基于知识的计算机仿真 绪论
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基于知识的计算机仿真
Knowledge-Based Computer Simulation
绪论
绪论
1. 仿真概要 2. 仿真与人工智能 3. 本课程的内容与要求
1. 仿真概要
1.1 什么是仿真*
仿真(Simulation)是真实过程或系统在整个时间 内运行的模仿。通过仿真处理产生一个人为的系统 的经历，然后观察这个人为的经历，以便描绘推断 出和实际系统有关的运行特征。
生产制造设备的基于知识的仿真
(Knowledge-Based Simulation of Manufacturing Facilities)
(How can we study Large and Complex System)
如何研究大型复杂系统
本课程的要求
要求： 理解和掌握基于知识的仿真模型设计方法 的思想、基本概念及原理，了解实现新建模法 的技术途径。 考核方式：
反应
· 蒙特卡罗分析 · 排队模型 · 库存模型 · 社会模型 · 各种规划问题 · 飞行模拟 · 组织管理模拟
系统行为 的解析
教育训练
· 危险状况下的训练 有计划、客观训练 节约费用
系统仿真目的:
(1) 理解系统的性能 (2) 多种策略的评估 (3) 系统设计和重组
预测现存系统在不同环境下 所产生的变化及其对系统性 能的影响。
(2) 建模技术上的不同
仿真：一般是以代数方程差分方程等的数学方程式或 概率分布来描述的。 ＡＩ：一般是以更为直观的更为易于理解的规则表达 式来实现的。
(3) 利用形态上的不同
仿真：注重输入与输出的作用，传输过程可视为“黑箱”。 ＡＩ：注重导出结果时的推论过程。
仿真与ＡＩ的融合
尽管仿真与ＡＩ在大的框架下具有共性，但这两 领域的交流并不十分密切。近年来出现了相互融合 的趋势，主要表现为以下2个方面：
1.2 仿真分类*
1.3 系统仿真目的*
2. 仿真与人工智能(Artificial Intelligence)
2.1 类似性与区别*
类似性：都是对研究对象进行建模并利用模型 模拟对象的行为。
区
别：(1)各自的“目的”的不同
(2)建模技术上的不同 (3)利用形态的不同
2.2 仿真与ＡＩ的融合*
(1) 引入仿真技术，提高ＡＩ系统的性能。 (2) 利用ＡＩ相关技术进行仿真支援。 －仿真的容易化 (建模、用户界面：专家系统、GUI技术) －仿真的高性能化 (基于知识的仿真：知识表达、利用、获取)
本课程的内容(1)--系统建模与仿真基础
立足于当代人工智能及知识工程的最新成果，本课程 将介绍与传统的建模仿真方法不同的、成为九十年代国 际上主流方向的仿真模型设计方法。课程将重点介绍新 方法的理论基础及技术途径，同时，也尽可能结合其在 多个领域中的应用实例给予分析评述。 绪论
(Discrete Event Simulation in the AI Environment)
使粗模型到基模型的过渡自动化
(Automating the Transition from Lumped Models to Base Models)
基于知识的仿真中的多重抽象
(Multiple Abstraction in Knowledge-Based Simulation)
对多种策略变量作用下的系 统性能进行评估。
可预测新系统在不同环境下 的性能。 在设计仿真模型时所得到的 知识对改进所研究的系统性 能有很大的参考价值。
(4) 系统性能优化
仿真与ＡＩ的最大区别
(1) 各自的“目的”的不同
仿真：以实际系统(工程、经济、社会系统等)为对象， 通过仿真达到设计、控制、预测的目的。 ＡＩ：通过对人类所具有的知识进行模型化，旨在让 计算机具有像人类一样的信息处理能力。
· 风洞实验、冲撞模拟 · 核反应堆控制方式探讨 · 星系的进化模型、分子
效果
· 节约费用、时间 · 确保安全 · 缩短（延长）时间 · 巨大实验可能化 · 以数值求解方式解 决采用解析方法不 能求解的问题 · 不能试运行的系统 行为的评估
特点
· 确定的 · 连续的 · 明确解 · 各种模型 · 概率世界 · 概率的 · 离散的 · 预测 · 临场感
本课程的内容（2）--基于知识的仿真模型 设计方法及技术途径
第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 第十一章 第十二章 面向对象方法与知识工程概述 离散系统仿真的主动性对象系统
(Active Object System for Discrete System Simulation)
人工智能环境中的离散事件仿真
3. 本课程的内容与要求
本课程的内容与要求*
参考书籍*
仿真示意图
实际对象
抽象化 操作 模型 推断
实际系统的行为 t
模拟系统的行为
t
仿真分类
按方法论
• 定性仿真 • 定量仿真
{
连续的
离散的
按仿真目的*
{ {
确定的 概率的 确定的 概率的Leabharlann 按仿真目的分类目的
物理现象 的解析 计算手法
例子
提交论文。
参考教材
1.系统仿真导论，肖田元等编著，清华大学出版社。 2.离散事件系统建模与仿真，顾启太编著，清华大学出版社。 3.Dynamic Models and Discrete Event Simulation, by W. Dolaney and E. Vaccari, Marcel Dekker Inc. 1989. 4.Object-Oriented Simulation, edited by Raimund K. Ege, Simulation Series, vol. 23, No.3, 1991. 5.AI Papers, edited by R. J.Uttamsingh, Simulation Series, vol. 20, No.1, 1988. 6.Artificial Intelligence and Simulation, The Diversity of Application, edited by Troy Henson, 1988.
