网络数字资源共享的系统动力学模型——基于网络拥塞的实证分析，本文主要内容关键词为：网络论文,动力学论文,实证论文,资源共享论文,模型论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
网络数字资源共享的目标在于使每个组织和个人都能在一定范围内合理、高效地利用网络数字资源。通过资源共享，有助于充分挖掘网络数字资源的潜在价值，实现最大化的社会福利。网络数字资源的共享状况和水平是衡量一个国家综合国力、国际竞争力和发展后劲的重要标志。对网络数字资源共享的主要障碍进行深入和客观的分析，研究克服这些障碍和实现数字资源共享目标的方法与途径，具有十分重要的理论价值和现实意义：通过揭示网络数字资源共享的特征、机制和规律，有助于丰富网络数字资源共享理论，为在既定的资源约束条件下，对网络数字资源进行时效、区域、品种类型上的协调提供理论依据；通过分析当前网络数字资源共享障碍的主要表现形式和存在原因，有助于最大限度地激活资源，发挥存量资源的效用；通过研究“无障碍”共享网络数字资源的条件和途径，有助于改善当前不太理想的网络数字资源共享状况，消除信息孤岛，使得用户的信息需求得到最大限度的满足。
网络数字资源共享不仅仅指简单的数字资源的网络传输和基于人力理解的数字资源利用，还包括不同系统之间数字资源内容的智能理解和自动交换。网络数字资源共享是基于广义解释的，涵盖了网上所有相关资源，如近年兴起的网格（Grid）技术，致力于实现网上信息资源、计算资源、存储资源、通信资源、软件资源等的全面共享。
网络数字资源共享的障碍涉及技术、经济、人文等方面，影响因素多种多样，如数字鸿沟的存在会使落后国家或地区在共享网络数字资源时缺乏起码的技术支撑；现存交换标准的广泛利用会阻碍更加有利于网络数字资源共享的新型交换标准的推广；经济利益的不合理驱动会扭曲网络市场数字资源的流向和流量，甚至引发数字资源建设领域的无序竞争（如低水平重复建设）；网上知识产权立法的失误会使法律在平衡网络数字资源产权人利益和社会公众利益时失去作用，阻碍网络数字资源共享目标的实现。在一定程度上，网络数字资源共享可看成是一个庞大而复杂的系统，面对共享系统，正如行驶很多车辆的公路，当前，数字信息在信息高速公路上的传输和共享，最大的障碍便是网络拥塞。网络拥塞可看成是共享系统下的一个子系统，本文将利用系统动力学方法针对网络拥塞展开研究。
2 系统动力学及其建模环境
2.1 系统动力学
美国麻省理工学院（M.I.T）的福瑞斯特（Jay W.Forrester）教授于1956年创始了系统动力学（System dynamics）。系统动力学是一门分析研究信息反馈系统的学科，系统动力学方法是一种以反馈控制理论为基础，以计算机仿真技术为手段，用以研究处理复杂系统问题的定性与定量相结合的方法。系统动力学模型可作为实际系统，特别是社会、经济、生态系统的“实验室”。系统动力学的建模过程就是一个学习、调查研究的过程，模型的主要功用在于向人们提供一个学习与分析的工具。系统动力学自创立以来，已成功地用于企业、城市、地区、国家甚至世界规模的许多战略与决策分析中，被誉为“战略与决策实验室”。
通常，人们对系统行为与其内部结构关系的直观分析与判断会包含很多错误。系统动力学模型能够组织、整理和集成相关知识，为人们提供一个有关某个系统的更有效的理解，以消除可能导致的行为不确定或冲突。系统动力学方法解决问题的独特性在于：基于反馈控制和流图分析，通过调整系统内部的微观结构，动态优化系统的宏观行为。
下面对系统动力学的核心思想进行分析：
（1）反馈环与反馈系统。如果事件A（原因）引起事件B（结果），AB间便形成因果关系。反馈环就是由一系列的因果与相互作用链组成的闭合回路。反馈系统是相互联结与作用的一组回路，或者说反馈系统就是闭环系统。反馈系统要受系统本身历史行为的影响，把历史行为的后果回授给系统本身，以动态影响未来的行为。
