高校复杂动态Agent知识网络模型研究∗

赵业清

（安阳师范学院计算机与信息工程学院 安阳 455000）

高校复杂动态Agent知识网络模型研究∗

赵业清

（安阳师范学院计算机与信息工程学院 安阳 455000）

以高校知识传播群体及其复杂交互关系网络为研究对象，探索高校知识动态网络系统演化机制及知识传播内在规律。基于高校知识网络动态复杂性及知识主体的主动性、适应性、个性等特点，利用复杂适应系统理论与复杂网络建模分析方法，结合高校实际环境构建了高校知识网络小世界Agent演化系统模型，分析系统行为演化的一般规律。实验结果显示，知识网络系统中知识主体个性特质越有效，越有利于知识传播的顺利进行；网络中知识传播前期效率越高，系统个体知识量增加均衡性越差，而后很快达到较高水平上的均衡状态。该研究为我们引导高校知识高效流动和传播、提高学生主体获取知识途径及建立和谐的师生知识网络拓扑结构提供理论和实践指导。

智能体；复杂网络；知识网络；小世界

1 引言

高校是人类吸收、继承、传播和知识创造的重要场所，特别是随着社会经济的快速发展，高校职能在知识传授、知识创新和知识物化等职能方面有了更大的拓展。如今随着知识经济的快速到来，高校知识发展具有了一些新特征［1］：知识量剧增性、知识融合性、知识创新性和知识更新性。高校为更好地适应社会快速发展和知识更新与积累过程，这些新特征对高校知识传播、转移和创新等活动提出了更高层面的要求，也亟需我们进一步加深与强化高校知识传播理论和实践有关问题的研究工作。在高校中，知识传播网络系统中知识主体及其形成的知识关系网络特殊性决定了高校知识传播演化过程也将涌现出特殊规律性，而对这些规律、途径和方法的探索与发现，为我们更好地掌握学生知识结构动态特点，探索知识传播高效途径，有效提高知识传播效率，更快更好地达到高校知识均衡分布，激发教师和学生知识创新能力，保持理性创新思维，构建师生和谐的知识传播网络环境提供有益指导。

2 相关工作

自1977年美国管理学家Teece［2］首次提出知识转移思想后，知识转移相关理论便得到迅速发展和广泛应用。李金华［3］等针对知识在合作网络中的传播特性，基于复杂网络相关理论提出一种网络知识传播模型，并对个体知识自我增长进行研究工作，最后总结出网络结构随机程度越大网络中知识扩散越快，知识分布越均匀的结论。胡婉丽［4］采用无标度网络模拟现实中的特定组织模型，对知识在模型中的传播演化问题进行研究。Cowan和Jonard等［5～9］基于规则网络、随机网络和小世界网络在内的不同网络拓扑结构上个体知识扩散的影响因素进行研究，得出“小世界网络”上知识传播速度最快、效率最高的结论。Piergiuseppe和 Richard［10］针对Cowan和Jonard模型假设条件过于苛刻而脱离实际情况的基础上进行改进，得出了网络结构具有对知识扩散的影响作用。褚建勋［11］在对Cowan等模型改进基础上，从微观和宏观两个层面探讨了复杂网络中知识传播动力学演化问题。黄伟等［12］通过分析知识网络中高校知识转移价值的传递过程，基于知识网络构建了高校知识转移价值增值的影响因素模型，为高校知识转移价值增值打下理论和实践的良好基础。原长弘等［13］基于资源基础分析视角，采用负二项回归得出大学体制类型对高校知识转移的影响结果。刘岩芳等［14］从组织情景因素和非情景因素两方面对影响大学-企业知识转移的主要因素进行分析，基于生命周期理论视角对知识转移各阶段的特点及发生动因深入讨论。Yli-Renko H等［15］则强调双方共同的意愿会促进知识转移过程中知识的消化与吸收，并能有效促进知识转移的进一步发展。

