基于Agent的复杂系统分布仿真建模方法的研究

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!!!!"!#!$!%!&!’!(!)*+,*’’(,*+-*./$$0,1-&,"*2计算机工程与应用!""#!$%"!#!"/基于!"#$%的复杂系统分布仿真建模方法的研究""&李宏亮!程华!金士尧""&+,-./0$123/0!4-567-83!9,6:;2$<3."#江南计算技术研究所!江苏无锡&"(=!%&#国防科技大学计算机学院!长沙("==>%"#923/0/3/,/?@2@8@A.B4.CD8@2/0EAF;/.1.0%!()*+,5$C321&;./0123/012M&*%#/A@&’()$"*+,-$"!./012(3-!4’156,*7-)89:;:-<=6)>?)@:+,$"?:%6)@>)’=!.=&=T$=)文献标识码!S中图分类号!EU%T"#T"前言"&’非线性%复杂系统的整体行为并不等于各个部分行为"#"复杂系统的总和!也就是说!复杂系统的整体行为不能通过分析各个部所谓复杂系统!指的是系统具有大量交互成分!其内部关分的行为来获取%联复杂$不确定!总体行为具有非线性!即不能通过系统的局部"%’模块’层次%复杂系统从逻辑上可以看作是相互之间有特性!形式地或者抽象地描述整个系统特性的系统&"$%!"%’!如社联系的部分’对象的聚集!因此!复杂系统具有模块性%同时!复会$经济$军事$生态系统等%由于系统的复杂性$非线性和动态杂系统具有多层次的结构!一个层次的对象的聚集成为上一个性!难于从上至下建立传统的数学分析模型!对系统的微观行层次的对象%为和宏观行为综合进行分析%计算机仿真成为研究复杂系统的"(’信息流’关联性%复杂系统中各个部分’对象并不是孤重要手段!它试图通过对复杂系统建立仿真模型!并在计算机立存在的!任何部分’对象和其他部分’对象之间存在着大量相中进行仿真来理解系统中微观和宏观之间的内在联系!理解系互的作用!伴随着这些相互作用的是信息$物$资金等的流动%统的非线性和动态性特征%通过这些物质的流动使得复杂系统成为一个有机的整体!一个"#&复杂系统的特征部分或者对象的变化或者改变!会通过这些关联来影响其他部目前!国内外的研究人员对复杂系统的特征有着多种理分!甚至整个系统的行为%解!但通常都认为复杂系统具有以下的特征&")’动态性%随着时间的推进!复杂系统在宏观和微观上都""’突现%突现描述了一种从低层次到高层次$从局部到整在不断的变化%体$从微观到宏观的变化!它强调个体之间的相互作用%正是这"*’不可计算性%复杂系统的不可计算性包括两个方面&!无种相互作用才导致具有一定功能特征和目的性行为的整体的法用归纳或者演绎或者其他形式化的方法来描述复杂系统的出现!该整体的宏观特性才不同与元素本身的性质&"&’%行为("复杂系统!如自然界和人类的任何活动并不都是基于基金项目!国家部委基金资助项目"@;AVA?A3IF;W.8/O3@2./.B4;2/3X2/2?@I2A?3/O4.CC2??2./?’%作者简介!李宏亮""T>)$’!男!博士!副研究员!主要研究方向为并行与分布仿真$高性能计算$容错技术等(程华!硕士(金士尧!博士生导师% !("!""#!$%"!#!"#$%&’()*+,*’’(,*+-*./$$0,1-&,"*2计算机工程与应用规则的推理系统!但是可以通过基于规则的推理系统!如计算)/#支持对主动行为的仿真$机仿真的方法来逼近这些活动过程$).#分布计算$通过将#$%&’分布到多个结点上!支持复杂"-.复杂系统仿真系统的分布或并行计算$在复杂系统仿真方面!目前的方法可以归结为两类&""’%)0#仿真的动态性和灵活性$表现在两个方面%!方便将第一类为朴素物理方法!或还原论$其基本观点为%复杂系#$%&’和相应的仿真实体或者人进行交互*"具有在仿真过程统的运动形式和规律与物理系统的运动形式和规律相似$因中增加或者删除实体的能力$此!