（2）流图。流图由系统变量、箭头等符号构成，能直观形象地反映系统的结构及其动态特征。系统动力学将社会经济状态变化看成是由许多变量组成的一种流，通过对流的研究来掌握系统性质和运动规律。系统动力学变量包括水平变量、速率、辅助变量、常量等。系统动力学认为，反馈系统中包含连续的，类似流体流动与积累的过程，积累过程用水平变量表示，随着时间的推移，速率使水平变量的值增加或减少。速率表述流的活动状态，水平变量表示流的结果。
2.2 系统动力学建模软件Vensim version 5.2
Vensim version 5.2是由VENTANA SYSTEMS，INC.开发的可视化的建模工具，可用于抽取、验证、模拟、分析和优化动态系统模型。Vensim version 5.2提供了一个简单而灵活的基于因果链和流图的建立仿真模型的方法。
Vensim version 5.2主窗口可看成是一个工作台，包括三个基本的窗口组：构建窗口（通过图形或文本方式创建模型）、控制窗口（是一个控制面板，可对变量、时间轴、数据集等进行设置）、输出窗口（显示来自分析工具的结果）。另外，工作台菜单提供了编辑、模拟、输出等功能，分析工具在工作台的左端；在构建窗口中，画图工具显示在工作区上端。
通过箭头连接，系统变量间的关系被记录成因果链，方程式编辑器再利用这些信息帮助用户构建完整的模拟模型。用户可在建模过程中分析模型，察看某个变量的原因和使用以及包含该变量的环。一旦用户构建好可以进行模拟的模型，便可通过Vensim version 5.2对模型行为进行探究。
Vensim version 5.2集成了模型结构和模型行为，允许在模型流图上察看模拟结果，并在模型变量改变后立即更新结果显示；Vensim version 5.2能在同一个输出窗口中同时显示多个不同环境下的模拟结果，这有利于分析和观察由于模型结构和方程式微小变化而导致的模拟结果差异。另外，Vensim version 5.2提供方程式编辑器中的函数列表功能，并在前版本基础上修改和新增了一些函数。
3 基于网络拥塞的系统动力学模型
3.1 网络拥塞系统流图
首先，根据实际的网络拥塞系统确定模拟系统的组成要素以及要素间的因果关系。与网络拥塞直接相关的要素包括带宽和数字信息传输量，以此为切入点，根据因果分析，确定系统的所有组成要素。再从系统动力学的概念出发，将各要素划分为水平变量、速率、辅助变量、常量，并利用Vensim version 5.2提供的图形编辑工具构建出网络拥塞系统流图，如图1所示。在不影响研究的前提下，此处的带宽特指我国的国际出口带宽。根据CNNIC于2004年1月提供的统计数据，本文国际出口带宽初始值为27216M，网民初始值为7950万人。网络拥塞系统流图包含13个变量，其中的水平变量包括网民、潜在网民和国际出口带宽；速率包括新增网民和带宽年增量，随着时间的推移，新增网民分别使网民的值增加和潜在网民的值减少，带宽年增量使国际出口带宽的值增加；辅助变量包括拥塞影响因子、网络正常承载量、总网民、潜在网民聚焦；常量包括单位带宽承载量、带宽建设其他因素影响系数、新增网民其他因素影响系数、上网时间系数。对网络拥塞系统而言，一方面，拥塞影响因子受网络正常承载量、网民和上网时间系数的影响；另一方面，拥塞影响因子对带宽年增量和新增网民产生影响。从图中可看出，这些因果影响不都是单方向的，而是通过变量间的相互关系形成了若干反馈环。该系统中存在以下反馈环：国际出口带宽→网络正常承载量→拥塞影响因子→带宽年增量→国际出口带宽；网民→拥塞影响因子→新增网民→网民。反馈环使得变量间的相互影响表现出动态性和复杂性，在对网络拥塞进行分析时，运用系统动力学的方法进行系统模拟，可以较深入地了解实际系统的运行机制和行为特征。
图1 网络拥塞系统流图
3.2 系统动力学方程
系统模型在结构上构建完成之后，为了进行模拟，需要根据实际情况和经验性数据，利用Vensim version5.2提供的方程式编辑器建立量化的网络拥塞系统模拟模型，写出系统动力学方程。网络拥塞系统的系统动力学方程如下：
（01） 网民=INTEG（新增网民，7950） Units：万人
（02） 国际出口带宽=INTEG（带宽年增量，27216）Units：M
（03） 潜在网民=INTEG（-新增网民，90000）Units：万人
