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復雜系統(tǒng)成為目前國家發(fā)展主要解決的問題之一。復雜系統(tǒng)涉及的范圍有社會、政治、軍事、管理、經(jīng)濟、生物、工程等方面。復雜系統(tǒng)直接影響著社會各個層面的活動，增加了研究復雜系統(tǒng)的難度，隨著社會的不斷發(fā)展，對復雜系統(tǒng)進行科學有效的研究尤其重要，因此，相關部門要加大復雜系統(tǒng)計算機仿真的研究與設計。

1復雜系統(tǒng)概述

1.1復雜系統(tǒng)的含義

目前我國對復雜系統(tǒng)還沒有明確的定義，對復雜系統(tǒng)的理解還處于研究階段。大家所理解的復雜系統(tǒng)主要是指巨大的元素數(shù)量組成的系統(tǒng)，而系統(tǒng)各元素之間具有隨機性、非線性的依存關系，系統(tǒng)功能難以利用抽象描述、形式化描述體現(xiàn)出來。如金融證券市場就可以視為一個復雜系統(tǒng)，而該復雜系統(tǒng)的組成元素主要包括國家金融、監(jiān)管機構、上市公司、證券公司、證券參與者等，而這些促成元素之間即相互依存又各自獨立。

1.2復雜系統(tǒng)的特點

復雜系統(tǒng)的主要特點有不可計算性、自主性、關聯(lián)性、開放性。不可計算性主要是指復雜系統(tǒng)的行為難以通過數(shù)學的方式描述出來，各元素行為的總和不等同于復雜系統(tǒng)的整體行為。自主性是指元素之間獨立自治性較強，各自元素行為通常是自行規(guī)劃來完成，全局控制在復雜系統(tǒng)中是不存在的。關聯(lián)性是指元素之間雖然各自獨立，但它們相互作用，而且作用的影響相當大，甚至可以影響整個復雜系統(tǒng)的狀態(tài)、行為。開放性是指系統(tǒng)的元素種類多且數(shù)量大，在對復雜系統(tǒng)研究的過程中不能單獨的對某元素進行封閉研究，要使用突現(xiàn)、聚集的方法，復雜系統(tǒng)簡化常通過元素聚類、集來實現(xiàn)。

2復雜系統(tǒng)計算機仿真的應用

2.1自適應Agent

復雜系統(tǒng)計算機仿真應用平臺最具影響力的設計是由美國桑培飛研究提出的自適應Agent仿真平臺。不同智能主體Agent通過單機中的若干線程和進程構成，包括反應Agent、交互Agent、控制/顯示Agent、局部Agent、全局Agent、對象管理、控制時間推進。而且不同的Agent具有不同的功能，反應Agent具有自適應能力，交互Agent能夠完成網(wǎng)絡的交互，控制/顯示Agent能夠完成人機交互，局部Agent或全局Agent能夠進行通信。而所有的Agent智能主體都具有反應能力、交互能力、自治性。當仿真感知到信息的時候反映體就會做出決策，例如證券交易原則，對于普通證券交易人員來說則非常簡單，當證券價格上升，證券交易人員就出售那些呈現(xiàn)上升趨勢證券，反之則買進若干倍的證券。

2.2智能仿真平臺

智能仿真平臺主要具有兩方面內(nèi)容，一是具有控制/顯示Agent、自適應Agent的智能主體，代表復雜系統(tǒng)的基本元素，而這些復雜系統(tǒng)主要是國家、公司、機構、證券交易中的散戶。二是全局Agent、局部Agent、交互Agent等實現(xiàn)基本元素關聯(lián)的智能主體。其具體結構如圖1所示.不同RII接口Agent通過網(wǎng)絡傳輸信息，而RII再對其進行綜合性服務。實現(xiàn)各個Agent之間的相互作用。

3復雜系統(tǒng)計算機仿真的設計

復雜系統(tǒng)計算機仿真設計主要是從基于HLA框架中RTI的多種智能主體Agent分布的仿真平臺。主要包括時間推進、事件處理、信息分發(fā)、主體控制。充分發(fā)揮HLA框架中RTI的強大功能，而RTI主要功能有數(shù)據(jù)分析管理、聲明管理、時間管理、屬性管理、主體管理、全局管理。另外RTI服務應與多Agent仿真環(huán)境需求相對應。如對象管理OM和聯(lián)邦管理FM對應主體控制；時間管理服務TM對應時間；數(shù)據(jù)分發(fā)管理服務DDM、數(shù)據(jù)管理DM與信息分發(fā)相對應。但是這種仿真平臺還存在局限，HLA框架中RTI對Agent之間的通信缺少支持，而在Agent中通信服務很重要，而基于HLA框架中RTI服務難以滿足其要求，對個元素的關系也無法實現(xiàn)具體描述。因此，為了解決HLA框架中RTI對Agent之間缺少通信支持的問題，可以使用增加ML（中間層）在RTI和Agent軟件之間的方法。例如AgentA將信息通過ML傳輸?shù)絉TI，然后RTI進行分析服務，將從ML接收到的信息分為到B的信息、到C的信息，然后在經(jīng)過ML分別傳到AgentB和AgentC。最終實現(xiàn)Agent之間的通信。而ML中間層的主要作用是解釋和分裝仿真環(huán)境中的自適應Agent和HLA中的RTI服務功能之間的通信。增加HLA框架中RTI對Agent的通信支持。由于HLA框架中RTI和Agent之間通過ML中間層解釋信息，有可能會增加Agent元素之間的數(shù)據(jù)流通量，而在這時數(shù)據(jù)分發(fā)的數(shù)量可以利用RTI的路由空間進行限制。通過RTI對接受、發(fā)送數(shù)據(jù)的約束，能夠為Agent邦元得到所需信息提供保障。例如在同一電臺中的不同頻道接收、發(fā)送信息，頻道接受、發(fā)出的信息可以由RTI的路由空間進行約束，根據(jù)邦元的ID作為路由空間的參數(shù)，只允許在這個頻道上的不同邦元可以對相關信息進行接收。還可以根據(jù)發(fā)送者的需求對路由空間進行有選擇性的使用。

4結論

綜上所述，通過對復雜系統(tǒng)計算機仿真的研究和設計，可以了解到復雜系統(tǒng)的重要性，對我國政治、經(jīng)濟、社會發(fā)展等方面具有非常重要的意義。通過應用和設計計算機仿真平臺實現(xiàn)對復雜系統(tǒng)的有效描述，從而促進社會經(jīng)濟的發(fā)展和科學的進步。

作者：吳寧