定性仿真理論及應用
摘要： 本文首先介紹了定性仿真的產(chǎn)生背景及理論發(fā)展狀況，然后說(shuō)明了定性仿真在各領(lǐng)域的應用情況，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
1 定性仿真的產(chǎn)生與理論現狀
定性仿真(Qualitative Simulation)是以非數字手段處理信息輸入、建模、行為分析和結果輸出等仿真環(huán)節，通過(guò)定性模型推導系統的定性行為描述。定性仿真是系統仿真的一個(gè)分支，是系統仿真與人工智能理論交叉產(chǎn)生的新領(lǐng)域。相對于傳統的數字仿真，定性仿真有其獨到之處：這種仿真能處理多種形式的信息，有推理能力和學(xué)習能力，能初步模仿人類(lèi)思維方式，人機界面更符合人的思維習慣，所得結果更容易理解。
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)驗室的John de Kleer 和Seely Brown 在設計一個(gè)電路教學(xué)系統時(shí)發(fā)現，以常規的數學(xué)模型和仿真方法難以使學(xué)生很快明白電路的工作過(guò)程，而在實(shí)際教學(xué)中，老師并不是先給出數學(xué)公式，而是先講解電路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用計算機來(lái)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原理性的理解，而這種理解的基礎就是定性知識。很多專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)始探索如何在數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(kāi)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[2]；1986年美國德州大學(xué)的Benjamin Kuipers在 Qualitative Simulation”一文中提出了動(dòng)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(wèn)題的專(zhuān)集。此后定性問(wèn)題的研究成為人工智能和系統建模與仿真領(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(zhuān)集，標志著(zhù)該領(lǐng)域理論研究逐漸成熟并且向應用領(lǐng)域擴展。90年代以來(lái)，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等國際刊物上經(jīng)�？梢钥吹蕉ㄐ苑抡娣矫娴难芯砍晒�。國內該領(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院校的少數研究者。
定性仿真產(chǎn)生之后，在理論上出現了百家爭鳴的局面，研究者們根據自己的見(jiàn)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)習的方法和樸素物理學(xué)方法。
模糊數學(xué)方法可以解決模型信息與測量數據的不確定性，所以在定性理論中一般用來(lái)作為一種描述手段。最初，系統的定性值是采用區間模糊數的行為來(lái)描述的，英國的Qiang Shen進(jìn)一步將其發(fā)展到用凸模糊數來(lái)描述定性值[4]，在數據表示上前進(jìn)了一大步。此后，又有人在其基礎上引入了概率論，來(lái)度量生成的多個(gè)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(diǎn)，那就是系統真實(shí)值與模糊量空間的映射問(wèn)題，即如何確定描述系統的模糊量。
歸納推理法是定性仿真的一個(gè)新方向，它起源于通用系統理論，主要利用其中的通用系統問(wèn)題求解（General System Problem Solve）技術(shù)。輸入盡可能多的行為，通過(guò)歸納學(xué)習的方式，構造系統的定性模型，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的結構信息，不需要預先提供任何模型。但是，這種方法需要采集大量的數據并處理和維護；而且，由于現實(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用上發(fā)展得最為成熟，它興起于一些人工智能專(zhuān)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提出的基于摿鲾的概念的理論，K. D. Forbus 的定性過(guò)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 定性仿真的應用
現在，定性仿真技術(shù)與物理、化工、生態(tài)、生物、社會(huì )等學(xué)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(fā)揮著(zhù)越來(lái)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(lǐng)域主要有：工程和工業(yè)過(guò)程；電子電路分析和故障診斷；醫藥和醫療診斷；社會(huì )經(jīng)濟領(lǐng)域。 下面有選擇地按照應用領(lǐng)域介紹其中比較典型的項目。
2.1 工程和工業(yè)過(guò)程
這里工程指傳統的工程領(lǐng)域及一些工程設備，如蒸餾塔、高壓鍋爐、汽輪機等人造設備；工業(yè)過(guò)程指一些連續系統，如機械制造、發(fā)酵、化工過(guò)程和電站等 。這方面的應用項目比較多見(jiàn)。
ARTIST是歐洲的ESPRIT 計劃中的一個(gè)項目[5]，項目領(lǐng)導者是蘇格蘭的Heriot-Watt大學(xué)的Leitch.R，完成于1993年7月。此項目建立了定性動(dòng)態(tài)模型，應用于過(guò)程監測與故障診斷。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, 現已應用在輸配電網(wǎng)絡(luò )和化工廠(chǎng)蒸餾塔的過(guò)程監控、分析、診斷上。
