復(fù)雜系統(tǒng)計(jì)算機(jī)仿真研究

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現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展中，復(fù)雜系統(tǒng)所涉及的領(lǐng)域包括軍事、醫(yī)療、政治、工程、管理、社會(huì)等，其范圍十分廣泛。對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的研究需要考慮各個(gè)方面，在這種情況下，不免會(huì)給研究工作帶來極大的困難。因此，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的研究需要利用現(xiàn)代化手段，而且需要深入了解各個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)內(nèi)容，將數(shù)據(jù)信息做到統(tǒng)一收集，這樣再通過計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)做到對(duì)其系統(tǒng)復(fù)雜性的研究了解，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的有效應(yīng)用。本文主要通過對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)計(jì)算機(jī)仿真的研究與設(shè)計(jì)，了解到復(fù)雜系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容，從而幫助其更好的應(yīng)用于社會(huì)中。

1關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)主要內(nèi)容的概述

關(guān)于系統(tǒng)一詞，著名科學(xué)家錢學(xué)森是這樣對(duì)其定義的：相互依賴、相互作用的多種組成部分之間的相互結(jié)合所形成的具有特殊功能的一個(gè)整體即為系統(tǒng)。根據(jù)其定義可以得出系統(tǒng)的三個(gè)要素：一是系統(tǒng)是多種元素的相互結(jié)合形成的；二是元素之間相互依賴、相互作用；三是具有特殊功能的一個(gè)整體。在系統(tǒng)的復(fù)雜性演化過程中主要有三個(gè)方面的發(fā)展變化。首先是組成系統(tǒng)的元素?cái)?shù)量的變化，從最初的少量變?yōu)榇罅?，再變成多?shù)量，最后變成無(wú)限量；其次是元素之間相互依賴、相互作用的變化，是從線性變化到非線性，最后變成了隨機(jī)性；最后是某種特殊功能的變化，是從元素直接功能的描述變?yōu)榻M織性的間接描述，最后演變成沒有任何形式組織的不可描述形態(tài)。對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的描述沒有明確的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，而組成系統(tǒng)元素?cái)?shù)量的龐大，元素之間依賴作用關(guān)系的非線性、隨機(jī)性以及特殊功能不能用部分特性來實(shí)現(xiàn)具體化描述等這些特性構(gòu)成了所謂的復(fù)雜系統(tǒng)[1]。

2關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)計(jì)算機(jī)分布智能仿真平臺(tái)的分析

2.1關(guān)于自適應(yīng)Agent仿真平臺(tái)的分析

自適應(yīng)Agent仿真平臺(tái)Swarm是美國(guó)研究復(fù)雜系統(tǒng)的桑培菲所提出的。這種仿真平臺(tái)中有著多種單機(jī)中的多數(shù)進(jìn)程或者線程組成的具有不同功能的智能主體Agent，這其中主要包含有人與計(jì)算機(jī)交互所顯示控制的Agent、在網(wǎng)絡(luò)之間實(shí)現(xiàn)交互的交互Agent、合理控制時(shí)間變化和元素管理以及通信交流的全部或部分Agent，還有就是具備自我適應(yīng)調(diào)節(jié)能力的反應(yīng)Agent。關(guān)于具備自我適應(yīng)調(diào)節(jié)能力的反應(yīng)Agent的結(jié)構(gòu)模型，主要是由信息緩沖MB、行為輸出MO、信息接口MI、反應(yīng)體所構(gòu)成。這其中MB和MI主要是對(duì)周邊的環(huán)境進(jìn)行良好感知，而反應(yīng)體主要是在獲取感知之后，做出適合的決策。比如，一般金融投資者的證券交易原則，其過程極為簡(jiǎn)便：他們?nèi)绻l(fā)現(xiàn)證券價(jià)格在逐漸上升時(shí)，就會(huì)將具有上升趨勢(shì)的多數(shù)證券出手；而如果他們發(fā)現(xiàn)證券價(jià)格在迅速下降時(shí)，就會(huì)把具有下降趨勢(shì)的多數(shù)證劵買進(jìn)[2]。

2.2關(guān)于智能仿真（DSI）的分析

在經(jīng)過一段時(shí)間的發(fā)展之后，分布計(jì)算機(jī)以及人工智能技術(shù)也較為成熟，在這個(gè)時(shí)候美國(guó)桑培菲提出的Swarm自適應(yīng)仿真平臺(tái)就顯得跟不上時(shí)代的發(fā)展，再加上智能思維和仿真規(guī)范的約束，使得其自適應(yīng)仿真平臺(tái)發(fā)展相對(duì)滯后。在新時(shí)期發(fā)展下，計(jì)算機(jī)分布智能仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)能夠更好的發(fā)展進(jìn)步。計(jì)算機(jī)分布智能仿真平臺(tái)中的Agent支撐庫(kù)主要是對(duì)Agent創(chuàng)建結(jié)構(gòu)的支撐，從而有效統(tǒng)計(jì)分析仿真結(jié)果；對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)間的同步以及信息消息的傳播技術(shù)是通過仿真支撐軟件來實(shí)現(xiàn)的，面向全局服務(wù)化的Agent在整個(gè)計(jì)算機(jī)分布智能仿真平臺(tái)中只有一個(gè)，而且它的存在是為了給各個(gè)Agent提供唯一的全局Agent標(biāo)識(shí)，這樣便于有效的創(chuàng)建和取消Agent，而且能夠?qū)gent的具體位置以及具體特征做到準(zhǔn)確定位查詢。對(duì)于Agent的部分控制是在結(jié)點(diǎn)機(jī)上存在的，而且每個(gè)結(jié)點(diǎn)機(jī)上都有一個(gè)，它主要是負(fù)責(zé)復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)間的變化、做到元素的有效管理、而且負(fù)責(zé)權(quán)限的變革和結(jié)點(diǎn)之間的相互信息交流。

