復(fù)雜系統(tǒng)建模論文

1、復(fù)雜系統(tǒng)建模簡(jiǎn)述目前,我們面臨的社會(huì)正迅速?gòu)闹贫冉?jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入知識(shí)經(jīng)濟(jì)，其中所涉及的各種 研究系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，人在之中的作用也變得越來(lái)越不可忽略。而網(wǎng)絡(luò)化的加速 發(fā)展,更是極大地加劇了各類(lèi)系統(tǒng)的復(fù)雜性程度。因此現(xiàn)有的系統(tǒng)分析方法已遠(yuǎn) 遠(yuǎn)不能有效地解決這些復(fù)雜系統(tǒng)所面臨的許多關(guān)鍵性問(wèn)題,我們需要新的理論、 新的方法、新的技術(shù)有針對(duì)性的進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)建模，所以復(fù)雜系統(tǒng)建模的知識(shí)就 越來(lái)越重要。下面就我所學(xué)到的復(fù)雜系統(tǒng)建模做一個(gè)簡(jiǎn)述。一、系統(tǒng)理論概述平常說(shuō)的系統(tǒng)是具有一定功能，相互間具有有機(jī)聯(lián)系，由許多要素或構(gòu)成部 分組成的整體?？梢詫⒏劭诖a頭定義為一個(gè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)中的實(shí)體有船舶和碼頭 裝卸設(shè)備。船舶按某種

2、規(guī)律到達(dá)，裝卸設(shè)備按一定的程序?yàn)槠浞?wù)，裝卸完后船 舶離去。船舶到達(dá)模式影響著裝卸設(shè)備的工作忙閑狀態(tài)和港口的排隊(duì)狀態(tài)，而裝 卸設(shè)備的多少和工作效率也影響著船舶接受服務(wù)的質(zhì)量。系統(tǒng)一般有三個(gè)要素，即實(shí)體、屬性、活動(dòng)。實(shí)體確定了系統(tǒng)的構(gòu)成，也就 確定了系統(tǒng)的邊界，屬性也稱(chēng)為描述變量，描述每一實(shí)體的特征?；顒?dòng)定義了系 統(tǒng)內(nèi)部實(shí)體之間的相互作用，反映了系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生變化的過(guò)程。系統(tǒng)建模則是建立一個(gè)新系統(tǒng)，用來(lái)模擬或仿真原有系統(tǒng)。模型是對(duì)實(shí)際系 統(tǒng)的簡(jiǎn)化表示，它提取和反映了所研究系統(tǒng)的基本性質(zhì)。模型的表現(xiàn)形式有直覺(jué) 模型、實(shí)物模型、模擬模型、圖表模型、數(shù)學(xué)模型。其中數(shù)學(xué)模型的種類(lèi)包括參 數(shù)模型、非參數(shù)模型

3、、模糊及神經(jīng)元模型、區(qū)域規(guī)劃模型、網(wǎng)絡(luò)模型、黑箱模型、 黑板模型、遺傳算法模型等。二、復(fù)雜系統(tǒng)理論概述典型的復(fù)雜系統(tǒng)有工程技術(shù)大系統(tǒng)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)大系統(tǒng)，生態(tài)環(huán)境大系統(tǒng).復(fù)雜系統(tǒng)則是能夠被解耦或者分解成若十個(gè)互連子系統(tǒng)，從而進(jìn)行有效計(jì)算 或者滿足實(shí)際需要的系統(tǒng)，或傳統(tǒng)的建模、系統(tǒng)分析、控制器設(shè)計(jì)及優(yōu)化技術(shù)不 能處理的、具有多個(gè)互連子系統(tǒng)的系統(tǒng)。復(fù)雜系統(tǒng)的一般特點(diǎn)是規(guī)模龐大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，功能綜合，因素眾多。復(fù)雜系統(tǒng)的控制形式包括啟發(fā)方法，人機(jī)方法，擬人方法，灰箱方法，集成 方法，分解方法。研究復(fù)雜系統(tǒng)的意義在于如果復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)好，效益高，穩(wěn)定，可靠，優(yōu) 化，協(xié)調(diào)，將有利于國(guó)計(jì)民生，造福于人類(lèi)社會(huì)；

