用于复杂适应系统仿真的Agent免疫学习系统  

Agent Immune Learning System to Simulate Complex Adaptive System

作　　者：倪建军[1] 马小平[1] 徐立中[2] 王建颖[2] 

机构地区：[1]中国矿业大学信息与电气工程学院,徐州221008 [2]河海大学计算机及信息工程学院,南京210098

出　　处：《计算机工程》2006年第4期46-48,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50479018)

摘　　要：分析了复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)仿真中对Agent学习系统的要求以及基于遗传算法的Agent规则学习系统的不足,提出了一种基于改进免疫遗传算法的Agent学习系统,在该算法中将领域知识和经验作为疫苗对规则库中的规则进行免疫接种,并利用混沌变异模型对规则进行变异操作,产生新的规则。最后,结合跨流域调水管理复杂适应系统仿真中的Agent规则学习过程,对Agent的规则学习和演化机制进行了算法验证及实例分析。The requirements to Agent learning system and the shortages of Agent rule learning system based on genetic algorithm in simulation of complex adaptive system （CAS） is analyzed, and an Agent learning system based on improved immune genetic algorithm is provided, in the algorithm, it uses the field knowledge and expert experience as vaccine to carry on immunity inoculation to the rule in the rules storehouse and the chaos variation model to make a variation on the roles to produce new rules. Finally, with Agent rule learning process in the simulation of interbasin water transfer management complex adaptive system, the algorithm proving and instance analysis is carried on Agent rule learning and evolution mechanism.

关 键 词：复杂适应系统 免疫学习系统 AGENT仿真 跨流域调水管理 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]