复杂系统建模方法解析和优化策略

2023-07-15 理论教育版权反馈

【摘要】：复杂系统建模的真正难点在于如何处理系统的多重性和开放性。因此，必须面对系统成分及其影响因素不明确巨不断变化的根本性“开放”困难。当然，这种基于网络的“开放性”对许多具体的应用目前还是不适用的，但可作为一种研究手段，探索解决复杂系统的开放性特征所带来的问题。

复杂系统建模的真正难点在于如何处理系统的多重性和开放性。复杂系统的多重性是本质性的，不同于简单系统的多值状态和多工况条件。因为，多数情况下我们并没有一个统一的模型来描述系统。同样，复杂系统的开放性也是本质性的。首先是其边界和初始条件就无法界定，导致适用于简单系统的“封闭世界”假设根本不适用于复杂系统；其次是无法控制复杂系统中一些角色的主动行为以及这些角色或因素的来源和去向。因此，必须面对系统成分及其影响因素不明确巨不断变化的根本性“开放”困难。

目前比较成功的复杂系统建模方法大致分为五类：

①基于智能技术的复杂系统建模方法。

②离散事件动态复杂系统建模方法。

③复杂系统定性建模方法。

④非线性动力学复杂系统建模方法。

⑤其他方法。

1.基于智能技术的复杂系统建模方法

该类方法主要采用人工智能、控制专家的知识、经验和技巧，建立系统的模型。这是目前复杂系统建模的研究热点和前沿课题。

该类建模方法主要有：

（1）神经网络建模人类神经网络系统是通过感受各种刺激信号，引起不同的感觉，产生并传递神经冲动信息，从而完成各种活动。

（2）基于Agent的建模方法该建模方法实质上就是建立一个仿真平台。其主要特征就是集自主性、交互性、学习与进化自适应能力以及转移能力等集Agent-代理一身，使之成为建模的基本元素。利用代理方法描述人工系统，主要由代理模型、环境模型，以及代理之间、环境之间和代理环境之间的交互规则组成。一旦协议定好，通过网络化实现，一个人工系统就可以变成开放式的，第三方可以插入任何符合协议的代理、环境及相关互相规则，如同因特网的情形。当然，这种基于网络的“开放性”对许多具体的应用目前还是不适用的，但可作为一种研究手段，探索解决复杂系统的开放性特征所带来的问题。

2.离散事件动态系统建模

研究人造的系统。如柔性加工系统、大规模计算机和通信网络、机场交通管理系统等。这类系统的特点是：对系统进程起决定作用的是一些离散事件，所遵循的是一些复杂的人为规则，称此系统为离散事件动态系统。主要建模方法有：

1）极大代数建模方法。

2）Petri网建模法。

3）任务/资源图建模法。

4）基于知识的建模法。

5）基于系统理论形式化的建模法。

3.复杂系统定性建模方法

定性建模指的是建立定性物理模型的过程。它是由经验规则、专家知识、模糊关系等定性描述手段建立知识库等作为复杂系统的定性模型。主要建模方法有：

1）归纳推理定性建模。

2）结构模型化技术。

3）基于量空间（Quantity Space）定性建模。

4）基于非因果类定性物理建模。

5）基于定性因果关系建模。

6）利用状态转移概率定性建模。

4.非线性动力学系统建模

复杂系统存在非线性机理，如大气运动、天体运动等，不论用多么高阶次的演化方程都无法精确描述系统。这是目前复杂系统建模的研究热点、难点和前沿课题。需要的理论基础：自组织理论、混沌理论等。主要建模方法有：

1）全域建模法。

2）局域建模法。

3）基于小波网络的非线性系统建模法。

4）混沌时间序列建模法。

5.复杂系统其他建模方法

复杂系统建模是目前的研究热点和前沿课题。除上述外还有一些难以分类的方法，主要有：

1）元模型建模。

2）分形建模方法。

3）综合集成法建模。

4）元胞自动机。

5）图形建模方法。

6）复杂适应系统理论。

以上方法的详细内容请参阅有关参考文献。

复杂系统建模方法解析和优化策略

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