支持机制及其局限性，以及基于多Agent的建模与仿真方法的优良特性，给出了基于MAO（Multi-Agent/Object）的复杂多卫星系统整体建模、仿真与优化方法的总体框架。     

作战模拟多分辨率模型系评估方法研究

多分辨率建模(MRM)技术是大型交互分布式作战模拟训练系统的关键技术之一,提出了对采用MRM方法建立的多分辨率模型系(MF)的量化评估方法。首先提出了MF的概念,分析了它所要达到的目标;接着提出了评估MF的两个主要指标:MF分辨度、MF一致度,建立了评估模型;最后,引进了四个概念来计算MF分辨度,引进了三个概念来计算MF一致度。     

基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构

以多智能体技术为手段，结合我国混合交通流的组成和复杂性特征，建立了一种分布式混合交通流模型，并提出了基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构。所提出的交通流模型能够充分发挥智能体的自治性和相互协作性，体现我国城域混合交通流的复杂性特点。提出的交通仿真系统结构简明严谨、界面友好、易于扩展，适用于智能交通领域。     

基于多Agent系统的装备保障性评估研究

依据装备保障性评估的实现功能,建立了基于多Agent系统(MAs)的保障性评估模型的体系结构.通过对装备保障过程的分析,以装备保障过程MAS模型为例,阐述了保障过程模型中Agent的功能和结构,探讨了基于黑板系统的多Agent间的通信,设计了装备保障过程模型的仿真实现.     

基于时间Dirichlet过程混合模型的在线目标跟踪

针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生“分布漂移”的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法.首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类表观,同时,每个表现类被建模为判别式分类器;然后,基于贝叶斯后验推断,权衡先前表观模型的分类误差和拆分聚集的代价,从数据中自主学习表现模型;最后,基于Noisy-OR模型,以贪心(Greedy)策略协同各表观分类器判别出目标.仿真结果表明该方法能较好的跟踪可变目标表观,改善了目标跟踪性能.     

基于多主体经济仿真的应用研究

多主体经济仿真因其在模拟经济系统复杂性特征方面具有独特的优势，已逐渐成为传统经济数学模型之后的一种全新的模型方法。发达国家在此领域已经积累了多年的经验，美国Sandia国家实验室的ASPEN系列模型就是多主体经济仿真中具有代表性的研究成果之一。上世纪90年代末，多主体仿真技术在国内引起广泛兴趣，一些单位开展了此方面的研究，并取得了一定的成果。近年来也围绕多主体经济仿真开展研究工作。研发了分布式多主体仿真平台DABS。系境地仿制了ASPEN模型，还针对我国经济的热点问题进行了建模与仿真实验。并对结果进行了有限的分析。     

基于多Agent的模型系统研究

利用多Agent理论和技术建立运行于网络环境中的模型系统。这种基于多Agent的模型系统由多个分布于网络上的软件Agent组成,它打破了传统模型系统以模型库为核心的基本框架,为研究开发处理复杂问题的支持系统和综合集成研讨厅提供了新的模型系统建立方法。     

基于多Agent系统网管模型的形式化建模

运用多Agent系统实现分布、自治的网络管理是构造下一代网络管理系统的一条全新思路。然而,大多数基于多Agent系统的网管模型均采用非形式化的方法进行描述,容易造成人们对模型理解的歧义性和在系统开发过程中的随意性。一种利用有色Petri网对分布式网络管理模型进行形式化建模的方法被提出。利用该方法所建立的形式化模型,能够对分布式网管模型中多Agent系统的组成结构和运行机制进行全面刻画,能够描述模型中用到的Agent的各种特性。     

基于用户兴趣的混合推荐模型

从用户特征描述出发,分析用户兴趣模型的表达机制,提出一种基于用户兴趣的混合模式推荐方法.该方法将内容过滤和协同过滤的预测值进行加权求和,形成最终的综合相似度.实验结果表明,该方法的性能同时优于基于用户协同过滤的推荐方法和基于内容过滤的推荐方法,推荐系统的推荐质量得到显著提高.