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摘 要 ：为了建立科学、规范的区域金融生态环境模型,并对某一特定区域的金融生态环境进行智能化的科学评价与预测,提出了基于Agent的金融生态环境智能决策支持系统.介绍了系统中各个Agent的结构和组成,探讨了在多Agent通信与合作环境下实现金融生态环境数据的动态收集、分析、评价、预测以及优化等功能的工作原理.
关 键 词 ：多Agent；金融生态环境；智能决策
文章编号：1003－4625(2011)04－0063－03
中图分类号：F830.2
文献标识码：A
一、前言
金融是现代经济的核心,良好的金融生态环境在一定意义上就意味着和谐、统一的社会经济环境.打造良好的金融生态环境,有助于营造适合金融发展的外部环境,降低金融风险,推进社会经济全面、健康、可持续发展.针对某一个地区来说,要整体上提高区域金融生态环境,就必须找出其整体和个体在金融生态方面存在的问题,既要找出通病又要分析特征,所以建立科学、规范的区域金融生态环境模型,并对某一特定区域的金融生态环境进行智能化的科学评价与预测,成为改善地区金融生态环境的关键.区域金融生态环境评价与预测具有属性多样、结构复杂的特性,要进行有效的评价与预测就要建立多指标、多层次的评价预测系统.智能决策支持系统是人工智能和决策支持相结合的系统,应用智能技术使决策支持系统能更充分地应用人类的知识,如关于评价问题的描述性知识,评价及预测过程中的过程性知识,求解问题的推理性知识,通过逻辑推理来帮助解决评价与预测问题的辅助决策支持系统.本文将智能决策支持系统应用于金融生态环境建设中,可以促进金融健康发展和协调运行,提高社会资源配置效率,规范各社会经济主体经营行为,培植良好的金融生态环境,构建更加和谐的金融结构,促进区域经济的协调发展.
二、AClent及MAS
Agent有丰富的内涵,其中文名词有“主体”、“智能体”、“代理”等.人工智能的研究者更倾向于使用“智能体”,而在复杂适应系统(plex AdaptiveSystem,CAS)理论中则更多地称之为“主体”.人们从社会智能、知识处理、拟人性等角度给予了Agent不同的定义,也有一些学者还提出有关Agent的强定义和弱定义,然而迄今为止学术界尚未给出有关Agent的统一而确切的概念.尽管不同领域对Agent的理解不同,但大多数研究者都认为Agent是一种实体(Entity),它能够持续地、自主地进行操作,具有学习能力并且与其他Agent并存和相互作用.
一般来说,Agent需要具有某些特性,包括能动性、自治性、相互作用、社会性、响应性、持续性、适应性甚至可移动性.一些学者还提出Agent应具有实时性等,特别是对于人工智能的研究者而言,Agent除了应具有以上特性外,还应具有某些更为拟人的特性,诸如知识、信念、意图、承诺甚至情感等心智状态.当然,任何一个Agent都
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多Agent系统(MAS)是由多个Agent组成的一个松散耦合的网络,往往涉及多个Agent之间的相互合作、协同、协商、竞争等问题的分析和讨论以及与之相关的复杂交互模式.与单个Agent相比,MAS具有如下特性：每个成员Agent仅拥有不完全的信息和问题求解能力,不存在全局控制,数据是分散或分布的,计算是异步的、并发的或并行的.这些自身具有不同知识、目标、能力的Agent通过通讯和协调能够完成超出单个Agent能够解决的问题.
三、金融生态环境智能决策支持系统设计
(一)系统设计模型
金融生态环境系统由经济环境、法制环境、金融运行、信用环境、居民生活水平和社会保障、政策环境和行政环境等子系统组成.它包含了大量的、多类别的、多层次的环境因素和因子,它们相互联系、相互作用,其中任一环境因素的变化都会不同程度地改变它的结构,影响其整体功能,使其削弱或加强.我们可以根据金融生态环境智能决策对环境变量进行调控,改善其结构,提高其功能,实现生态环境的修复和重建,以达到发展持续金融生态的目的.
系统以智能决策支持系统结构框架为基础,在设计与实现过程中以面向Agent的思维方式和协同演化理论为指导,代替了传统的结构化设计方法和面向对象的设计方法.用Agent部件代替单一的问题求解系统,增加了系统的智能性,更加强调将决策者的智慧和系统结合.为了解决Inter应用程序之间的连接,系统引入了四层模型的概念,四层模型由管理者、决策者、中间通信层、资源层组成,如图1所示.模型的每一层都可以完成各自特定的功能,每一部分的功能都由相应的Agent来完成.
管理层由用户Agent、管理Agent和协同Agent组成,驻留在中心服务器上,是系统管理调度核心部件.决策层由决策Agent、任务Agent、模型Agent、评价Agent、预测Agent组成,负责实现系统的决策支持功能.通信层由携带各种任务的通信Agent组成,可动态地匹配决策层的决策任务请求和用户资源信息提供.资源层包括数据Agent、知识Agent等,资源Agent在通信Agent与资源间提供访问中介,分别供给各类任务Agent在数据以及知识方面的需求.
(二)系统模型中各Agent的功能
用户Agent：用户Agent的作用是提供接口,管理Agent与外界的联系,由Servlet驱动,其中Servlet是服务器端的小程序,servlet的工作模式是：1.客户端发送请求至服务器；2.服务器启动并调用Servlet,Servlet根据客户端请求生成响应内容并将其传给服务器；3.服务器将响应返回客户端.用户Agent负责接收用户的输入信息,对输入信息进行分析后,传递请求信息到管理Agent；接收返回结果,并将最终决策结构转化成本地所需数据格式通知Servlet.
