简介:介绍由中国科学技术大学统计物理复杂系统研究组、上海理工大学复杂系统科学研究中心、电子科技大学互联网研究中心和瑞士弗里堡大学物理系所组成的研究团队在国家自然科学基金项目:基于复杂网络的复杂系统动力学及统计行为的研究;动态评价网络的统计分析与信息挖掘;人类行为的动力学和统计力学研究及重大研究计划支持下所完成的关于推荐系统、信息挖掘及基于互联网的信息物理研究方面的工作和研究进展。
简介:Agent在MAS中的行为在很多方面类似于生物在自然环境中的生态行为,因此,从生态系统角度,基于生态特征研究MAS的工业进化模型是很有意义的,对解决生态工业系统的优化控制有着引人注目的现实意义和发展前景。应用贝叶斯技术和贝叶斯网络为智能Agents和多Agent系统所提供的数学框架和处理工具,可有效地解决Agent研究领域所遇到的知识表示、学习和行为决策问题。生态工业系统中的每个企业可以建模为智能Agent。提出一种基于贝叶斯网的方法来对各企业Agent之间的协作关系进行建模。该方法能有效表达各企业Agent的行为策略之间的因果关系,进而可以对生态工业系统中各企业在不同情况下采取的行为策略进行预测和决策,使得整个生态工业系统的经济效益、社会效益和环境效益达到最优化。