按照物理系统建模一样去构造复杂系统的模型框架$选定)1#对复杂系统的自然的描述能力$一个适当的模型框架!然后经多模型结构的特征化!利用观测)2#模型的重用性$数据!进行参数估计!从而建立起系统的同构模型$同时经过可需要说明的是!和人工智能中的#$%&’的理解有所不同!信度分析!不断修正模型!提高模型的可信度以求得相对可用在基于#$%&’的仿真中!#$%&’包括从普通的对象到人工智能中完全意义上的#$%&’的一个宽广的范围$例如!#$%&’一些特模型$这实际上是自上而下的建模方法$性的可能范围如表"所示%第二类方法为归纳推理方法或行为仿真方法$它把仿真目标定位在行为一级!根据观测数据去建立系统的同态模型!研表"#$%&’特性的可能范围究系统的行为趋向$这是自底向上的建模方法$#$%&’特性可能范围交互从根本没有任何交互到相互合作或者竞争以往的模型!如人口模型&经济发展预测等大量模型都属通讯语言从根本没有通讯语言到使用()*+等通讯语言,通讯协议于第一类仿真方法!这种模型利用先验知识和经验!经过不断控制,自治性从全系统为一个进程到每个#$%&’是一个独立的进程,线程的修正后!建立的模型具有一定的预测能力$但是!模型难于建活跃性从反应式到主动式立系统微观与宏观之间的关系!并且最初模型的选择和建立!空间性从没有任何空间的概念到#$%&’在物理空间上有位置以及模型的修正非常困难!模型难于在不同的复杂系统之间移动性从所有的#$%&’都是固定的到#$%&’能够在仿真的物理空间中移动自适应从静态的到可以学习重用$随着计算机计算能力的增强!行为仿真的方法成为国内外根据基于#$%&’仿真和复杂系统的特点!基于#$%&’的复复杂系统研究的热点$通过建立系统的同态模型!试图理解复杂系统仿真中#$%&’的定义如下所示$杂系统中微观和宏观行为之间的关系!研究系统的行为趋向$定义#$%&’34#$%&’56!*78!58!978!(%:&%;!+!其中而其中!基于#$%&’的方法是其主要的研究方法$并且随着仿#$%&’56为自适应#$%&’元的标识!用来唯一确定复杂系统中真的复杂系统的日益复杂!需要研究基于#$%&’仿真中的并发的每个#$%&’**78为消息处理系统!负责接收和发送消息*58性!即基于#$%&’的分布仿真$为自适应#$%&’的内部状态*978为规则处理系统!根据仿真为了减小基于#$%&’复杂系统建模的复杂度!提高复杂系目标系统的不同!规则处理系统可以是简单的反应式!或者是统建模的有效性和仿真模型的可重用性和可维护性!指导领域具有一定的适应性的规则生成&选择的规则处理系统*(%:&%;专家进行复杂系统仿真!需要建立基于#$%&’的复杂系统仿真为自适应#$%&’的内核!负责从消息处理系统中选择消息!并的方法!特别是基于#$%&’的复杂系统分布仿真的方法$且根据规则系统的规则来处理消息!并且修改规则系统&内部状态和输出消息到其他的#$%&’*+<为自适应#$%&’的逻辑时/基于#$%&’的复杂系统仿真钟*58=为初始状态$根据各种不同复杂系统的特点!#$%&’中规则处理系统可基于#$%&’的复杂系统仿真和传统的仿真方式不同之处能只包括简单的反应式的处理!也可能包括有规则库&规则生在于将复杂系统中各个仿真实体用#$%&’的方式,思想来建成系统&规则选择系统和规则评价系统等比较完全意义上的规模!试图对特定个体的特定行为来建模!区别于将大量个体的则系统$特性进行平均!试图仿真整个个体平均特性的变化情况的传统#$%&’的结构如图"所示$仿真方法$基于#$%&’的复杂系统仿真通过指定#$%&’之间的交互*%??@$%?方式来观察整个#$%&’社会层次上的特性$在复杂系统的研究逻辑消息处理系统内核时钟中!主要的建模方法是基于理性或者最优化范型$而自适应可以是单个个体的学习!或者是整个范围的适者生存$当存在大规则处理系统内部状态量相互交互的个体!并且规则的影响是非线性时!自适应处理#$%&’和结果都很难进行推论!对基于#$%&’的模型进行仿真是研究图"#$%&’结构图具有这些特性的系统的可行方法$在仿真目标系统中!