主動(dòng)元建?？蚣芗捌鋺?yīng)用研究-控制科學(xué)與工程

1、<p><b>　　摘 要</b></p><p>　　針對(duì)探索性分析、決策支持、高層論證等高層仿真問(wèn)題對(duì)低分辨率模型的需求，本文提出了主動(dòng)元模型的建模框架，并研究了建?？蚣苤械年P(guān)鍵問(wèn)題——主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。在此建模框架中建立的主動(dòng)元模型能夠符合高層仿真對(duì)低分辨率模型的要求，很好地支持高層仿真。本文的主要工作可以總結(jié)為以下三個(gè)方面：</p><p>　　1

2、）主動(dòng)元模型的建?？蚣芎蛻?yīng)用框架</p><p>　　本文在總結(jié)仿真元建模理論的和已有的主動(dòng)元建模理論的基礎(chǔ)上提出了包括元模型與仿真系統(tǒng)層次關(guān)系的確定、元模型的生成和評(píng)估三個(gè)主要步驟在內(nèi)的面向高層仿真的主動(dòng)元建?？蚣?。并且研究了主動(dòng)元模型在高層仿真中的應(yīng)用框架。</p><p>　　2）主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)</p><p>　　本文詳細(xì)分析了主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的過(guò)程：

3、采用因果推理和數(shù)據(jù)分析等方法從現(xiàn)象學(xué)知識(shí)中提取啟發(fā)知識(shí)，再進(jìn)行基于啟發(fā)知識(shí)的目標(biāo)模型簡(jiǎn)化。此外，論文還對(duì)因果推理和數(shù)據(jù)分析兩種關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。</p><p>　　3）主動(dòng)元模型在導(dǎo)彈攻防對(duì)抗中的建模和應(yīng)用</p><p>　　首先對(duì)EPSS仿真系統(tǒng)進(jìn)行了深入分析，提出了在該仿真系統(tǒng)中的主動(dòng)元建模需求和建模目標(biāo)。然后在總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)和進(jìn)行大量仿真實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)并生成G

4、BI攔截過(guò)程主動(dòng)元模型，最后運(yùn)用元模型對(duì)GBI攔截過(guò)程進(jìn)行研究。</p><p>　　關(guān)鍵詞：仿真元模型 主動(dòng)元模型 建?？蚣?元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 因果推理 仿真數(shù)據(jù)挖掘 地基攔截彈</p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　Aiming at the requirements of building low res

5、olution models to study high level simulation problems such as exploratory analysis, decision support and high level reasoning, this thesis proposes a modeling framework of motivated metamodel, and studies the key issue

6、of the modeling framework—structure design of motivated metamodel. Metamodels built under this framework can meet the requirements of high level simulation and support high level simulation soundly. The major work of thi

7、s thesis can b</p><p>　　1) Modeling framework and application framework of motivated metamodel</p><p>　　This thesis concludes the simulation metamodel theory and existing motivated metamodeling

8、theory, and then proposes a modeling framework of motivated metamodel, which includes confirming the relationship between metamodel and simulation system, metamodel building, metamodel evaluation. And study the applicati

9、on framework in the high level simulation.</p><p>　　2) Structure design of motivated metamodel</p><p>　　This thesis analyzes the structure design process in detail: First, distill motivated know

10、ledge from phenomenology by using cause-effect reasoning and data analysis. Then, simplify the object model on the base of motivated knowledge. Moreover, this thesis studies the two key technologies—cause-effect reasonin

11、g and data analysis.</p><p>　　3) The building and application of motivated metamodel in the missile attack defense </p><p>　　Firstly, this thesis analyzes the EPSS simulation system in depth and

12、 proposes the motivated metamodeling requirements and modeling objective. Then, design the metamodel structure and building the GBI intercept process metamodel. Lastly, use the metamodel to study the process of GBI inter

13、ception.</p><p>　　Keywords: Simulation Metamodel, Motivated Metamodel, Modeling Framework, Structure Design of Metamdel, Cause-effect Reasoning, Simulation Data Mining, GBI.</p><p><b>　　第一

14、章 緒論</b></p><p>　　§1.1 研究背景及意義</p><p>　　隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和仿真理論研究的不斷深入，探索性分析、決策支持、高層論證等問(wèn)題研究的仿真源系統(tǒng)也越來(lái)越復(fù)雜，體現(xiàn)出以下新特征：高度不確定性，層次特性和復(fù)雜特性。對(duì)這類問(wèn)題進(jìn)行建模和仿真時(shí)需要考慮復(fù)雜多變的環(huán)境和大量不確定因素的影響，完全采用分辨率較高的模型進(jìn)行仿真研究時(shí)，在模型的開(kāi)發(fā)

15、、驗(yàn)證和模型數(shù)據(jù)的有效獲取方面存在較大困難并且可能會(huì)導(dǎo)致維度災(zāi)難。此外，專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)在這些問(wèn)題中具有重要作用，解析模型也有其自身的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。如何將仿真結(jié)果、專家知識(shí)和解析模型結(jié)合起來(lái)，建立符合這些仿真問(wèn)題需求的低分辨率模型，是建模技術(shù)面臨的新挑戰(zhàn)。</p><p>　　近年來(lái)，對(duì)仿真模型的輸入輸出進(jìn)行擬合的統(tǒng)計(jì)元建模技術(shù)在建立低分辨率模型方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。統(tǒng)計(jì)元模型有以下幾個(gè)方面的作用：（1）增加對(duì)

16、真實(shí)系統(tǒng)（源系統(tǒng)）及仿真模型的理解；（2）預(yù)測(cè)輸出變量或響應(yīng)變量的值；（3）作為高分辨率的低層仿真模型的代理簡(jiǎn)化模型應(yīng)用于高層低分辨率仿真；（4）進(jìn)行系統(tǒng)或體系的優(yōu)化；（5）輔助仿真模型的校驗(yàn)與確認(rèn)。</p><p>　　但是，由于統(tǒng)計(jì)元建模方法把目標(biāo)模型當(dāng)成黑箱，不考慮目標(biāo)模型和源系統(tǒng)的內(nèi)部機(jī)理，只是從擬合效果的角度選擇擬合算法，用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行回歸生成元模型。這樣得到的元模型只是代表了仿真模型在輸出輸

