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复杂系统计算机仿真设计(共2301字) 复杂系统成为目前国家发展主要解决的问题之一。复杂系统涉及的范围有社会、政治、军事、管理、经济、生物、工程等方面。复杂系统直接影响着社会各个层面的活动，增加了研究复杂系统的难度，随着社会的不断发展，对复杂系统进行科学有效的研究尤其重要，因此，相关部门要加大复杂系统计算机仿真的研究与设计。 1复杂系统概述 1.1复杂系统的含义 目前我国对复杂系统还没有明确的定义，对复杂系统的理解还处于研究阶段。大家所理解的复杂系统主要是指巨大的元素数量组成的系统，而系统各元素之间具有随机性、非线性的依存关系，系统功能难以利用抽象描述、形式化描述体现出来。如金融证券市场就可以视为一个复杂系统，而该复杂系统的组成元素主要包括国家金融、监管机构、上市公司、证券公司、证券参与者等，而这些促成元素之间即相互依存又各自独立。 1.2复杂系统的特点 复杂系统的主要特点有不可计算性、自主性、关联性、开放性。不可计算性主要是指复杂系统的行为难以通过数学的方式描述出来，各元素行为的总和不等同于复杂系统的整体行为。自主性是指元素之间独立自治性较强，各自元素行为通常是自行规划来完成，全局控制在复杂系统中是不存在的。关联性是指元素之间虽然各自独立，但它们相互作用，而且作用的影响相当大，甚至可以影响整个复杂系统的状态、行为。开放性是指系统的元素种类多且数量大，在对复杂系统研究的过程中不能单独的对某元素进行封闭研究，要使用突现、聚集的方法，复杂系统简化常通过元素聚类、集来实现。 2复杂系统计算机仿真的应用 2.1自适应Agent 复杂系统计算机仿真应用平台最具影响力的设计是由美国桑培飞研究提出的自适应Agent仿真平台。不同智能主体Agent通过单机中的若干线程和进程构成，包括反应Agent、交互Agent、控制/显示Agent、局部Agent、全局Agent、对象管理、控制时间推进。而且不同的Agent具有不同的功能，反应Agent具有自适应能力，交互Agent能够完成网络的交互，控制/显示Agent能够完成人机交互，局部Agent或全局Agent能够进行通信。而所有的Agent智能主体都具有反应能力、交互能力、自治性。当仿真感知到信息的时候反映体就会做出决策，例如证券交易原则，对于普通证券交易人员来说则非常简单，当证券价格上升，证券交易人员就出售那些呈现上升趋势证券，反之则买进若干倍的证券。 2.2智能仿真平台 智能仿真平台主要具有两方面内容，一是具有控制/显示Agent、自适应Agent的智能主体，代表复杂系统的基本元素，而这些复杂系统主要是国家、公司、机构、证券交易中的散户。二是全局Agent、局部Agent、交互Agent等实现基本元素关联的智能主体。其具体结构如图1所示.不同RII接口Agent通过网络传输信息，而RII再对其进行综合性服务。实现各个Agent之间的相互作用。 3复杂系统计算机仿真的设计 复杂系统计算机仿真设计主要是从基于HLA框架中RTI的多种智能主体Agent分布的仿真平台。主要包括时间推进、事件处理、信息分发、主体控制。充分发挥HLA框架中RTI的强大功能，而RTI主要功能有数据分析管理、声明管理、时间管理、属性管理、主体管理、全局管理。另外RTI服务应与多Agent仿真环境需求相对应。如对象管理OM和联邦管理FM对应主体控制；时间管理服务TM对应时间；数据分发管理服务DDM、数据管理DM与信息分发相对应。但是这种仿真平台还存在局限，HLA框架中RTI对Agent之间的通信缺少支持，而在Agent中通信服务很重要，而基于HLA框架中RTI服务难以满足其要求，对个元素的关系也无法实现具体描述。因此，为了解决HLA框架中RTI对Agent之间缺少通信支持的问题，可以使用增加ML（中间层）在RTI和Agent软件之间的方法。例如AgentA将信息通过ML传输到RTI，然后RTI进行分析服务，将从ML接收到的信息分为到B的信息、到C的信息，然后在经过ML分别传到AgentB和AgentC。最终实现Agent之间的通信。而ML中间层的主要作用是解释和分装仿真环境中的自适应Agent和HLA中的RTI服务功能之间的通信。增加HLA框架中RTI对Agent的通信支持。由于HLA框架中RTI和Agent之间通过ML中间层解释信息，有可能会增加Agent元素之间的数据流通量，而在这时数据分发的数量可以利用RTI的路由空间进行限制。通过RTI对接受、发送数据的约束，能够为Agent邦元得到所需信息提供保障。例如在同一电台中的不同频道接收、发送信息，频道接受、发出的信息可以由RTI的路由空间进行约束，根据邦元的ID作为路由空