#$%&’从其他#$%&’或者环境中得到当#$%&’接收到其他#$%&’发送的消息时!或者#$%&’自信息!然后根据得到的信息和自身的状态以及自身的规则!修主的!根据自身当前状态和规则系统进行处理!改变自身状态!改自身的状态,规则!并且向其他#$%&’或者环境发出信息!进并且向其他#$%&’发送消息$#$%&’的状态转变如图/所示$行交互$通过这些形式的交互!’突现(出目标系统整体具有的&而单个#$%&’却不具有的整体行为$.基于#$%&’的分布仿真基于#$%&’的复杂系统仿真具有以下的优点%由于基于#$%&’仿真所针对的目标系统通常非常复杂!而)"#可以仿真在高度动态环境中的行为!研究在传统方法且其中的每个个体)#$%&’#本身也可能是一个复杂系统!因此!难以获得的’突现(行为$对目标系统的仿真所需要的计算量大大超过了单个处理器的 李宏亮!!!!程!"!#!$!华%!&!!’!(金!)士*+尧,*"’基’(,于*+)-**’.+&/的$$复0,1杂-&系,"*统2计分算布机仿工真程建与模应方用法的研究!""#!$%"!#!**消息采用多层次抽象)6$#&2:#’,’5’#%.A类)*’+&D参数名E((FD标识符E的行为等’最后将所有的)*’+&分布到"#$%&’(中各个结点上!D参数值E((FD标识符E进行仿真%复杂系统的仿真建模是一个反复和逐步逼近的D标识符E((FD字母E"D字母EID数字EIJ$)过程%而信息流可以定义为(=?4复杂系统分析K复杂系统信息流E((FD信息流目的ED信息流源ED发出时首先!需要对复杂系统进行分析!明确复杂系统仿真的目间ED有效时间ED信息格式ED复杂系统信息E标!预期会出现的现象!需要验证的结果以及仿真结果的评价通过分析和定义复杂系统中的信息流!可以进一步明确系方法!定义系统整体行为表现&系统的交互方式以及数据的表统中某一个抽象层次上各个部分之间的关联性%现方式等%其整体行为的定义和评价机制是复杂系统研究的重要内容%L<*’+&建模=?@选择合适的抽象层次根据复杂系统建模中确立的抽象层次!可以对复杂系统中在对复杂系统进行基于<*’+&的仿真时!由于复杂系统中的个体进行<*’+&建模分析%<*’+&建模分析可以分为以下几<*’+&的数目巨大!同时关系复杂!因此!难于直接从最底层的个步骤(个体建立其仿真结构%由于复杂系统具有层次性的特点!可以"4$<*’+&分类 !(!!""#!$%"!#!"#$%&’()*+,*’’(,*+-*./$$0,1-&,"*2计算机工程与应用!!!!根据仿真目标系统的抽象层次!给复杂系统中的#$%&’分!"#$类!确定每个(类#$%&’的边界范围!从而确定复杂系统中个!"#$%&’()*+,体(#$%&’的框架$每个#$%&’不能直接访问其他#$%&’的内部!"#$%&’()*+状态!它们之间的信息流动必须通过消息通讯来实现$!"#$%&’(")%建立每个(类#$%&’的内部状态!"#$%&’()*内部状态指的是每个(类#$%&’所具有的属性!如所有!"#$%&’()#$%&’都应该具有的#$%&’标识&逻辑时钟&消息缓冲区等!以!"#$%&’Agent!"#$%及不同的目标系统中不同的#$%&’所特定的状态!如金融市场!"#$%&!"#$%&Agent!"Agent!"#$仿真中交易#$%&’应该具有的资金信息&股票信息&风险偏好!"Agent!"#Agent!"#$程度等等$!"#$%&’(Agent!"#$""%确定#$%&’的消息系统!"#$%&AgentAgent!"#$#$%&’的消息系统包括有消息接口系统&消息选择机制和!"#$%&Agent消息处理方法等$根据目标系统建模中定义的信息流!和每个(!"Agent!"类#$%&’分类!#$%&’可以确定该#$%&’可能接收到的消息的集合!对每种消息!建立消息处理方法$由于#$%&’可能收到来!!"#$!"#$%&自多个#$%&’的不同消息!为了保证消息的处理满足消息的时戳顺序!需要有消息选择机制来保证$在基于#$%&’的分布仿!"#$%&/Agent!"真中!