17、入意義上的行為，沒(méi)有考慮輸入變量與輸出變量之間的邏輯關(guān)系，不包含目標(biāo)模型中相關(guān)的機(jī)理。因此，統(tǒng)計(jì)元模型在高層論證、決策支持、探索性分析，尤其是在支持高層決策的仿真分析和對(duì)抗性仿真中的應(yīng)用存在以下缺陷[1]：</p><p>　　預(yù)測(cè)有效性差：探索性分析、決策支持、高層的推理和交流等高層仿真問(wèn)題要處理的問(wèn)題非常復(fù)雜，通常要對(duì)多個(gè)類別的海量輸入進(jìn)行處理；而統(tǒng)計(jì)元模型在大范圍輸入的情況下，預(yù)測(cè)有效性很難保證，并且有可能

18、得出錯(cuò)誤的結(jié)果。</p><p>　　可理解性和可解釋性差：統(tǒng)計(jì)元模型把目標(biāo)模型當(dāng)作黑箱，不考慮輸入變量與輸出變量之間的邏輯關(guān)系，因此所得到的結(jié)果很難被人理解，建模者也很難從物理機(jī)理和事物本身的角度進(jìn)行令人信服的解釋。這在高層決策支持中是個(gè)很?chē)?yán)重的問(wèn)題，因?yàn)闆Q策者需要考慮大量不確定因素，對(duì)各種方案進(jìn)行再三權(quán)衡，他們不能僅僅接受模型所得到的結(jié)果，還必須對(duì)他們所作選擇的價(jià)值做出令人信服的解釋。</p>

19、<p>　　難以進(jìn)行關(guān)鍵因素的識(shí)別：探索性分析等高層仿真問(wèn)題的研究對(duì)象一般都存在關(guān)鍵因素，任何一個(gè)關(guān)鍵因素的失效都將導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的崩潰。而統(tǒng)計(jì)元模型很難反映系統(tǒng)的這種脆弱性，尤其當(dāng)這些關(guān)鍵因素是中間層次抽象出來(lái)而不是在輸入中直接可見(jiàn)時(shí)，這種缺點(diǎn)更加明顯。</p><p>　　難以正確標(biāo)明變量的重要度：采用逐步回歸所得到統(tǒng)計(jì)元模型可能將兩個(gè)實(shí)際上具有同等重要性的變量標(biāo)記為不同的重要度。在統(tǒng)計(jì)元建模的過(guò)程中

20、，采用不同的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法會(huì)影響變量的重要度，而重要度與決策中的資源分配有直接關(guān)系，因此會(huì)進(jìn)一步影響到統(tǒng)計(jì)元模型的精確性。</p><p>　　難以反映對(duì)抗性問(wèn)題的特征：在對(duì)抗性問(wèn)題中，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或敵方會(huì)尋找己方系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行攻擊。當(dāng)采用元模型對(duì)這類問(wèn)題進(jìn)行研究時(shí)，與這種對(duì)抗性特征相關(guān)的輸入變量在整個(gè)輸入域的范圍內(nèi)都具有決定性意義。統(tǒng)計(jì)元模型是對(duì)目標(biāo)模型輸入輸出關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)平均，在總體上表現(xiàn)輸入輸出關(guān)系性能尚

21、可，但是在輸入域內(nèi)的某一部分可能不夠精確。而這些部分往往容易被敵對(duì)方利用作為攻擊突破口。</p><p>　　由上可知，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)元建模技術(shù)由于內(nèi)在的缺陷不能有效地建立符合探索性分析等高層仿真問(wèn)題的低分辨率模型。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，美國(guó)蘭德公司的Davis等人提出了綜合運(yùn)用因果推理和統(tǒng)計(jì)元建模技術(shù)的主動(dòng)元建模（Motivated Metamodeling）技術(shù)。主動(dòng)元模型在對(duì)低層高分辨率模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合時(shí)，能夠基于已

22、有的對(duì)源系統(tǒng)和目標(biāo)模型機(jī)理的認(rèn)識(shí)進(jìn)行元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，使得元模型的輸入變量和輸出具備機(jī)理聯(lián)系，不再是黑箱。主動(dòng)元模型與一般統(tǒng)計(jì)元模型的最大區(qū)別在于其基于已有的知識(shí)背景來(lái)對(duì)其內(nèi)部機(jī)理進(jìn)行描述。</p><p>　　因此，從概念和原理上來(lái)說(shuō)，主動(dòng)元建模技術(shù)充分利用了專家知識(shí)、歷史經(jīng)驗(yàn)、建模者對(duì)建模對(duì)象的認(rèn)識(shí)、解析模型和已有的高分辨率模型的 結(jié)果，充分彌補(bǔ)了統(tǒng)計(jì)元模型的缺陷，能夠建立擬合精度高和反映目標(biāo)模型機(jī)理的低分辨率

23、模型。</p><p>　　但是，從理論研究現(xiàn)狀和實(shí)際應(yīng)用角度來(lái)看，主動(dòng)元建模技術(shù)研究還存在以下問(wèn)題：</p><p>　?。?）對(duì)主動(dòng)元建模的理論研究還剛起步，沒(méi)有提出系統(tǒng)的面向探索性分析等高層仿真問(wèn)題的建?？蚣埽瑳](méi)有建?？蚣艿闹С志腿狈⒅鲃?dòng)元建模理論用于高層仿真的一般性理論指導(dǎo)；</p><p>　　（2）對(duì)于如何進(jìn)行主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)目前只有一些零散的認(rèn)識(shí)

24、，還沒(méi)有提出一般的方法，也沒(méi)有系統(tǒng)地提出支撐主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的相關(guān)技術(shù)；</p><p>　　（3）主動(dòng)元建模技術(shù)的應(yīng)用研究很少，缺乏對(duì)應(yīng)用規(guī)律的總結(jié)，相關(guān)的理論也還沒(méi)有得到有效的驗(yàn)證。</p><p>　　因此，對(duì)主動(dòng)元建?？蚣芗捌鋺?yīng)用的研究，將拓展仿真元模型的應(yīng)用領(lǐng)域，進(jìn)一步推動(dòng)主動(dòng)元建模的發(fā)展，更好地支撐探索性分析、高層決策支持以及多分辨率建模，具有非常重要的理論和實(shí)踐意義。<

