復(fù)雜多主體戰(zhàn)略管控系統(tǒng)建模及應(yīng)用研究的開題報(bào)告

復(fù)雜多主體戰(zhàn)略管控系統(tǒng)建模及應(yīng)用研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著社會(huì)進(jìn)步和科技發(fā)展，各種復(fù)雜多主體系統(tǒng)廣泛存在于各個(gè)領(lǐng)域，如交通、環(huán)境保護(hù)、金融、政治等，其中涉及到的信息量和參與者數(shù)量極大，各種因素之間的相互作用也異常復(fù)雜，對(duì)于對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行有效的管控和優(yōu)化具有重要的意義。然而，由于這些系統(tǒng)復(fù)雜性，傳統(tǒng)的單一控制算法已經(jīng)無法滿足實(shí)際需求，需要進(jìn)行復(fù)雜多主體系統(tǒng)建模及應(yīng)用研究。在這種情況下，需要建立一種能夠全面分析并加以優(yōu)化的策略管理體系，以解決復(fù)雜多主體系統(tǒng)中的相關(guān)問題。二、研究目的和意義本研究旨在建立一種復(fù)雜多主體戰(zhàn)略管控系統(tǒng)的建模方法，以及利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和智能算法等方法開展系統(tǒng)優(yōu)化研究，在實(shí)踐中對(duì)復(fù)雜多主體系統(tǒng)進(jìn)行有效地管控和優(yōu)化。具體目標(biāo)如下：1.建立一套信息完備、計(jì)算簡便的多主體系統(tǒng)建模方法，解決多主體博弈中的信息不對(duì)稱問題。2.運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建立復(fù)雜多主體戰(zhàn)略管控的基本模型，包括數(shù)據(jù)采集、建模、仿真、分析，完成平衡態(tài)分析、靈敏性分析、參數(shù)優(yōu)化等多項(xiàng)研究工作。3.基于復(fù)雜多主體戰(zhàn)略管控的基本模型，綜合利用博弈論和優(yōu)化算法，制定系統(tǒng)優(yōu)化策略，如機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，實(shí)現(xiàn)多指標(biāo)優(yōu)化、多目標(biāo)優(yōu)化以及非線性優(yōu)化等任務(wù)。4.將本研究方法應(yīng)用于實(shí)際的復(fù)雜多主體系統(tǒng)，如交通管理、金融投資、社會(huì)治理等領(lǐng)域中，實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)據(jù)化的管理，并提高系統(tǒng)的效率、穩(wěn)定性和安全性。三、研究內(nèi)容和方法（一）研究內(nèi)容1.多主體系統(tǒng)的建模方法研究通過對(duì)多主體博弈模型的研究，設(shè)計(jì)出一套數(shù)據(jù)完備、簡便易行的多主體建模方法，包括玩家設(shè)定、策略選擇、信息流程等方面。2.多主體動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)建模方法研究通過利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法建立多主體動(dòng)態(tài)的戰(zhàn)略管控系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)建模、仿真分析等環(huán)節(jié)，并進(jìn)行平衡態(tài)分析、靈敏性分析、參數(shù)優(yōu)化等方面的任務(wù)。3.優(yōu)化算法在復(fù)雜多主體系統(tǒng)中的應(yīng)用研究總結(jié)多種優(yōu)化算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，并研究在復(fù)雜多主體系統(tǒng)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化、多約束優(yōu)化等方面的任務(wù)。（二）研究方法1.模型建立運(yùn)用多主體博弈模型建立多主體系統(tǒng)的基本模型，包括建立系統(tǒng)的狀態(tài)空間，定義參與者、策略和收益等關(guān)鍵要素。2.系統(tǒng)分析利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法分析多主體系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的建模和仿真分析，包括平衡態(tài)分析、靈敏性分析和參數(shù)優(yōu)化等任務(wù)。3.優(yōu)化算法研究在多主體系統(tǒng)中，運(yùn)用多種優(yōu)化算法，如遺傳算法、蟻群算法、模擬退火等算法，為系統(tǒng)分配最適當(dāng)?shù)牟呗?，?shí)現(xiàn)系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化、多約束優(yōu)化等任務(wù)。4.實(shí)踐應(yīng)用將研究方法應(yīng)用于實(shí)際的多主體系統(tǒng)中，通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析等方法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、仿真分析，繪制出不同情況下的效果圖，提出改善建議。四、預(yù)期成果及時(shí)間規(guī)劃（一）預(yù)期成果1.建立一種多主體系統(tǒng)建模方法，解決多主體博弈中的信息不對(duì)稱問題；2.建立復(fù)雜多主體戰(zhàn)略管控的基本模型，包括平衡態(tài)分析、靈敏性分析、參數(shù)優(yōu)化等多項(xiàng)研究工作，并制定系統(tǒng)優(yōu)化策略；3.總結(jié)多種優(yōu)化算法，并研究在復(fù)雜多主體系統(tǒng)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化、多約束優(yōu)化等方面的諸多任務(wù)；4.將本研究方法應(yīng)用于實(shí)際的多主體系統(tǒng)，提高系統(tǒng)的效率、穩(wěn)定性和安全性，并提出改進(jìn)方案；（二）時(shí)間規(guī)劃1.選題、文獻(xiàn)調(diào)研（12月）；2.系統(tǒng)建模、仿真分析（6個(gè)月）；3.優(yōu)化算法研究、模型驗(yàn)證（4個(gè)月）；4.實(shí)踐應(yīng)用、結(jié)果總結(jié)（4個(gè)月）。五、參考文獻(xiàn)1.J.HuandZ.Qu,“ASurveyofSimulationOptimizationinComplexSystems,”Simulation,vol.95,no.4,pp.337–367,2019.2.L.F.Power,“TowardIntegratingComplexSystemsEducationwiththeDesignofComplexSystems,”JournalofEducationforSustainableDevelopment,vol.10,no.1,pp.90–105,2016.3.Y.Wang,L.Jin,andM.Wang,“EvolutionaryGameModelingandSimulationofTrustinSocialNetwork-BasedCrowdfunding,”Simulation,vol.96,no.8,pp.783–796,2020.4.S.K.Gupta,K.C.Raut,andK.S.Sangwan,“DesignofMulti-AgentSystems:ASurvey,”JournalofIntelligent&RoboticSystems,vol.84,no.1-4,pp.1–54,2016.5.F.Y.Liu,“ModelingandAnal