4、反之，復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)差，效益 低，失穩(wěn)，故障，劣化，失調(diào)，將危害人民的生命財(cái)產(chǎn)，破壞社會(huì)環(huán)境，國(guó)家穩(wěn)定， 乃至世界和平。三、復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型1、復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)（1）模型的局限性：主動(dòng)性:復(fù)雜系統(tǒng)多是主動(dòng)系統(tǒng)，其中往往包含有主動(dòng)環(huán)節(jié)一人不確定性：復(fù)雜系統(tǒng)含有許多不確定性因素、例如模糊性和隨機(jī)性。不確知性：復(fù)雜系統(tǒng)通常是信息不完全、數(shù)據(jù)不精確、知識(shí)不充分的系統(tǒng)， 難以建立完備的、精確的數(shù)學(xué)模型。（2）模型的適用性：兼顧“模型的精確性”與“方法的有效性”。即可對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)精度描述，又能對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行有效地分析與綜合。2、復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型建立的方法與思路復(fù)雜系統(tǒng)的建模方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法

5、，灰色系統(tǒng)的建模方法，基于 Agent的行為建模方法，基于LPF算法的多模型、粗糙集理論、結(jié)構(gòu)、常微分方 程、現(xiàn)象的建模方法。要建立正確的模型，首先，必須采用整體論的觀點(diǎn)考慮復(fù)雜系統(tǒng)的問(wèn)題；其 次，復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題不純?cè)凇耙粍谟酪荨钡慕鉀Q方案；最后，復(fù)雜系統(tǒng)不存在一般 意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解根據(jù)“簡(jiǎn)單的一致”原理，從對(duì)簡(jiǎn)單對(duì)象及其相互作用的基本一致的認(rèn)識(shí)出 發(fā)，充分考慮簡(jiǎn)單的對(duì)象的主動(dòng)性和隨機(jī)性，通過(guò)綜合集成，從行為生成的角度 出發(fā)，自上而下地建立復(fù)雜系統(tǒng)模型。建模的一般原則：簡(jiǎn)單性、清晰性、相關(guān)性、準(zhǔn)確性、可辨識(shí)性、集合性建模的方法：分析法、測(cè)試法、綜合法和仿真實(shí)驗(yàn)法。系統(tǒng)模型的建

6、立，一般要經(jīng)歷思想開(kāi)發(fā)、因素分析、量化、動(dòng)態(tài)化、優(yōu)化五 個(gè)步驟。3、常見(jiàn)的建模方法及適用場(chǎng)合。實(shí)驗(yàn)歸納建模法：利用實(shí)驗(yàn)或觀測(cè)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)獲得的輸入和輸出數(shù)值信息或 知識(shí)信息，用歸納方法建立廣義算子模型。系統(tǒng)演繹建模法：根據(jù)系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)或信息結(jié)構(gòu)，利用演繹方法，由元件、 部件或子系統(tǒng)的廣義算子模型，建立系統(tǒng)的廣義算子模型。內(nèi)外轉(zhuǎn)換建模法：若已知系統(tǒng)的內(nèi)模型，例如狀態(tài)空間模型，則可利用內(nèi)外 模型轉(zhuǎn)換方法建立外模型如廣義算子模型?？刂普吣Ｐ皖?lèi)型：控制者產(chǎn)生控制作用，接收反饋信息，它可以是人，例如 控制、管理、調(diào)度指揮決策人員等。也可以是機(jī)器。例如控制器、調(diào)節(jié)器、計(jì)算 機(jī)等。被控制對(duì)象接受控制作用，提