管理Agent：为了管理协调各资源Agent,达到合理协调各Agent工作、合理分配资源的目的.具体是驻留在技术中心服务器端,接收用户Agent请求,将用户请求的数据及来自协同Agent处的地址打包成带有目标地址的决策任务交给决策Agent,接收由决策Agent返回的决策结果,根据用户Agent的需求,交给评价Agent或者预测Agent,评价Agent评价当前的金融生态环境值,或者预测Agent根据近几年的评价结果进行预测,并把结果交给用户Agent.
协同Agent：维护一个所有通信Agent的列表,随时接受管理Agent的查询请求；当有信息变动时,由协同Agent根据列表进行通知和协同工作.
任务Agent：派遣移动Agent到各个节点完成任 务；记录已分派的任务,保持与完成任务相关的移动Agent信息；监控任务的执行；协调任务之间的关系以充分利用系统的计算资源和信息资源；维护正在执行的任务的信息,并对其更新.
决策Agent：接受由管理Agent交给的用户决策任务,制定任务的完成方式及路由策略,将任务转换成移动Agent的移动参数,分派给任务Agent.具体包括评价Agent和预测Agent.
评价Agent：包括指标选择Agent、权重确定Agent、评价方法Agent、测评分析Agent.指标选择Agent生成评价指标体系；权重确定Agent设置指标权重值；评价方法Agent将评价任务分解,发送给定性或定量评价Agent,完成单项或综合指标的评价,同时它还负责从综合评价Agent那里得到最后的评价结果并输出给相应用户.定性或定量评价Agent是由一种定性或定量评价方法构成的Agent,是完成评价任务的主体,进行定量指标测算和定性指标测算,然后将结果送给综合评价Agent.综合评价Agent获取定性或定量评价Agent的输出结果并利用综合评价方法将结果汇总,汇总得出各区域金融生态环境测评值,生成辖区金融生态环境指标评价汇总数据报表,并将最终结果发送给评价Agent.测评分析Agent对各区域指标进行横向和纵向比较分析,生成分地区评价数据报表、分地区评价示意图、评价历史比较示意表等图表.如图2所示：
预测Agent：根据用户Agent的请求,接受决策Agent的任务,根据近几年金融生态评价数据,通过把预测方法(方差－协方差组合预测方法,该方法的思想就是对拟合方差小的赋予更大的权值)设计成一个预测Agent,进行金融生态环境预测.
大学生态环境本科毕业论文怎么写
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模型Agent：在系统管理Agent的调度下和数据Agent的支持下响应决策Agent的问题请求,产生所要求的具体求解模型,其核心是可被维护和升级的模型库.模型Agent根据自身的推理机进行模型组织推理,比如模型匹配、模型组合以及参数的确定等.
移动Agent：移动Agent在系统中的不同节点之间移动.它根据任务Agent分派给它的任务,决定移动到哪个节点上,并与其上的资源Agent交互获取决策所需的信息；把信息返回给任务Agent按事先制定的策略决定是否继续存在,是否继续移动,是否继续执行新的任务.
资源Agent：资源Agent为移动Agent和资源之间提供一个访问中介.
知识Agent：负责具体的数据库查询工作,它通过JDBC-ODBC桥调用后台数据库和知识库处理子程序以获得查询结果,它们并不直接与移动Agent交互,而是通过资源Agent调用查询请求和查询结果转换模块将结果转换成移动Agent能够识别的格式,通过专用的接口传递数据.
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数据：Agent：包括信用环境Agent、法制环境Agent、经济环境Agent、金融运行Agent、行政环境Agent、政策环境Agent、居民生活水平和社会保障Agent、指标Agent、指标权重Agent等.数据Agent对评价体系中各级指标及各级指标对应的权重信息进行录入、修改、删除、查询等基本管理操作.如图3所示：
(三)工作流程
金融生态环境智能决策支持系统的工作流程图如图4所示.具体的运行步骤如下：
1 用户通过Web浏览器登录、注册.
2 用户提出决策请求传给Servlet引擎.
3 Servlet引擎启动用户Agent来接收用户信息,将工作交给管理Agent.
4 地区金融中心服务器的管理Agent接受用户请求,根据协同Agent维护的远端节点的IP地址,将决策任务交给决策Agent.
5 决策Agent根据具体决策任务向模型Agent提出模型查询请求,并将决策任务细化分派给各类任务Agent,同时激活数据Agent、模型Agent、知识Agent、评价Agent或者预测Agent.
6 任务Agent派出移动Agent(带有具体任务的如评价或者预测)到目标节点,向资源Agent提出查询请求.
7 资源Agent取出相关数据和知识,交给移动Agent并根据具体的任务(评价、预测)进行计算推理,计算后移动Agent根据迁移策略和任务决定是否继续迁移,最终将结果带回.
8 移动Agent将结果返回管理Agent,管理Agent分析处理后交给用户Agent.
四、结束语
本文在研究智能决策支持系统和Agent的基础上,讨论了基于Agent的金融生态环境智能决策支持系统的体系结构、组成及工作原理等内容.该系统的实现可有效地突破普通的决策支持系统在求解问题时难以适应动态环境变化的障碍,填补了当前金融生态环境智能决策的空白,较为全面、系统地反映了各县(区)金融生态环境的现实状况,为全面推动金融生态环境建设工作提供了科学依据,也为欠发达地区金融生态环境建设提供了一种高效的操作模式与思路.
参考文献：
[1]曾胜,廖林,金融生态系统的评价模型构建[J]统计与决策,2009,(15)：7－9.
[2]黄国平,刘煜辉.中国金融生态环境评价体系设计与分析[J].系统工程理论与实践,2007,(6)：7－14.
(责任编辑：贾伟)
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