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
确定性模型(Deterministic Models) 随机模型(Stochastic Models) 复杂系统模型(Models of Complex Systems) 仿真实验(Simulation Experiments) 仿真建模(Simulation Modeling)
Knowledge-Based Computer Simulation
绪论
绪论
1. 仿真概要 2. 仿真与人工智能 3. 本课程的内容与要求
1. 仿真概要
1.1 什么是仿真*
仿真(Simulation)是真实过程或系统在整个时间 内运行的模仿。通过仿真处理产生一个人为的系统 的经历，然后观察这个人为的经历，以便描绘推断 出和实际系统有关的运行特征。
生产制造设备的基于知识的仿真
(Knowledge-Based Simulation of Manufacturing Facilities)
(How can we study Large and Complex System)
如何研究大型复杂系统
本课程的要求
要求： 理解和掌握基于知识的仿真模型设计方法 的思想、基本概念及原理，了解实现新建模法 的技术途径。 考核方式：
反应
· 蒙特卡罗分析 · 排队模型 · 库存模型 · 社会模型 · 各种规划问题 · 飞行模拟 · 组织管理模拟
系统行为 的解析
教育训练
· 危险状况下的训练 有计划、客观训练 节约费用
系统仿真目的:
(1) 理解系统的性能 (2) 多种策略的评估 (3) 系统设计和重组
预测现存系统在不同环境下 所产生的变化及其对系统性 能的影响。
(2) 建模技术上的不同
仿真：一般是以代数方程差分方程等的数学方程式或 概率分布来描述的。 ＡＩ：一般是以更为直观的更为易于理解的规则表达 式来实现的。
(3) 利用形态上的不同
仿真：注重输入与输出的作用，传输过程可视为“黑箱”。 ＡＩ：注重导出结果时的推论过程。
仿真与ＡＩ的融合
尽管仿真与ＡＩ在大的框架下具有共性，但这两 领域的交流并不十分密切。近年来出现了相互融合 的趋势，主要表现为以下2个方面：
1.2 仿真分类*
1.3 系统仿真目的*
2. 仿真与人工智能(Artificial Intelligence)
2.1 类似性与区别*
类似性：都是对研究对象进行建模并利用模型 模拟对象的行为。
区
别：(1)各自的“目的”的不同
(2)建模技术上的不同 (3)利用形态的不同
2.2 仿真与ＡＩ的融合*
(1) 引入仿真技术，提高ＡＩ系统的性能。 (2) 利用ＡＩ相关技术进行仿真支援。 －仿真的容易化 (建模、用户界面：专家系统、GUI技术) －仿真的高性能化 (基于知识的仿真：知识表达、利用、获取)
本课程的内容(1)--系统建模与仿真基础
立足于当代人工智能及知识工程的最新成果，本课程 将介绍与传统的建模仿真方法不同的、成为九十年代国 际上主流方向的仿真模型设计方法。课程将重点介绍新 方法的理论基础及技术途径，同时，也尽可能结合其在 多个领域中的应用实例给予分析评述。 绪论
(Discrete Event Simulation in the AI Environment)
使粗模型到基模型的过渡自动化
(Automating the Transition from Lumped Models to Base Models)
基于知识的仿真中的多重抽象
(Multiple Abstraction in Knowledge-Based Simulation)
对多种策略变量作用下的系 统性能进行评估。
可预测新系统在不同环境下 的性能。 在设计仿真模型时所得到的 知识对改进所研究的系统性 能有很大的参考价值。
(4) 系统性能优化
仿真与ＡＩ的最大区别
(1) 各自的“目的”的不同
仿真：以实际系统(工程、经济、社会系统等)为对象， 通过仿真达到设计、控制、预测的目的。 ＡＩ：通过对人类所具有的知识进行模型化，旨在让 计算机具有像人类一样的信息处理能力。
· 风洞实验、冲撞模拟 · 核反应堆控制方式探讨 · 星系的进化模型、分子
效果
· 节约费用、时间 · 确保安全 · 缩短（延长）时间 · 巨大实验可能化 · 以数值求解方式解 决采用解析方法不 能求解的问题 · 不能试运行的系统 行为的评估
特点
· 确定的 · 连续的 · 明确解 · 各种模型 · 概率世界 · 概率的 · 离散的 · 预测 · 临场感
本课程的内容（2）--基于知识的仿真模型 设计方法及技术途径
第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 第十一章 第十二章 面向对象方法与知识工程概述 离散系统仿真的主动性对象系统
(Active Object System for Discrete System Simulation)
人工智能环境中的离散事件仿真
3. 本课程的内容与要求
本课程的内容与要求*
参考书籍*
仿真示意图
实际对象
抽象化 操作 模型 推断
实际系统的行为 t
模拟系统的行为
t
仿真分类
按方法论
• 定性仿真 • 定量仿真
{
连续的
离散的
按仿真目的*
{ {
确定的 概率的 确定的 概率的Leabharlann 按仿真目的分类目的
物理现象 的解析 计算手法
例子
提交论文。
参考教材
1.系统仿真导论，肖田元等编著，清华大学出版社。 2.离散事件系统建模与仿真，顾启太编著，清华大学出版社。 3.Dynamic Models and Discrete Event Simulation, by W. Dolaney and E. Vaccari, Marcel Dekker Inc. 1989. 4.Object-Oriented Simulation, edited by Raimund K. Ege, Simulation Series, vol. 23, No.3, 1991. 5.AI Papers, edited by R. J.Uttamsingh, Simulation Series, vol. 20, No.1, 1988. 6.Artificial Intelligence and Simulation, The Diversity of Application, edited by Troy Henson, 1988.
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
确定性模型(Deterministic Models) 随机模型(Stochastic Models) 复杂系统模型(Models of Complex Systems) 仿真实验(Simulation Experiments) 仿真建模(Simulation Modeling)