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基于多Agent的复杂适应系统建模仿真研究
中文名称: 基于多Agent的复杂适应系统建模仿真研究
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论文编号: 4142297收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Multi-Agent Based Modeling and Simulation of Complex Adaptive System
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机科学与技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 复杂适应系统 建模 仿真 遗传算法 Agent
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 复杂系统遍布日常生活的每一个角落,人们对复杂系统及复杂性科学的研究也日益重(略)ent建模方式是利用Agent的思想对复杂系统中的仿真实体进行建模,通过对复杂系统中的基本元素及其之间交互的建模与仿真,可以将复杂系统的微观行为和宏观“涌现”现象有机地结合到一起,是一种自底向上的、行之有效的仿真建模方式.因此,对(略)模技术的研究具有重要的理论意义和现实意义. 本文首先介绍了霍兰教授提出的复杂适应系统(CAS)理论的基本概念,并分析、阐述了CAS的研究方法、特点以及现实应用,接着介绍了多Agent相关技术及研究现状.紧接着在接下来两章提出了基于Agent的复杂适应系统建模研(略)gent技术的遗传算法研究,并对算法结果进行了分析比较,验证了(略)确性和可行性.最后,对复杂适应系统理论的一个具体应用-社会民意系统进行了阐述和分析. 针对复杂系统中个体的微观行为极其重要的特点,本文在第三章分析了个体与环境的(略)重对个体Agent进行了建模,包括它的形态、内部规则、通信方式等.为了体现复杂适应系统的对未来状态的预测能力,以达到预测效果,本文设计并实现了基于多Agent技术的遗...
Since complex systems(omitted)sive in everyday life, people begin to pay more attention to the research on complex systems and complexity science. The Agent-based (omitted)ethod is an effective bottom-up(omitted)method of simulation, which utilizes the idea of Agent to model si(omitted)ntities in complex systems and combines the micro behaviors and macro surge together by the modeling and simulation of the essential elements in complex systems and the interaction between(omitted)refore, the research on...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-13页
  ·研究背景第9-10页
  ·研究现状及发展趋势第10-11页
  ·论文的研究内容第11-12页
  ·论文的组织结构第12-13页
第2章 相关技术论述第13-24页
  ·复杂适应系统第13-18页
    ·复杂适应系统概念第13-14页
    ·复杂适应系统的主要特点第14-15页
    ·复杂适应系统的分析方法第15-17页
    ·复杂适应系统的应用第17-18页
  ·Agent和多Agent理论第18-23页
    ·Agent的定义及特性第18-19页
    ·多Agent系统第19-21页
    ·多Agent协作第21-22页
    ·多Agent间的通信第22-23页
  ·本章小结第23-24页
第3章 基于多Agent的复杂适应系统建模第24-33页
  ·基于Agent的复杂适应系统分析第24-27页
  ·基于CAS理论的Agent结构和模型的建立第27-29页
  ·基于多Agent的复杂适应系统建模思路第29-31页
  ·多Agent协作架构及过程第31-32页
  ·基于CAS理论的多Agent之间的通信第32页
  ·本章小结第32-33页
第4章 基于多Agent的群体状态预测策略第33-41页
  ·遗传算法的引入第33-36页
    ·遗传算法概述第33页
    ·遗传算法的基本原理第33-35页
    ·遗传算法与多Agent结合的必要性第35-36页
  ·基于多Agent的遗传算法的实现第36-40页
    ·智能体Agent生存环境设计第36-38页
    ·基于Agent的遗传算法实现方法及步骤第38页
    ·基于多Agent的遗传算法的仿真实验第38-40页
  ·本章小结第40-41页
第5章 基于MACAS模型的社会民意系统仿真应用第41-49页
  ·社会民意系统复杂性特征分析及研究思路第41-42页
    ·社会民意系统是一个典型的复杂适应系统第41-42页
    ·社会民意系统仿真的研究思路第42页
  ·基于MACAS的社会民意系统仿真设计第42-47页
    ·系统组织Agent第44-45页
    ·系统观察Agent第45页
    ·民意系统投票Agent第45-47页
  ·模型的有效性评价第47-48页
  ·本章小结第48-49页
第6章 工作总结与展望第49-51页
  ·总结第49页
  ·展望第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间主要的研究成果第56页
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