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定性仿真綜述
方 剛(合肥市職工大學(xué) 合肥 230011)摘要: 本文首先介紹了定性仿真的產(chǎn)生背景及理論發(fā)展?fàn)顩r,然后說明了定性仿真在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況,最后對定性仿真的發(fā)展方向進(jìn)行了探討。 關(guān)鍵詞:定性仿真,定性模型
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定性仿真的產(chǎn)生與理論現(xiàn)狀 定性仿真(Qualitative Simulation)是以非數(shù)字手段處理信息輸入、建模、行為分析和結(jié)果輸出等仿真環(huán)節(jié),通過定性模型推導(dǎo)系統(tǒng)的定性行為描述。定性仿真是系統(tǒng)仿真的一個(gè)分支,是系統(tǒng)仿真與人工智能理論交叉產(chǎn)生的新領(lǐng)域。相對于傳統(tǒng)的數(shù)字仿真,定性仿真有其獨(dú)到之處:這種仿真能處理多種形式的信息,有推理能力和學(xué)習(xí)能力,能初步模仿人類思維方式,人機(jī)界面更符合人的思維習(xí)慣,所得結(jié)果更容易理解。 定性仿真的研究中,美國學(xué)者起步較早。70年代后期,美國XEROX實(shí)驗(yàn)室的John de Kleer 和Seely Brown 在設(shè)計(jì)一個(gè)電路教學(xué)系統(tǒng)時(shí)發(fā)現(xiàn),以常規(guī)的數(shù)學(xué)模型和仿真方法難以使學(xué)生很快明白電路的工作過程,而在實(shí)際教學(xué)中,老師并不是先給出數(shù)學(xué)公式,而是先講解電路的工作原理,采用定性的描述方法,那么是否可以用計(jì)算機(jī)來模擬這一方法呢?同樣在許多的實(shí)際工作中,人們更多的是依靠這種對系統(tǒng)原理性的理解,而這種理解的基礎(chǔ)就是定性知識。很多專家學(xué)者開始探索如何在數(shù)字仿真中引入定性知識。1983
年,John de Kleer 和Seely Brown發(fā)表了有關(guān)定性仿真的第一篇論文A Qualitative Physics Based On Confluence?[1],產(chǎn)生了巨大反響,揭開了定性仿真研究熱潮的序幕。美國麻省理工學(xué)院的Kenneth D. Forbus則對定性仿真理論作了全面的總結(jié)[2];1986年美國德州大學(xué)的Benjamin Kuipers在 Qualitative Simulation”一文中提出了動態(tài)仿真算法QSIM[3],使定性仿真接近于實(shí)用。1984年人工智能雜志第一次出版了關(guān)于定性問題的專集。此后定性問題的研究成為人工智能和系統(tǒng)建模與仿真領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn),許多學(xué)者加入到這一研究領(lǐng)域中,產(chǎn)生了大量的研究成果。1991年,人工智能雜志又出版了有關(guān)定性推理的第二本專集,標(biāo)志著該領(lǐng)域理論研究逐漸成熟并且向應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展。90年代以來,該領(lǐng)域的研究情況可謂方興未艾,在IEEE的相關(guān)雜志上和撊斯ぶ悄軘?shù)葒H刊物上經(jīng)?梢钥吹蕉ㄐ苑抡娣矫娴难芯砍晒鴥(nèi)該領(lǐng)域的研究起步較晚,目前從事定性理論研究的僅限于少數(shù)院校的少數(shù)研究者。定性仿真產(chǎn)生之后,在理論上出現(xiàn)了百家爭鳴的局面,研究者們根據(jù)自己的見解提出了各自的建模和仿真理論。目前,基本可分為三個(gè)理論派別,即模糊仿真方法、基于歸納學(xué)習(xí)的方法和樸素物理學(xué)方法。
模糊數(shù)學(xué)方法可以解決模型信息與測量數(shù)據(jù)的不確定性,所以在定性理論中一般用來作為一種描述手段。最初,系統(tǒng)的定性值是采用區(qū)間模糊數(shù)的行為來描述的,英國的Qiang Shen進(jìn)一步將其發(fā)展到用凸模糊數(shù)來描述定性值[4],在數(shù)據(jù)表示上前進(jìn)了一大步。此后,又有人在其基礎(chǔ)上引入了概率論,來度量生成的多個(gè)行為的可信度。當(dāng)前的模糊定性理論,在模糊數(shù)表示方面都存在一大弱點(diǎn),那就是系統(tǒng)真實(shí)值與模糊量空間的映射問題,即如何確定描述系統(tǒng)的模糊量。
