淺談面向系統(tǒng)建模的模型集成-展示頁
2025-05-25 06:20本頁面
【正文】 nterprise Integration)、企業(yè)信息門戶(Enterprise Information Portal)，等等。敏捷的AMPL agent 可為雙方提供重要的知識和推理的需求，GAMS agent 封裝了 GAMS 語言和建模環(huán)境協(xié)調(diào)供方注冊模型并為用戶創(chuàng)建一個運行界面。獨占技術(shù)是DecisionNet agent 提供的界面和動態(tài)控制等技術(shù)。供方主要提供兩類技術(shù)：獨立技術(shù)和獨占技術(shù)。圖 2 為 DecisionNet 的架構(gòu)。該項目旨在李用戶聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)勢增進決策技術(shù)的可用性、可重用性和相互操作性 [30]。這類平臺為自底向上策略的實施提供了便利。有關(guān)詳情可瀏覽相關(guān)的網(wǎng)站。 支持復(fù)雜系統(tǒng)分析的多 agent 平臺這里的多 agent 平臺主要用于研究復(fù)雜系統(tǒng)行為的模擬分析，如 Santa Fe 研究所的SWARM，Brooking 研究所的 Ascape 和芝加哥大學(xué)經(jīng)濟系的 RePast 等等。采用 DOME 建模，主要采用自上而下的策略。4 一些模型集成的工具及應(yīng)用實踐 DOME (Distributed Objectbased Modeling and Evaluation)DOME 是 MIT 的 CAD 實驗室自 1995 年開始的 W. David 教授主持的最早由美國國家科學(xué)基金和福特公司資助的一個項目，它提供了一個分布式建模環(huán)境，其中包括異質(zhì)數(shù)據(jù)圖 1 DOME 的架構(gòu)304 / 9庫、模型和工具，注冊用戶可從中獲得或提供與其領(lǐng)域相關(guān)的仿真資源，進行協(xié)同工作，評價不同方案 [28]。而技術(shù)上的進步特別是分布式人工智能領(lǐng)域的成果支持了這方面的深入。軟化的趨勢越來越顯著；人、群體、其世界觀、文化觀等越來越成為系統(tǒng)建模中需要著重分析的因素。正如著名系統(tǒng)科學(xué)家阿可夫所講：“形成問題、解決問題、采取行動是同時進行的三個交互過程” [23]。它們不是一下子能夠解決，需要經(jīng)過一個邊學(xué)習(xí)邊思考循序漸進的過程，這正是系統(tǒng)思考流派的學(xué)者所倡導(dǎo)的。在整個建模過程中，有 4 類問題需要解決：①理解在建模生命周期中建模者的活動—認知（cognitive）問題；②模型及與模型相關(guān)的信息表達和利用這些信息進行推理—語言(language)問題；③模型系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)—系統(tǒng)(system)問題；④在實際中模型管理系統(tǒng)的操作影響—經(jīng)驗(empirical)問題[22]。然而后者仍然需要對問題有一個概念模型。文[21]總結(jié)了自上而下方法在企業(yè)集成遇到的問題，并推薦了自底向上的集成方法。互聯(lián)網(wǎng)具備這兩種特色。分布式模型集成可能會有兩種不同的形式：分布的建模者對集中的資源，和分步的建模者對分布的資源。自下而上體現(xiàn)系統(tǒng)建模和模型集成實現(xiàn)上的分布式或分散性的活動。在TOVE 中有關(guān)于活動、狀態(tài)、時間、資源、庫存、定貨需求和部件等的本體，有關(guān)本體的知識視為原子知識，可用于演繹推理時回答常識問題。這時綜合的模型最為重要，決定集成的成敗或者集成后系統(tǒng)的性能。采用該策略，需要對問題有一個全面綜合的模型，以便對問題進行有效的分解。3 模型集成實現(xiàn)策略當(dāng)前技術(shù)研究中模型集成通常有兩種策略：自上而下(topdown)和自下而上(bottomup)。IMT agent 的核心集合可以描述一般性的、模塊化的、分布式的模型組件，它們分別完成諸如簡單計算、仿真、優(yōu)化、GIS 分析和高級的統(tǒng)計分析，這些agent 很容易與上一層的仿真粘合起來，從而集成了不同的模型模板和工具集(基于 agent 技術(shù)的專用 IME[18]。Agent 技術(shù)為系統(tǒng)建模和 IME 的發(fā)展提供了新的契機。它們的設(shè)計發(fā)展也努力遵循模型實現(xiàn)的四原則。這種方式最顯著的優(yōu)點是采用數(shù)據(jù)字典獲得一些元信息，以支持元推理。沒有一種代數(shù)建模語言支持元表達或推理。GAMS 支持求解器獨立，但不支持模型數(shù)據(jù)或模板獨立。302 / 9此外建模語言及其支持環(huán)境也是一種 IME。不過電子數(shù)據(jù)表保證求解器的獨立。電子數(shù)據(jù)表和計劃系統(tǒng)是很流行的模型實現(xiàn)工具；但它們不支持模型數(shù)據(jù)的獨立性，因為每個電子數(shù)據(jù)表模型是一個模型實例。IME 可加快模型集成的過程，主要用于模型集成的快速實現(xiàn)。文[14]給出了各種類型的例子。在這樣的前提下，Geoffrion 認為應(yīng)當(dāng)更關(guān)注類型(47) 。它更適合處理更難研究的集成類型，所以功能集成比縱深集成更實際些。顯然，456 和 78910；這里表示更容易研究。如一個傳統(tǒng)的運輸模型可視為 Hitchcock Koopmans 運輸模型類的一個實例，后者又是運籌/管理領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)流建模問題；其他一些相關(guān)的建模領(lǐng)域可能包括數(shù)據(jù)庫管理和人工智能。區(qū)分這兩種集成很重要，更重要的是辨明什么需要集成。通過疊加一個計算議程而協(xié)調(diào)模型的運算，議程規(guī)定了如何實現(xiàn)功能集成?？v深集成合成兩個以上的模型以創(chuàng)建一個新的模型；新模型采用同樣的表達方式。不過目前大多數(shù)的理論研究集中于技術(shù)角度。當(dāng)一個組織有模型集成的動機時一般立足于戰(zhàn)略性建模，因為有效的戰(zhàn)略規(guī)劃需要集成有關(guān)特定功能和操作的各種模型，如后勤管理系統(tǒng)中的復(fù)雜操作。給定模型結(jié)構(gòu)變化的范圍，人們怎樣才能判定集成的模型是有效的？在這方面最著名的工作是Geoffrion 的結(jié)構(gòu)建模。允許訪問模型的全部結(jié)構(gòu)的設(shè)計是極為復(fù)雜的。這里值得研究的問題很多，如化解沖突、模型表達、求解控制等。結(jié)構(gòu)集成指合并兩個模型的體系以創(chuàng)立一個新模型。 集成方式模型集成有兩類廣泛的議題，即結(jié)構(gòu)(scheme)集成和過程(process )或求解器的集成 [11]。這種描述和操縱模型的方式在使用可視化程序設(shè)計技術(shù)時特別有利于模型的實現(xiàn)。邏輯建模(logic modeling)是人工智能和數(shù)學(xué)規(guī)劃的一種結(jié)合，主要是應(yīng)用一階邏輯表達模型知識 [7]。結(jié)構(gòu)建模(structured modeling)是一種基于圖論的標(biāo)準的描述型模板，它擴充了數(shù)據(jù)庫技術(shù)中的語義數(shù)據(jù)模型以描述數(shù)學(xué)模型中的復(fù)雜性 [6]。另一方面，互聯(lián)
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