基于Multi-Agents技術的區域經濟分析的數據挖掘探究

暨南大學管理學院 李珺

區域是一切經濟社會活動得以進行的空間，而在整個國民經濟中，區域經濟是一個至關重要的組成部分，并在國民經濟中更是占據著重要的戰略地位。因此，區域經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，經濟發展內向程度高的國家，那么，如何根據各經濟區域的經濟基礎和資源稟賦，建立一個正確科學的區域經濟發展模式，組織合理而有效的分工協作，促進區域經濟全面協調可持續發展，實現國民經濟的良性循環，是我們需要探討和解決的關鍵問題。

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

數據挖掘是從海量、不完全、駁雜、模糊、異構的數據中，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。因為與數據庫密切相關，所以數據挖掘又稱為數據庫知識發現[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 ，FIPA)中Agent定義如下:Agent是存在于某一環境中的實體，能夠感知環境，接收來自環境的消息，并且做出反應，進而能夠反作用于環境[2]。

本文中所論述的區域災害系統的數據挖掘Agent就利用了移動Agent的功能。簡單地說，移動Agent是一個能在異構網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可以提高區域災害系統進行數據挖掘的效率。

1.2 Multi-Agents技術

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

2 區域經濟系統的數據挖掘技術

2.1 區域經濟系統數據挖掘的基本流程

數據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成熟的算法和技術,例如：遺傳算法(Genetic Algorithm)、人工神經網絡(Artificial Neural Network)、鄰近搜索方法(Nearest Neighbor Method)決策樹(Decision Trees)等，從大量的數據中提取隱含的規則和信息。將數據挖掘技術應用在區域經濟分析中，其基本流程如圖1所示。

圖1 區域經濟系統數據挖掘基本流程圖

在各區域中某項經濟活動所形成的區域經濟數據庫中選擇與某經濟事務相關的數據，并對數據進行提取、去缺失值等預處理，在研究數據結構的基礎上，利用數據轉換工具將原數據庫中的數據轉入Microsoft SQL SERVER 2000等系統中，建立數據分析基礎數據庫，利用數據挖掘系統工具發現數據中的規則，對數據挖掘的結果進行評估。

2.2 基于Multi-Agents的區域經濟分析的數據挖掘應用框架

數據挖掘技術能夠從區域經濟系統的大型數據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]。根據區域經濟系統的特點，結合典型的數據挖掘系統結構，一種基于Multi-Agents的區域經濟分析的數據挖掘應用框架如圖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，通過數據挖掘技術對某項經濟事務在不同領域或區域的數據特征進行挖掘，總結分析區域經濟發展的方法、模式。為新形勢下我國區域經濟發展推進策略的提出，為分類指導、分區推進提供技術支持與理論依據。

圖2 基于Multi-Agents的區域經濟分析的數據挖掘應用框架

基于Multi-Agents的區域經濟分析的數據挖掘系統通過分布在網絡中的多Agent分別完成各區域經濟中某項經濟事務的數據挖掘服務，組織/協調Agent將各Agent挖掘的信息匯總，與綜合區域經濟分析系統形成交互機制，并對該區域某方面的經濟現狀形成原因、近期發展趨勢及宏觀調控措施有效性等方面進行分析。多Agent智能代理之間采用聯邦式協同挖掘機制。圖2所示的應用框架描述如下。

2.2.1 數據處理模塊

將來自各區域經濟數據庫的基礎數據經過提取、轉換與加載等程序，轉換為符合數據倉庫要求的數據文件。

2.2.2 數據挖掘引擎

用包括關聯規則、聚類、分類等數據挖掘工具執行數據挖掘任務。

2.2.3 模式評估

與數據挖掘引擎和Multi-Agents智能代理交互，并根據知識庫的相關知識，評估數據挖掘結果的興趣度等，從而過濾發現的模式。

2.2.4 知識庫

儲存區域經濟系統相關領域知識，用于指導數據挖掘的執行，也用于評估數據挖掘結果的模式。

3 Multi-Agents技術的數據挖掘在區域經濟分析中的實現研究

銀行信貸登記咨詢系統是人民銀行建立的一個覆蓋全國的信息系統，它的數據庫收集并儲存了所有銀行信貸數據。通過對各區域信貸數據的挖掘和分析，可以發現該區域宏觀調控和信貸投向結構中有用的信息。本文利用了JADE 這一開發軟件開發平臺，對某區域的信貸數據進行挖掘，基于Multi-Agents技術的區域經濟分析的數據挖掘部分實現代碼如下圖3～4所示。

圖3 區域經濟系統的數據挖掘Agent的創建

圖4 區域經濟系統的數據挖掘Agent的程序實現

4 結語

本文將Agent技術引入到區域經濟分析的數據挖掘系統中，以對各區域信貸數據的挖掘和分析為例，初步設計并實現了一個基于Multi-Agents的區域經濟智能數據挖掘系統的應用框架，為區域經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的分布式數據庫管理系統[J].電子科技,2011,24(4).

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

[5]楊毅.數據挖掘在區域經濟分析中的應用模型研究[D].武漢大學,2004.