复杂适应性系统建模与多Agent仿真及应用

　　《复杂适应性系统建模与多Agent仿真及应用》：
　　第1章 绪论
　　复杂性科学是以复杂性和复杂系统为研究对象的一门广泛交叉的新兴科学。本章从复杂性、复杂系统和复杂性科学的角度出发，介绍复杂性科学及其发展和复杂系统的主要研究方法。以跨流域调水系统为研究对象，研究调水系统的复杂性，介绍跨流域调水系统的特征、水资源系统的复杂性及南水北调东线工程调度系统的复杂性。
　　1.1 复杂性科学及其发展
　　1.1.1 复杂性科学
　　复杂性科学(science of complexity)是一门新兴的边缘、交叉学科[1；2]。国外有学者称复杂性科学是科学史上继相对论和量子力学之后的又一次革命[3]。国内成思危教授认为它是系统科学发展的一个新阶段[4；5]，戴汝为院士称其为“21世纪的科学”[6]。复杂性科学打破了线性、均衡、简单还原的传统范式，而致力于研究非线性、非均衡和复杂系统带来的种种新问题[1]。
　　复杂性科学研究兴起于20世纪80年代，起源可以追溯到20世纪中期系统科学的出现[7]。20世纪40年代，维纳(Wiener)提出了以信息、反馈和控制为特征的思想，建立了控制论[8]，并在自动控制方面取得了巨大成功；同期，香农(Shannon)建立了信息论[9]；贝塔朗菲(Bertalanffy)提出一般系统论[10]，这些理论成为系统科学的起点，也是系统科学的第一代系统观。但是，第一代系统观在生命科学和社会科学中的运用并不成功，使人们认识到第一代系统观的局限性。20世纪70年代，普利高津(Prigogine)和哈肯(Hanken)提出了耗散结构理论和协同学，从热力学的观点延伸了系统的概念，提出了随机性和确定性对立统一的思想，从新的角度分析了复杂物理现象中的自组织、相变等概念，使人们对系统的认识提高到新层次，成为研究系统问题的第二代系统观。但是普利高津的系统观在社会经济领域应用时，仍然不能很好地描述系统的现象，表现出第二代系统观的局限性。20世纪80年代，霍兰(Holland)、安德森(Anderson)、盖尔曼(Gell-Mann)等创立了复杂科学研究机构圣达菲(SantaFe)研究所，研究内容包括复杂经济系统、社会系统、人工生命等，由此标志着复杂性科学的兴起[11-15]。
　　复杂性科学以复杂性和复杂系统为研究对象。由于复杂性和复杂系统涉及面广，内容和范畴不尽相同，因而，复杂性科学呈现出非线性、不确定性、自组织性和涌现性等特征。
　　复杂性问题由贝塔朗菲于1982年在他撰写的《生物有机体系统》论文中首次提出。随之，怀特梅的《有机体的哲学》论文也发表了类似观点[16]。此后，许多科学家和学者，如冯 诺依曼、维纳、哈肯及钱学森等，对此进行了多方面的研究，并作出了重要贡献。
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　　《复杂适应性系统建模与多Agent仿真及应用》阐述复杂适应性系统建模与多Agent仿真的相关概念、原理和方法，对跨流域调水系统建模与仿真应用进行深入介绍和讨论。《复杂适应性系统建模与多Agent仿真及应用》详细介绍复杂性科学、复杂适应性系统、Agent与多Agent系统、Agent仿真等理论和方法。并以南水北调东线工程调度系统为例，以复杂适应性系统理论为指导，研究跨流域调水系统结构及行为特征，建立跨流域调水系统多Agent仿真系统，设计仿真情境并进行仿真实验。

前言
第1章 绪论 1 
1.1 复杂性科学及其发展 1 
1.1.1 复杂性科学 1 
1.1.2 复杂性科学研究进展 3 
1.2 复杂系统主要研究方法 6 
1.2.1 传统的研究方法 6 
1.2.2 计算机模拟方法 7 
1.3 跨流域调水系统复杂性 11 
1.3.1 跨流域调水系统特征 11 
1.3.2 水资源系统的复杂性 12 
1.3.3 南水北调东线工程调度系统复杂性 13 
参考文献 16 
第2章 复杂适应性系统(CAS)理论及建模方法 21 
2.1 复杂适应性系统原理 21 
2.1.1 CAS概念 21 
2.1.2 CAS特征与机制 21 
2.1.3 CAS主要特点 24 
2.2 复杂适应性系统建模 25 
2.2.1 CAS建模 25 
2.2.2 CAS建模问题 26 
2.2.3 CAS建模方法 28 
2.3 基于多Agent的复杂适应性系统建模方法 30 
2.3.1 复杂系统建模与应用软件建模的比较 30 
2.3.2 CASSM方法的建模阶段及描述元素 31 
2.3.3 CASSM扩展图例 32 
2.3.4 建模步骤和流程 34 
参考文献 36 
第3章 多Agent系统相关理论 40 
3.1 Agent与多Agent系统 40
3.1.1 Agent 40 