歸納推理法是定性仿真的一個(gè)新方向,它起源于通用系統(tǒng)理論,主要利用其中的通用系統(tǒng)問題求解(General System Problem Solve)技術(shù)。輸入盡可能多的行為,通過歸納學(xué)習(xí)的方式,構(gòu)造系統(tǒng)的定性模型,進(jìn)行仿真研究。歸納推理法最突出的優(yōu)勢在于它完全不需要對象系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)信息,不需要預(yù)先提供任何模型。但是,這種方法需要采集大量的數(shù)據(jù)并處理和維護(hù);而且,由于現(xiàn)實(shí)條件的限制,不能保證歸納的完備性。
樸素物理方法在理論和應(yīng)用上發(fā)展得最為成熟,它興起于一些人工智能專家對樸素物理系統(tǒng)的定性推理研究。根據(jù)建立系統(tǒng)定性模型的方法,又可分為很多派別,比較有影響的有:Seely Brown和John de Kleer提出的基于摿鲾?shù)母拍畹睦碚摚琄. D. Forbus 的定性過程理論,B.J.Kuipers基于約束的用定性微分方程描述的定性仿真理論等。
2 定性仿真的應(yīng)用
現(xiàn)在,定性仿真技術(shù)與物理、化工、生態(tài)、生物、社會等學(xué)科相互滲透、結(jié)合,在系統(tǒng)監(jiān)測、故障診斷、系統(tǒng)行為分析、解釋以及預(yù)測等方面發(fā)揮著越來越大的作用。 國外文獻(xiàn)報(bào)導(dǎo)較多而且應(yīng)用取得成效比較明顯的應(yīng)用領(lǐng)域主要有:工程和工業(yè)過程;電子電路分析和故障診斷;醫(yī)藥和醫(yī)療診斷;社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。 下面有選擇地按照應(yīng)用領(lǐng)域介紹其中比較典型的項(xiàng)目。
2.1 工程和工業(yè)過程
這里工程指傳統(tǒng)的工程領(lǐng)域及一些工程設(shè)備,如蒸餾塔、高壓鍋爐、汽輪機(jī)等人造設(shè)備;工業(yè)過程指一些連續(xù)系統(tǒng),如機(jī)械制造、發(fā)酵、化工過程和電站等 。這方面的應(yīng)用項(xiàng)目比較多見。
ARTIST是歐洲的ESPRIT 計(jì)劃中的一個(gè)項(xiàng)目[5],項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)者是蘇格蘭的Heriot-Watt大學(xué)的Leitch.R,完成于1993年7月。此項(xiàng)目建立了定性動態(tài)模型,應(yīng)用于過程監(jiān)測與故障診斷。Leitch等人建立了一個(gè)基于定性微分方程(QDE)和模糊量空間的定性仿真器: Fusim, 現(xiàn)已應(yīng)用在輸配電網(wǎng)絡(luò)和化工廠蒸餾塔的過程監(jiān)控、分析、診斷上。
ESPRIT計(jì)劃中另一應(yīng)用定性推理的重要項(xiàng)目是:TIGER工程-汽輪機(jī)的監(jiān)測、診斷系統(tǒng)[6],F(xiàn)已應(yīng)用在 Exxon化工廠的大型工業(yè)汽輪機(jī)以及Dassault航空中心的宇宙飛船輔助動力單元。系統(tǒng)應(yīng)用定性仿真來預(yù)測汽輪機(jī)啟動及負(fù)載改變時(shí)的可能行為。
2.2 電子電路分析和故障診斷
定性仿真的一個(gè)很重要的應(yīng)用領(lǐng)域便是電子電路分析和故障診斷。定性推理的先驅(qū)人物de Kleer早在1976年便開發(fā)了使用定性知識研究電子線路的系統(tǒng) LOCAL,即根據(jù)電路部件已測知的正常行為和錯(cuò)誤行為,分析實(shí)際行為和預(yù)測行為的不一致之處,然后指出電路的故障點(diǎn)。這種思想后來發(fā)展成了基于模型的故障診斷理論(model-based diagnosis therory)。時(shí)至今日,由于定性推理和仿真技術(shù)的不斷進(jìn)步,該應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展前景更為廣闊。
