第3章系统模型与模型化

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局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻： 为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。 1．兔子朝着比现在高的地方跳去。他们找到了不远处的最高山峰。 但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是局部搜索，它不能保证局 部最优值就是全局最优值。 2．兔子喝醉了。他随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处， 也可能踏入平地。但是，他渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是 模拟退火。 3．兔子们吃了失忆药片，并被发射到太空，然后随机落到了地球上 的某些地方。他们不知道自己的使命是什么。但是，如果你过几年 就杀死一部分海拔低的兔子，多产的兔子们自己就会找到珠穆朗玛 峰。这就是遗传算法。 4.兔子们知道一个兔的力量是渺小的。他们互相转告着，哪里的山 已经找过，并且找过的每一座山他们都留下一只兔子做记号。他们 制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。
四、小结
该方法的核心是对系统要素间的关系（尤其是因果 关系）进行层次化处理，最终形成具有多级递阶关 系和解释功能的结构模型（图）。
第1步： 找出影响系统问题的主要因素，通过方格图判
断要素间的直接（相邻）影响关系；
第2步： 考虑因果等关系的传递性，建立反映诸要素间
关系的可达矩阵（该类矩阵属反映逻辑关系的布尔矩阵）；
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第三节 系统工程模型技术的新进展
随着系统工程理论的发展和应用不断深入，系 统工程所研究的问题越来越多地涉及复杂系统、 非线性系统，传统的模型方法已经不能适应这 种研究的需要，规划论、“硬”的优化技术已 经很难应对这种局面。
随着信息技术和计算机智能化的发展，针对这 种情况，Zadeh提出了一种新的方法——软计 算(soft computing)。
形象
类比 仿真
思维 描述 字句 图示 数学 物理 图像
图 模型分类
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第一节 概述
四、构造模型的一般原则 1.建立方框图 2.考虑信息相关性 3.考虑准确性 4.考虑结集性
五、建模的基本步骤 ①明确建模的目的和要求 以便使模型满足实
际要求，不致产生太大偏差； ②对系统进行一般语言描述 因为系统的语言描
结构分析的概念和意义
结构→结构模型→结构模型化→结构分析
结构分析是一个实现系统结构模型化并加以 解释的过程。
结构分析是系统分析的重要内容，是系统优化 分析、设计与管理的基础
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第二节 系统结构模型化技术
二、系统结构表达及分析方法
理解系统结构的概念 （构成系统诸要素间的关联方式或关系）及其 有向图（节点与有向弧）和矩阵（可达矩阵等） 这两种常用的表达方式。 比较有代表性的系统结构分析方法有： 关联树（如问题树、目标树、决策树）法、解 释结构模型化（ISM）方法、系统动力学（SD） 结构模型化方法等。
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第一节 概述
二、模型化的本质、作用及地位
1.本质：利用模型与原型之间某方面的相思关系，在研究 过程中用模型来代替原型，通过对于模型的研究得到关于原 型的一些信息。
2.作用：①模型本身是人们对客体系统一定程度研究结果 的表达。这种表达是简洁的、 形式化的。②模型提供了脱离 具体内容的逻辑演绎和计算的基础，这会导致对科学规律、 理论、原理的发现。③利用模型可以进行“思想”试验。
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第二节 系统结构模型化技术
三、 ISM实用化方法原理
设定 问题 、形 成意 识模
型
找出 影响 要素
要素 关系 分析 （关 系图
）
建立可 达矩阵 (M)和
缩减 矩阵 （M/）
矩阵 层次 化处
理 (ML/)
绘制 多级 递阶 有向
图
建立 解释 结构 模型
分析 报告
比较/ F 学习
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第一节 概述
六、模型化的基本方法 1.分析方法； 2.实验方法； 3.综合法； 4.老手法； 5.辩证法；
七、模型的简化 ①减少变量，减去次要变量； ②改变变量性质； ③合并变量（集结）； ④改变函数关系； ⑤改变约束条件；
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第二节 系统结构模型化技术
一、系统结构模型化基础
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作业
P80~P81 1、 21、（b） 22、 23、（1）
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第三章 系统模型与模型化
《系统工程》课程建设团队
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第三章 系统模型与模型化
第一节：概述 第二节：系统结构模型化技术 第三节：系统工程模型技术的新进展
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第一节 概述
