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复杂系统计算机仿真研究(共3107字) 现代社会发展中，复杂系统所涉及的领域包括军事、医疗、政治、工程、管理、社会等，其范围十分广泛。对于复杂系统的研究需要考虑各个方面，在这种情况下，不免会给研究工作带来极大的困难。因此，对于复杂系统的研究需要利用现代化手段，而且需要深入了解各个领域的相关内容，将数据信息做到统一收集，这样再通过计算机仿真技术做到对其系统复杂性的研究了解，从而实现复杂系统的有效应用。本文主要通过对复杂系统计算机仿真的研究与设计，了解到复杂系统的相关内容，从而帮助其更好的应用于社会中。 1关于复杂系统主要内容的概述 关于系统一词，著名科学家钱学森是这样对其定义的：相互依赖、相互作用的多种组成部分之间的相互结合所形成的具有特殊功能的一个整体即为系统。根据其定义可以得出系统的三个要素：一是系统是多种元素的相互结合形成的；二是元素之间相互依赖、相互作用；三是具有特殊功能的一个整体。在系统的复杂性演化过程中主要有三个方面的发展变化。首先是组成系统的元素数量的变化，从最初的少量变为大量，再变成多数量，最后变成无限量；其次是元素之间相互依赖、相互作用的变化，是从线性变化到非线性，最后变成了随机性；最后是某种特殊功能的变化，是从元素直接功能的描述变为组织性的间接描述，最后演变成没有任何形式组织的不可描述形态。对于复杂系统的描述没有明确的规范标准，而组成系统元素数量的庞大，元素之间依赖作用关系的非线性、随机性以及特殊功能不能用部分特性来实现具体化描述等这些特性构成了所谓的复杂系统[1]。 2关于复杂系统计算机分布智能仿真平台的分析 2.1关于自适应Agent仿真平台的分析 自适应Agent仿真平台Swarm是美国研究复杂系统的桑培菲所提出的。这种仿真平台中有着多种单机中的多数进程或者线程组成的具有不同功能的智能主体Agent，这其中主要包含有人与计算机交互所显示控制的Agent、在网络之间实现交互的交互Agent、合理控制时间变化和元素管理以及通信交流的全部或部分Agent，还有就是具备自我适应调节能力的反应Agent。关于具备自我适应调节能力的反应Agent的结构模型，主要是由信息缓冲MB、行为输出MO、信息接口MI、反应体所构成。这其中MB和MI主要是对周边的环境进行良好感知，而反应体主要是在获取感知之后，做出适合的决策。比如，一般金融投资者的证券交易原则，其过程极为简便：他们如果发现证券价格在逐渐上升时，就会将具有上升趋势的多数证券出手；而如果他们发现证券价格在迅速下降时，就会把具有下降趋势的多数证劵买进[2]。 2.2关于智能仿真（DSI）的分析 在经过一段时间的发展之后，分布计算机以及人工智能技术也较为成熟，在这个时候美国桑培菲提出的Swarm自适应仿真平台就显得跟不上时代的发展，再加上智能思维和仿真规范的约束，使得其自适应仿真平台发展相对滞后。在新时期发展下，计算机分布智能仿真平台的设计能够更好的发展进步。计算机分布智能仿真平台中的Agent支撑库主要是对Agent创建结构的支撑，从而有效统计分析仿真结果；对于复杂系统时间的同步以及信息消息的传播技术是通过仿真支撑软件来实现的，面向全局服务化的Agent在整个计算机分布智能仿真平台中只有一个，而且它的存在是为了给各个Agent提供唯一的全局Agent标识，这样便于有效的创建和取消Agent，而且能够对Agent的具体位置以及具体特征做到准确定位查询。对于Agent的部分控制是在结点机上存在的，而且每个结点机上都有一个，它主要是负责复杂系统时间的变化、做到元素的有效管理、而且负责权限的变革和结点之间的相互信息交流。 3复杂系统的智能主体和HLA/RTI功能 3.1关于复杂系统的智能主体 创建社会系统以及自然描述的基本模型，从而构造智能化主体是分布人工智能的主要研究目的。这种研究为复杂计算机仿真研究提供了基础保障。关于分布式人工智能可以从两个方面来分析，分别是多主体系统和分布问题求解。分布式问题求解系统仅仅是问题的求解，主要把问题作为任务来有效分开完成，这种系统是自上而下的模式。而对于多主体系统而言也是自上而下的模式，实际研究时，需要将自主主体分别定义，而且主体之间的相互作用可能是交流、争论还有可能是敌对关系。面对上述这种情况，智能主体就自然而然的成为复杂系统计算机仿真研究的主要方向。 3.2关于复杂系统的HLA/RTI功能 复杂系统中HLA框架中最为核心的部分就是RTI，它主要是实现仿真系统应用、特定功能、基础通信之间的有效分离。仿真过程中的，复杂系统中的智能主体以HLA所规范的方式实现与RTI数据之间的交换，从而确保主体之间的相互交流。关于RTI的综合管理主要有六个部