ESPRIT計劃中另一應用定性推理的重要項目是：TIGER工程-汽輪機的監測、診斷系統[6]�，F已應用在 Exxon化工廠(chǎng)的大型工業(yè)汽輪機以及Dassault航空中心的宇宙飛船輔助動(dòng)力單元。系統應用定性仿真來(lái)預測汽輪機啟動(dòng)及負載改變時(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)很重要的應用領(lǐng)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(kāi)發(fā)了使用定性知識研究電子線(xiàn)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(shí)際行為和預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(lái)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，該應用領(lǐng)域的發(fā)展前景更為廣闊。
這類(lèi)項目中，最為典型的是Dague.P等人開(kāi)發(fā)的模擬電路故障診斷工具-DEDALE[7]。Dague對該系統進(jìn)行了一系列實(shí)驗，聲稱(chēng)：DEDALE系統能診斷出電路故障的75％，另外的25％故障沒(méi)有構成對電路性能的顯著(zhù)影響，并且可以通過(guò)其他手段檢測出。Electronique Serge Dassault 繼續這個(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 醫藥和醫療診斷
人工智能中的專(zhuān)家系統，尤其是醫療專(zhuān)家系統，為人工智能的振興起了推波助瀾的作用。而定性仿真在醫療專(zhuān)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]， 目的在于根據心電圖辨識心律，判斷病癥。定性模型用來(lái)產(chǎn)生心臟工作狀況，規則歸納系統用于產(chǎn)生診斷規則庫。他給出了心電圖詮釋系統-KARDIO，澳大利亞的Telectronics公司已將此系統的部分成果應用于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(jiǎn)化方法[9]，并給出了在醫學(xué)專(zhuān)家系統中的具體應用過(guò)程。該系統可以對腎臟的水份、鹽份平衡過(guò)程進(jìn)行仿真，作為腎炎綜合診治系統的輔助分析工具�！�
2.4社會(huì )經(jīng)濟領(lǐng)域
定性推理由于其處理不完全知識及模糊數據的突出能力，一直在社會(huì )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，Feelders.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(xiāo)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(huì )帶來(lái)銷(xiāo)售量的下降，什么原因導致公司資產(chǎn)減少，是否存在經(jīng)營(yíng)危機等。對于銀行貸款之前的商業(yè)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(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(chǎng)預測的定性仿真模型，即當市場(chǎng)需求、供給、價(jià)格等諸因素變動(dòng)時(shí)，預測可能引起的市場(chǎng)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(lái)說(shuō)，有以下幾個(gè)發(fā)展方向：
（1）采用定量與定性結合的仿真方法
由于定性模型中包含系統的不完全知識，定性仿真會(huì )產(chǎn)生一些虛假和二義的多余行為，當實(shí)際系統很復雜時(shí)，定性仿真產(chǎn)生相當數量的多余行為，如何有效地減少定性仿真產(chǎn)生的行為數，成為當今定性推理研究的主題。很多研究者紛紛采用定量與定性結合的仿真方法。在定性仿真中加入相當的定量知識，將定量與定性有機地結合起來(lái)，將大大減少系統的預測行為數，增強定性仿真的生命力。
（2）采用模型分解方法
定性仿真走向應用時(shí)，往往涉及到規模較大的系統，即使省略某些細節，模型仍是非常復雜的。所以，定性理論中，必須有處理這種復雜性的手段。
模型分解方法將系統模型分為若干部分，稱(chēng)為部件(component)，系統的聯(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性，可以通過(guò)不同部分之間的連接來(lái)產(chǎn)生。并且，仿真算法上也作了相應的變動(dòng)，以局部的部件描述為基礎的仿真取代了以全局狀態(tài)為基礎的定性仿真算法。大大提高了模型建立工作的效率和準確性，并降低了仿真的時(shí)間和空間運行代價(jià)。
（3）采用并行定性仿真方法
當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(lái)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復雜化，數據量明顯增加；由于信息不完備，系統的搜索空間增大，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(zhù)定性仿真逐漸走向應用，參數數量的增長(cháng)使問(wèn)題的規模成指數增長(cháng)，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(mén)及研究機構在研究經(jīng)費等方面大力扶助，我們有理由相信在不遠的將來(lái)定性仿真研究會(huì )取得更大的進(jìn)展。
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