3復(fù)雜系統(tǒng)的智能主體和HLA/RTI功能

3.1關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)的智能主體

創(chuàng)建社會(huì)系統(tǒng)以及自然描述的基本模型，從而構(gòu)造智能化主體是分布人工智能的主要研究目的。這種研究為復(fù)雜計(jì)算機(jī)仿真研究提供了基礎(chǔ)保障。關(guān)于分布式人工智能可以從兩個(gè)方面來分析，分別是多主體系統(tǒng)和分布問題求解。分布式問題求解系統(tǒng)僅僅是問題的求解，主要把問題作為任務(wù)來有效分開完成，這種系統(tǒng)是自上而下的模式。而對(duì)于多主體系統(tǒng)而言也是自上而下的模式，實(shí)際研究時(shí)，需要將自主主體分別定義，而且主體之間的相互作用可能是交流、爭(zhēng)論還有可能是敵對(duì)關(guān)系。面對(duì)上述這種情況，智能主體就自然而然的成為復(fù)雜系統(tǒng)計(jì)算機(jī)仿真研究的主要方向。

3.2關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)的HLA/RTI功能

復(fù)雜系統(tǒng)中HLA框架中最為核心的部分就是RTI，它主要是實(shí)現(xiàn)仿真系統(tǒng)應(yīng)用、特定功能、基礎(chǔ)通信之間的有效分離。仿真過程中的，復(fù)雜系統(tǒng)中的智能主體以HLA所規(guī)范的方式實(shí)現(xiàn)與RTI數(shù)據(jù)之間的交換，從而確保主體之間的相互交流。關(guān)于RTI的綜合管理主要有六個(gè)部分功能，分別是主體管理、全局管理、屬性管理、數(shù)據(jù)分發(fā)管理、聲明管理、時(shí)間管理。主體管理是實(shí)現(xiàn)主體間的有效控制；全局管理主要是實(shí)現(xiàn)全局化的服務(wù)，主要內(nèi)容有動(dòng)態(tài)控制、創(chuàng)建、主體變更等；屬性管理是主體屬性權(quán)限的控制、變化；數(shù)據(jù)分發(fā)管理則是在網(wǎng)絡(luò)上控制流量，而且利用組播技術(shù)有效交流；聲明管理是通過聲明智能主體，從而實(shí)現(xiàn)交互信息的接收；時(shí)間管理是在復(fù)雜系統(tǒng)中運(yùn)用合理的方式使其時(shí)間變化。

3.3HLA/RTI協(xié)議下的多Agent計(jì)算機(jī)分布仿真平臺(tái)

HLA框架中的RTI服務(wù)能夠提供復(fù)雜系統(tǒng)仿真環(huán)境下的多種特定功能，其中主要包括數(shù)據(jù)信息傳遞、信息事件處理、時(shí)間控制、控制主體，RTI服務(wù)能夠?yàn)槭录幚硪约熬唧w狀態(tài)變革提供良好的依據(jù)，而且便于時(shí)間的管理。MAE環(huán)境利用HLA/RTI作為支撐，能有效發(fā)揮HLA模型和RTI的多種服務(wù)，更加利于仿真環(huán)境的形成。從Agent方面來看，多Agent仿真平臺(tái)中采用HLA/RTI還不能夠使其完善，主要是缺乏Agent之間的交流支持，通過對(duì)Agent遠(yuǎn)程狀態(tài)進(jìn)行分析才能對(duì)其應(yīng)用，而且Agent也需要特定通信的支持。在Agent的決策中，最為主要的就是Agent之間的交互通信，而HLA/RTI這一框架并不能滿足相關(guān)要求。為了能夠有效的解決這一問題，需要添加中間層，這個(gè)中間層處于RTI和Agent之間。它所起的作用是將作為HLA仿真元素加入到多Agent之間通信進(jìn)行封裝解釋，這樣有效增加了Agent之間的通信交流，并且為其提供支持保障。在中間層的封裝消息，Agent之間數(shù)據(jù)流也會(huì)變多，通過RTI路由空間的限制從而控制數(shù)據(jù)信息分發(fā)數(shù)量，這樣做到合理約束數(shù)據(jù)信息，從而保證元素只得到應(yīng)該獲取的信息。通過上述的分析，了解到HLA/RTI比較適用于多Agent仿真環(huán)境，隨著HLA/RTI的不斷擴(kuò)展壯大，能夠更多的構(gòu)建多Agent計(jì)算機(jī)分布仿真平臺(tái)。

4結(jié)論

關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)以及其復(fù)雜性的研究分析，在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方面有著重要影響。因此，只有對(duì)其復(fù)雜系統(tǒng)細(xì)致合理的分析，才能夠?qū)ζ鋬?nèi)部結(jié)構(gòu)以及具體功能有所了解，而計(jì)算機(jī)仿真的研究與設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)，通過對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的模擬來掌握系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，并且通過合理的設(shè)計(jì)使其更加符合現(xiàn)代化發(fā)展社會(huì)，從而為人類提供更好的幫助。

作者：耿亞杰 單位：阿勒泰地區(qū)公安邊防支隊(duì)