這類項(xiàng)目中,最為典型的是Dague.P等人開發(fā)的模擬電路故障診斷工具-DEDALE[7]。Dague對該系統(tǒng)進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),聲稱:DEDALE系統(tǒng)能診斷出電路故障的75%,另外的25%故障沒有構(gòu)成對電路性能的顯著影響,并且可以通過其他手段檢測出。Electronique Serge Dassault 繼續(xù)這個(gè)領(lǐng)域的研究工作,已推出一個(gè)名為“DIAGMASTER”的商業(yè)化產(chǎn)品。
2.3 醫(yī)藥和醫(yī)療診斷
人工智能中的專家系統(tǒng),尤其是醫(yī)療專家系統(tǒng),為人工智能的振興起了推波助瀾的作用。而定性仿真在醫(yī)療專家系統(tǒng)的應(yīng)用方面也很活躍。
Bratko.I將定性推理應(yīng)用在心電圖的識別上[8], 目的在于根據(jù)心電圖辨識心律,判斷病癥。定性模型用來產(chǎn)生心臟工作狀況,規(guī)則歸納系統(tǒng)用于產(chǎn)生診斷規(guī)則庫。他給出了心電圖詮釋系統(tǒng)-KARDIO,澳大利亞的Telectronics公司已將此系統(tǒng)的部分成果應(yīng)用于他們的心臟病診治系統(tǒng)Intelligent Pacemaker中。
Kuipers和Kassier給出了QSIM理論的定性推理和模型簡化方法[9],并給出了在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的具體應(yīng)用過程。該系統(tǒng)可以對腎臟的水份、鹽份平衡過程進(jìn)行仿真,作為腎炎綜合診治系統(tǒng)的輔助分析工具。
2.4社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域
定性推理由于其處理不完全知識及模糊數(shù)據(jù)的突出能力,一直在社會科學(xué)、人文科學(xué)、商業(yè)流通等領(lǐng)域的研究上占有重要位置。
Daniels.HAM,F(xiàn)eelders.AJ給出了一個(gè)商業(yè)行為分析定性仿真模型[10]。作為例子,他們對某個(gè)公司的銷售量、商品價(jià)格、資金狀況進(jìn)行建模,分析其商業(yè)行為的變化,如為什么廣告量的減少會帶來銷售量的下降,什么原因?qū)е鹿举Y產(chǎn)減少,是否存在經(jīng)營危機(jī)等。對于銀行貸款之前的商業(yè)調(diào)查,該模型具有廣闊的應(yīng)用前景,荷蘭的AMRO銀行正在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的研究工作。
美國的Farley.A,Lin.KB使用QSIM算法,研究市場預(yù)測的定性仿真模型,即當(dāng)市場需求、供給、價(jià)格等諸因素變動時(shí),預(yù)測可能引起的市場變化[11]。
3 定性仿真的發(fā)展方向
定性仿真目前仍然是新興的研究領(lǐng)域,很多基礎(chǔ)性的理論工作尚待完善和突破,因此該領(lǐng)域的發(fā)展前景十分廣闊。對于定性仿真理論,概括來說,有以下幾個(gè)發(fā)展方向:
(1)采用定量與定性結(jié)合的仿真方法
由于定性模型中包含系統(tǒng)的不完全知識,定性仿真會產(chǎn)生一些虛假和二義的多余行為,當(dāng)實(shí)際系統(tǒng)很復(fù)雜時(shí),定性仿真產(chǎn)生相當(dāng)數(shù)量的多余行為,如何有效地減少定性仿真產(chǎn)生的行為數(shù),成為當(dāng)今定性推理研究的主題。很多研究者紛紛采用定量與定性結(jié)合的仿真方法。在定性仿真中加入相當(dāng)?shù)亩恐R,將定量與定性有機(jī)地結(jié)合起來,將大大減少系統(tǒng)的預(yù)測行為數(shù),增強(qiáng)定性仿真的生命力。
(2)采用模型分解方法
定性仿真走向應(yīng)用時(shí),往往涉及到規(guī)模較大的系統(tǒng),即使省略某些細(xì)節(jié),模型仍是非常復(fù)雜的。所以,定性理論中,必須有處理這種復(fù)雜性的手段。
模型分解方法將系統(tǒng)模型分為若干部分,稱為部件(component),系統(tǒng)的聯(lián)系緊密的變量將集中在一個(gè)部件中,并為部件建立狀態(tài),系統(tǒng)的描述將以這種狀態(tài)為單位,若需要不同部分的變量的事件對應(yīng)性,可以通過不同部分之間的連接來產(chǎn)生。并且,仿真算法上也作了相應(yīng)的變動,以局部的部件描述為基礎(chǔ)的仿真取代了以全局狀態(tài)為基礎(chǔ)的定性仿真算法。大大提高了模型建立工作的效率和準(zhǔn)確性,并降低了仿真的時(shí)間和空間運(yùn)行代價(jià)。
