暨南大學管理學院 李珺

區(qū)域是一切經(jīng)濟社會活動得以進行的空間，而在整個國民經(jīng)濟中，區(qū)域經(jīng)濟是一個至關重要的組成部分，并在國民經(jīng)濟中更是占據(jù)著重要的戰(zhàn)略地位。因此，區(qū)域經(jīng)濟是社會普遍關注并著力研究的領域。我國是個人口眾多，資源多樣，經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)向程度高的國家，那么，如何根據(jù)各經(jīng)濟區(qū)域的經(jīng)濟基礎和資源稟賦，建立一個正確科學的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式，組織合理而有效的分工協(xié)作，促進區(qū)域經(jīng)濟全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，實現(xiàn)國民經(jīng)濟的良性循環(huán)，是我們需要探討和解決的關鍵問題。

經(jīng)濟系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，需要各經(jīng)濟部門從不同領域參與，而在日常的經(jīng)濟活動中每時每刻都在產(chǎn)生大量的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)存儲以網(wǎng)絡化分散的形式存儲在各地區(qū)各經(jīng)濟部門的數(shù)據(jù)庫中，儲存方式和數(shù)據(jù)格式都有所不同。如何從區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)分布式儲存的海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中找到有用的信息，為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略與區(qū)域規(guī)劃服務，并為區(qū)域具體的發(fā)展方向、定位、結(jié)構(gòu)、時間、地點、布局、發(fā)展的部門、規(guī)模以及資源配置等問題獻策出力，成為了區(qū)域經(jīng)濟學亟需解決的關鍵問題。因此，本文提出一種基于Multi-Agents技術的區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘應用框架，將數(shù)據(jù)挖掘技術中的理論和算法，通過Agent智能化程序應用于區(qū)域經(jīng)濟分析中，有利于把握一個地區(qū)發(fā)展的方向和進程，并進行發(fā)展過程中的調(diào)控，提高區(qū)域規(guī)劃的及時性和有效性。

數(shù)據(jù)挖掘是從海量、不完全、駁雜、模糊、異構(gòu)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又對決策有潛在價值的信息和知識的過程。因為與數(shù)據(jù)庫密切相關，所以數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)[1]。

1 Agent和Multi-Agents技術

1.1 Agent概述

智能物理Agent基金會(Foundation Intelligent Physical Agent ，F(xiàn)IPA)中Agent定義如下:Agent是存在于某一環(huán)境中的實體，能夠感知環(huán)境，接收來自環(huán)境的消息，并且做出反應，進而能夠反作用于環(huán)境[2]。

本文中所論述的區(qū)域災害系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘Agent就利用了移動Agent的功能。簡單地說，移動Agent是一個能在異構(gòu)網(wǎng)絡中自主地從一臺主機前移到另一臺主機并與其他Agent或資源交互的程序，利用移動Agent可以提高區(qū)域災害系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)挖掘的效率。

1.2 Multi-Agents技術

Multi-Agents系統(tǒng)是由多個Agent組成的集合，系統(tǒng)中每個Agent能獨立地工作，并根據(jù)它所具有的知識對外界的刺激產(chǎn)生反應，同時能不斷地獲取新的知識來更新自身的狀態(tài)，通過消息的獲取和反饋進行知識和數(shù)據(jù)的交互以達到完成任務的目的[3]。Agent之間以及Agent與環(huán)境之間，通過通訊、協(xié)商和協(xié)作共同完成單個Agent所不能完成的問題。Multi-Agents系統(tǒng)適用于異構(gòu)、分布控制、解決多個具有關聯(lián)性任務的場合，具有較高的可靠性、模塊化、可以動態(tài)地由系統(tǒng)進行任務分解等特點[4]。因此，Multi-Agents技術引入數(shù)據(jù)挖掘中為區(qū)域經(jīng)濟分析的仿真預測、綜合研判、政策制定提供了一個新的契機。

2 區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術

2.1 區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

數(shù)據(jù)挖掘的技術基礎是人工智能(AI)技術。它利用了人工智能中一些已經(jīng)成熟的算法和技術,例如：遺傳算法(Genetic Algorithm)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network)、鄰近搜索方法(Nearest Neighbor Method)決策樹(Decision Trees)等，從大量的數(shù)據(jù)中提取隱含的規(guī)則和信息。將數(shù)據(jù)挖掘技術應用在區(qū)域經(jīng)濟分析中，其基本流程如圖1所示。

圖1 區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘基本流程圖

在各區(qū)域中某項經(jīng)濟活動所形成的區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫中選擇與某經(jīng)濟事務相關的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行提取、去缺失值等預處理，在研究數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎上，利用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具將原數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入Microsoft SQL SERVER 2000等系統(tǒng)中，建立數(shù)據(jù)分析基礎數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)工具發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)則，對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進行評估。

