基于Multi-Agents技术的区域经济分析的数据挖掘探究

暨南大学管理学院 李珺

区域是一切经济社会活动得以进行的空间，而在整个国民经济中，区域经济是一个至关重要的组成部分，并在国民经济中更是占据着重要的战略地位。因此，区域经济是社会普遍关注并着力研究的领域。我国是个人口众多，资源多样，经济发展内向程度高的国家，那么，如何根据各经济区域的经济基础和资源禀赋，建立一个正确科学的区域经济发展模式，组织合理而有效的分工协作，促进区域经济全面协调可持续发展，实现国民经济的良性循环，是我们需要探讨和解决的关键问题。

经济系统是一个复杂的系统，需要各经济部门从不同领域参与，而在日常的经济活动中每时每刻都在产生大量的经济数据，这些数据存储以网络化分散的形式存储在各地区各经济部门的数据库中，储存方式和数据格式都有所不同。如何从区域经济系统分布式储存的海量多源异构数据中找到有用的信息，为区域经济发展战略与区域规划服务，并为区域具体的发展方向、定位、结构、时间、地点、布局、发展的部门、规模以及资源配置等问题献策出力，成为了区域经济学亟需解决的关键问题。因此，本文提出一种基于Multi-Agents技术的区域经济系统的数据挖掘应用框架，将数据挖掘技术中的理论和算法，通过Agent智能化程序应用于区域经济分析中，有利于把握一个地区发展的方向和进程，并进行发展过程中的调控，提高区域规划的及时性和有效性。

数据挖掘是从海量、不完全、驳杂、模糊、异构的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又对决策有潜在价值的信息和知识的过程。因为与数据库密切相关，所以数据挖掘又称为数据库知识发现[1]。

1 Agent和Multi-Agents技术

1.1 Agent概述

智能物理Agent基金会(Foundation Intelligent Physical Agent ，FIPA)中Agent定义如下:Agent是存在于某一环境中的实体，能够感知环境，接收来自环境的消息，并且做出反应，进而能够反作用于环境[2]。

本文中所论述的区域灾害系统的数据挖掘Agent就利用了移动Agent的功能。简单地说，移动Agent是一个能在异构网络中自主地从一台主机前移到另一台主机并与其他Agent或资源交互的程序，利用移动Agent可以提高区域灾害系统进行数据挖掘的效率。

1.2 Multi-Agents技术

Multi-Agents系统是由多个Agent组成的集合，系统中每个Agent能独立地工作，并根据它所具有的知识对外界的刺激产生反应，同时能不断地获取新的知识来更新自身的状态，通过消息的获取和反馈进行知识和数据的交互以达到完成任务的目的[3]。Agent之间以及Agent与环境之间，通过通讯、协商和协作共同完成单个Agent所不能完成的问题。Multi-Agents系统适用于异构、分布控制、解决多个具有关联性任务的场合，具有较高的可靠性、模块化、可以动态地由系统进行任务分解等特点[4]。因此，Multi-Agents技术引入数据挖掘中为区域经济分析的仿真预测、综合研判、政策制定提供了一个新的契机。

2 区域经济系统的数据挖掘技术

2.1 区域经济系统数据挖掘的基本流程

数据挖掘的技术基础是人工智能(AI)技术。它利用了人工智能中一些已经成熟的算法和技术,例如：遗传算法(Genetic Algorithm)、人工神经网络(Artificial Neural Network)、邻近搜索方法(Nearest Neighbor Method)决策树(Decision Trees)等，从大量的数据中提取隐含的规则和信息。将数据挖掘技术应用在区域经济分析中，其基本流程如图1所示。

图1 区域经济系统数据挖掘基本流程图

在各区域中某项经济活动所形成的区域经济数据库中选择与某经济事务相关的数据，并对数据进行提取、去缺失值等预处理，在研究数据结构的基础上，利用数据转换工具将原数据库中的数据转入Microsoft SQL SERVER 2000等系统中，建立数据分析基础数据库，利用数据挖掘系统工具发现数据中的规则，对数据挖掘的结果进行评估。

2.2 基于Multi-Agents的区域经济分析的数据挖掘应用框架

数据挖掘技术能够从区域经济系统的大型数据库中挖掘先前未知的信息，并利用有效的信息做出决策或丰富知识[5]。根据区域经济系统的特点，结合典型的数据挖掘系统结构，一种基于Multi-Agents的区域经济分析的数据挖掘应用框架如图2所示。该应用框架在Agent人工智能的基础之上引入多Agent的技术概念，通过数据挖掘技术对某项经济事务在不同领域或区域的数据特征进行挖掘，总结分析区域经济发展的方法、模式。为新形势下我国区域经济发展推进策略的提出，为分类指导、分区推进提供技术支持与理论依据。

图2 基于Multi-Agents的区域经济分析的数据挖掘应用框架

基于Multi-Agents的区域经济分析的数据挖掘系统通过分布在网络中的多Agent分别完成各区域经济中某项经济事务的数据挖掘服务，组织/协调Agent将各Agent挖掘的信息汇总，与综合区域经济分析系统形成交互机制，并对该区域某方面的经济现状形成原因、近期发展趋势及宏观调控措施有效性等方面进行分析。多Agent智能代理之间采用联邦式协同挖掘机制。图2所示的应用框架描述如下。

2.2.1 数据处理模块

将来自各区域经济数据库的基础数据经过提取、转换与加载等程序，转换为符合数据仓库要求的数据文件。

2.2.2 数据挖掘引擎

用包括关联规则、聚类、分类等数据挖掘工具执行数据挖掘任务。

2.2.3 模式评估

与数据挖掘引擎和Multi-Agents智能代理交互，并根据知识库的相关知识，评估数据挖掘结果的兴趣度等，从而过滤发现的模式。

2.2.4 知识库

储存区域经济系统相关领域知识，用于指导数据挖掘的执行，也用于评估数据挖掘结果的模式。

3 Multi-Agents技术的数据挖掘在区域经济分析中的实现研究

银行信贷登记咨询系统是人民银行建立的一个覆盖全国的信息系统，它的数据库收集并储存了所有银行信贷数据。通过对各区域信贷数据的挖掘和分析，可以发现该区域宏观调控和信贷投向结构中有用的信息。本文利用了JADE 这一开发软件开发平台，对某区域的信贷数据进行挖掘，基于Multi-Agents技术的区域经济分析的数据挖掘部分实现代码如下图3～4所示。

图3 区域经济系统的数据挖掘Agent的创建

图4 区域经济系统的数据挖掘Agent的程序实现

4 结语

本文将Agent技术引入到区域经济分析的数据挖掘系统中，以对各区域信贷数据的挖掘和分析为例，初步设计并实现了一个基于Multi-Agents的区域经济智能数据挖掘系统的应用框架，为区域经济分析提供了一个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]刘泽洪,于洪鹏.基于多Agent的分布式数据库管理系统[J].电子科技,2011,24(4).

[4]宋双,题正义,等.基于多Agent技术的煤矿监测系统的数据挖掘研究[J].微计算机信息,2010,26(12-3).

[5]杨毅.数据挖掘在区域经济分析中的应用模型研究[D].武汉大学,2004.