7、供反饋信息，通常是機(jī)器或設(shè)備，也可以使 人或人群，例如：社會(huì)經(jīng)濟(jì)控制系統(tǒng)。采取控制者模型與被控制對(duì)象模型并行處 理方法，建立控制者模型，這樣與具有片面性的控制理論模型中只建立被控制模 型相比，具有完整性與優(yōu)越性。建立控制論模型需采用廣義模型化方法建立控制 論模型，采取控制者模型與被控制對(duì)象模型并行處理方法，建立控制者模型。對(duì) 于主動(dòng)系統(tǒng)，課利用人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)的方法和技術(shù)，建立控制者的知識(shí)模型， 以有經(jīng)驗(yàn)的操作，調(diào)度，指揮人員為領(lǐng)域?qū)＜?，建立相?yīng)的知識(shí)模型，以及基于 知識(shí)庫(kù)的，用于控制或者管理的各種人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)。預(yù)測(cè)控制解耦，按照控 制器和被解耦對(duì)象的結(jié)合方式，可分為預(yù)測(cè)控制的自動(dòng)解耦、開(kāi)

8、環(huán)預(yù)測(cè)解耦和閉 環(huán)預(yù)測(cè)解耦以及智能解耦預(yù)測(cè)控制。預(yù)測(cè)控制將耦合作為一種干擾，在輸出端表 現(xiàn)成系統(tǒng)誤差，這樣按照加權(quán)二次型優(yōu)化時(shí)，可以去除耦合干擾，從而有效的克 服傳統(tǒng)分散控制、解耦控制的煩瑣和缺陷；所謂開(kāi)環(huán)預(yù)測(cè)解耦就是先將整個(gè)系統(tǒng) 進(jìn)行解耦，然后再設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)控制器，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦控制。系統(tǒng)中解耦補(bǔ)償?shù)?部分的功能是將多變量系統(tǒng)補(bǔ)償為多個(gè)單輸入單輸出系統(tǒng)，而控制器使這些單輸 入單輸出的控制系統(tǒng)達(dá)到理想的性能指標(biāo)；閉環(huán)解耦控制是指將解耦補(bǔ)償和預(yù)測(cè) 控制器合并起來(lái)，統(tǒng)一設(shè)計(jì)，不僅消除回路間的耦合影響，而且達(dá)到所確定的閉 環(huán)性能指標(biāo)；智能解耦預(yù)測(cè)控制方法主要是將智能算法融合到預(yù)測(cè)控制之中，借 助于智能

9、算法建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型或者控制器參數(shù)，從而達(dá)到系統(tǒng)解耦目 的。變粒度模型：由于實(shí)際大系統(tǒng)都可以分解為若干“子系統(tǒng)”，而子系統(tǒng)又可 以再分為“子子系統(tǒng)”，因此可用“變粒度”模型化方法分別對(duì)大系統(tǒng)、子系統(tǒng)、 子子系統(tǒng)建立相應(yīng)的粗粒度、中粒度、細(xì)粒度的模型，將它們組織起來(lái)，構(gòu)成大 系統(tǒng)的變粒度模型。智能算子模型：智能算子是基本的智能操作單元，我們可以從各種智能系統(tǒng) 的智能操作過(guò)程中用歸納法來(lái)建立智能算子模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法：建模原理是與系統(tǒng)辨識(shí)的思路相同，都是從數(shù)據(jù)來(lái)建 立模型，但他們使用不同的數(shù)學(xué)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于生物神經(jīng)元的模型，神經(jīng) 元是大腦基本的認(rèn)知單元。可以用于非線性系統(tǒng)和未知物理

10、模型的系統(tǒng)建模。復(fù) 雜非線性系統(tǒng)建模時(shí)，可以考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。但需要大量有效的輸入輸出樣本 來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。綜合建模法：當(dāng)對(duì)控制的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性有部分了解，但又難以完全用機(jī)理 模型的方法表述出來(lái)，這是需要結(jié)合一定的實(shí)驗(yàn)方法確定另外一部分不甚了解的 結(jié)構(gòu)特性，或是通過(guò)實(shí)際測(cè)定來(lái)求取模型參數(shù)。這種方法是機(jī)理模型法和統(tǒng)計(jì)模 型法的結(jié)合，故稱(chēng)為混合模型法。4、目前模型簡(jiǎn)化方法及存在問(wèn)題簡(jiǎn)化方法有：線性化、定?；?、集總化、降維法。遺憾的是，在大系統(tǒng)中模型的精確性與方法的有效性性之間往往是矛盾的。 真實(shí)的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)和特性可能是非線性變結(jié)構(gòu)，變參數(shù)，分布參數(shù)的。三、復(fù)雜系統(tǒng)分析與綜合1、復(fù)雜系統(tǒng)分析的任務(wù)