本文针对高校环境中知识主体个体异质性和人际交往网络动态性所导致知识传播网络系统的复杂多变性，基于复杂适应系统理论和复杂网络（小世界网络）建模与分析技术构建高校知识传播小世界Agent网络系统模型，该模型能很好地体现复杂适应系统的建模思想，满足知识传播小世界网络系统的建模需求，实现高校组织中知识传播网络系统模型的仿真分析，对高校实施更快更高发展目标和社会知识创新活动的有效开展，具有非常重要的理论意义与现实指导作用。

3 知识传播小世界Agent网络模型构建

3.1 系统定义及主体属性描述

基于高校环境下的知识传播过程分析，可以定义高校知识传播小世界网络系统为一个两元组UKDs=(V，E)，V={Agentij|i，j∈N+}是一个非空有限集，表示网络系统中节点的种类及其每类的个数集合；E={ek|k∈N+}且E∩V=Φ，表示网络系统中节点之间连接边集合。其中Agent定义为一个四元组 A_def=(M，C，L，P)，M 是 Agent的标识属性，由数字串组成且具有唯一性，系统初始化时由仿真系统自动生成；C是Agent的类别属性，用于区分复杂适应系统中不同角色的Agent类别，本文中Agent类别主要有学生、教师和管理者等；L是Agent的本地认知库；P是Agent的个性特质，其个体属性主要包括：1）关系强度（r），代表系统中Agent与其周围相邻Agent之间彼此熟悉程度的一种度量；2）知识水平（k），表示当前时刻 Agent所拥有的知识量；3）吸收系数（α），表示 Agent作为知识接收者时，其本身对传播者释放知识的吸收能力；4）释放系数（β），表示 Agent作为知识传播者时，其对本身拥有知识的释放能力；5）信任强度（δ），表示Agent与其周围相邻Agent之间相互信任程度；6）幸福指数（λ），表示 Agent对其当前所处环境的满意程度；7）创新系数（χ），表示Agent的知识创新能力；8）衰减系数（ψ），表示Agent的知识遗忘能力；9）影响系数（π），表示 Agent作为知识传播者时，对周围其他Agent的影响强度，即知识传播的影响力。

3.2 知识网络系统构建

高校知识传播小世界网络系统是基于多Agent系统和复杂网络建立起来的复杂适应系统，基于 Agent建立主体模型，利用复杂网络描述Agent之间知识传播交互关系，从而构建的知识传播演化模型是一个动态系统，传播过程中知识主体之间既有固定关系，也有系统随时间动态演化过程中的偶然关系，本模型充分体现出知识传播过程中知识传播网络的动态演化特性和整个系统的动态复杂性。如图1所示为知识传播过程中知识主体及其交互关系到复杂网络的映射机制及协调演化过程。

图1 Agent系统与复杂网络映射机制及协同演化过程

在知识网络系统演化过程中，每个节点的知识水平都影响与其有直接联系的成员节点的知识水平，同时，每个节点的知识水平又都受到与其连接的邻居节点知识水平的影响。当一个节点Agenti作为知识传播者传播知识时，与其直接相连的任意邻居节点Agentj的知识水平演化过程为kj(t+1)=kj(t)+αi[βjki(t)-kj(t)] ，同 时 αj(t+1)=，而对于节点 Agenti有，系统平均知识水平为，网络系统的知识水平方差为

4 系统模型仿真

4.1 基于知识主体间关系强度

在知识网络的动态环境中，知识需求方需要根据当前环境等诸多因素选择不同策略与知识传播者产生关系，不同策略会导致知识传播效率不同，同时也会对系统中各知识主体知识均衡性产生较大影响。如图2所示为基于关系强度的三种不同策略下知识传播演化过程中知识水平均值及其知识水平方差变化情况。

图2（a）表明，整个知识网络系统模型仿真过程中，三种模式中关系模式个体知识积累速度最快，知识模式次之，而随机选择模式最慢。在关系模式下，知识需求方的选择是满足知识传播势差条件下知识传播者与自己关系最强者，此时知识需求方具有最强的知识吸收能力和较强的环境幸福指数，而知识发送方实施知识传播活动的愿望强烈，因此知识网络系统中个体知识增长较快、知识传播效率较高且能够尽快达到知识均衡的和谐状态；而知识模式下，知识需求者的选择是当前满足知识传播条件下具有最高知识者传播知识，此时知识势差最大，由于未考虑知识传播者与接收者之间关系强度和信任度，所以较关系模式下知识传播效率低，平均知识水平也较关系模式下有所减弱。图2（b）表明，关系模式下知识方差最小，说明这种模式下知识传播过程中的均衡性最好，随机模式次之，知识模式最差。

