基于社会行为网络的新型虚拟组织研究

基于社会行为网络的新型虚拟组织研究

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时间:2019-02-25

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1、摘要本论文采用自下而上的设计方法,构建互联网络环境中基于社会行为网络的新型虚拟组织。社会行为网络由基于行为的自主主体构成,运行在开放的、分散的、动态的、不确定的互联网信息环境。分散的社会行为网络主体代表用户,具有感知网络信息变化的能力和实时决策动作的能力,通过共同的网络信息空间耦合起来,自发地组成虚拟组织。针对开放的、分散的、动态的、不确定的互联网信息环境,本论文提出社会行为网络SoBeNet(SocialBehaviourNetworks)架构。社会行为网络是运行在互联网络环境中的一个分布式多主体系统。社会行为网络的主体,通过虚拟传感器实时地感知网络环境中RSS信息的更新内容,

2、将感知到的结果输入到虚拟控制器,主体的虚拟控制器基于能量传播模型设计,根据外部环境中网络信息的变化而选择动作。主体的动作结果将作用于外部环境,反映为网络信息内容的变化并被其它主体所感知,继而产生分散主体的互动序列。分布的主体相互独立,并为各自独立目标而自主动作,不需预知其它主体的情况,通过共同的网络信息空间相互影响,而彼此交联起来,自发地形成社会行为网络。针对现有的手动、半自动的网络信息提取模式无法实现用户快速、准确地获取信息的问题,本论文提出基于本体的向量模型,并基于此模型设计虚拟传感器。虚拟传感器是一种基于语义网络技术设计的面向用户的自动信息提取工具。它以RSS文档为感知对象

3、,主动感知RSS文档的更新信息,按照用户的需求自动地提取有效信息。虚拟传感器采用基于本体的向量空间模型,将感知到的RSS更新信息项转变成特征向量,考虑了知识空间内的概念间的语义相关性(语义距离),模糊地进行语义匹配。虚拟传感器能够为社会行为网络的主体控制器,提供动态的感知输入功能,使社会行为网络主体根据用户的需求自动地动作。针对网络用户个体理解存在差异的现象,本论文提出具有分辨率的虚拟传感器。具有分辨率的虚拟传感器本质上是按照用户的知识粒度,自动地提取信息的工具。具有分辨率的虚拟传感器,采用聚类算法对概念进行聚合,获取不同知识粒度下的知识分辨。用户根据自身的知识理解粒度,设置与其

4、期望相对摘要应的传感器的分辨率来提取信息。用户设置不同的分辨率,使虚拟传感器能够在不同精度下,对分散的特征向量进行比较、匹配。针对互联网络动态的和不确定的特征,互联网络主体面对未知模型进行决策,无法对模型进行预定义或是预先规划出严格的动作序列。本文将采用基于行为的控制策略设计社会行为网络的主体虚拟控制器。虚拟控制器基于行为网络的能量传播模型设计,将主体的行为表示成行为模块,行为模块相互交联构成行为网络,能量在行为网络内流动,控制器通过计算每个行为模块的能量水平,选择动作。本文构建了面向网络应用的虚拟控制器的行为网络模型,为社会行为网络主体的行为决策提供了控制模型。本论文以多主体开

5、发软件JADE为平台实际开发了一个社会行为网络软件环境,包括以OWL本体文本为基础的虚拟状态空间、以RSS为信息通道的虚拟传感器、以行为网络驱动的虚拟控制器,实现了互联网环境中基于行为的虚拟组织。社会行为网络的主体运行在互联网环境,根据用户需求感知、动作,并能构成分布的、动态交互的多主体系统的虚拟组织。基于行为控制方法设计的多主体系统,不需要中央控制单元,局部可以设计得非常简单,但是整体构成的虚拟组织却能实现复杂的功能。分布的主体可以动态地组织起来,局部主体的参与或退出不会影响虚拟组织的整体性能,由此构成的虚拟组织具有良好的动态性、规模性、鲁棒性,并具有灵活的扁平组织结构。采用该

6、软件环境,本论文通过一个实例阐明了基于社会行为网络的虚拟组织中的各组件性能及运行机制,验证了这一方案针对互联网这一动态、不确定环境的良好组织能力。ⅡABSTRACTInthisthesis,asocialbehaviornetworkbasedvirtualorganizationisproposedfortheuser-orientedwebapplications.Asocialbehaviornetworkisamulti-agentsystemanditusesthebottom-upparadigmtodesigntheagents.Anagentrepresentsa

7、nIntemetusertosensewebinformationchangesandactsinrealtime.Distributedagentsarecoupledbyacommonwebinformationspacetoformavirtualorganizationautomatically.Internetisanopen,distributed,dynamicanduncertainenvironment.Theexistingmodelbasedapproach

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