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(duì)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(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(duì)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(duì)系統(tǒng)原理性的理解，而這種理解的基礎(chǔ)就是定性知識(shí)。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(shí)。

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(duì)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(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?。國內(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(zhēng)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(cè)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(shì)在于它完全不需要對(duì)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(duì)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?，K. 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(huì)等學(xué)科相互滲透、結(jié)合，在系統(tǒng)監(jiān)測(cè)、故障診斷、系統(tǒng)行為分析、解釋以及預(yù)測(cè)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(huì)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?jìng)鹘y(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(dòng)態(tài)模型，應(yīng)用于過程監(jiān)測(cè)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(cè)、診斷系統(tǒng)[6]。現(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(dòng)力單元。系統(tǒng)應(yīng)用定性仿真來預(yù)測(cè)汽輪機(jī)啟動(dòng)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(shí)研究電子線路的系統(tǒng) LOCAL，即根據(jù)電路部件已測(cè)知的正常行為和錯(cuò)誤行為，分析實(shí)際行為和預(yù)測(cè)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(duì)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(duì)電路性能的顯著影響，并且可以通過其他手段檢測(cè)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(shí)別上[8]， 目的在于根據(jù)心電圖辨識(shí)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(jiǎn)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(duì)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(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域

定性推理由于其處理不完全知識(shí)及模糊數(shù)據(jù)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，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(duì)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(huì)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(duì)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(chǎng)預(yù)測(cè)的定性仿真模型，即當(dāng)市場(chǎng)需求、供給、價(jià)格等諸因素變動(dòng)時(shí)，預(yù)測(cè)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(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(duì)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(shí)，定性仿真會(huì)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(shí)，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(cè)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(duì)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(dòng)，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(shí)的結(jié)合，使知識(shí)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(huì)取得更大的進(jìn)展。

參 考 文 獻(xiàn)

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