25、;/p><p>　　§1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　本文在總結(jié)仿真元建模方法的基礎(chǔ)上對(duì)主動(dòng)元建模方法進(jìn)行了深入研究，與本文研究相關(guān)的領(lǐng)域主要有仿真元建模方法和主動(dòng)元建模方法兩個(gè)方面。</p><p>　　1.2.1 仿真元建模方法</p><p>　　高層論證、決策支持、探索性分析、多分辨率模型的建立以及快速的自適應(yīng)計(jì)算都

26、需要低分辨率模型。在戰(zhàn)略層次的仿真中，由于認(rèn)知需要和對(duì)不確定性進(jìn)行探索的需要，低分辨率的簡(jiǎn)單模型顯得尤為重要。而已有的簡(jiǎn)化復(fù)雜模型的方法不但費(fèi)時(shí)，并且難以得到正確性較高的簡(jiǎn)單模型。這些困難使許多研究人員認(rèn)識(shí)到：能不能僅僅對(duì)目標(biāo)模型的行為進(jìn)行模擬和研究呢？元建模技術(shù)正是在此背景中產(chǎn)生和發(fā)展的。</p><p>　　所謂元模型(Meta-Model)，就是指模型的模型。軟件工程領(lǐng)域和運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域都有元模型的概念。在軟件

27、工程領(lǐng)域，元模型是用來(lái)描述模型的建模語(yǔ)言。在復(fù)雜系統(tǒng)的研究中，需要建立一個(gè)完備的復(fù)雜系統(tǒng)仿真開(kāi)發(fā)體系結(jié)構(gòu)，以便實(shí)現(xiàn)不同領(lǐng)域仿真系統(tǒng)和仿真應(yīng)用間的互操作以及仿真部件的可重用。這樣，就從軟件工程的角度提出了元模型的概念與基于元模型的建模技術(shù)[2]。而在運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域，元模型是指模型的二次模型，或低階簡(jiǎn)化模型，本文所采用的元模型的第二種含義，即運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的含義。它可看作是仿真數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型。建立元模型的活動(dòng)稱為元建模(Meta-Modeling)

28、。在系統(tǒng)仿真中，通常源系統(tǒng)（或真實(shí)系統(tǒng)）是指需要建模的某個(gè)系統(tǒng)、想法、狀況、政策或現(xiàn)象；仿真模型是源系統(tǒng)的一個(gè)因果模型，是對(duì)源系統(tǒng)的簡(jiǎn)化近似描述，而元模型是對(duì)仿真模型的輸入——輸出結(jié)果序列進(jìn)行擬合而得到的新的簡(jiǎn)化的、近似的數(shù)學(xué)模型，是仿真模型的一個(gè)簡(jiǎn)單的替代模型。因此，它能大大降低仿真模型的復(fù)雜度，用它來(lái)代替或部分代替仿真模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，能在滿足精度要求的條件下，大幅度減少計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，提高仿真的效率。</p><p&

29、gt;　　早期的元建模有兩個(gè)主要思路：一是不關(guān)注目標(biāo)模型的內(nèi)部機(jī)理，采用將目標(biāo)模型處理為黑箱的統(tǒng)計(jì)元建模方法，二是對(duì)目標(biāo)模型的內(nèi)部機(jī)理進(jìn)行研究，根據(jù)自己的理解對(duì)因果關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)化，建立簡(jiǎn)化的因果關(guān)系元模型。第二種不是很關(guān)注模型細(xì)節(jié)而且得出的簡(jiǎn)化模型無(wú)法得到有效驗(yàn)證，對(duì)使用目標(biāo)模型的用戶而言可信度不高，因而應(yīng)用范圍受到限制。統(tǒng)計(jì)元建模技術(shù)是仿真元模型中發(fā)展最早最成熟的技術(shù)，傳統(tǒng)元模型一般是指統(tǒng)計(jì)元模型。它是采用一定的擬合算法對(duì)原始模型的輸入

30、參數(shù)—輸出結(jié)果系列進(jìn)行擬合而得到的目標(biāo)的二次數(shù)學(xué)模型。</p><p>　　仿真元模型的概念首次于1975年由Blanning提出[3]，從20世紀(jì)70年代末期開(kāi)始起步，仿真元模型已經(jīng)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)制造、工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理與軍事作戰(zhàn)等各個(gè)領(lǐng)域，元模型的建模方法也越來(lái)越豐富，關(guān)于元模型的研究逐步成為仿真理論與實(shí)踐的熱點(diǎn)，其文獻(xiàn)呈逐步增長(zhǎng)趨勢(shì)。在EI數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索含“simulation metamodel”詞

31、條的論文共434篇。主要的控制性詞匯涉及計(jì)算機(jī)仿真、數(shù)學(xué)模型、最優(yōu)化、回歸分析、近似理論、統(tǒng)計(jì)方法、隨機(jī)過(guò)程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算方法與計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等。元模型的研究?jī)?nèi)容主要有：一般性理論研究[4][5][6]、擬合方法研究[7][8]、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化研究[9][10]、應(yīng)用研究[11][12][13][14]等。</p><p>　　當(dāng)前，元建模的研究主要有兩個(gè)方向：一是對(duì)現(xiàn)有的擬合算法進(jìn)行改進(jìn)和引進(jìn)新的擬合算法，例

32、如引進(jìn)高斯徑向基函數(shù)[16]，對(duì)Kriging算法進(jìn)行改進(jìn)[17]；二是針對(duì)大型仿真系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)元建模越做越復(fù)雜，要想得到好的擬合效果需要用到很多高深的數(shù)學(xué)知識(shí)，引入同仿真模型自身相關(guān)的知識(shí)，僅用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)構(gòu)建能提供更多系統(tǒng)信息且方便決策者間進(jìn)行思想交流的元模型。這方面比較突出的科學(xué)家有Bigelow和Davis[18]，Snodgrass [19]等。</p><p>　　在國(guó)內(nèi)，關(guān)于元模型的研究與應(yīng)用剛剛

