基于复杂性科学基本概念的MAS涌现性量化研究

被引：13

作者：

金士尧

黄红兵

任传俊

机构：

[1] 国防科学技术大学并行与分布处理国家重点实验室

[2] 国防科学技术大学计算机学院

来源：

计算机学报 | 2009年 / 32卷 / 01期

关键词：

多Agent系统; 涌现; 复杂性; 混沌边缘; 自组织; 适应;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

在MAS(Multi-Agent System)领域,面向涌现的MAS研究将MAS看成一类特殊的复杂系统,其关注点是MAS宏观层面的涌现性问题.这类研究需要借用复杂性科学研究中的一些基本概念描述、阐述MAS涌现性研究中的问题.文中着重对几个常用的基本概念及其量化研究做一概览,以深化对它们的认识,并结合这些概念及其量化研究在MAS涌现性研究中的应用特点,阐明它们对面向涌现的MAS研究的作用,以促进进一步的研究.这些概念包括复杂性、混沌边缘、自组织、涌现、适应和进化等.

引用

页码：17 / 29

页数：13

共 26 条

[11]

Emergence explained: Abstractions: Getting epiphenomena to do real work[J] . RussAbbott.Complexity . 2006 (1)

[12] On the computational complexity of coalitional resource games [J].

Wooldridge, Michael ;

Dunne, Paul E. .

ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2006, 170 (10) :835-871

[13] An evolutionary dynamical analysis of multi-agent learning in iterated games [J].

Tuyls, K ;

't Hoen, PJ ;

Vanschoenwinkel, B .

AUTONOMOUS AGENTS AND MULTI-AGENT SYSTEMS, 2006, 12 (01) :115-153

[14] Challenges and research directions in agent-oriented software engineering [J].

Zambonelli, F ;

Omicini, A .

AUTONOMOUS AGENTS AND MULTI-AGENT SYSTEMS, 2004, 9 (03) :253-283

[15] Multiscale variety in complex systems [J].

Yaneer, BY .

COMPLEXITY, 2004, 9 (04) :37-45

[16]

The balance between adaptability and adaptation[J] . Robert E. Ulanowicz.BioSystems . 2002 (1)

[17]

Predictability, Complexity, and Learning[J] . William Bialek,Ilya Nemenman,Naftali Tishby.Neural Computation . 2001 (11)

[18]

Why do evolutionary systems stick to the edge of chaos[J] . Paulo Murilo Castro Oliveira.Theory in Biosciences . 2001 (1)

[19] Guest Editorial [J].

Tucker Balch ;

Lynne E. Parker .

Autonomous Robots, 2000, 8 (3) :207-208

[20]

The calculi of emergence:computation,dy-namics and induction .2 J Crutchfield. Physica D . 1994

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