消息接口系统和消息选择机制由仿真支持软件来处理!!Agent!"#$%&’并且对应用系统透明$!"Agent!"#$%"*%建立规则系统!"#$%&’()根据各种不同复杂系统的特点!规则处理系统可能只包括!"Agent!"/!"#$简单的反应式的处理!也可能包括有规则库&规则生成系统&规!"#$则选择系统和规则评价系统等比较完全意义上的规则系统$根图"基于#$%&’的复杂系统分布仿真建模方法图据目标复杂系统中#$%&’的特点!建立适合于仿真目标的规则系统$金融证券市场仿真的目标是试图通过仿真!理解各种因"+%分布#$%&’素!如股息&股民之间信息的流动等!对金融证券市场宏观行为当仿真复杂系统中的#$%&’数量增加时!单个处理器的计的影响程度$把整个金融证券市场的走势&各种股票的价格以算能力已经不能满足要求!这时!需要将#$%&’分布到,-./’%0及成交量的形式看作证券市场的整体行为特征$根据目标系统中各个结点上!利用,-./’%0中各个结点的计算能力和复杂系的仿真目标和实际可以提供的计算能力!将抽象层次定义到交统具有的内在并行性!提高目标系统的仿真效率$易员个体级$在#$%&’的分布中!其原则有两点’!结点间负载均衡$在"6%定义信息流离散事件的并行分布仿真中!各个结点负载是否均衡极大的影根据所选择的抽象层次!可以定义金融证券市场中的信息响到仿真性能("结点间通讯量$由于,-./’%0中各个结点通过流表示$在金融证券市场中!信息可以分为多种类型!如交易中网络进行连接!各个结点之间的通讯开销不可忽略!因此!需要尽的买卖&撤单&查询历史价格和交易量&股息&上市公司经济状可能的减少结点之间的通讯!避免大量的网络通讯带来的开销&12’$况&国家经济走势以及交易员之间的信息传递等"具体信息格基于#$%&’的复杂系统分布仿真的建模步骤如图"所示$式略%$而信息流有’交易员与交易员之间&交易员与交易所之间&交易员与上市公司之间&交易员与国家之间等$3应用实例!!金融证券市场仿真376#$%&’建模分析金融证券市场是一个典型的复杂系统!证券市场由交易人"1%#$%&’分类员&上市公司以及其他一些成分组成!各个组成部分之间是平根据前面金融证券市场建模分析!可以将目标系统中的等的关系(同时!交易人员能够和其他人员!特别是环境!如上#$%&’进行分类’市公司目前经营状况&国家经济政策等!进行信息的交互!调整投资者#$%&’$投资资金比较少的个人投资者!不能够影响自己的行为!谋取自己的最大利益$如何把握证券市场的发展到证券市场的价格(通常只选择一种金融证券!或者选择存储规律!理解各种因素对金融证券市场宏观行为的影响是金融证在银行"国债%(并且规则比较简单等(券领域中的一个难点$应用基于#$%&’的仿真方法来仿真金融基金#$%&’$投资资金较大!可能能够影响到证券市场的价证券市场!可以有机的将微观行为和宏观行为联系起来!更为格(可能会选择多种股票!以分散风险(规则数量相对比较多(有效的理解金融证券市场中的各种微观因素对整个市场的企业#$%&’$企业#$%&’发行股票8债券(决定分红方式(并影响$且公布企业当前的经营状况(下面!按照基于#$%&’仿真的方法对金融证券市场仿真进交易所#$%&’$接收各个投资者的交易请求!组织进行交行了建模!建模的过程简要叙述如下$易(公布当前的交易价格和交易量!并且可以提供交易价格和345金融证券市场建模交易量的历史数据()1%建模分析与选择抽象层次证券公司#$%&’$组织各个投资者#$%&’向股票交易所提 李宏亮!!!!!!!!!!!!"#$%&’()*+,*’’(,*+-*./$$0,1-&,"*2程华!金士尧"基于#$%&’的复杂系统分布仿真建模方法的研究计算机工程与应用!""#!$%"!#!(%出交易申请"买卖$%走势上&政府#$%&’&采取一些货币’财政政策!如改变利率’发行债券等%在一定的随机概率下!仿真改变国家的金融)经济形势&各种#$%&’之间的关系如图*所示&!!"