33、起步。楊峰博士對(duì)元模型的相關(guān)理論作了系統(tǒng)總結(jié)，在此基礎(chǔ)上提出了元模型的組織方法——元框架建模方法，并且采用面向聚合的元模型建模方法，通過(guò)元模型嵌入和組合兩種不同的方式將低層仿真的結(jié)果聚合到高層仿真系統(tǒng)中[20]。張麗提出了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法生成低層仿真系統(tǒng)的元模型，再將仿真元模型聚合到同一實(shí)驗(yàn)框架下進(jìn)行系統(tǒng)仿真的思想，詳細(xì)探討了應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立仿真元模型的一些關(guān)鍵問(wèn)題，并應(yīng)用實(shí)例對(duì)相應(yīng)的解決方法進(jìn)行了驗(yàn)證[21]。李建平在博士論文中對(duì)

34、仿真元模型的擬合方法進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié)，在此基礎(chǔ)上提出了兩種新的擬合方法：組合元模型方法和支持向量機(jī)的元模型擬合方法[22]。</p><p>　　以上討論的元建模方法基本上都沒(méi)有考慮源系統(tǒng)的機(jī)理和仿真模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，只是選取固定的擬合算法對(duì)目標(biāo)模型的輸入輸出進(jìn)行擬合，屬于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)元建模范疇，下面介紹一種綜合運(yùn)用因果推理和統(tǒng)計(jì)方法的元建模方法——主動(dòng)元建模。</p><p>　　1.2.2

35、主動(dòng)元建模方法</p><p>　　2003年，蘭德公司的Davis和Bigelow針對(duì)多分辨率建模實(shí)驗(yàn)框架下仿真元建模與探索性分析中出現(xiàn)的問(wèn)題提出了主動(dòng)元模型理論[1]。Davis等人認(rèn)為傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)元建模方法由于不關(guān)注目標(biāo)模型機(jī)理，也不對(duì)仿真模型已有的結(jié)果進(jìn)行分析以獲得對(duì)源系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)進(jìn)行元建模，建立的統(tǒng)計(jì)元模型不能反映目標(biāo)模型機(jī)理，其結(jié)果不具備可理解性和可解釋性，因而不能滿足探索性分析和高層決策支持的需要。因此

36、，Davis等人提出了利用現(xiàn)象學(xué)知識(shí)（Phenomenology，研究人的經(jīng)歷中所有可能出現(xiàn)情況的學(xué)問(wèn)，在此期間，并不考慮客觀現(xiàn)實(shí)和純粹的主觀反應(yīng)，這里指分析者對(duì)分析問(wèn)題的認(rèn)識(shí)）進(jìn)行元建模的思路。在系統(tǒng)仿真領(lǐng)域，現(xiàn)象學(xué)來(lái)知識(shí)是在源系統(tǒng)和目標(biāo)模型機(jī)理的認(rèn)識(shí)、已有的歷史數(shù)據(jù)、專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合形成的。主動(dòng)元模型在對(duì)目標(biāo)模型的行為進(jìn)行模擬時(shí)，考慮從底往上的現(xiàn)象學(xué)，又考慮從高層往低層的現(xiàn)象學(xué)來(lái)確定元模型形式。因而主動(dòng)元模型輸入輸出變

37、量之間存在機(jī)理聯(lián)系。文中，作者對(duì)統(tǒng)計(jì)元建模過(guò)程和主動(dòng)元建模過(guò)程做了對(duì)比，如圖1.1和圖1.2所示。此外還對(duì)主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)框架、構(gòu)建主動(dòng)元模型的啟發(fā)知識(shí)類型、建模過(guò)程和主動(dòng)元模型的</p><p>　　Davis等人還對(duì)主動(dòng)元模型的應(yīng)用做了開(kāi)創(chuàng)性的研究，對(duì)研究阻斷問(wèn)題的EXHALT—CF大型解析模型建立主動(dòng)元模型來(lái)研究與阻斷距離有關(guān)的各種因素及其影響關(guān)系[18]。EXHALT—CF在基本阻斷問(wèn)題地基礎(chǔ)上增加了許多

38、有關(guān)當(dāng)前戰(zhàn)略的真實(shí)的軍事行為，特別是波斯灣地區(qū)的軍事行為。為了突出主動(dòng)元模型和統(tǒng)計(jì)元模型在建模過(guò)程和模型運(yùn)行結(jié)果上的差異，Davis等人先后建立了四個(gè)元模型。</p><p>　　首先，完全使用簡(jiǎn)單的典型統(tǒng)計(jì)元建模方法，對(duì)EXHALT—CF構(gòu)建了第一個(gè)元模型，第一個(gè)元模型的擬合度一般，統(tǒng)計(jì)中的平均現(xiàn)象使得阻攔距離被明顯地低估；該模型有14個(gè)變量，依然比較復(fù)雜；各變量處于同等地位，沒(méi)有區(qū)分變量之間的重要性；輸入與輸

39、出變量之間沒(méi)有任何的邏輯關(guān)系，沒(méi)有任何的可理解性和可解釋性，結(jié)果這樣只能解釋成“計(jì)算機(jī)運(yùn)行出來(lái)的結(jié)果就是這樣”。</p><p>　　圖1.1 統(tǒng)計(jì)元建模過(guò)程</p><p>　　圖1.2 主動(dòng)元建模過(guò)程</p><p>　　第二個(gè)元模型加入了對(duì)目標(biāo)模型輸入變量之間的機(jī)理聯(lián)系的認(rèn)識(shí)，對(duì)一些輸入變量的重要度進(jìn)行了區(qū)分，在此基礎(chǔ)上對(duì)具有相同重要度的變量進(jìn)行了聚合，因而模

40、型的簡(jiǎn)約性有所增強(qiáng)，此外還正確標(biāo)明了變量的重要度，但是還是不具有可理解性和可解釋性，也沒(méi)有說(shuō)明阻斷問(wèn)題中一些關(guān)鍵因素對(duì)阻斷距離的影響。</p><p>　　第三個(gè)模型采用了更多的現(xiàn)象學(xué)知識(shí)，利用對(duì)阻斷問(wèn)題的機(jī)理認(rèn)識(shí)確定了元模型的結(jié)構(gòu)形式，在第二個(gè)模型的基礎(chǔ)上增加了可理解性和可解釋性，并且突出了對(duì)阻斷距離有著重要影響的關(guān)鍵因素；該元模型只有五個(gè)輸入變量。</p><p>　　第四個(gè)元模型采用

