定性模擬綜述大學生計算機類論文

　　模擬是利用模型復現實際系統中發生的本質過程，並通過對系統模型的實驗來研究存在的或設計中的系統，又稱模擬。這裡所指的模型包括物理的和數學的，靜態的和動態的，連續的和離散的各種模型。以下是小編為大家精心準備的大學生計算機類論文範文：定性模擬綜述。內容僅供參考，歡迎閱讀!

　　定性模擬綜述全文如下：

　　摘要： 本文首先介紹了定性模擬的產生背景及理論發展狀況，然後說明了定性模擬在各領域的應用情況，最後對定性模擬的發展方向進行了探討。

　　關鍵詞：定性模擬，定性模型

　　1 定性模擬的產生與理論現狀

　　定性模擬***Qualitative Simulation***是以非數字手段處理資訊輸入、建模、行為分析和結果輸出等模擬環節，通過定性模型推導系統的定性行為描述。定性模擬是系統模擬的一個分支，是系統模擬與人工智慧理論交叉產生的新領域。相對於傳統的數字模擬，定性模擬有其獨到之處：這種模擬能處理多種形式的資訊，有推理能力和學習能力，能初步模仿人類思維方式，人機介面更符合人的思維習慣，所得結果更容易理解。

　　定性模擬的研究中，美國學者起步較早。70年代後期，美國XEROX實驗室的John de Kleer 和Seely Brown 在設計一個電路教學系統時發現，以常規的數學模型和模擬方法難以使學生很快明白電路的工作過程，而在實際教學中，老師並不是先給出數學公式，而是先講解電路的工作原理，採用定性的描述方法，那麼是否可以用計算機來模擬這一方法呢?同樣在許多的實際工作中，人們更多的是依靠這種對系統原理性的理解，而這種理解的基礎就是定性知識。很多專家學者開始探索如何在數字模擬中引入定性知識。

　　1983年，John de Kleer 和Seely Brown發表了有關定性模擬的第一篇論文A Qualitative Physics Based On Confluence?[1]，產生了巨大反響，揭開了定性模擬研究熱潮的序幕。美國麻省理工學院的Kenneth D. Forbus則對定性模擬理論作了全面的總結[2];1986年美國德州大學的Benjamin Kuipers在 Qualitative Simulation”一文中提出了動態模擬演算法QSIM[3]，使定性模擬接近於實用。1984年人工智慧雜誌第一次出版了關於定性問題的專集。此後定性問題的研究成為人工智慧和系統建模與模擬領域的一個熱點，許多學者加入到這一研究領域中，產生了大量的研究成果。1991年，人工智慧雜誌又出版了有關定性推理的第二本專集，標誌著該領域理論研究逐漸成熟並且嚮應用領域擴充套件。90年代以來，該領域的研究情況可謂方興未艾，在IEEE的相關雜誌上和撊斯ぶ悄軘等國際刊物上經常可以看到定性模擬方面的研究成果。國內該領域的研究起步較晚，目前從事定性理論研究的僅限於少數院校的少數研究者。

　　定性模擬產生之後，在理論上出現了百家爭鳴的局面，研究者們根據自己的見解提出了各自的建模和模擬理論。目前，基本可分為三個理論派別，即模糊模擬方法、基於歸納學習的方法和樸素物理學方法。

　　模糊數學方法可以解決模型資訊與測量資料的不確定性，所以在定性理論中一般用來作為一種描述手段。最初，系統的定性值是採用區間模糊數的行為來描述的，英國的Qiang Shen進一步將其發展到用凸模糊數來描述定性值[4]，在資料表示上前進了一大步。此後，又有人在其基礎上引入了概率論，來度量生成的多個行為的可信度。當前的模糊定性理論，在模糊數表示方面都存在一大弱點，那就是系統真實值與模糊量空間的對映問題，即如何確定描述系統的模糊量。

　　歸納推理法是定性模擬的一個新方向，它起源於通用系統理論，主要利用其中的通用系統問題求解***General System Problem Solve***技術。輸入儘可能多的行為，通過歸納學習的方式，構造系統的定性模型，進行模擬研究。歸納推理法最突出的優勢在於它完全不需要物件系統的結構資訊，不需要預先提供任何模型。但是，這種方法需要採集大量的資料並處理和維護;而且，由於現實條件的限制，不能保證歸納的完備性。

　　樸素物理方法在理論和應用上發展得最為成熟，它興起於一些人工智慧專家對樸素物理系統的定性推理研究。根據建立系統定性模型的方法，又可分為很多派別，比較有影響的有：Seely Brown和John de Kleer提出的基於摿鰏的概念的理論，K. D. Forbus 的定性過程理論，B.J.Kuipers基於約束的用定性微分方程描述的定性模擬理論等。

　　2 定性模擬的應用

　　現在，定性模擬技術與物理、化工、生態、生物、社會等學科相互滲透、結合，在系統監測、故障診斷、系統行為分析、解釋以及預測等方面發揮著越來越大的作用。 國外文獻報導較多而且應用取得成效比較明顯的應用領域主要有：工程和工業過程;電子電路分析和故障診斷;醫藥和醫療診斷;社會經濟領域。 下面有選擇地按照應用領域介紹其中比較典型的專案。

　　2.1 工程和工業過程

　　這裡工程指傳統的工程領域及一些工程裝置，如蒸餾塔、高壓鍋爐、汽輪機等人造裝置;工業過程指一些連續系統，如機械製造、發酵、化工過程和電站等 。這方面的應用專案比較多見。