#$%&’()*+,$%&’()*+,$%&’()*+,$%&’()34$%&’()012$%&’()图(金融市场分布仿真结果片断-./$%&’()-结束语基于#$%&’的仿真是研究复杂系统的重要手段&随着仿真78$%&’()56$%&’()规模的扩大和网络的普及!需要在4CDB’%8环境下采用基于图"证券交易市场中自适应#$%&’之间关系图#$%&’的分布仿真的方法来研究复杂系统&本文对复杂系统的在对#$%&’进行分类之后!还需要根据仿真的需要!定义建模进行了分析!提出了基于#$%&’的复杂系统分布仿真建模交互和显示#$%&’!以便于用户与仿真系统的交互!如控制命令的方法!对减小复杂系统建模的复杂度!提高复杂系统建模的的输入’结果的输出与记录等"具体略$&有效性和仿真模型的可重用性和可维护性有着积极的意义&在"+$建立#$%&’内部模型文章的最后!按照基于#$%&’的复杂系统分布仿真建模的方法在#$%&’分类之后!需要建立各个#$%&’的内部模型!下对金融证券市场仿真进行了建模和分布仿真&面对金融证券市场中最为关键的投资者#$%&’模型进行分析("收稿日期(?99@年!月$内部状态&投资者的资金信息’股票信息’风险偏好程度等%参考文献!消息接口&可能接收到的消息有(股息’债券利率’其他投&,’EFCCA&G;E>6H%8$%&I%J8FHI7AFB’FF8G%8&:’>&/>C>’(#GGKBF&L资者#$%&’发送过来的消息%当前成交价格和交易量’历史交M%BC%N2DOCKB7K&$4FHPA&N!5&I!,QQ!>易价格和交易量’上市公司经营状况’国家经济走向等%&?’EFCCA&G;E>EKGG%&F8G%87FRAGAP’A’KF&ODKCGBIFHPC%SK’N&:’>规则处理&建立规则系统!通过最近的交易价格和交易量&/>C>’(#GGKBF&LM%BC%N2DOCKB7K&$4FHPA&N!5&I!,QQT>历史!对规则库的规则进行匹配!根据匹配程度选择合适的规&.’/’A&GKB73=>U&IFHPC%SK’NA&G%H%8$%&I%!EK$72%8JF8HA&I%则%同时!根据执行某条规则后投资者#$%&’资金和股票数量4FHPD’K&$/DPPF8’0&K’0&KV%8BK’NFJ1%R/FD’7MAC%B&6WXUY’>的变化程度来修改规则的权值!调整规则库&具体参见文献7’’P(XXPA8ACC%C>7PI>D&BR>%GD>A8X8ZB>&,-’%&[’2%8AZA’7W%&AHK&!:AG7AV688A$D&’CA!%’AC>/KHDCA’KF&HFG%CCK&$状态转换&接收到消息后!根据规则系统改变内部状态!如A’HDC’KPC%C%V%CBFJAOB’8AI’KF&&4’XX28FI%%GK&$BFJ’7%,QQ!资金信息等!然后发送消息&MK&’%8/KHDCA’KF&4F&J%8%&I%!,QQ!>&T’]D&I%85U8%&>#$%&’L以及所具有的计算能力!根据负载均衡和减少结点间通讯量的&@’3%DO%&2AB_DK&K!a%8&F&3%$F>UP’KHKB’KIPA8ACC%CBKHDCA’KF&FV%8A原则!对#$%&’进行了分布&&%’RF8ZFJRF8ZB’A’KF&B&4’XX28FI%%GK&$BFJ’7%,QQQMK&’%8/KHD^计算环境为(/01/2#345三台!6’7%8&%’,9:!;<=,>?&CA’KF&4F&J%8%&I%!,QQQ>交易所#$%&’’企业#$%&’’政府#$%&’和!99个投资者&-’078HAI7%8#:!bD$C%8=><%PA8’H%&’FJ4FHPD’%8/IK%&I%0&K^投资者#$%&’和,9个基金#$%&’%另外每个结点上还有一个证V%8BK’N0CH>券公司#$%&’&&!’28A’’<3!W%ABC%N5BBD%BK&HFG%CK&$A&GBKHDCA’KF&(PFCK^@>.