41、一定的數(shù)學(xué)手段對(duì)第三個(gè)模型進(jìn)行了改進(jìn)，該模型幾乎是完美的擬合仿真模型，顯著提高了元模型的擬合精度，但是模型的可理解性和可解釋性變差了。通過(guò)四個(gè)模型的構(gòu)建過(guò)程和評(píng)估說(shuō)明了主動(dòng)元模型與統(tǒng)計(jì)元模型的本質(zhì)區(qū)別不在于擬合精度，而在于是否能夠根據(jù)對(duì)目標(biāo)模型機(jī)理的認(rèn)識(shí)確定元模型的結(jié)構(gòu)。</p><p>　　目前，國(guó)內(nèi)對(duì)主動(dòng)元建模的研究還很少。2003年，楊井奇在他的綜述性文章里介紹了主動(dòng)元模型的一般概念[23]。2006年，國(guó)

42、防科技大學(xué)的周少平博士對(duì)主動(dòng)元建模做了進(jìn)一步的研究，并把主動(dòng)元建模技術(shù)用于探索性分析方法的分析建模[24]。他在探討主動(dòng)元模型的建?？蚣?、結(jié)構(gòu)框架和同態(tài)性要求等理論問(wèn)題的基礎(chǔ)上，提出了主動(dòng)元模型的建模過(guò)程，并總結(jié)了主動(dòng)元建模過(guò)程中的知識(shí)類型和建模原則，在主動(dòng)元模型的應(yīng)用中，提出了采用聚類分析把不同的模式信息聚合到高層的方法；將主動(dòng)元模型應(yīng)用于探索性分析中，提出了主動(dòng)元模型應(yīng)用于探索性分析中的三種主要應(yīng)用方式：?jiǎn)为?dú)分析、輔助分析與嵌入分析

43、。</p><p>　　由上可以看出，當(dāng)前對(duì)主動(dòng)元建模技術(shù)的研究剛剛起步，相關(guān)文獻(xiàn)不多，尤其是在面向探索性分析等高層仿真的主動(dòng)元模型建?？蚣芗捌潢P(guān)鍵建模技術(shù)還有待研究。目前，主動(dòng)元建模技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用在探索性分析方法中，但還沒(méi)有進(jìn)行大規(guī)模的應(yīng)用。</p><p>　　§1.3 本文的研究目標(biāo)和研究?jī)?nèi)容</p><p>　　根據(jù)以上研究背景描述和研究現(xiàn)狀介紹，可

44、以看出主動(dòng)元建模在支持探索性分析，高層決策等方面有著非常重要的作用；而現(xiàn)有的主動(dòng)元建模技術(shù)還不夠成熟，方法還不夠系統(tǒng)，一般性和通用性不強(qiáng)，缺乏對(duì)應(yīng)用的深入研究。針對(duì)以上問(wèn)題，本文的研究目標(biāo)主要是：總結(jié)和完善主動(dòng)元建模相關(guān)理論，提出面向高層仿真需求的主動(dòng)元建?？蚣?；從因果推理和數(shù)據(jù)分析兩個(gè)角度深入研究主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，獲取支撐結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)；將主動(dòng)元建模的理論用于導(dǎo)彈攻防對(duì)抗的研究以檢驗(yàn)相關(guān)理論和方法。</p><

45、;p>　　本文的研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：</p><p>　　主動(dòng)元模型的建模框架和應(yīng)用框架研究</p><p>　　主動(dòng)元建模框架主要包括層次關(guān)系的確定、生成和評(píng)估。此外，要將建?？蚣苤笇?dǎo)下建立的主動(dòng)元模型在高層仿真中進(jìn)行應(yīng)用，還需對(duì)主動(dòng)元模型的應(yīng)用框架進(jìn)行研究。</p><p>　　主動(dòng)元模型的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)研究</p><p>　

46、　主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是主動(dòng)元建模的關(guān)鍵步驟，必須綜合利用已有的對(duì)模型機(jī)理的認(rèn)識(shí)和仿真數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行因果推理和數(shù)據(jù)分析，獲取結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)所需的啟發(fā)知識(shí)并進(jìn)行基于啟發(fā)知識(shí)的變量聚合和目標(biāo)模型總體結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化，確定主動(dòng)元模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)形式。</p><p>　　主動(dòng)元模型在導(dǎo)彈攻防對(duì)抗中的應(yīng)用研究</p><p>　　本文研究了導(dǎo)彈攻防對(duì)抗中的地基攔截彈（GBI）攔截過(guò)程主動(dòng)元模型的建模和應(yīng)用。GBI攔

47、截目標(biāo)是戰(zhàn)略導(dǎo)彈與NMD導(dǎo)彈防御系統(tǒng)攻防對(duì)抗中的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，涉及的因素多，各因素之間的關(guān)系比較復(fù)雜，集中體現(xiàn)了導(dǎo)彈攻防對(duì)抗的復(fù)雜性特征。本文對(duì)本實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的EPSS導(dǎo)彈攻防對(duì)抗仿真系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究，提出了GBI攔截過(guò)程主動(dòng)元模型的建模需求和建模目的，然后在總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)和進(jìn)行大量仿真實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上獲取模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的相關(guān)知識(shí)，建立主動(dòng)元模型，最后對(duì)影響地基攔截彈攔截過(guò)程結(jié)果的主要因素及其影響方式進(jìn)行基于主動(dòng)元模型的分析。</p

48、><p>　　§1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)</p><p><b>　　本文共分為六章。</b></p><p>　　第一章介紹本文的研究背景，并綜述了相關(guān)領(lǐng)域的研究工作，說(shuō)明了論文研究的目的、意義和本文的主要工作。</p><p>　　第二章研究了主動(dòng)元建模的建?？蚣芎蛻?yīng)用框架。本文對(duì)已有的元建模方法進(jìn)行了總結(jié)，比較