图2 关系强度（不同模式）对知识演化过程影响

4.2 基于知识主体个性特质

在知识传播网络系统中，由于生物性和社会性的存在，知识主体都具有自己的人生观和价值观，也就是个性情愫。当某个知识主体被知识需求方选定为知识传播者时，该知识传播主体会根据自身的人性态度判断是否为知识需求方提供其所需知识，此外每个知识主体基于对当时环境的情愫也直接影响其本身知识传播释放能力。同样，作为知识接收者，在知识传播网络系统中，对网络中知识的接收和接受情况很大程度上受自身各种因素的约束。如图3所示为知识接收者在多种因素制约下体现出的知识吸收系数不同情况下知识网络系统中知识演化过程。通过仿真图可以看出知识网络系统中作为知识接收者的接受能力大小（通过知识吸收系数体现）不同，直接影响到知识网络系统中每个个体的知识水平及其知识水平增加的速度和效率。当个体知识接收能力小于0.5时，整个知识网络系统中知识的演化进程进展比较缓慢，网络系统中知识传播效率较低，在很长时间内网络系统都处于波动状态，很难达到网络系统个体知识的均衡化和知识和谐的环境。

图3 知识接受者个性特质对知识网络系统知识演化影响

通过上面的仿真分析，知识传播网络系统中知识主体（知识传播者和知识接受者）的个性态度和两者之间的关系强度对知识传播的效率与均衡性具有重要的影响。一般情况下，知识网络系统中影响网络知识主体不利因素越多，越不利于知识传播活动的顺利进行；网络中知识传播效率越高，前期知识传播过程中知识均衡性越差，而后使整个知识网络系统快速达到较高知识水平的和谐状态。

5 结语

随着知识经济时代的发展，高校在社会发展过程中的作用举足轻重，知识信息量的急剧膨胀，对高校知识传播提出更高的要求。本文针对高校知识传播过程中知识主体个体特质及知识网络演化规律进行研究，构建集Agent系统理论和复杂网络分析于一体的高校知识传播小世界Agent网络系统模型，通过一系列的计算机仿真实验，研究了影响高校知识传播网络系统演化的一些主要因素：知识接受者和知识传播者之间的关系强度、知识传播者的个性特质和知识接收者的个性特质等。知识传播环境中，知识接收者和知识传播者之间的稳固的关系、知识传播者的良好个性特质和知识接收者的积极个性特质对知识传播和知识网络系统的演化过程具有积极的促进作用，网络系统知识水平将更迅速、高效地达到高水平的和谐状态。

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Research Knowledge Networks Model of University Based on Complex Dynamic Agent Networks

ZHAO Yeqing
（School of Computer and Information Engineering，Anyang Normal University，Anyang 455000）

Taking knowledge dissemination groups and their complex relationships as the research object，the paper aims to discover the inner rule and restraining factors of the knowledge diffusion in the university knowledge networks evolution systems.According to the dynamic complexity of the knowledge diffusion process and initiative，adaptability and personality characteristics of knowledge diffusion agents in university，the small world agent networks model is established to explain the behavior rule of the knowledge diffusion in university by complex adaptability system theory and complex network analysis method.Experimental results show that the are more efficient agents，the knowledge diffusion more smooth is.The higher knowledge propagation is in the early stage，the poorer balance the individual knowledge is in the knowledge networks，and then soon reaches the equilibrium state on a high plane.The result is better for us to efficiently guide the knowledge diffusion and the way for students gaining knowledge，especially provide theoretical and practical guidance for establishing harmonious relationship between students and teachers.

agent，complex networks，knowledge networks，small-world networks

TP311

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.10.018

Class Number TP311

2017年4月11日，

2017年5月17日

河南省高等学校重点科研项目（编号：16A520001）资助。

赵业清，男，博士，副教授，研究方向：复杂网络、知识管理和经济与社会系统仿真。