基于复杂适应系统理论的智能铁路体系构建研究

传统的体系架构构建方法侧重于从复杂系统整体角度开展自顶向下的设计,缺乏对系统中多层级主体智能行为及主体间协同联动机制的细粒度研究。文章基于复杂适应系统(CAS,Complex Adaptive System)理论,研究智能铁路体系,以满足智能铁路系统中各类主体之间高协调性、高聚合性、高交互性等要求。通过分析智能铁路系统的CAS特征,提出智能铁路系统的CAS主体构成及其结构,进而构建智能铁路的技术体系和数据体系,为智能铁路系统的设计及优化提供了新的方法和思路。

复杂适应知识构建系统中用户智能的激活与调控——基于Web 3.0综合集成的视角

为了在知识构建(KA)中有效实现用户智能的激活与调控,以知识信息及其向智能转化过程为主要研究对象,通过与Web 1.0和Web 2.0的比较研究,阐明了Web 3.0能够满足用户智能生成的内在机制和复杂适应KA系统建立的条件需求,从而在知识提炼与应用的基本规范基础上制定出Web 3.0环境下用户智能激活与调控的基本原则,并从Web 3.0对社会化媒体交互设计和适应性使用的综合集成视角提出了用户智能从形式到内容激活与调控的策略措施。

基于多智能体的军事复杂适应系统建模方法研究

军事系统是复杂适应系统。传统的军事系统模型是基于微分方程的数学模型,这种方法的缺点是注重战争的结果而忽视了战争推进过程中表现出来的态势变化。基于多智能体的建模仿真技术为将军事系统作为复杂适应系统研究提供了新的思路。该文在简要论述军事系统是复杂适应系统之后,介绍了基于多智能体的建模技术,并结合一个具体的实例说明了如何用这种方法对军事复杂适应系统进行建模。

基于复杂适应系统的蚂蚁群体智能研究

蚁群算法是一种基于群体智能的算法,蚂蚁群体智能有广泛的实际应用,该智能有其本身的优点,但同时也存在群体迷失的问题。首先简单介绍蚂蚁群体智能、复杂适应系统和涌现,然后利用复杂适应系统和涌现对蚂蚁群体智能的特点和运行机制进行分析,最后用这些特点来分析蚂蚁群体智能中的群体迷失现象产生的条件和原因,并提出相应对策。

基于多智能体与Swarm的复杂适应系统研究

以Swarm仿真平台为基础研究了基于多主体的复杂适应系统。从合作与竞争的角度探讨了由捕食者与被捕食者组成的复杂适应系统的演化过程,在不改变智能体行为准则的前提下,通过改变智能体数目与外部条件进行实验,给出了由于外部条件变化所形成的系统内的各种关系的演化过程。

利用复杂自适应系统理论探索数字孪生智能城市的发展模式

传统的智慧城市过度依赖技术,采用零敲碎打式和烟囱式的升级方案,忽视城市作为复杂系统的一些基础特性(如复杂性、不确定性),使得智慧城市并未取得标榜的颠覆级效果和超值收益。本文基于新理性主义,认定城市是复杂自适应系统,以此为基础,从城市的三元主体作为研究起点,将主体的四特性和三机制在城市的语境中加以应用,选取雄安新区的数字孪生智能城市作为我们研究的城市,重点探索数字孪生智能城市的发展思路和发展主线,该方法是对多学科多领域的专业进行融合,实现技术方案和城市系统特性的高度匹配,从根本上纠正传统的唯技术论、重建设轻运营论等,重视发挥人、机、物的主动性、协同性,顺应城市自身的自适应、自组织智慧,以实现人工智能域人类智慧进行综合集成,推动城市发展动力强劲持续,城市空间发展弹性包容。

群体智能中的知识涌现与复杂适应性问题综述研究

阐述了群体智能的相关概念,分析了群体智能中的自恢复、间接通信和进化学习等特点;对群体智能中的知识涌现现象进行了研究,对智能的本质问题进行了探讨.将群体智能系统与复杂适应性系统进行了联系和对比,提出了群体系统是一种复杂适应性系统的观点.介绍了几个典型的实验模型.最后,在总结群体智能局限性的基础上,提出了系统智能的观点,并对群体智能的意义和发展趋势进行了简单的总结.*

复杂适应系统理论及其应用研究

复杂适应系统 (CAS)是一类较普遍的复杂系统。复杂适应系统理论的提出对于解决 ,解释复杂系统中的各种复杂问题和现象具有重要的指导意义和应用价值。本文在介绍复杂适应系统理论 ,复杂适应系统特点的基础上 ,给出一个复杂适应系统理论在经济系统中的一个应用实例 ,说明了这种理论的有效性和意义。

轿车供应链复杂自适应系统演化规律

为探索轿车供应链网络的演化规律,从复杂自适应系统的角度出发,运用多Agent建模仿真方法进行研究。分析了轿车供应链各Agent的行为特征及网络总体结构;利用AnyLogic7平台构建了一个以多个制造商为核心的四级轿车供应链网络仿真模型,并对轿车供应链系统的非线性特性、各Agent和网络整体的演化规律进行了仿真分析。研究表明,该系统具有复杂自适应系统的典型特征,其运动呈现混沌状态;该系统的演化经历了形成、成长、成熟三个阶段,不同阶段供应链上节点的竞争策略重点不同。该研究对供应链管理具有实际的指导意义。

