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复杂自适应系统的描述及其分布仿真框架 总被引:4,自引:1,他引:4
复杂自适应系统是当前一个研究热点,建立一个通用的分布仿真平台对于领域专家来说具有重要的辅助,首先对复杂自适应系统进行了深入的论述,并且对它的结构特征进行了形式化的定义,建立了复杂自适应系统的对象元、自适应Agent元,消息、继承和聚集等概念,在此基础上,提出了一个支持分布并行环境和组件式仿真框架,特别对其中的公共服务Agent和自适应Agent进行了详细的叙述,并且在此框架的指导下实现了分布仿真平台,和其它复杂自适应系统仿真平台结构相比具有一定的优势。 相似文献
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基于Agent的复杂系统分布仿真建模方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于Agent的分布仿真是研究大型复杂系统的一种有效的、重要的方法。为了减小复杂系统仿真的复杂度,增加仿真模型的重用和可维护性,需要研究基于Agent分布仿真的建模方法。首先对复杂系统及其特性进行了分析,对基于Agent的仿真进行了全面的论述,然后对基于Agent的复杂系统仿真中的复杂系统建模分析、Agent建模分析以及Agent的分布进行了分析,给出了基于Agent的复杂系统分布仿真的建模步骤,最后给出了在此建模思想指导下的金融证券市场的建模过程。 相似文献
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本文通过对系统性能评价方法的比较和分析,设计一种基于排队网络的可视化离散事件系统仿真与性能评价软件模型,介绍了该模型的体系结构和主要特点。 相似文献
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复杂系统仿真与人体仿真探讨 总被引:1,自引:1,他引:1
系统仿真是为复杂系统的组成建立模型,对系统功能的实现进行可视化的研究,是基于系统认识的模型化表示。通过对仿真演示结果评估与分析得到的结论,再与系统模型表达的系统知识进行重合性、再现性比较研究。在生理系统中人体系统仿真研究分为医学人体仿真研究和应用人体仿真研究。由人体切片数据重建的人体构造三维图像,是在计算机虚拟空间中对人体解剖数据的可视化;下一阶段的医学人体仿真研究工作是建立各种器官系统的附加相应的物理性、生理性等参数的仿真模型模块,在仿真集成环境中进行仿真,并对仿真研究结果加以评估和分析。 相似文献
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Sumit Ghosh 《Information Systems Frontiers》2002,4(2):161-177
The word simulate implies to imitate or to mimic while the word modeling refers to a small object, usually built to scale, that represents some existing object. Although the art of mimicking and modeling may be traced back to the beginning of civilization, with the emergence of computers, a few decades ago, the art of modeling and simulation experienced a remarkable transformation. The computational intelligence of the computer imparted the ability to encapsulate and simulate specific characteristics of not only living and inanimate objects but abstract concepts. While the human brain is equally capable of simulating abstract concepts, the precision and speed of the computers are unparalleled and they impart computer modeling and simulation a qualitative jump in its capability and fidelity. Also, while intimately connected to each other, modeling refers to the notion of representing the desired behavior of the target object or idea in the host computer and simulation refers to the execution of the model on a host computer. Today, towards the end of the twentieth century, the nature of modeling and simulation is undergoing another radical transformation. The emergence of economical and powerful computers coupled with the ability to network a large number of computers, promises the ability to model and simulate complex, real-world systems, that are rapidly becoming commonplace in the society, successfully and with a high degree of fidelity. Already, today's real-world systems including complex banking, credit-card transaction, transportation, ground-based communication, and space-based tele-communication systems defy the analytical modeling that had characterized the efforts over the past three decades. Virtually all analytical studies are severely restricted in the number of variables and the number of interacting