11、與內(nèi)容復(fù)雜系統(tǒng)分析一般有三個(gè)任務(wù)。首先，歷史回顧建立回顧模型，接下來(lái)對(duì)現(xiàn) 狀進(jìn)行分析建立評(píng)估模型，最后對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)建立預(yù)測(cè)模型。復(fù)雜系統(tǒng)分析包括技術(shù)性能、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、社會(huì)效果和生態(tài)影響四大塊。其中 技術(shù)指標(biāo)包含的內(nèi)容較多，比如能通性、能控性等。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)又分為經(jīng)濟(jì)代價(jià)和經(jīng)濟(jì)效益。社會(huì)效應(yīng)包括安定性和有序性。生態(tài)影響包括生態(tài)平衡和生態(tài)影響。2、復(fù)雜系統(tǒng)分析的特點(diǎn)復(fù)雜系統(tǒng)分析的特點(diǎn)有三個(gè)：“大-小”系統(tǒng)關(guān)系、知識(shí)不完備、大系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。 “大-小”系統(tǒng)關(guān)系中穩(wěn)定性、可靠性、能控性、經(jīng)濟(jì)性等要素，知識(shí)不完備里 面又有不確知、不確定、發(fā)展中三個(gè)要素，大系統(tǒng)結(jié)構(gòu)有遞階、分散等要素。這 就是復(fù)雜系統(tǒng)分析的特點(diǎn)。

12、3、復(fù)雜系統(tǒng)分析的方法復(fù)雜系統(tǒng)分析的方法：“分解-集結(jié)”分析法、“定性-定量”分析法、“黑箱- 白箱”分析法、“主動(dòng)”分析法、“變粒度”分析法、“動(dòng)態(tài)跟蹤”分析法。4、復(fù)雜系統(tǒng)控制的基本結(jié)構(gòu)方案根據(jù)各種不同領(lǐng)域（工程技術(shù)、社會(huì)濟(jì)、生物生態(tài)）的復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征， 可以歸納出3種基本的控制結(jié)構(gòu)方案：“集中控制”結(jié)構(gòu)方案、“分散控制”結(jié)構(gòu) 方案、“遞階控制”結(jié)構(gòu)方案。5、復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制的主要思想復(fù)雜系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制，是復(fù)雜系統(tǒng)（大系統(tǒng)）中的各子系統(tǒng)（小系統(tǒng)）相互協(xié) 調(diào)、相互配合、相互制約、相互促進(jìn)，從而在實(shí)現(xiàn)各小系統(tǒng)子目標(biāo)、子任務(wù)的基 礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)大系統(tǒng)的總目標(biāo)、總?cè)蝿?wù)。遞階大系統(tǒng)的“分解一協(xié)調(diào)”方法

13、，在各子系統(tǒng)局部?jī)?yōu)化的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn) 大系統(tǒng)的全局優(yōu)化；分散大系統(tǒng)協(xié)調(diào)徑制的典型策略：導(dǎo)引協(xié)調(diào)、循環(huán)協(xié)調(diào)、分組協(xié)調(diào)、全息 協(xié)調(diào)。人體大系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制的機(jī)制：“神經(jīng)一一體液”多級(jí)協(xié)調(diào)徑制、“雙向調(diào) 節(jié)”生理協(xié)調(diào)控制；經(jīng)濟(jì)大系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu)：計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)控制集中控制，商品經(jīng) 濟(jì)的協(xié)調(diào)控制一一分散控制，有計(jì)劃的商品經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)控制遞階控制。6、控制理論的“三代發(fā)展”簡(jiǎn)述及第四代發(fā)展方向第一代控制理論，即所謂“經(jīng)典”控制理論。它是以單變量控制與調(diào)節(jié)為主 要內(nèi)容的。采用頻域法，以傳遞函數(shù)為數(shù)學(xué)模型，是單機(jī)自動(dòng)化的理論基礎(chǔ)。第二代控制理論，即所謂“現(xiàn)代”控制理論。它是以多變量控制、最優(yōu)控制、 自適應(yīng)控制為

