面向分布式多主體股票市場(chǎng)仿真系統(tǒng)的調(diào)度方法研究.pdf

1、多主體仿真已經(jīng)被廣泛使用于行為金融學(xué)，一些基于ABM建模的仿真系統(tǒng)已經(jīng)被提出。但是傳統(tǒng)股票市場(chǎng)仿真系統(tǒng)運(yùn)行在單機(jī)系統(tǒng)，仿真中主體(Agent)的數(shù)量受限于單機(jī)的計(jì)算能力，而金融研究人員為了獲得更有效的數(shù)據(jù)需要的Agent數(shù)量越來(lái)越多，為了獲得更智能的Agent需要仿真的輪次(round)越來(lái)越多。本文專注于大規(guī)模Agent、通訊系統(tǒng)和仿真調(diào)度提出了一個(gè)適用于股票市場(chǎng)的分布式的多主體仿真系統(tǒng)PSSPAM，包括通訊系統(tǒng)、Agent模塊、市場(chǎng)

2、中心模塊和用戶界面四個(gè)松耦合模塊。Agent基于可以自定義的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過(guò)通訊系統(tǒng)模塊和其他Agent以及市場(chǎng)中心進(jìn)行通信。本文提出了一個(gè)分布式round線程調(diào)度機(jī)制，對(duì)較大數(shù)量的Agent線程進(jìn)行調(diào)度。為了提高分布式環(huán)境中帶有可演化社交網(wǎng)絡(luò)模型的PSSPAM仿真系統(tǒng)，節(jié)點(diǎn)間的負(fù)載均衡和節(jié)點(diǎn)間通訊總量都需要被考慮。本文提出一種處理調(diào)度方法LBMIC，在考慮節(jié)點(diǎn)間負(fù)載的不均衡性低于給定閾值并且節(jié)點(diǎn)間通信量盡量少的情況下將Agent劃分

3、并部署到不同的就按節(jié)點(diǎn)。LBMIC將上述問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖劃分問(wèn)題并使用多層圖劃分算法來(lái)實(shí)現(xiàn)Agent的調(diào)度。當(dāng)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)生演化時(shí)，LBMIC通過(guò)遷移Agent來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整初始劃分。本文進(jìn)行了一些實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證PSSPAM仿真平臺(tái)的有效性可擴(kuò)展性。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)還表明無(wú)論是LBMIC的初始劃分還是網(wǎng)絡(luò)演化時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，都能顯著提高通訊密集型仿真的效率。最后，本文還提出一種面向分布式多主體股票市場(chǎng)仿真的規(guī)則驅(qū)動(dòng)編程模型，以規(guī)則組合定義股票市場(chǎng)模型中的市場(chǎng)