仿真结果评价IK%BA&G’%I7&FCF$K%B&4’XX28FI%%GK&$BFJ’7%,QQ-MK&’%8/KHDCA^’KF&4F&J%8%&I%!,QQ->将金融证券市场的建模分析结果应用到复杂自适应系统&Q’2KGG:!WAN%84AB’8F3>EK%8A8I7KIACHFGDCA8HFG%CCK&$K&GKBI8%’%分布仿真平台;4ABB中!;4ABB提供了平台无关’透明高效的通BKHDCA’KF&&4’XX28FI%%GK&$BFJ’7%,QQ!MK&’%8/KHDCA’KF&4F&^讯系统&除了通常的并行仿真算法外!还提供了适合于网络J%8%&I%!,QQ!>4CDB’%8的层次的’混合并行离散时间仿真算法!对#$%&’进行&,9’/’A&GKB73=>4FHPC%SBNB’%HB8%B%A8I7F&PA8ACC%CIFHPD’%8B>分布仿真!为复杂系统领域专家提供一个通用的分布仿真平台EK$72%8JF8HA&I%4FHPD’K&$/DPPF8’0&K’0&KV%8BK’NFJ1%R"具体参见文献&,@!,-’$&/FD’7MAC%B&6WXUY’>7’’P(XXPA8ACC%C>7PI>D&BR>%GD>A8X8ZB>分布仿真结果的片断如图(所示&&,,’王正中!复杂系统仿真方法及应用&;’>计算机仿真!?99,",$>目前!金融证券市场仿真的结果还有待进一步的分析!对&,?’谭跃进!高世楫!周曼殊>系统学原理&:’>长沙(国防科技大学出版投资者的行为还需要进一步的调查和规范!但是!一些影响因社!,QQ@>素!如股息!已经能够反映到金融证券市场仿真中的交易价格"下转?.-页$ 张!!!!"!#磊!$!!%!李&!’!(弼!)程*+!,刘*’’安(,斐*+"-基*.于/多$特$0,征1-和&,"证*2据计理算论机离工线程签与名应识用别!""#!$%"!#!%#表!基于证据理论方法的识别结果*!%$./#-0*"123()#+,++#!,""#","./0,".#!,."#.,""#!,""/0,."/0,."#$,""#*,$.(!-),#.-!,."#-,#.-$,!.-!,#.-$,!.-!,""-!,."-%,""-!,#.-!,$.(%-/,""0",."-/,."-0,""-/,."-/,""-/,."-/,."0",""-0,."-#,#+($--,""0",."-#,."-0,""-#,""-#,""--,."-#,""0",""0",""--,$.(*)R455识别网络*识别率+(!)R455识别网络!识别率+(%)原始基于证据理论识别识别率+($)改进基于证据理论识别识别率与其最近邻的3个签名样本对应的类别数为3!*3!63#!对应*,-.-%6289*;$7%,!--0$-该文提出的新的识别方法能够在进**%**#**#**#一步提高系统识别性能的基础上!提高了稳健性-这3*!个类别的距离权重分别为.*!.!!,!.3*!!将这3*!个距**#**#**#离权重归一化!并转化到4个类别变成5!5!,!5!需要*!6/结论**#说明的是!6个5,中只有3*!个值不为零-同理!设与另一网格该文通过比较几种特征在离线签名识别中的性能!选用其特征对应的与测试签名最近邻的3个签名样本对应的类别数中的伪动态特征和网格特征对签名进行初步识别!然后利用改*!$*!$进的证据理论合成公式对分类器的度量层识别结果进行融合为3!*3!63$!对应这3!个类别的距离权重分别为.!.!!!!*!从而得到最终识别结果-实验结果表明新的识别方法能够有效*!$,!.3!!!将这3!!个距离权重归一化!并转化到6个类别上变提高离线签名的识别率-*收稿日期)!++/年.月$*!$*!$*!$成5!5!,!5-对该测试签名!两个分类器对应的两条证*!6据的基本概率分配如下)参考文献!**$**$**$**$**$**$&*’薛江波&基于手写签名生物特征的认证系统的研究与实现&:’,北京7)7*8$7!5!7*8$7!5!,!7*8$7!5**+$***(**!(!*6(6航空航天大学!!++%,**$7**"$7+!7**#$7*4!(***$&!’1;;89?@AB8=!CDED;D98F&:G?H9AIJA>K>L;A3K8JD9G3;83G?