49、主動(dòng)元建模和統(tǒng)計(jì)元建模的不同，對(duì)主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)框架進(jìn)行深入分析，并且從如何建立結(jié)構(gòu)框架的角度研究了主動(dòng)元模型的層次關(guān)系的確定、生成和評(píng)估。最后還對(duì)主動(dòng)元模型在高層仿真中的應(yīng)用方式和應(yīng)用要求做了深入分析。本章為后續(xù)章節(jié)打下了理論基礎(chǔ)。</p><p>　　第三章討論了主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)這個(gè)主動(dòng)元建?？蚣苤械年P(guān)鍵問(wèn)題。首先探討了主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的一般性理論，包括設(shè)計(jì)策略和原則、啟發(fā)知識(shí)的獲取，基于啟發(fā)知識(shí)的變量

50、篩選與聚合和模型總體結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化。然后分別研究了支撐主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的兩種關(guān)鍵技術(shù)——因果推理和數(shù)據(jù)分析。</p><p>　　第四章在研究EPSS導(dǎo)彈攻防對(duì)抗仿真系統(tǒng)的基礎(chǔ)上提出了GBI攔截過(guò)程仿真模型的主動(dòng)元建模需求和建模目標(biāo)。首先分析了EPSS仿真系統(tǒng)的系統(tǒng)需求，總體結(jié)構(gòu)和基本想定，然后研究了其模型框架，并且從總體上分析了EPSS仿真系統(tǒng)的建模需求，最后聚焦GBI攔截過(guò)程仿真模型，提出了該模型的元建模需求和

51、目標(biāo)。。</p><p>　　第五章根據(jù)第四章提出的元建模目標(biāo)對(duì)GBI攔截過(guò)程主動(dòng)元模型的建模和應(yīng)用進(jìn)行了深入研究。首先對(duì)NMD攻防對(duì)抗中影響地基攔截彈（GBI）攔截結(jié)果的因素進(jìn)行了全面分析，然后對(duì)目標(biāo)模型的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推理和數(shù)據(jù)分析，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)主動(dòng)元模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，接著使用采集的數(shù)據(jù)擬合和評(píng)估主動(dòng)元模型，最后分別研究了該元模型在EPSS系統(tǒng)中的嵌入式應(yīng)用和單獨(dú)應(yīng)用以分析GBI攔截過(guò)程。本章的研究對(duì)全文提

52、出的理論和方法提供了很好的實(shí)例驗(yàn)證。</p><p>　　第六章對(duì)全文的工作進(jìn)行了總結(jié)，并且闡述了下一步需要繼續(xù)進(jìn)行的工作。</p><p>　　第二章 主動(dòng)元模型的建模與應(yīng)用框架</p><p>　　按照對(duì)模型機(jī)理的關(guān)注程度不同，仿真元模型可以分為統(tǒng)計(jì)元模型和主動(dòng)元模型兩類。統(tǒng)計(jì)元模型不關(guān)注目標(biāo)模型和源系統(tǒng)機(jī)理，只對(duì)目標(biāo)模型的輸入輸出進(jìn)行統(tǒng)計(jì)意義上的擬合。主動(dòng)元模

53、型則綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)元建模方法和因果推理技術(shù)確定元模型結(jié)構(gòu)形式，擬合得到的元模型能夠反映源系統(tǒng)的內(nèi)部機(jī)理。目前對(duì)主動(dòng)元建模的研究不多，相關(guān)理論比較零散，還沒(méi)有提出一個(gè)系統(tǒng)的面向探索性分析等高層問(wèn)題的主動(dòng)元建?？蚣?。本章在總結(jié)已有主動(dòng)元模型理論的基礎(chǔ)上，提出了包含主動(dòng)元模型層次關(guān)系的確定、生成和評(píng)估的主動(dòng)元建?？蚣埽⑶姨接懥酥鲃?dòng)元模型在高層仿真中的應(yīng)用框架。</p><p>　　§2.1 仿真元模型<

54、/p><p>　　所謂元模型(Meta-Model)，就是指模型的模型，在軟件工程領(lǐng)域是用來(lái)描述模型的建模語(yǔ)言，而在運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域是指模型的二次模型，或低階簡(jiǎn)化模型，它是通過(guò)對(duì)原始模型的輸入?yún)?shù)－輸出結(jié)果系列進(jìn)行擬合而得到的新的數(shù)學(xué)模型。本文所采用的元模型取第二種含義，即運(yùn)籌學(xué)的含義。相應(yīng)的，構(gòu)造元模型的活動(dòng)稱為元建模(Meta-Modeling)，構(gòu)造元模型的方法稱為元建模方法。當(dāng)用來(lái)構(gòu)造元模型的原始輸入輸出數(shù)據(jù)序列是

55、由仿真模型生成時(shí)，所建立的模型稱為仿真元模型，相應(yīng)的建模方法稱為仿真元建模方法。本節(jié)主要討論統(tǒng)計(jì)元建模方法，主動(dòng)元建模方法將在后續(xù)節(jié)次討論。</p><p>　　2.1.1 元模型、仿真模型及源系統(tǒng)的關(guān)系</p><p>　　元模型已被廣泛應(yīng)用于仿真實(shí)踐，并見(jiàn)諸于仿真研究文獻(xiàn)中。Kleijnen和Sargent精辟闡述了元模型、仿真模型及源系統(tǒng)的關(guān)系[25]（如圖2.1所示）。源系統(tǒng)是指需

56、要建模的某個(gè)系統(tǒng)、想法、狀況、政策或現(xiàn)象。仿真模型是源系統(tǒng)的因果模型，是對(duì)源系統(tǒng)的近似描述。元模型是對(duì)仿真模型輸入輸出關(guān)系的逼近。</p><p>　　所謂元模型擬合是指對(duì)于給定的元模型類型與形式，應(yīng)用數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)方法對(duì)仿真模型產(chǎn)生的I/O數(shù)據(jù)進(jìn)行逼近，目的是估計(jì)元模型參數(shù)值，并使用定量準(zhǔn)則對(duì)這些參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行評(píng)價(jià)。模型擬合僅僅關(guān)心提供一組好的參數(shù)對(duì)給定的數(shù)據(jù)產(chǎn)生好的近似，并不關(guān)心元模型是否足夠描述源系統(tǒng)和仿真模型