　　ARTIST是歐洲的ESPRIT 計劃中的一個專案[5]，專案領導者是蘇格蘭的Heriot-Watt大學的Leitch.R，完成於1993年7月。此專案建立了定性動態模型，應用於過程監測與故障診斷。Leitch等人建立了一個基於定性微分方程***QDE***和模糊量空間的定性模擬器： Fusim, 現已應用在輸配電網路和化工廠蒸餾塔的過程監控、分析、診斷上。

　　ESPRIT計劃中另一應用定性推理的重要專案是：TIGER工程-汽輪機的監測、診斷系統[6]。現已應用在 Exxon化工廠的大型工業汽輪機以及Dassault航空中心的宇宙飛船輔助動力單元。系統應用定性模擬來預測汽輪機啟動及負載改變時的可能行為。

　　2.2 電子電路分析和故障診斷

　　定性模擬的一個很重要的應用領域便是電子電路分析和故障診斷。定性推理的先驅人物de Kleer早在1976年便開發了使用定性知識研究電子線路的系統 LOCAL，即根據電路部件已測知的正常行為和錯誤行為，分析實際行為和預測行為的不一致之處，然後指出電路的故障點。這種思想後來發展成了基於模型的故障診斷理論***model-based diagnosis therory***。時至今日，由於定性推理和模擬技術的不斷進步，該應用領域的發展前景更為廣闊。

　　這類專案中，最為典型的是Dague.P等人開發的類比電路故障診斷工具-DEDALE[7]。Dague對該系統進行了一系列實驗，聲稱：DEDALE系統能診斷出電路故障的75%，另外的25%故障沒有構成對電路效能的顯著影響，並且可以通過其他手段檢測出。Electronique Serge Dassault 繼續這個領域的研究工作，已推出一個名為“DIAGMASTER”的商業化產品。

　　2.3 醫藥和醫療診斷

　　人工智慧中的專家系統，尤其是醫療專家系統，為人工智慧的振興起了推波助瀾的作用。而定性模擬在醫療專家系統的應用方面也很活躍。

　　Bratko.I將定性推理應用在心電圖的識別上[8]， 目的在於根據心電圖辨識心律，判斷病症。定性模型用來產生心臟工作狀況，規則歸納系統用於產生診斷規則庫。他給出了心電圖詮釋系統-KARDIO，澳大利亞的Telectronics公司已將此係統的部分成果應用於他們的心臟病診治系統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]，並給出了在醫學專家系統中的具體應用過程。該系統可以對腎臟的水份、鹽份平衡過程進行模擬，作為腎炎綜合診治系統的輔助分析工具。

　　2.4社會經濟領域

　　定性推理由於其處理不完全知識及模糊資料的突出能力，一直在社會科學、人文科學、商業流通等領域的研究上佔有重要位置。

　　Daniels.HAM，Feelders.AJ給出了一個商業行為分析定性模擬模型[10]。作為例子，他們對某個公司的銷售量、商品價格、資金狀況進行建模，分析其商業行為的變化，如為什麼廣告量的減少會帶來銷售量的下降，什麼原因導致公司資產減少，是否存在經營危機等。對於銀行貸款之前的商業調查，該模型具有廣闊的應用前景，荷蘭的AMRO銀行正在此基礎上進行深入的研究工作。

　　美國的Farley.A，Lin.KB使用QSIM演算法，研究市場預測的定性模擬模型，即當市場需求、供給、價格等諸因素變動時，預測可能引起的市場變化[11]。

　　3 定性模擬的發展方向

　　定性模擬目前仍然是新興的研究領域，很多基礎性的理論工作尚待完善和突破，因此該領域的發展前景十分廣闊。對於定性模擬理論，概括來說，有以下幾個發展方向：

　　***1***採用定量與定性結合的模擬方法

　　由於定性模型中包含系統的不完全知識，定性模擬會產生一些虛假和二義的多餘行為，當實際系統很複雜時，定性模擬產生相當數量的多餘行為，如何有效地減少定性模擬產生的行為數，成為當今定性推理研究的主題。很多研究者紛紛採用定量與定性結合的模擬方法。在定性模擬中加入相當的定量知識，將定量與定性有機地結合起來，將大大減少系統的預測行為數，增強定性模擬的生命力。

　　***2***採用模型分解方法

　　定性模擬走向應用時，往往涉及到規模較大的系統，即使省略某些細節，模型仍是非常複雜的。所以，定性理論中，必須有處理這種複雜性的手段。

　　模型分解方法將系統模型分為若干部分，稱為部件***component***，系統的聯絡緊密的變數將集中在一個部件中，併為部件建立狀態，系統的描述將以這種狀態為單位，若需要不同部分的變數的事件對應性，可以通過不同部分之間的連線來產生。並且，模擬演算法上也作了相應的變動，以區域性的部件描述為基礎的模擬取代了以全域性狀態為基礎的定性模擬演算法。大大提高了模型建立工作的效率和準確性，並降低了模擬的時間和空間執行代價。

　　***3***採用並行定性模擬方法

　　當前定性模擬在減少冗餘或虛假行為的研究上取得了很大進展，但同時也帶來了一些始料未及的副作用：定性與定量知識的結合，使知識的表示和推理機制複雜化，資料量明顯增加;由於資訊不完備，系統的搜尋空間增大，使得定性模擬在一定的情況下比定量模擬的速度更慢;再者隨著定性模擬逐漸走向應用，引數數量的增長使問題的規模成指數增長，模擬的速度也明顯下降。並行定性模擬能較大幅度地提高定性模擬的效率，因此成為一個新興的發展方向。

　　鑑於定性模擬技術的諸多優點及巨大的實用價值，許多學者紛紛投入到該領域的研究中，各國政府部門及研究機構在研究經費等方面大力扶助，我們有理由相信在不遠的將來定性模擬研究會取得更大的進展。