（04） 带宽年增量=国际出口带宽*带宽建设其他因素影响系数*拥塞影响因子Units：M
（05） 新增网民=潜在网民*新增网民其他因素影响系数*潜在网民聚焦/拥塞影响因子 Units：万人
（06） 拥塞影响因子=网民*上网时间系数/网络正常承载量 Units：Dmnl
（07） 网络正常承载量=国际出口带宽*单位带宽承载量 Units：万人
（08） 潜在网民聚焦=潜在网民/总网民 Units：Dmnl
（09） 总网民=潜在网民+网民 Units：万人
（1O） 新增网民其他因素影响系数=0.2 Units：Dmnl
（11） 带宽建设其他因素影响系数=O.1 Units：Dmnl
（12） 上网时间系数=0.01 Units：Dmnl
（13） 单位带宽承载量=O.0001 Units：万人/M
（14） FINAL TIME=20 Units：Year
（15） INITLAL TIME=0 Units：Year
（16） TIME STEP=1 Units：Year
（17） SAVEPER=TIME STEP Units：Year
图1中的水平变量由初始值和速率决定，见方程式（01）～（03）。图中的辅助变量和速率都有箭头输入，箭头表示了所连接变量的因果关系，与流图对应，它们的系统动力学方程应包含所有的原因变量，见方程式（04）～（09）。图1中没有箭头输入的变量是常量，它们的值由方程式（10）～（13）给定。在系统动力学中，常量也具有一定的物理意义。“新增网民其他因素影响系数”是在考虑到潜在网民的职业、收入、爱好、周边环境等因素后提出的常量；“带宽建设其他因素影响系数”是在考虑到政策、经济发展等因素后提出的常量；“上网时间系数”是在考虑到网民上网时间长短后提出的常量；“单位带宽承载量”是在考虑到网民传输数字信息量大小后提出的常量。所有常量值都是根据经验给出。方程式（14）～（17）界定了模型模拟的起始时间和步长，以及输出数据集记录的步长。
3.3 模型语法和单位错误检测
在模拟之前，应该对所建模型的正确性进行检查。检查的内容包括两方面：一是对各变量单位进行检查，确定各个系统动力学方程两边的单位是否匹配；二是对模型整体进行测试，以确定模型能否正常运行。以上检测由Vensim version 5.2提供的Check Model和Units Check功能执行。
3.4 模型模拟
模型检测通过后，可由实际问题出发，从不同角度研究模拟系统的行为特征，如网络拥塞系统中新增网民的增减状况。下面对新增网民在不同假定常量值的模拟环境下的输出进行比较和分析，旨在为网络数字资源共享决策提供借鉴和参考。表1显示了三种不同的模拟环境（条件1、条件2和条件3）下的常量值。
表1 三种不同模拟环境下的常量值
Vensim version 5.2以数据集方式记录不同模拟环境下的结果输出，图2显示了与以上三种不同模拟环境对应的三个数据集（条件1、条件2和条件3）的值。图2是对新增网民的动态模拟。从表1看出，条件2与条件1的差别在于：条件2的“带宽建设其他因素影响系数”从O.1增加到0.5，反映出国家在带宽建设上的政策倾斜加强。凭直观判断，条件2下的新增网民应始终高于条件1下的，但模拟结果显示，第10年后，条件2下的新增网民将低于条件1下的。进一步分析表1数据，发现条件3与条件1的差别在于：条件3的“新增网民其他因素影响系数”从O.2增加到O.5，反映出潜在网民的收入等得到进一步改善。从直观判断，条件3下的新增网民应始终高于条件1下的，但模拟结果显示，第12年后，条件3下的新增网民将低于条件1下的。结合图2，还可对不同模拟条件下新增网民的动态模拟曲线作进一步的比较分析。
图2 网络拥塞系统模型的模拟结果
类似地，还可从其它角度观察网络拥塞系统模型的模拟，如对拥塞影响因子、国际出口带宽、网民等变量在不同的模拟环境下、在模拟周期内的输出进行深入的比较和分析，从而弱化人脑对复杂系统直观判断的局限，为最终决策提供科学支持。
标签：系统动力学论文; 出口带宽论文; 常量与变量论文; 拥塞控制论文; 网络模型论文; 实证分析论文; 网络行为论文;