基于Petri网和Agent的复杂适应系统建模

针对复杂适应系统内部关系繁杂、难于描述及计算机仿真建模困难等问题,提出一种基于时间Petri网和多Agent相结合的建模方法。以Agent为基本建模元素,用Petri网描述Agent内部的行为规则,实现复杂适应系统的Petri网与多Agent相结合的有机建模,可避免Petri网建模引起的模型空间爆炸和Agent内部推理机制不易描述等问题。结合某轧钢企业设备和工艺参数,在OPEMCSS仿真平台上建立基于多Agent的轧钢物流系统模型。仿真实验结果表明,该建模方法能够真实地反映复杂适应系统的特性。

基于Agent技术的复杂适应系统分析与建模

该文简单介绍了霍兰教授提出的复杂适应系统(CAS)理论,概述了agent和多agent系统(MAS)的概念及其特点,重点介绍了基于agent技术的复杂适应系统的分析方法及建模方法,对其特点及相对于传统方法的优势作了比较。对于由多个Agent组成的复杂适应系统,基于Agent技术是一种十分有效的分析工具,它不但能够对复杂适应系统的体系结构进行适当的描述,而且为复杂适应系统演化过程的建模提供了有力的工具。基于Agent技术的分析与建模是探讨复杂适应系统演化的新动向。

一类复杂适应系统的建模研究

引入复杂适应系统理论,将股市、房地产系统视为一类复杂适应系统。采用多智能体方法进行建模,设计随机决策Agent、模仿Agent、BP神经网络Agent等模块,引入订单簿技术实现Agent之间的信息交互。通过仿真模拟该类复杂系统的动态演化过程,验证了模型的有效性。

复杂适应系统的博弈分析研究

复杂适应系统理论是复杂系统理论的一个崭新的研究方向,复杂适应系统是很普遍的复杂系统。该文通过分析复杂适应系统的特性,用环境、资源、智能体、流四要素来描述复杂适应系统,并从智能体的竞争-合作关系出发,应用博弈论的相关知识对复杂适应系统进行了分析研究,文章最后以城市交通系统为例进行了分析说明。

复杂系统的智能控制方法

简要介绍了解决复杂系统控制的一般方法，指出智能控制已成为当前研究的趋势，对智能控制的新进展进行了述评。重点对近年来在模糊建模、模糊辩识及自适应模糊控制领域的新进展进行了综合性的论述。最后，对模糊控制的研究进行了展望，指出了模糊－神经技术和自适应模糊控制、模糊－粗糙控制等必将成为解决复杂系统控制的有效途径。

基于复杂适应系统理论的参考咨询联盟创新行为研究

文章从复杂适应系统角度出发,认为参考咨询系统和复杂适应系统有很大的耦合性。通过研究参考咨询复杂适应系统的环境、资源、智能体、流四大基本组成及复杂性、自适应性、异质性、期望性、螺旋性、涨落性六大表征,指出参考咨询复杂适应系统完善标识、找寻杠杆支点、增强交互式刺激反应、动态填补缝隙、发挥积木特性、建立强大品牌社群等创新行为对策。

一种基于复杂适应系统的人工CBD系统构筑方法

复杂适应系统和计算技术的发展使得在实验室中研究社会经济现象成为可能。本文提出了一种基于复杂适应系统的人工CBD(A-CBD)系统的构筑方法。基于计算智能理论,本文将企业看成智能Agent个体,个体之间相互竞争和合作。多个企业在虚拟环境中的不断进化产生了整体涌现现象,本系统可对此过程进行仿真。另外人工CBD系统还可以对现实CBD的发展趋势进行预测,并提出决策和建议。该系统可解决社会经济试验时间长、成本昂贵、后果不可避免等缺点,具有重要的社会经济意义。最后对系统的特点进行了评价。

复杂适应系统理论在作战模拟中的应用

分析了战争复杂系统的基本特征,针对传统作战模拟方法的不足,将复杂适应系统理论应用于作战模拟,设计了基于复杂适应系统理论和多智能体系统的建模与仿真系统,介绍了系统的基本框架,并分析了其信息流程。

基于复杂性理论知识管理系统多智能体的行为模式

主体是复杂性理论的核心概念,也是实现知识管理系统最基础的元件。以复杂性理论为基础,结合已研究的成果,论述知识管理中智能体之间的关联关系,讨论各类智能体的定义、结构、组成,以及多智能体的行为模式。

复杂适应系统理论及军事应用

复杂适应系统理论为军事复杂系统研究提供了新思路与新方法,是当前复杂性科学研究的热点。在实际应用中存在以下问题:构建合理的军事复杂系统;完善CAS理论体系;增加其解决实际问题的能力;进一步完善仿真软件平台;解决在模拟各实体智能行为中的出现的更复杂的行为。

复杂适应系统与分布式卫星系统自主运行

以复杂适应系统理论为指导,探讨了基于Agent技术实现分布式卫星系统(DSS)自主运行的研究方法和主要步骤。目前国内外关于DSS自主运行技术的研究尚处于起步阶段,缺乏系统的理论指导。该文试图运用复杂适应系统(CAS)理论的思想和方法来指导DSS自主运行技术的研究,并以此扩展CAS理论的应用领域。首先介绍CAS理论的基本概念和核心思想,然后分析自主运行DSS的控制需求和特征,指出CAS理论用于指导DSS自主运行的必要性和可行性,并给出基于Agent实现DSS自主运行的整体框架。