基于多Agent的天战系统建模与仿真方法研究

简单介绍了复杂系统理论及其建模方法，分析了天战系统的总体行为特征，指出对天战系统的仿真研究需采用复杂适应系统（CAS）理论的研究方法，即采用基于Agent的建模仿真方法学来开展研究，概述了Agent和多Agent系统的概念及基于多Agent的仿真，并给出了一个基于高层体系结构（HLA）的天战系统的仿真框架，最后展望了将来的研究工作。     

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.     

基于CAS理论的多Agent建模仿真方法研究进展

基于复杂适应系统CAS理论的多Agent建模仿真是近年来复杂系统领域的一个研究热点.本文在简单介绍CAS理论的基础上对基于CAS理论的多Agent建模仿真方法的主要研究内容和研究现状进行分类和描述,最后对该研究领域存在的主要问题和发展趋势进行了分析和总结.     

用于复杂适应系统仿真的Agent免疫学习系统

分析了复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）仿真中对Agent学习系统的要求以及基于遗传算法的Agent规则学习系统的不足，提出了一种基于改进免疫遗传算法的Agent学习系统，在该算法中将领域知识和经验作为疫苗对规则库中的规则进行免疫按种，并利用混沌变异模型对规则进行变异操作，产生新的规则。最后，结台跨流域调水管理复杂适应系统仿真中的Agent规则学习过程，对Agent的规则学习和演化机制进行了算法验证及实例分析。     

天基系统支持地面作战的建模与仿真研究

天基系统在地面作战中发挥的作用越来越突出,有效的天基作战系统模型支持对于地面作战仿真的应用与发展越来越重要.文中分析了天基系统对地面作战的支持作用,应用基于Agent的复杂适应系统理论CAS对支持地面作战的天基系统进行表示和建模;并应用基于高层体系结构HLA的中间件技术设计与实现了连接卫星工具包STK与HLA运行支撑框架RTI的中间件,最终解决了分布交互作战仿真中天基系统的模型支持问题.     

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。     

基于模糊神经网络的Agent反应器结构及实现

针对复杂适应系统(ComplexAdaptiveSystem,CAS)仿真中的Agent结构建模问题,提出了一种基于模糊神经网络的Agent反应器结构及实现,以提高Agent混合模型的性能,满足复杂适应系统仿真中对Agent反应器的快速性、自适应性与准确性的要求。最后,结合跨流域调水管理复杂适应系统仿真中Agent反应器的规则存储与推理过程,进行了实例分析。     

基于复杂适应系统的复合多层次遗传算法

针对研究复杂适应系统(CAS),建立系统模型中所遇到的困难和问题,根据复杂适应系统自身的特点、遗传算法的特点以及它们间的相似性,该文提出一种复合多层次遗传算法,分别对复杂适应系统中的模型层、Agent层和参数进行演化优化,以获得能够反应实际情况的复杂适应系统模型。文章最后指出了这一方法的进一步的研究方向。     

基于多 Agent 的指控装备远程智能监测系统研究*

针对指挥控制系统日趋复杂,装备状态信息监测任务压力骤增的现状,结合某型军用指控装备保障需要,将Agent智能代理技术应用于指控装备的远程监测领域,建立基于多Agent系统（MAS）的远程监测模型,提出了一种多A‐gent分布式指控装备远程智能监测系统,实现了对某型通用复杂电子装备状态信息的远程监控和任务分配。介绍了基于多智能体的远程监测系统设计实现及各部分功能,并通过仿真运行,验证了该系统能较好实现装备状态信息监控保障需求。     

基于时序活动逻辑的复杂系统多Agent动态协作模型

动态复杂问题求解是人工智能和复杂自适应系统理论与应用重要研究领域,多Agent动态协作是研究热点和难点之一,如何将问题与任务切分有待进一步地研究.借鉴组织学思想将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent,把复杂自适应系统视为多Agent系统组织,从时间和状态角度对复杂动态系统的行为进行描述,提出了基于时序活动逻辑的多Agent系统动态协作任务求解自适应机制和构造模型,建立了用于协作推理的语义规则、授权规则和行为规则,通过在中国科学院智能信息处理重点实验室开发的MAGE等平台上多方实验和仿真测试,验证了方法的可行性和有效性.     