(3)采用并行定性仿真方法
當(dāng)前定性仿真在減少冗余或虛假行為的研究上取得了很大進(jìn)展,但同時(shí)也帶來了一些始料未及的副作用:定性與定量知識的結(jié)合,使知識的表示和推理機(jī)制復(fù)雜化,數(shù)據(jù)量明顯增加;由于信息不完備,系統(tǒng)的搜索空間增大,使得定性仿真在一定的情況下比定量仿真的速度更慢;再者隨著定性仿真逐漸走向應(yīng)用,參數(shù)數(shù)量的增長使問題的規(guī)模成指數(shù)增長,仿真的速度也明顯下降。并行定性仿真能較大幅度地提高定性仿真的效率,因此成為一個(gè)新興的發(fā)展方向。
鑒于定性仿真技術(shù)的諸多優(yōu)點(diǎn)及巨大的實(shí)用價(jià)值,許多學(xué)者紛紛投入到該領(lǐng)域的研究中,各國政府部門及研究機(jī)構(gòu)在研究經(jīng)費(fèi)等方面大力扶助,我們有理由相信在不遠(yuǎn)的將來定性仿真研究會取得更大的進(jìn)展。
參 考 文 獻(xiàn)
de Kleer J,Brown J S.A Qualitative Physics Based On Confluence.Artif Intell ,1983,59:7-15.
Forbus K D.Qualitative Process Theory.Artilf Intell,1984,24:85-168.
Kuipers B J.Qualitative Simulation.Artilf Intel,1986,29:289-338.
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pp.1038-1061.
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Based Diagnostic Systems.Intellegent Automation Laboratory,Heriot-Watt University,Edin-burgh & Advanced
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Dague Ph,Raiman O,Deves Ph.Trouble-shooting: When Modeling is the Trouble.IBM Scientific Center ,Paris ,
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9 Kuiper B J.Qualitative Reasoning--Modeling & Simulation with Incomplete Knowledge.MIT Press,1994.
10 Daniels HAM,Feelders AJ.Model-Based Diagnosis of Business Peformance.Tilburg University,Institute for
Language Technology and AI,Netherlands,1990.
11 Farley A,Lin KP.Qualitative Reasoning in Microeconomics: An Example.Computer Science Dept, University of
Oregon,USA.& Economics Department, Protland State University,Oregon,USA,1991.
THE SUMMARY OF THE QUALITATIVE SIMULATION
FANG Gang
(Hefei Worker University 230011)
Abstract In this article,we first introduce the objective of the qualitative simulation ,its different theory fields.Second, we give some cases of its application.At the end, we discuss the development of the qualitative simulation.
Key words qualitative simulation, qualitative model
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