基于Agent的企业演化模型仿真研究

针对企业演化过程的动态性和不确定性,借鉴Holland教授的复杂适应系统理论的建模思想,提出运用神经网络的学习能力模拟智能体适应性的方法,建立基于复杂适应系统理论的企业演化模型。主要从企业行为的视角对处于动态竞争中的企业如何应对竞争实现企业演化的问题进行探讨,期望充实关于竞争和演化的理论。通过开发基于swarm平台的Ob-ject-c仿真程序,模拟了不确定环境下企业的规模分布和动态演化过程,并对仿真结果进行分析。

基于Swarm平台的Ad-Hoc网络仿真

AdHoc网络因其无中心、自组织、多跳路由以及动态拓扑的特征,使其在移动计算中扮演了重要的角色。本文讨论了如何在Swarm仿真平台下,根据多Agent的复杂系统建模方法来对AdHoc网络中的消息广播过程进行仿真,通过不同仿真情形下的方正参数的对比,来分析AdHoc网络的规律。

智能体行为一致性的神经网络方法仿真

针对传统股市研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴Holland的模拟股市建模思想,引入ERA方案建立股市模型。运用Agent行为一致性神经网络方法并结合CT方法对股市进行仿真,模拟不确定环境下股市的动态演化过程。该模型可更好地理解股市的动力学特性。

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。

基于CAS的企业竞争模型与仿真研究

企业系统本质上是一个复杂适应系统,是一个开放的、动态演化的、具有自组织能力的系统。人工神经网络具有非线性逼近能力和自组织、自适应能力。提出运用神经网络的学习能力模拟Agent适应性的方法,借鉴Holland的CAS理论的建模思想,建立基于CAS理论的企业竞争模型。通过开发基于Swarm平台的仿真程序,模拟不确定环境下企业的规模分布和动态演化过程。

装甲装备战损模型建立与仿真研究

针对传统战损模型方法没有考虑人工认知的问题,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性.借鉴CAS理论的建模思想,引入ERA方案并建立战损模型.在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程.研究表明,该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性.

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。

基于复杂适应理论的北极航线体系构建

从系统整体性研究北极航线对世界海运网络的影响,提出了北极航线体系的概念,并分析了北极航线体系的复杂适应性,以及北极航线体系的内部结构。通过构建北极航线体系下的主体港口、航线、承运人、托运人、环境模型,并利用Swarm平台对北极航线体系的2016~2035年的演化进行仿真。此外仿真结果体现了北极航线体系主体行为的变化特征。再将北极航线演化结果绘制成集装箱拓扑结构网络图,分析其中不同港口在北极航线体系中的中心地位。最后通过比较北极航线体系与传统航线体系,将北极航线体系中的港口划分为4个类别,并针对中国港口提出了不同类别港口的发展建议。