面向系统建模的模型集成VIP免费

面向系统建模的模型集成*唐锡晋****（中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所，100080）摘要本文简述了模型集成有关的问题。模型集成是为了系统建模，其研究始于模型管理，但前者扩展了后者的范围，特别是在对复杂的社会经济或环境问题建模时。怎样实现模型集成？本文总结了3种方法，自上而下，自下而上和系统方法。文章最后并例举目前比较常用的模型集成平台和一些典型的模型集成的例子。关键词模型系统建模模型集成1引言使用模型就像找专家咨询来帮助解决问题。当问题既不寻常又少见，有必要寻求多方意见而综合考虑，这是对系统建模中模型集成的一个很通俗的解释规范一些，系统是一些对象或部件如人、资源、概念或者过程的集合，以完成某些功能或者达到某个目标。模型是有关一个系统、理论或现象的一个概要性的描述，它阐明已知或可推出的性征以用于深入的研究。在分析问题时，常需要创建一个或多个模型，特别是对于复杂的问题。多个模型的组织是模型集成所考虑的问题。但模型集成不仅仅囿于单纯地建立模型间的连接，它与系统建模过程紧密联系。关于模型集成的研究因领域人员对模型的理解而有所不同，尤其体现在运筹/管理科学和信息系统领域人员对此问题的认识上，实际表现为对模型与知识的区别。从知识工程来看，知识可定义为一种模式(pattern)，而模型是一种特殊形式的模式。知识表达可以是专家系统知识库中的逻辑形式，亦可以是各种分析形式的表达。从其他领域，特别是运筹与管理领域，则持相反的观点，认为模式是一种特殊形式的模型[1]。关于知识与模型的争论始终持续着，这也反映在决策支持系统的发展上。DSS最初是基于模型的，有优化模型、仿真模型、启发式模型、其它的描述型模型、预测模型等等。模型的增多，就有一个管理以提高效率的问题。20世纪70年代中期数据库技术发展开始成熟，人们借鉴数据管理上的方法实现模型管理。由于数学模型的结构不能显性表达简单套用数据管理的方法实现模型管理有很大的局限，因为建模是复杂的、迭代的过程，于是发展了支持建模过程的模型管理。建模过程包括识别问题、创建、实现、验证、求解、分析和维护模型等任务，支持建模过程即提供相应的工具，这些工具有任务表达的语言并能执行完成任务的操作。而具体实现时“模型集成”被视为创建模型的一个目标。关于模型管理的一些代表性的综述，较早的有Elam和Lee主编的1986年在DecisionSupportSystems第2卷第1期对过去6、7年研究的思考和今后研究的展望[2]，之后有Shetty,Bhargava和Krishnan等主编的AnnalsofOperations****唐锡晋，1967年生，女，博士，副研究员，主要研究方向：综合集成与决策支持，电话：62553291，62651427，email:xjtang@staff.iss.ac.cn.Research1992年的一期专集[3]，Blanning主编的1993年DecisionSupportSystems的一期专集[4]，正是6、7年前展望的一些成果。最新的一篇综述由Krishnan和Chari所著，2000年在网络杂志InteractiveTransactionsofORMS上发表[5]。93-94年间涌现了大批有关模型管理的文献，体现了该领域的丰富成果。而模型集成逐渐不再视为模型管理的一支，它已涵盖模型创建任务中的所有问题。但自那以后直到2000年的6、7年间很少有深刻或全面的文章，研究似乎处于低潮。实际上，深入的研究走向将理论研究成果应用于现实的复杂性，涌现了一批面向特定领域或问题的建模支持软件。另一方面，互联网技术自90年代以来的迅猛发展为模型集成与管理带来了新的机遇和挑战，如分布式技术。本文集中讨论模型集成，它源于考虑这样的问题：面对新问题没有现成模型时，系统建模者如何利用已有资源（模型和经验）而构建一个关于问题的描述模型，以深入探索？2模型集成与集成式建模环境2.1模型表达在过去的十几年间模型管理的主要成就体现在模型表达，有三个主要流派结构建模、逻辑建模和图建模。结构建模(structuredmodeling)是一种基于图论的标准的描述型模板，它扩充了数据库技术中的语义数据模型以描述数学模型中的复杂性[6]。结构建模允许用户在不同的抽象层面上以图形、文本或代数形式察看模型。逻辑建模(logicmodeling)是人工智能和数学规划的一种结合，主要...