近年來,復(fù)雜系統(tǒng)的研究已成為富有挑戰(zhàn)性的前沿方向之一,多智能體系統(tǒng)作為復(fù)雜系統(tǒng)的一個典型代表備受關(guān)注：本文基于國家自然科學(xué)基金項目、遼寧省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊支持計劃項目和遼寧省高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持計劃項目,對多智能體系統(tǒng)的穩(wěn)定性及其在人工股票市場上的應(yīng)用做了深入的探討。 本文以李亞普諾夫穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ),討論了多智能體系統(tǒng)的動態(tài)性質(zhì)和穩(wěn)定性,并以此為依托,深入研究了人工股票市場的穩(wěn)定性和控制問題。 論文主要工作可總結(jié)如下： 1.討論了多智能體系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題。首先,將隨機擾動引入到多智能體系統(tǒng),提出了一個一階隨機多智能體模型,并應(yīng)用李亞普諾夫穩(wěn)定性理論研究了系統(tǒng)中心的運動狀態(tài),系統(tǒng)的指數(shù)穩(wěn)定性,及其收斂性質(zhì)：研究了多智能體系統(tǒng)在不同擾動條件下的實用穩(wěn)定性問題,給出了實用穩(wěn)定性條件；其次,應(yīng)用拉普拉斯圖理論,討論了一個二階多智能體系統(tǒng)的運動狀態(tài)和漸進(jìn)穩(wěn)定性質(zhì)。 2_通過在系統(tǒng)中加入一個或多個可控智能體,在不破壞局部規(guī)則的條件下,成功地改變了系統(tǒng)的運動狀態(tài),并以一階、二階多智能體系統(tǒng)為例,分別給出了相應(yīng)的控制規(guī)則；應(yīng)用粒子群算法討論了可控智能體的數(shù)量選擇問題,指出適當(dāng)?shù)脑?..

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1.1鳥群的集聚Fig.1.1.Floe$ingbirds

煉形成的人一}一系統(tǒng)模型主要反映的是蟻群[’2]、鳥群l’31、蜂群屯’4〕、負(fù)群)等的行為特示莊〔才}物群集中的何個柳能體和其他智能體間都有簡單的交互在這些看似向單的規(guī)則的作用卜，衍個群集系統(tǒng)都可以亢成諸如捕食，躲避行為【’7一川。令人驚嘆的是，具有大量粉能體的生物系統(tǒng)迪常沒有....

圖3.7有一個可控智能體參與的軟控制Fig.3.7Softcontrolwithacontrolagent

圖3.8有兩個可控智能體參與的系統(tǒng)分化Fig.3.8SystemgrouPingwithtwoeont一olagents圖3.7是有一個可控智能體的多智能體系統(tǒng)的控制，虛線代表可控智能體的速度矢量曲線。從圖中可以看到，當(dāng)可控智能體參與系統(tǒng)演化時，系統(tǒng)取得了與可控智能體一致的速....

圖3.8有兩個可控智能體參與的系統(tǒng)分化

能體系統(tǒng)的王沁〔性樹}二究及其在人七股票幣場土的應(yīng)川

圖4.1無信息、集(I(t)=0)時的股票預(yù)測誤差時間序列

模擬周期t200股票初始價格p。73圖4.1給出了股票預(yù)測價格相對于平均預(yù)測價格的誤差曲線。當(dāng)信息集I(t)=0時，股票價格動態(tài)性和平均預(yù)測價格曲線如圖4.2所示，從圖中我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)更新規(guī)則僅由各智能體的預(yù)測價格決定時，股票價格和平均預(yù)測價格均收斂到確定的常數(shù)。101020....

本文編號：3925952