57、，因此，驗(yàn)證元模型的有效性是十分重要的。元模型驗(yàn)證是指應(yīng)用源系統(tǒng)的知識(shí)（領(lǐng)域知識(shí)）以及仿真模型的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證元模型對(duì)源系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)的有效性。</p><p>　　圖2.1 源系統(tǒng)、仿真模型及元模型的關(guān)系</p><p>　　2.1.2 統(tǒng)計(jì)元模型的生成過(guò)程</p><p>　　元模型的生成過(guò)程是指為仿真系統(tǒng)建立元模型的過(guò)程，又稱為元模型建模過(guò)程，簡(jiǎn)稱為元建模（m

58、etamodeling）。為仿真系統(tǒng)建立元模型的基本流程是：首先，需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與仿真獲得兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（分別是用于元模型擬合的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與用于元模型評(píng)估的測(cè)試數(shù)據(jù)集）；然后，選擇合適的元模型類型與形式，應(yīng)用數(shù)學(xué)方法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行元模型的擬合；最后，使用合適的定量準(zhǔn)則與測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)元模型進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證。元模型的生成過(guò)程可以概括為仿真實(shí)驗(yàn)、模型擬合和模型評(píng)估與驗(yàn)證三大過(guò)程。其基本流程如圖2.2 所示[22]。</p><

59、;p>　　圖2.2 元模型生成過(guò)程基本流程圖</p><p>　　2.1.3 統(tǒng)計(jì)元模型的擬合方法</p><p>　　擬合方法是統(tǒng)計(jì)元模型的重要研究?jī)?nèi)容，選擇正確的擬合方法是統(tǒng)計(jì)元建模的關(guān)鍵步驟。目前，統(tǒng)計(jì)元模型的擬合方法主要有以下幾種：</p><p>　　1）多項(xiàng)式回歸分析（Polynomial Regression，PR）</p><

60、;p>　　多項(xiàng)式回歸分析又稱為響應(yīng)曲面方法，是用低階多項(xiàng)式來(lái)近似仿真模型。這是目前研究最深入、應(yīng)用最廣泛的一類方法。一個(gè)二階多項(xiàng)式回歸模型的數(shù)學(xué)形式是：</p><p>　　其主要優(yōu)點(diǎn)是模型簡(jiǎn)明、收斂速度快，對(duì)設(shè)計(jì)變量較少、非線性程度不高的仿真模型擬合效果很好。從擬合模型的系數(shù)可直接看出設(shè)計(jì)變量的影響，因此模型具有一定的透明性。但是，PR方法不適用于非線性程度高的仿真模型的擬合，如果提高多項(xiàng)式的階，不僅大大

61、提高了元模型的復(fù)雜性，同時(shí)元模型算法穩(wěn)定性差。因此，實(shí)際應(yīng)用中通常使用一階或二階多項(xiàng)式擬合。</p><p>　　2）多元自適應(yīng)回歸樣條 (Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS)</p><p>　　多元自適應(yīng)回歸樣條方法是利用一個(gè)迭代程序自適應(yīng)選擇樣條基函數(shù)來(lái)擬合響應(yīng)函數(shù)。其基本形式是： </p><p>　　

62、其中Bm是樣條基函數(shù)。</p><p>　　這是一種比較新的方法，研究文獻(xiàn)不多見(jiàn)。其主要優(yōu)點(diǎn)是擬合精度較高，計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)小，模型具有魯棒性和一定的透明性，適用范圍廣，但簡(jiǎn)明性差。該方法對(duì)非線性復(fù)雜性高、樣本數(shù)據(jù)多的情況具有更好的性能。</p><p>　　3）徑向基函數(shù)(Radial Basis Functions，RBF)</p><p>　　這是一種對(duì)離散數(shù)據(jù)的插值

63、法。它是使用一種歐氏距離或其他度量的徑向?qū)ΨQ函數(shù)為基函數(shù)，用它們的線性組合來(lái)近似響應(yīng)函數(shù)。其基本形式是：</p><p>　　該方法可以很好地?cái)M合確定的或隨機(jī)的任意響應(yīng)函數(shù)。除透明性相對(duì)較差外，RBF整體上是非常好的擬合算法。對(duì)于非線性復(fù)雜性高、樣本數(shù)據(jù)少的響應(yīng)函數(shù)，RBF法擬合較好。在大多數(shù)情況下，RBF法的精確性和魯棒性是最可靠的。</p><p>　　4）Kriging方法(Krig

64、ing，KG)</p><p>　　Kriging方法是利用多項(xiàng)式函數(shù)的線性組合來(lái)擬合響應(yīng)函數(shù)，其基本形式是：</p><p>　　其中Z(X)是一個(gè)隨機(jī)變量（這里為模型誤差），fj(x)是多項(xiàng)式，但通常取做常數(shù)。該方法主要優(yōu)點(diǎn)是理論上對(duì)隨機(jī)因素的適應(yīng)性較強(qiáng)。但它算法復(fù)雜，難于軟件實(shí)現(xiàn)，計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)大，對(duì)樣本數(shù)據(jù)要求高，實(shí)踐中很少使用。</p><p>　　5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

65、(Neural Networks，NNs)：</p><p>　　自20世紀(jì)80年代末期以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用愈來(lái)愈受到重視，現(xiàn)已成為研究大規(guī)模、非線性復(fù)雜系統(tǒng)建模和優(yōu)化的一種常用方法。目前已有數(shù)十種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但按連接方式的不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為前向網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)和自組織網(wǎng)絡(luò)。正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不確定性以及對(duì)應(yīng)用問(wèn)題的廣泛適應(yīng)性，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方興未艾，國(guó)外已有研究者使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究仿真元建模。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大

