基于agent建模方法在复杂适应系统建模中应用的研究

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1、分类号密级公开UDC学号2009660711003广东技术师范学院硕士学位论文基于Agent的建模方法在复杂适应系统建模中的应用研究ResearchonApplicationofComplexAdaptiveSystemUsingModelingMethodologyBasedonAgent研究生姓名谭妍导师姓名职称谢赞福教授学科专业名称系统理论研究方向信息系统工程培养单位计算机科学学院2012年5月独创性声明及论文使用授权说明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究

2、成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得广东技术师范学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本人完全了解广东技术师范学院有关保留、使用学位论文的规定，即:学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意广东技术师范学院将本人的学位论文提交清华大学中国学术期刊（光盘版）电子杂志

3、社全文出版和编入CNKI《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。□公开□保密（____年____月）(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)学位论文作者签名：______________导师签名：_______________签字日期：______________签字日期：_______________摘要摘要目前，复杂适应系统建模是一个广泛存在的建模问题。受还原论的影响，传统的建模方法不能很好地解决该问题。本文选取的研究视角——基于Agent的建模（AgentBasedModelin

4、g，ABM）方法是建立在复杂适应系统（ComplexAdaptiveSystem，CAS）理论之上的方法学，适于描述CAS的建模需求。ABM方法主要采用自底向上的建模策略，把Agent作为系统的基本抽象单位；通过研究微观个体的行为来反映宏观系统的复杂现象，为CAS的建模过程提供更为有效的建模依据。本文对ABM方法学进行再探讨，并选取其中的Gaia方法来解决CAS的建模问题。其主要研究思路与方法表现为：第一，从CAS理论及ABM方法出发，将CAS的建模过程分阶段进行研究。其中，着重讨论Gaia方法

5、在多智能体系统（Multi-AgentSystem，MAS）分析与设计阶段的建模理论，并针对其薄弱环节作出相应的扩展。第二，选取集成学生系统作为CAS的代表，分析和设计基于Agent的集成学生系统；同时，应用Gaia方法对集成学生系统进行初步建模。第三，引入动态协作任务求解机制，进一步完善基于Agent的集成学生系统建模；而且，把扩展后的Gaia方法应用到集成学生系统的建模过程中。第四，采用Axure工具对集成学生系统的模块和用户界面进行模拟，并使用当前流行的MVC模式对具体模块进行开发，以验证

6、ABM方法对于系统开发的积极推动作用。通过讨论ABM方法在CAS建模中的应用情况，深入研究Gaia方法并对其进行扩展，探讨基于Agent的集成学生系统的模型架构，完善基于Agent的动态协作任务求解机制。通过建立系统原型并对其具体模块进行编码实现，进一步说明ABM方法对于系统开发的积极推动作用。关键词CAS理论；建模方法；Gaia方法；MASIABSTRACTABSTRACTThemodelingissueofComplexAdaptiveSystem(CAS)existsextensively

7、incomplexsystems.Affectedbyreductionism,traditionalmodelingmethodcannotsolvethisissuewell.OnthebasisofCAStheory,AgentBasedModeling(ABM)methodologywhichisresearchedasanangleofthispapermeetsthemodelingdemandofCAS.Itviewseachbasicabstractunitofthesystem

8、asanAgent,usingbottom-upmodelingstrategy.AnditprovidesamoreeffectivewaytomodelCASbyinvestigatingbehaviorsofAgents.WehadafurtherdiscussiononABMmethodologyandchoseGaiamethodologytosolvethemodelingissueofCAS.Thethinkingandmethodofthisresearchcouldbedesc