评论-建模与仿真VV&A研究：具体方法形态探析

2023-08-15 理论教育版权反馈

【摘要】：1.关于具体而微方法的评论具体而微的方法因使用M&S的领域不同、M&S全生命周期的阶段不同而呈现出不同的形态。

1.关于具体而微方法的评论

具体而微的方法因使用M&S的领域不同、M&S全生命周期的阶段不同而呈现出不同的形态。使用何种具体方法，必须随着不同的实际情况做出选择。具体而微的方法呈现出如此的纷繁复杂性及相应的特殊性，它在具体实践中不断增长和完善。然而，它对整体上V&V方法的指导作用不大，因此本书并不研究某一具体V&V方法，在后文中将不再对具体而微的方法进行讨论。

2.关于V&V计划制定方法的评论

1）Sandia和DND SECO的V&V计划制定方法均着眼于V&V活动广度的确定方法，基本上没有涉及相关V&V活动深度的确定方法。此外，对于V&V活动广度的制定，在定性层面上的讨论多于定量层面，而且过于依赖定性分析，弱化了定量分析的功能。定性与定量相结合的程度亦不高，这是以上两种方法的不足之处。

2）显然，V&V活动广度的确定与M&S的特定应用目的和需求是密不可分的。Sandia和DND SECO方法均提到这一点。

3）V&V活动广度和深度的制定过程，不可避免地要处理不完备的、模糊的、不确定的主客观等信息，需要采用相应的合适的数学理论知识（如模糊数学理论）来进行描述、运算和融合。

4）V&V活动的内容十分丰富，并且是有人（通常是SMEs）参与的，V&V活动广度和深度的制定必须建立在开展多目标、多属性和多主体的综合评估方法研究的基础上，以便合理、有效地反映SMEs的共识。

5）Sandia同DND SECO的V&V计划制定方法没有考虑进行V&V活动所必须耗费的资源，即一切实际的V&V活动总是在一定的资源（时间、财力、物力、人力）约束下进行的。V&V计划制定方法还必须建立在探索V&V工作中增强效果与降低成本的途径，以便合理安排V&V活动的广度和深度及合理配置相关资源的基础之上。

6）研究在资源约束下进行的V&V活动的广度和深度制定的一般方法，具有实践和理论上的双重指导意义，本书将在“V&V一般方法论”一章中重点研讨该意义下的一般方法。

3.关于后V&V阶段M&S可信性评估方法的评论

后V&V阶段M&S可信性的评估是VV&A全生命周期中的重要环节，其重要性不言而喻。

（1）功能层次分解法

在结构水平层次对M&S进行功能分解时，我们注意到：

第一，对于评估指标而言，首先要做到全面完整，即应从系统的实际进行全面考虑；其次，层次分明，即评估指标体系的设置应能准确反映各层次的整体性，又排除之间的相容性；最后，简明科学，即指标体系的规模应适宜，重点明确、计算含义明确。

第二，功能层次分析法对可信性聚合的重要基础之一是AHP，但是AHP在指标数目较大（多于11个）时，分辨能力已经较低。而M&S的结构通常比较复杂，对其进行分解时，不仅层级数目往往超过11个，而且各层之间的子指标也往往超过11个，这使得主要依赖于AHP的功能层次分析法的可信性聚合结果受到一定程度的质疑，尽管可通过相应的方法对AHP进行改进，如模糊AHP。

第三，功能层次分析法主要是通过SMEs来考察M&S内各功能模块的耦合关系和逻辑关系与现实系统的差异，再通过等级评分法和AHP的聚合，达到对可信性评估的目的。而实践中，可信性是通过执行相关的V&V活动获得的，可信性的评估必须基于V&V活动的强度，即广度和深度，而功能层次分析法对可信性评估的基础基本上与V&V活动无关。

第四，在某种程度上，功能层次分析法指出了构成M&S各模块之间的耦合关系，从而更进一步地指出了为M&S而进行的V&V活动的“轻重缓急”关系。因此，反过来，功能层次分析法可为V&V活动广度和深度的制定提供指导。

（2）相似理论法

相似理论有深刻的理论基础，用于M&S可信性的评估，是对可信性评估方法的有益探索和拓展。

第一，显而易见，当输入、输出数据难以收集时，对于模型与原型的相似元便无从构造和对比，相似性的测度只能从结构水平来衡量。

第二，利用相似理论要求列出原型与模型中的所有要素，仅这一点，就非易事，更何况，如何才能知道是否已经将所有要素都找出来了呢？

第三，进行相似度计算的前提是找出所有相似元，这同样是一件非常困难的事。首先，根据什么来判断哪些要素相似，哪些要素不相似？这需要建立判断准则；其次，即使有判断准则，也未必能全部找出来，更何况，怎样才能知道是否已经将所有相似元都找出来了呢？

第四，不同相似元对系统间的相似程度的影响是不同的，要通过相应的权系数来确定。这样一来，权系数的确定，无论使用AHP，还是数理统计、模糊数学、试验方法或群体专家智慧法等，都会引起相应的质疑。

第五，相似元的构造非常困难，特别是可视化仿真、虚拟现实技术的发展，一个仿真系统往往同时模拟实际系统的几方面特性，又该如何综合考虑各种特征来构造相似元呢？特别是感觉特征、心理特征（如人在回路仿真）的相似元如何度量呢？

由此可见，该方法在实践中的有效应用尚需时日。

（3）Dempster-Shafer证据理论法

证据理论方法为我们进行M&S可信性评估开辟了新思路，是对可信性评估方法有益的探索和拓展。

证据理论基于V&V活动来收集相应的证据，以支持潜在可信性的导出，是值得深入研究的方法，但也存在以下问题：

第一，Dempster合成法则在实现时存在指数爆炸问题，这成为应用证据理论的最大障碍。为解决该问题，许多学者都进行了相关研究工作，对其进行了拓展。可以参考扩展的Dempster-Shafer、条件化Dempster-Shafer及修改的Dempster-Sha-fer等方法，来进一步研究、改进证据合成的算法，并应用到V&V活动后的可信性评估中。

第二，证据收集过程需要耗费资源，研究在资源约束下，使用证据理论方法进行可信性评估更具有实际意义。

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