復雜系統計算機仿真研究

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現代社會發展中，復雜系統所涉及的領域包括軍事、醫療、政治、工程、管理、社會等，其范圍十分廣泛。對于復雜系統的研究需要考慮各個方面，在這種情況下，不免會給研究工作帶來極大的困難。因此，對于復雜系統的研究需要利用現代化手段，而且需要深入了解各個領域的相關內容，將數據信息做到統一收集，這樣再通過計算機仿真技術做到對其系統復雜性的研究了解，從而實現復雜系統的有效應用。本文主要通過對復雜系統計算機仿真的研究與設計，了解到復雜系統的相關內容，從而幫助其更好的應用于社會中。

1關于復雜系統主要內容的概述

關于系統一詞，著名科學家錢學森是這樣對其定義的：相互依賴、相互作用的多種組成部分之間的相互結合所形成的具有特殊功能的一個整體即為系統。根據其定義可以得出系統的三個要素：一是系統是多種元素的相互結合形成的；二是元素之間相互依賴、相互作用；三是具有特殊功能的一個整體。在系統的復雜性演化過程中主要有三個方面的發展變化。首先是組成系統的元素數量的變化，從最初的少量變為大量，再變成多數量，最后變成無限量；其次是元素之間相互依賴、相互作用的變化，是從線性變化到非線性，最后變成了隨機性；最后是某種特殊功能的變化，是從元素直接功能的描述變為組織性的間接描述，最后演變成沒有任何形式組織的不可描述形態。對于復雜系統的描述沒有明確的規范標準，而組成系統元素數量的龐大，元素之間依賴作用關系的非線性、隨機性以及特殊功能不能用部分特性來實現具體化描述等這些特性構成了所謂的復雜系統[1]。

2關于復雜系統計算機分布智能仿真平臺的分析

2.1關于自適應Agent仿真平臺的分析

自適應Agent仿真平臺Swarm是美國研究復雜系統的桑培菲所提出的。這種仿真平臺中有著多種單機中的多數進程或者線程組成的具有不同功能的智能主體Agent，這其中主要包含有人與計算機交互所顯示控制的Agent、在網絡之間實現交互的交互Agent、合理控制時間變化和元素管理以及通信交流的全部或部分Agent，還有就是具備自我適應調節能力的反應Agent。關于具備自我適應調節能力的反應Agent的結構模型，主要是由信息緩沖MB、行為輸出MO、信息接口MI、反應體所構成。這其中MB和MI主要是對周邊的環境進行良好感知，而反應體主要是在獲取感知之后，做出適合的決策。比如，一般金融投資者的證券交易原則，其過程極為簡便：他們如果發現證券價格在逐漸上升時，就會將具有上升趨勢的多數證券出手；而如果他們發現證券價格在迅速下降時，就會把具有下降趨勢的多數證劵買進[2]。

2.2關于智能仿真（DSI）的分析

在經過一段時間的發展之后，分布計算機以及人工智能技術也較為成熟，在這個時候美國桑培菲提出的Swarm自適應仿真平臺就顯得跟不上時代的發展，再加上智能思維和仿真規范的約束，使得其自適應仿真平臺發展相對滯后。在新時期發展下，計算機分布智能仿真平臺的設計能夠更好的發展進步。計算機分布智能仿真平臺中的Agent支撐庫主要是對Agent創建結構的支撐，從而有效統計分析仿真結果；對于復雜系統時間的同步以及信息消息的傳播技術是通過仿真支撐軟件來實現的，面向全局服務化的Agent在整個計算機分布智能仿真平臺中只有一個，而且它的存在是為了給各個Agent提供唯一的全局Agent標識，這樣便于有效的創建和取消Agent，而且能夠對Agent的具體位置以及具體特征做到準確定位查詢。對于Agent的部分控制是在結點機上存在的，而且每個結點機上都有一個，它主要是負責復雜系統時間的變化、做到元素的有效管理、而且負責權限的變革和結點之間的相互信息交流。

3復雜系統的智能主體和HLA/RTI功能

3.1關于復雜系統的智能主體

創建社會系統以及自然描述的基本模型，從而構造智能化主體是分布人工智能的主要研究目的。這種研究為復雜計算機仿真研究提供了基礎保障。關于分布式人工智能可以從兩個方面來分析，分別是多主體系統和分布問題求解。分布式問題求解系統僅僅是問題的求解，主要把問題作為任務來有效分開完成，這種系統是自上而下的模式。而對于多主體系統而言也是自上而下的模式，實際研究時，需要將自主主體分別定義，而且主體之間的相互作用可能是交流、爭論還有可能是敵對關系。面對上述這種情況，智能主體就自然而然的成為復雜系統計算機仿真研究的主要方向。

3.2關于復雜系統的HLA/RTI功能

復雜系統中HLA框架中最為核心的部分就是RTI，它主要是實現仿真系統應用、特定功能、基礎通信之間的有效分離。仿真過程中的，復雜系統中的智能主體以HLA所規范的方式實現與RTI數據之間的交換，從而確保主體之間的相互交流。關于RTI的綜合管理主要有六個部分功能，分別是主體管理、全局管理、屬性管理、數據分發管理、聲明管理、時間管理。主體管理是實現主體間的有效控制；全局管理主要是實現全局化的服務，主要內容有動態控制、創建、主體變更等；屬性管理是主體屬性權限的控制、變化；數據分發管理則是在網絡上控制流量，而且利用組播技術有效交流；聲明管理是通過聲明智能主體，從而實現交互信息的接收；時間管理是在復雜系統中運用合理的方式使其時間變化。

3.3HLA/RTI協議下的多Agent計算機分布仿真平臺

HLA框架中的RTI服務能夠提供復雜系統仿真環境下的多種特定功能，其中主要包括數據信息傳遞、信息事件處理、時間控制、控制主體，RTI服務能夠為事件處理以及具體狀態變革提供良好的依據，而且便于時間的管理。MAE環境利用HLA/RTI作為支撐，能有效發揮HLA模型和RTI的多種服務，更加利于仿真環境的形成。從Agent方面來看，多Agent仿真平臺中采用HLA/RTI還不能夠使其完善，主要是缺乏Agent之間的交流支持，通過對Agent遠程狀態進行分析才能對其應用，而且Agent也需要特定通信的支持。在Agent的決策中，最為主要的就是Agent之間的交互通信，而HLA/RTI這一框架并不能滿足相關要求。為了能夠有效的解決這一問題，需要添加中間層，這個中間層處于RTI和Agent之間。它所起的作用是將作為HLA仿真元素加入到多Agent之間通信進行封裝解釋，這樣有效增加了Agent之間的通信交流，并且為其提供支持保障。在中間層的封裝消息，Agent之間數據流也會變多，通過RTI路由空間的限制從而控制數據信息分發數量，這樣做到合理約束數據信息，從而保證元素只得到應該獲取的信息。通過上述的分析，了解到HLA/RTI比較適用于多Agent仿真環境，隨著HLA/RTI的不斷擴展壯大，能夠更多的構建多Agent計算機分布仿真平臺。

4結論

關于復雜系統以及其復雜性的研究分析，在我國社會經濟的發展方面有著重要影響。因此，只有對其復雜系統細致合理的分析，才能夠對其內部結構以及具體功能有所了解，而計算機仿真的研究與設計能夠實現這一目標，通過對復雜系統的模擬來掌握系統關鍵技術，并且通過合理的設計使其更加符合現代化發展社會，從而為人類提供更好的幫助。

作者：耿亞杰 單位：阿勒泰地區公安邊防支隊