*!$*!$*!$*!$*!$*!$8KB3J?4IIMAH8JA>KJ>?@GA9K&N’OOJ@G0J@PKJG9K8JA>K8M7)7*8$7!5!7*8$7!5!,!7*8$7!5**!$!!*(*!!(!!6(6N>KLG9GKHG>KQ8JJG9K(GH>3KAJA>K!*0--)!%4%/,*!$7!*"$7+!7!*#$7*4!(**%$&%’R8K3:NN!S83KDHHA1T&U98BAGKJAK2G9?GVGA3@JAK3?;>>J@AK3利用改进的证据理论合成公式*-$(*0$对证据7和7进?H@G;88KBJ@GG28MD8JA>K>LPJ?IG9L>9;8KHG&W’&N>;IDJG9U98I@AH?*!8KBP;83GQ9>HG??AK3!*0-*)*.,行合成!得到新的证据7!所对应的信任函数为&$’(ABMG9FR!N8M289BX&QAHJD9G?@9G?@>MBAK3B?AK38K3JG98JA2G;G49’0*8$77*8$!,:*!!!,!6**$$,,MGHJA>KCGJ@>B&W’&PYYYF98K?>KXZ?JG;!<8K8KBNZ[G9KGJAH?!取具有最大信度函数对应的类别作为融合后的识别结果-X?@AB8=!CDED;D98F,:G?H9AIJA>K>L?A3K8JD9GA;83G?8KBAJ?8IIMAH8JA>KJ>J@GA9HM8??ALAH8JA>K&N’OOQ9>HGGBAK3>LJ@G0J@像的识别特征!并利用证据理论融合距离权重R455分类器的PKJG9K8JA>K8MN>KLG9GKHG>KQ8JJG9K(GH>3KAJA>K!*0--)!%4!/,输出结果!以提高系统的识别率-在已建立的签名数据上进行&#’8AT!=8KT,]LL4^AKG?A3K8JD9G2G9ALAH8JA>K[8?GB>K3G>;GJ9AHLG8D了两组实验!一组用于评估几种特征的分类性能!另一组用于JD9G4G_J98HJA>K8KBKGD98MKGJV>9EHM8??ALAH8JA>K&W’,Q8JJG9K(GH>3KAD对该文提出的签名识别方法的性能进行评估-JA>K!*00#!%+**$)04*#,表!给出了基于证据理论方法的识别结果!为方便比较!&-’:G;I?JG91Q&‘IIG98KBM>VG9I9>[8[AMAJAG?AKBDHGB[Z8;DM4同时也给出了伪动态特征和网格特征的R455分类器的输出JA28MDGB;8IIAK3&W’&1KK<8J@G;8JAH8MXJ8JA?JAH?!*0/#*%-$)%!.4%%,结果以及原始证据理论识别结果-表!中的实验结果表明!采&0’孙即祥,现代模式识别&<’,北京)国防大学出版社!!++%,用融合的方法比使用单特征最好的情况要高/个百分点!同&*+’李弼程!王波,一种有效的证据理论合成公式&W’,数据采集与处理!时!改进的识别方法识别率的方差小于原始证据理论*289*;$7!++!!M#**$)%%4%/,$"上接"#$页$?9=04?3/042J/0E9=90<9/0J/C>B?9=57;?9C;40@L>>23<4?3/0;!&#$’郝柏林!复杂性的刻画与%复杂性科学&&%’&科学!#’’’!(#"$$&N93=B?!+9A40/0!"OO#-OP&&#)’特瑞&波索马特尔&沙地上的图案’’计算机(复杂与生命&*’&陈&#P’李宏亮!叶超群!金士尧!等&一种层次的(混合并行离散时间仿真禹!译&南昌)江西教育出版社!#’’’&算法&%’&计算机研究与发展!"OO"*#"#&&#(’+,-./0123401!%3056374/&869:9;<=3>?3/040@?69@3;?=3AB?9@;3CD&#Q’李宏亮!党岗!程华!