14、主要內(nèi)容的。采用時(shí)域法。以狀態(tài)方程為數(shù)學(xué)模型，是過(guò)程控制與 機(jī)組自動(dòng)化的理論基礎(chǔ)。第三代控制理論，即所謂“智能”控制理論。它是一種能更好地模仿人類(lèi)智 能的、非傳統(tǒng)的控制方法，它采用的理論方法則主要來(lái)自自動(dòng)控制理論、人工智 能和運(yùn)籌學(xué)等學(xué)科分支。7、復(fù)雜系統(tǒng)智能控制的主要想法智能控制是以控制理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、運(yùn)籌學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)，擴(kuò) 展了相關(guān)的理論和技術(shù),其中應(yīng)用較多的有模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)家系統(tǒng)、遺 傳算法等理論和自適應(yīng)控制、自組織控制、自學(xué)習(xí)控制等技術(shù)。四、模型驗(yàn)證1、模型驗(yàn)證概述在仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，其結(jié)果的有效性取決于“系統(tǒng)模型”的可靠性；因此， 模型驗(yàn)證是一項(xiàng)十分重要的工作，它應(yīng)

15、該貫穿于“系統(tǒng)建模一仿真實(shí)驗(yàn)”這一過(guò) 程中，直到仿真實(shí)驗(yàn)取得滿意的結(jié)果。2、模型驗(yàn)證的內(nèi)容（1）驗(yàn)證“系統(tǒng)模型”能否準(zhǔn)確地描述實(shí)際系統(tǒng)的性能與行為；（2）檢驗(yàn)基于“系統(tǒng)模型”的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際系統(tǒng)的近似程度。3、模型驗(yàn)證中應(yīng)該注意的問(wèn)題（1）模型驗(yàn)證工作是一個(gè)過(guò)程。（2）模型驗(yàn)證工作具有模糊性。（3）模型的全面驗(yàn)證往往不可能或者是難于實(shí)現(xiàn)的。4、模型驗(yàn)證的基本方法基于機(jī)理建模的必要條件法一般是通過(guò)對(duì)實(shí)際系統(tǒng)所存在的各種特性/規(guī)律 /現(xiàn)象（人通過(guò)推演/經(jīng)驗(yàn)可認(rèn)識(shí)到的系統(tǒng)的必要性質(zhì)/條件）進(jìn)行“仿真模擬/ 仿真實(shí)驗(yàn)”，通過(guò)仿真結(jié)果與“必要條件”的吻合程度來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)模型的可信性/ 有效性?；趯?shí)驗(yàn)建模的數(shù)理統(tǒng)計(jì)法一般通過(guò)考察在相同輸入條件下，系統(tǒng)模型與實(shí) 際系統(tǒng)的輸出結(jié)果在一致性、最大概率性、最小方差性等“數(shù)理統(tǒng)計(jì)”方面的情 況來(lái)綜合判斷其可信性與準(zhǔn)確性。然而,復(fù)雜系統(tǒng)建模的真正難點(diǎn)在于如何處理系統(tǒng)的多重性和開(kāi)放性。復(fù)雜 系統(tǒng)的多重性是本質(zhì)性的不同于簡(jiǎn)單系統(tǒng)的多值狀態(tài)和多工況條件，因?yàn)槎鄶?shù)時(shí) 間我們并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)描述系統(tǒng)。同樣，復(fù)雜系統(tǒng)的開(kāi)放性也是本質(zhì)性 的，首先是其邊界和初時(shí)條件就無(wú)法