3.1.2 多Agent系统 43 
3.2 Agent的特征及结构 44 
3.2.1 Agent基本特性 44 
3.2.2 Agent的理性与智能 45 
3.2.3 Agent自主性的实现 46 
3.2.4 BDI模型的形式化描述 47 
3.3 Agent慎思结构模型 48 
3.3.1 基于谓词逻辑的慎思结构模型 48 
3.3.2 基于实用推理的慎思结构模型 50 
3.4 多Agent间交互及协调机制 53 
3.4.1 多Agent间的交互关系 53 
3.4.2 多Agent间的合作与协调 56 
3.4.3 多Agent合作与协调机制 57 
参考文献 58 
第4章 复杂适应性系统Agent仿真方法 62 
4.1 仿真Agent及混合结构模型 62 
4.1.1 软件Agent和仿真Agent 62 
4.1.2 混合结构模型 64 
4.1.3 基于知识的控制层结构 65 
4.1.4 反应层和交互管理部件 65 
4.2 仿真Agent抽象结构模型 68 
4.2.1 仿真Agent抽象结构 68 
4.2.2 仿真Agent抽象环境与行为结构 69 
4.3 仿真Agent慎思结构模型 70 
4.3.1 仿真Agent实用推理模型结构 70 
4.3.2 仿真Agent的承诺策略 73 
4.3.3 仿真Agent意图的修正 76 
4.3.4 仿真Agent慎思层功能模块的实验验证 78 
4.4 仿真Agent学习器研究与设计 82 
4.4.1 机器学习与Agent学习 82 
4.4.2 基于多重免疫的改进遗传算法学习层模型 83 
4.4.3 学习层MIGA算法的实验及结果评价 88 
4.5 仿真系统中的多Agent协调模型 90 
4.5.1 多Agent协调模型 90
4.5.2 多Agent协调的交互过程 91 
参考文献 92 
第5章 基于CAS的跨流域调水系统建模 96 
5.1 跨流域调水系统特性分析 96 
5.1.1 外部环境与调水管理系统的交互策略 97 
5.1.2 用水户的水量需求特性 97 
5.1.3 可供水量和缺水量特征 98 
5.2 跨流域调水组织管理 101 
5.3 跨流域调水系统建模要素识别 102 
5.3.1 系统的实体分类及交互关系 102 
5.3.2 跨流域调水系统宏观结构 103 
5.4 跨流域调水系统概念模型 104 
5.4.1 功能层次划分及实体聚集 104 
5.4.2 交互关系及跨流域调水概念模型 105 
5.5 基于合同网的多Agent间合作模型 106 
5.5.1 仿真系统中多Agent间的交互关系 106 
5.5.2 基于合同网的多Agent合作模型 107 
5.5.3 Consumer-Supplier合同网交互的实现 110 
参考文献 111 
第6章 跨流域调水多Agent仿真114 
6.1 跨流域调水系统仿真目标 114 
6.1.1 系统研究边界 114 
6.1.2 边界内的自然及社会特征 115 
6.1.3 仿真系统的研究目标 116 
6.2 仿真模型概化及模型的空间时间结构 118 
6.2.1 仿真模型概化原则及假设 118 
6.2.2 仿真模型空间概化 119 
6.2.3 输水河道概化 119 
6.2.4 仿真模型时间调度与运行日历 121 
6.3 仿真系统的实体分类及交互关系 122 
6.3.1 系统中实体的分类及特征 122 
6.3.2 仿真系统中实体间交互关系 124 
6.4 用水实体行为 125 
6.4.1 农业用水实体 125 
6.4.2 居民生活用水实体 128
6.4.3 工业用水实体 130 
6.5 管理实体行为 132 
6.5.1 调水管理实体 132 
6.5.2 供水管理实体 134 
6.5.3 政府实体 136 
6.6 监测实体行为 137 
6.6.1 降水模拟实体 138 
6.6.2 河道、湖泊监测实体 139 
参考文献 141 
第7章 仿真系统设计及仿真实验 143 
7.1 基于Agent的仿真平台 143 
7.1.1 基于Agent的仿真平台选择 143 
7.1.2 Swarm仿真平台 143 
7.1.3 基于Swarm的仿真软件结构 144 
7.2 Swarm仿真软件的设计与实现方法 145 
7.3 仿真系统软件设计 145 
7.3.1 仿真系统结构 145 
7.3.2 仿真系统设计 146 
7.4 仿真软件运行及结果 150 
7.4.1 仿真实验背景描述 150 
7.4.2 仿真系统指标体系及仿真情境设计 150 
7.5 仿真实验与结果分析 152 
7.5.1 仿真实验说明 152 
7.5.2 实验结果与分析 153 
参考文献 162 
索引 165