一、模型及模型化的定义 模型有三个特征： 1.它是现实世界部分的抽象或模仿； 2.它是由那些与分析的问题有关的因素构成； 3.它表明了有关因素间的相互关系； 模型化就是为了描述系统的构成和行为，对实 体系统的各种因素进行适当筛选后，用一定方 式（数学、图像等）表达系统实体的方法。
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一、系统定量分析模型
状态空间模型：
研究动态系统的行为，有两种既有联系也有 区别的方法：输入－输出法和状态变量法。输 入－输出法又称端部法，它只研究系统的端部 特性，而不研究系统的内部结构。系统的特性 用传递函数来表示。
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一、系统定量分析模型
状态变量法在60年代才得到推广使用。它仍然是处理 系统的输入和输出间的关系。但是在这些关系中，还附 加另一组变量，称为状态变量。在物理系统中，典型的 变量有：位置（与势能有关）、速度（与动能有关）、 电容上的电压（与它们存储的电能有关）、电感上的电 流（与它们存储的磁能有关）、温度（与热能有关）。 状态变量法可用于线性的或非线性的、时变的或时不变 的及多输入、多输出的系统，并且更适合仿真和使用计 算机的目的，故得到广泛应用。
3.地位：模型的本质决定了它的作用的局限性。它不能代 替以客观系统内容的研究，只有在和对客体系统相配合时， 模型的作用才能充分发挥。
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第一节 概述
模型化 实际系统
比较 现实意义
解释
模型 实验、分析
结论
图 系统模型（化）的作用与地位
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第一节 概述
三、模型的分类 模型
概念
符号
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第三节 系统工程模型技术的新进展
软计算不是一个单独的方法论，而是一个 方法的集合，在这个集合中的主要成员包括模 糊逻辑控制(fuzzy logic control)、神经网络 (neural network)、近似推理以及一些具有全 局优化性能且通用性强的meta-heuristic算法， 如遗传算法(genetic algorithms, GA)、模拟 退火算法(simulated annealing, SA)、禁忌搜 索算法(taboo search, TS)、蚁路算法(ant system, AS)等。这些方法的特点是他们更多地 借鉴了生物原理和人的思维，因此有人也称之 为“拟人”方法。更适应于解决管理、经济和 复杂的工程大系统问题。
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蚁群算法
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）由 Colorni，Dorigo和Maniezzo在1991年提出，它是通过 模拟自然界蚂蚁社会的寻找食物的方式而得出的一种仿 生优化算法。自然界种蚁群寻找食物时会派出一些蚂蚁 分头在四周游荡，如果一只蚂蚁找到食物，它就返回巢 中通知同伴并沿途留下“信息素”（pheromone） 作 为蚁群前往食物所在地的标记。 信息素会逐渐挥发，如 果两只蚂蚁同时找到同一食物，又采取不同路线回到巢 中，那么比较绕弯的一条路上信息素的气味会比较淡， 蚁群将倾向于沿另一条更近的路线前往食物所在地。
述是进一步确定模型结构的基础；
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第一节 概述
五、建模的基本步骤 ③弄清系统中的主要因素型准确表示现实系统； ④确定模型的结构 这一步决定了模型定量方面的内容； ⑤估计模型的参数 用数量来表示系统中的因果关系； ⑥实验研究 对模型进行实验研究，进行真实性检验，以检 验模型与实际系统的符合性； ⑦必要修改 根据实验结果，对模型作必要的修改。
第5步：作出多级递阶有向图。作图过程为：
（1）按照每个最大单位子矩阵框定的要素，将各要素按 层次分布；
（2）将第3步被缩减掉的要素随其代表要素同级补入，并标 明其间的相互作用关系；
（3）用从下到上的有向弧来显示逐级要素间的关系； （4）补充必要的越级关系。
第6步：经直接转换，建立解释结构模型。 ISM方法的特色和局限性
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蚁群算法(续)
ACO算法设计虚拟的“蚂蚁”，让它们摸索不同路 线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。根据 “信息素较浓的路线更近”的原则，即可选择出最佳路 线。
目前，ACO算法已被广泛应用于组合优化问题中， 在图着色问题、车间流问题、车辆调度问题、机器人路 径规划问题、路由算法设计等领域均取得了良好的效果。 也有研究者尝试将ACO算法应用于连续问题的优化中。 由于ACO算法具有广泛实用价值，成为了群智能领域第 一个取得成功的实例，曾一度成为群智能的代名词，相 应理论研究及改进算法近年来层出不穷。
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鱼群算法
2003年李晓磊、邵之江等提出的鱼群算法，它 利用自上而下的寻优模式模仿自然界鱼群觅食行为， 主要利用鱼的觅食、聚群和追尾行为，构造个体底 层行为；通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局 最优值在群体中凸现出来的目的。在基本运算中引 入鱼群的生存机制、竞争机制以及鱼群的协调机制， 提高算法的有效效率。
第3步： 考虑要素间可能存在的强连接（相互影响）关