面向无线传感器网络的复杂适应系统分析方法

从复杂适应系统理论角度出发对无线传感器网路的自组织、自适应、主体性等特征进行了分析,认为随着传感技术、通信技术和计算机技术的飞速发展以及 MEMS 技术的日益成熟与完善,无线传感器网络将引领未来信息技术迅猛发展。而 WSN 是一个复杂的系统,依据管理科学研究方法思想,即必须把复杂系统当作复杂系统来处理,复杂适应系统理论在方法论上为研究无线传感器网问题提供了可能的思路。     

复杂适应系统的多层级建模研究

针对复杂系统仿真普遍缺乏层级思想,局限于广度模拟的情况,对复杂适应系统（CAS）层级建模进行研究,协同进化理论,从主体平均适应度的角度,分析中间子系统的生成、过渡和演化,得到层级结构产生的内在动因,提出层级CAS演化的数学模型和层级框架。该模型应用于多人重复囚徒博弈,结果证明其能在高N值时形成稳定高合作率。     

Repast:基于Agent建模仿真的可扩展平台

建模仿真平台为基于Agent建模理论和方法的研究创造了条件.在研究当前流行的基于Agent建模仿真平台不足的基础之上,介绍了一种新的基于Agent建模仿真平台Repast,详细阐述了该平台的设计目标、框架结构及运行机制等内容,并结合一个实例简要说明了Repast模型的设计与实现过程.该平台移植性和可扩展性强,使用方便,易于学习,方便了应用基于Agent建模仿真方法对复杂适应系统及复杂性的研究及探索,同时也为复杂适应系统的研究提供新的思路.     

基于Agent的陆战模型

要从定量和定性两方面同时研究陆战，基于智能体(Agent)的陆战模型是目前较好的方法。这种方法不同于传统数理研究方法如兰彻思特(Lanchester)方程，而是基于复杂适应性系统理论(CAS)的新的研究方法。它将每个作战个体看做是一个智能体(Agent)，从每个个体的少数几条规则人手，模拟个体与其所处环境的相互作用，呈现出种种高级现象。这说明陆战中的种种态势其实都是由大量个体的交互租用造成的，有利于加深对陆战的研究。文中讨论了这种模型的原理，以及建立一个实际模型的方法，并在Swarm系统上将其实现。     

新一代复杂控制系统框架结构理论研究

对复杂控制系统的分析,其实质是对复杂控制系统的动态性能进行研究并给出综合性的评价。本文从复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)理论和智能控制未来的新的控制思想得到启示,提出了复杂控制系统的新一代框架结构理论,通过分析说明,本理论在解决复杂控制系统的诸多控制问题上具有很大的优越性。     

Agent技术及其在作战模拟中的应用

该文从作战模拟研究的角度出发,对传统作战模拟中的建模和仿真手段进行了分析总结,指出了它应用于信息化条件下的军事活动中所存在的局限性和不足,并以兰彻斯特方程为例进行了详细阐述。同时,该文将Agent技术引入了作战模拟的研究,在阐述Agent技术及复杂适应系统理论的基础上,结合现代军事活动的特点,分析了Agent技术应用于作战模拟的可行性。最后,以ISAAC模型为例,对Agent技术在作战模拟中的应用进行了具体说明。     

Doing complexity leadership theory: How agile coaches at Spotify practise enabling leadership

Complexity leadership theory (CLT) is about balancing formal and informal organization to leverage dynamics of Complex Adaptive Systems (CAS) and produce learning, creativity, and adaptation in organizations. Based on interviews with sixteen agile coaches (AC) at Spotify, this study examines how AC practice enabling leadership, a key balancing force in complexity leadership. Coaches practice enabling leadership by increasing the context‐sensitivity of others, supporting other leaders, establishing and reinforcing simple principles, observing group dynamics, surfacing conflict and facilitating and encouraging constructive dialogue. The AC as complexity leader values being present, observing and reacting in the moment. Findings suggest flexible structure provided by an attentive coach may prove a fruitful way to navigate and balance autonomy and alignment in organizations.