units that may be modeled. Tomorrow's systems are expected to be far more complex, implying that modeling and large-scale simulation may be the most logical and, often, the only vehicle to study them objectively. This paper presents a fundamental analysis of the nature of complex physical and natural processes that will increasingly constitute the challenging problems of the future. It then develops a set of principles for modeling complex systems. Finally, it examines the role of asynchronous, distributed simulation in the study of a number of real-world systems. In general, modeling and simulation enables one to detect design errors, prior to developing a prototype, in a cost effective manner, identify potential problems during system operation, detect rare and elusive errors, and investigate hypothetical concepts that do not exist in nature. Upon execution, the simulation provides greater quantitative and qualitative insight into the behavior of the actual system. In addition, an asynchronous, distributed simulation, executing on a loosely-coupled parallel processor, closely resembles the actual, operational system, yielding results that potentially reflect reality, as close as possible. Furthermore, elements of the simulation code that emulate the system behavior may be transferred directly onto the operational system with minimal modifications. The knowledge encapsulated in this paper, has been derived from a number of actual case studies involving the modeling and simulation of a number of real-world problems. 相似文献
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跨区域互联电网的逐步实现,使得与之相应的电力通信网的覆盖范围越来越广,网络架构日趋复杂,现有集中式仿真的计算、存储资源有限,无法满足电力通信网的仿真需求。提出面向电力通信网的分布式仿真系统,利用EXata网络仿真器构建仿真子系统、数据分发服务(Data Distribution Service,DDS)中间件实现仿真子系统间的数据交互,并基于预定义同步时间点的方式同步推进仿真子系统的仿真过程,使各子系统能够协同完成整体网络的仿真。仿真结果表明,相对于集中式仿真,所提出的分布式仿真系统仿真效率更高,能够支持大规模电力通信网的仿真。 相似文献
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先进分布仿真系统仿真语言规范研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着分布式交互仿真应用的不断扩展,研究先进分布式仿真系统仿真语言规范已成为当务之急。本文在介绍国内外有关研究的基础上,给出了先进分布仿真系统仿真语言规范研究需考虑的主要内容、设计原则及需解决的关键问题。 相似文献
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战斗机的系统试验往往成本较高,随着战斗机系统的日益复杂化,基于计算机模拟的表征系统失效信息的功能响应量计算也越来越耗时费力。针对此类基于复杂计算机模拟的敏感性分析问题,提出了一种结合Sobol方法和基于主动学习的Kriging模型的敏感性分析方法,称之为AK-S(Adaptive-Kriging-based Sobol)方法,AK-S方法通过Kriging预测来代替真实响应值计算,因而可以更加高效地计算各输入变量的敏感性指标并得到重要度排序。通过与直接蒙特卡洛法(直接法,MC)和传统Sobol法对数值算例的处理结果进行对比,AK-S方法的计算效率和精度得到了证明。最后,AK-S方法被应用于基于复杂模拟的实际工程案例的失效敏感性分析,并获得了敏感性指标。AK-S算法被证明在同等计算精度的条件下,其效率大大高于MC和传统Sobol法,能很好地解决工程中基于复杂计算机模拟下的失效敏感性分析问题。 相似文献
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对基于Agent系统的分布仿真是仿真领域的重要研究和应用方向,而分布仿真中的通信系统是其中的基础部分.提出并实现了一种支持基于Agent系统分布仿真的通信系统.该系统除了提供基本的仿真通信支持外,还能够有效地支持仿真中Agent的迁移,具有对应用系统透明、通信效率高等优点.首先给出了通信系统的结构及其基本思想,对局部服务Agent和通信过程进行了详细的描述;从应用系统级和分布仿真级两个层次,给出了结构化的通信协议;在此基础之上,给出了完整的Agent迁移支持方案,包括迁移过程、迁移过程中的消息处理和迁移后的通信;最后对通信系统的性能进行了测试. 相似文献
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运用先进过程模型仿真平台APROS(Advanced Process Simulator)并结合有关系统仿真技术,详细介绍了基于APROS技术的分布式系统仿真的原理和通信手段。该文通过相关理论和实验探讨了对电厂全工况过程模型进行超实时分布式系统仿真的可行性,并给出了超实时分布式仿真的技术路径和设计方案。 相似文献