66、基于智能体模拟的智能体行为设计与大规模分布式系统网络恢复研究

基于智能体模拟的智能体行为设计与大规模分布式系统网络恢复研究

在当今的信息技术领域，基于智能体的模拟和大规模分布式系统设计是两个备受关注的研究方向。前者在生态模拟等领域有着重要应用，后者则广泛应用于军事、航空、商业服务和科学研究等多个领域。本文将深入探讨这两个方向的相关内容，包括智能体行为设计方法以及网络拓扑对大规模分布式系统性能的影响。

智能体行为设计

智能体行为设计主要包括数据采集、行为形式化和行为学习三个阶段。
- 数据采集 ：采用参与式方法，让专家在模拟中扮演智能体角色，记录其每一步选择的行动。行动类型多样，如向目标移动、通信、环境修改等，且每种行动类型和智能体状态都由一组标准来刻画。
- 行为形式化 ：将行动选择问题分解为两个子问题，先选择相对合适的行动类型，再从该类型中选择最相关的行动。
- 行动类型选择 ：使用一组生产规则来形式化选择行动类型所需的知识，这种表示方式易于领域专家解释和验证。
- 具体行动选择 ：将其表述为多标准决策问题，采用基于ELECTRE方法的决策方法。该方法需要为每个标准定义多个参数，包括权重、偏好阈值、无差异阈值、否决阈值和模糊关系的切割水平λ。决策过程包括计算行动对之间的一致性和不一致性、一致性指数、可信度指数、建立行动对之间的关系以及选择偏好指数最大的行动。
- 行为学习 ：
- 行动类型选择规则学习 ：从收集的专家行为数据中构建学习集，使用RIPPER算法学习规则。
-