等&复杂自适应系统的描述及其分布仿真框架B24?3/0E=4C9F/=G/E29H4@4>?3I9;7;?9C&J’KKLJ5K,MMM,0D&%’&计算机研究与发展!"OO"*#"#& 基于Agent的复杂系统分布仿真建模方法的研究作者：李宏亮，程华，金士尧，LIHong-liang，CHENGHua，JINShi-yao作者单位：李宏亮,程华,LIHong-liang,CHENGHua(江南计算技术研究所,江苏,无锡,214083)，金士尧,JINShi-yao(国防科技大学,计算机学院,长沙,410073)刊名：计算机工程与应用英文刊名：COMPUTERENGINEERINGANDAPPLICATIONS年，卷(期)：2007，43(8)被引用次数：2次参考文献(17条)1.HollandJHEmergencefromchaostoorder19982.HollandJHHiddenorderhowadaptationbuildscomplexity19953.StandishRKOncomplexityandemergence4.PerakathBenjamin.MadhavErraguntlaSimulationmodellingatmultiplelevelsofabstraction19985.TuncerIOrenAgent-Directedsimulation--challengestomeetdefenseandcivilianrequirements20006.ReubenPasquini.VernonRegoOptimisticparallelsimulationoveranetworkofworkstations19997.UhrmacherAM.GuglerKDistributed,parallelsimulationofmultiple,deliberativeAgents8.PrattDR.BeasleyDWIssuesinmodelingandsimulation:policiesandtechnologies19979.PiddM.BayerCastroRHierarchicalmodularmodellingindiscretesimulation199810.StandishRKComplexsystemsresearchonparallelcomputers11.王正中复杂系统仿真方法及应用[期刊论文]-计算机仿真2001(01)12.谭跃进.高世楫.周曼殊系统学原理199613.郝柏林复杂性的刻画与"复杂性科学"1999(03)14.特瑞波索马特尔.陈禹沙地上的图案--计算机、复杂与生命199915.LI-Hongliang.JinShiyaoTheDescriptionandthedistributedsimulationframeworkofcomplexadaptivesystem200116.李宏亮.叶超群.金士尧一种层次的、混合并行离散时间仿真算法[期刊论文]-计算机研究与发展2002(12)17.李宏亮.党岗.程华复杂自适应系统的描述及其分布仿真框架[期刊论文]-计算机研究与发展2002(12)相似文献(1条)1.期刊论文杨涛.李宏亮.叶超群.金士尧基于Agent的复杂系统分布仿真中的容错研究-计算机仿真2003,20(1)分布仿真已经成为研究复杂系统的有效方法之一.为了提高仿真效率,保证在结点或网络出现故障的情况下,不会导致整个仿真应用重新开始,需要在仿真框架中加入容错措施.在该文中以一般分布式系统中的容错技术为指导,结合分布仿真算法,对基于Agent分布仿真系统中容错机制进行了研究.引证文献(2条)1.彭亦功.俞金寿基于多Agent的能源供需模型[期刊论文]-华东理工大学学报（自然科学版）2009(6)2.范炜玮.吴飞.杨宏桥.甘仞初基于多Agent的医院复杂系统建模与仿真[期刊论文]-医疗卫生装备2008(9)本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjgcyyy200708065.aspx授权使用：中国石油天然气股份有限公司锦州石化分公司(zgsytrqjzsh)，授权号：970f285d-c50c-4559-a21a-9e7a00d62645下载时间：2011年1月29日