2.2 基于Multi-Agents的區(qū)域經(jīng)濟分析的數(shù)據(jù)挖掘應用框架

數(shù)據(jù)挖掘技術能夠從區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的大型數(shù)據(jù)庫中挖掘先前未知的信息，并利用有效的信息做出決策或豐富知識[5]。根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的特點，結(jié)合典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，一種基于Multi-Agents的區(qū)域經(jīng)濟分析的數(shù)據(jù)挖掘應用框架如圖2所示。該應用框架在Agent人工智能的基礎之上引入多Agent的技術概念，通過數(shù)據(jù)挖掘技術對某項經(jīng)濟事務在不同領域或區(qū)域的數(shù)據(jù)特征進行挖掘，總結(jié)分析區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的方法、模式。為新形勢下我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展推進策略的提出，為分類指導、分區(qū)推進提供技術支持與理論依據(jù)。

圖2 基于Multi-Agents的區(qū)域經(jīng)濟分析的數(shù)據(jù)挖掘應用框架

基于Multi-Agents的區(qū)域經(jīng)濟分析的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)通過分布在網(wǎng)絡中的多Agent分別完成各區(qū)域經(jīng)濟中某項經(jīng)濟事務的數(shù)據(jù)挖掘服務，組織/協(xié)調(diào)Agent將各Agent挖掘的信息匯總，與綜合區(qū)域經(jīng)濟分析系統(tǒng)形成交互機制，并對該區(qū)域某方面的經(jīng)濟現(xiàn)狀形成原因、近期發(fā)展趨勢及宏觀調(diào)控措施有效性等方面進行分析。多Agent智能代理之間采用聯(lián)邦式協(xié)同挖掘機制。圖2所示的應用框架描述如下。

2.2.1 數(shù)據(jù)處理模塊

將來自各區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫的基礎數(shù)據(jù)經(jīng)過提取、轉(zhuǎn)換與加載等程序，轉(zhuǎn)換為符合數(shù)據(jù)倉庫要求的數(shù)據(jù)文件。

2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘引擎

用包括關聯(lián)規(guī)則、聚類、分類等數(shù)據(jù)挖掘工具執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘任務。

2.2.3 模式評估

與數(shù)據(jù)挖掘引擎和Multi-Agents智能代理交互，并根據(jù)知識庫的相關知識，評估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的興趣度等，從而過濾發(fā)現(xiàn)的模式。

2.2.4 知識庫

儲存區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)相關領域知識，用于指導數(shù)據(jù)挖掘的執(zhí)行，也用于評估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的模式。

3 Multi-Agents技術的數(shù)據(jù)挖掘在區(qū)域經(jīng)濟分析中的實現(xiàn)研究

銀行信貸登記咨詢系統(tǒng)是人民銀行建立的一個覆蓋全國的信息系統(tǒng)，它的數(shù)據(jù)庫收集并儲存了所有銀行信貸數(shù)據(jù)。通過對各區(qū)域信貸數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)該區(qū)域宏觀調(diào)控和信貸投向結(jié)構(gòu)中有用的信息。本文利用了JADE 這一開發(fā)軟件開發(fā)平臺，對某區(qū)域的信貸數(shù)據(jù)進行挖掘，基于Multi-Agents技術的區(qū)域經(jīng)濟分析的數(shù)據(jù)挖掘部分實現(xiàn)代碼如下圖3～4所示。

圖3 區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘Agent的創(chuàng)建

圖4 區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘Agent的程序?qū)崿F(xiàn)

4 結(jié)語

本文將Agent技術引入到區(qū)域經(jīng)濟分析的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，以對各區(qū)域信貸數(shù)據(jù)的挖掘和分析為例，初步設計并實現(xiàn)了一個基于Multi-Agents的區(qū)域經(jīng)濟智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的應用框架，為區(qū)域經(jīng)濟分析提供了一個新的方法和研究思路。

[1]Gallopim G C.Human dimensions of global change:Linking the global and the local processes [J].International social science Journal 1991(130).

[2]TurnerB LⅡ,Kasperson R E,Matson PA,etal A framework forvulnerability analysis in sustainability science [J].PNAS,2003,100(14).

[3]劉澤洪,于洪鵬.基于多Agent的分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)[J].電子科技,2011,24(4).

[4]宋雙,題正義,等.基于多Agent技術的煤礦監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘研究[J].微計算機信息,2010,26(12-3).

[5]楊毅.數(shù)據(jù)挖掘在區(qū)域經(jīng)濟分析中的應用模型研究[D].武漢大學,2004.