面向大規(guī)模Agent的近正交拉丁超立方實驗設(shè)計方法研究.pdf

1、近年來，計算機仿真實驗作為一種快速、高效的實驗方法，已經(jīng)在軍事、航天、生物、醫(yī)藥等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。在諸多應(yīng)用中，存在大量的影響因子以及因子間錯綜復(fù)雜的相互關(guān)系，對每一種可能的情況進行仿真實驗，無論是時間上，還是在人力物力上都是不允許的，這就需要對數(shù)據(jù)進行抽樣和“假設(shè)”。本文在均勻設(shè)計(Uniform Design, UD)、正交拉丁超立方設(shè)計(Orthogonal Latin Hypercube, OLHC)以及近似正交拉丁超立

2、方設(shè)計(Nearly Orthogonal Latin Hypercube, NOLH)的基礎(chǔ)上，作了進一步的改進，提出更加適用于一般情況的實驗設(shè)計方法。論文研究的主要內(nèi)容包括以下幾個方面：
　?。?）論文研究了不同的實驗設(shè)計方法
　　論文研究了完全隨機設(shè)計、正交設(shè)計、UD、OLHC和 NOLH。并分析比較了不同實驗設(shè)計方法的優(yōu)缺點，為后續(xù)算法的設(shè)計、改進以及應(yīng)用實現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。
　?。?）提出了對NOLH算法的改

3、進方法
　　UD算法和OLHC算法已經(jīng)被證明是高效而快速的實驗設(shè)計方法，但是由于UD算法只考慮了實驗設(shè)計時的“空間填充”性，OLHC算法只考慮消除變量之間的相關(guān)性而保證不同變量間的正交性，從而導(dǎo)致UD和OLHC并不能滿足所有的實驗要求。所以在此基礎(chǔ)上，Cioppa提出了NOLH實驗設(shè)計方法，此方法充分考慮了變量的“空間填充”性，也兼顧了變量之間的正交性，所以 NOLH方法更加合理、更具有一般性。本文在Cioppa的基礎(chǔ)上，提出了存

4、在離散變量時的算法改進方法。并對Kenny.Q Ye的正交拉丁超立方矩陣方法進行了擴展和改進。
　?。?）算法實現(xiàn)
　　論文根據(jù)均勻性和正交性的評價準(zhǔn)則，在大量實驗的基礎(chǔ)上，給出均勻性和正交性的約束條件；并通過Java編程實現(xiàn)一般性的NOLH設(shè)計矩陣的構(gòu)造，并提出了在一次實驗的基礎(chǔ)上，如何運用NOLH算法實施和調(diào)整二次仿真實驗。
　?。?）NOLH算法驗證和應(yīng)用研究
　　首先，論文利用一個復(fù)雜的理論數(shù)學(xué)模型，使用

5、R語言并基于赤池信息準(zhǔn)則(Akaike Information Criterion, AIC)進行向前和向后逐步回歸，分別實驗并統(tǒng)計分析比較了OLHC算法和 NOLH算法；同時驗證了構(gòu)造二次實驗的合理性。其次，基于 SEAS(System Effectiveness Analysis and Simulation)體系計算平臺，構(gòu)建了一個實驗設(shè)計想定，并使用NOLH算法生成實驗數(shù)據(jù)，并對結(jié)果進行分析以及與實際實驗值進行比較，進一步驗證N