66、量并行分布的神經(jīng)元依一定結(jié)構(gòu)互連用以完成不同智能信息處理任務(wù)的一個(gè)大規(guī)模非線性動(dòng)力系統(tǒng)。不同的神經(jīng)元之間的相互作用用突觸權(quán)值表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程是不斷調(diào)節(jié)權(quán)值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出不斷逼近希望的輸出。每個(gè)神經(jīng)元是一個(gè)多輸入、單輸出的非線性元件。它是對(duì)生物神經(jīng)元的簡(jiǎn)化與模擬，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，其非線性特性可以用閾值型、分段線性型和Sigmoid型函數(shù)近似。</p><p>　　此外，近代發(fā)展起來(lái)的一些新

67、的數(shù)學(xué)方法和工具如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、小波基與模糊圖等也可以用于元模型擬合。李建平在其博士論文中提出了支持向量機(jī)的元模型擬合方法，并且在總結(jié)了各種元模型擬合方法的基礎(chǔ)上提出了組合元模型方法[22]。</p><p>　　2.1.4 統(tǒng)計(jì)元模型的評(píng)估</p><p>　　為了使生成的仿真元模型能夠準(zhǔn)確地反映仿真模型和源系統(tǒng)的特性，必須對(duì)仿真元模型的有效性進(jìn)行評(píng)估。對(duì)元模型的評(píng)估與驗(yàn)證，是元

68、模型應(yīng)用的基礎(chǔ)。一般而言，仿真元模型有效性評(píng)估主要包括元模型確認(rèn)和元模型驗(yàn)證兩部分內(nèi)容。元模型確認(rèn)是一個(gè)過(guò)程，它從預(yù)期應(yīng)用的角度確定元模型表達(dá)仿真模型和源系統(tǒng)的準(zhǔn)確程度。元模型驗(yàn)證也是一個(gè)過(guò)程，它確定模型的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)是否準(zhǔn)確地表示了模型開(kāi)發(fā)者對(duì)元模型的概念表達(dá)和描述。仿真元模型的評(píng)估要考慮元模型關(guān)于仿真模型的有效性和元模型關(guān)于源系統(tǒng)的有效性兩方面。</p><p>　　應(yīng)該依據(jù)元模型的建模目的，從多方面對(duì)元模型進(jìn)

69、行全面評(píng)價(jià)。擬合精度與計(jì)算（時(shí)間）開(kāi)銷(xiāo)是其主要的兩個(gè)方面。除此以外，元模型是否反映了建模目的、模型是否容易理解、是否清晰地反映了仿真輸入輸出關(guān)系以及是否對(duì)問(wèn)題具有好的適應(yīng)性等都需要進(jìn)行定性或定量評(píng)價(jià)。元模型的擬合精度概括為精確性、魯棒性與有效性三個(gè)方面。元模型的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)應(yīng)該包括元模型建摸全過(guò)程的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。通常關(guān)注仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采樣、模型擬合與模型驗(yàn)證這三方面的計(jì)算時(shí)間。主要評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：</p><p>　?。?）

70、精確性：在設(shè)計(jì)空間中預(yù)測(cè)系統(tǒng)響應(yīng)的能力，即要求元模型具有較小的擬合誤差；</p><p>　?。?）魯棒性：元模型對(duì)不同類型的問(wèn)題及采樣數(shù)據(jù)大小都能獲得好的精度的能力；</p><p>　　（3）有效性：要求元模型對(duì)新的（實(shí)驗(yàn)區(qū)域外）數(shù)據(jù)仍然有效，并能產(chǎn)生預(yù)測(cè)，即要求元模型具有好的泛化（推廣）能力；</p><p>　?。?）易計(jì)算性：要求在滿足精度要求的前提下，盡

71、可能降低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)；</p><p>　?。?）透明性：元模型能夠清晰地揭示仿真輸入輸出之間的關(guān)系；</p><p>　?。?）簡(jiǎn)明性：方法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，用戶輸入少，對(duì)問(wèn)題的適應(yīng)能力強(qiáng)。</p><p>　　在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該用定量和定性相結(jié)合的方法來(lái)評(píng)價(jià)這些指標(biāo)，建立定量的評(píng)價(jià)方法尤其重要。對(duì)于元模型擬合的精確性，通常使用如下三個(gè)統(tǒng)計(jì)量來(lái)度量：</p>

72、<p>　　多重相關(guān)系數(shù)（multiple correlation coefficient）：</p><p>　　其中是觀測(cè)值的預(yù)測(cè)值，是觀測(cè)值的平均值，MSE表示均方誤差（Mean Square Error）, Variance表示方差，即</p><p><b>　　，。</b></p><p>　　明顯地，越大，元模型越精

73、確。</p><p>　　2) 相對(duì)平均絕對(duì)誤差（Relative Average Absolute Error ，RAAE）：</p><p><b>　　，</b></p><p>　　其中表示標(biāo)準(zhǔn)差。明顯地，RAAE越小，元模型越精確。</p><p>　　3）相對(duì)最大絕對(duì)誤差（Relative Maximum A

74、bsolute Error ，RMAE）：</p><p><b>　　，</b></p><p>　　R2，RAAE 是兩個(gè)全局指標(biāo)，且RAAE 與R2密切相關(guān)，但RMAE是一個(gè)局部指標(biāo)，其重要性低于R2和RAAE。但是，即使R2，RAAE較小，較大的RMAE表明在設(shè)計(jì)空間的某個(gè)區(qū)域元模型有較大的誤差。因此，較小的RMAE表明模型有較好的精確性。</p>

75、<p>　　另外，方差越小，元模型的魯棒性越好。元模型的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)既依賴于采樣數(shù)據(jù)集的大小和元模型的類型與形式，也依賴于計(jì)算機(jī)的速度。一般說(shuō)來(lái)，當(dāng)計(jì)算機(jī)的性能相同時(shí)，對(duì)元模型的精度越高，元模型建模及預(yù)測(cè)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)越大。在實(shí)際應(yīng)用中，要根據(jù)問(wèn)題的需求對(duì)元模型精度與時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。</p><p>　　§2.2 主動(dòng)元建模理論概述</p><p>　　2.2.1 主

76、動(dòng)元模型的概念</p><p>　　主動(dòng)元模型（Motivated meta-model）是一種元模型結(jié)構(gòu)由目標(biāo)模型機(jī)理和源系統(tǒng)認(rèn)識(shí)激發(fā)而來(lái)的元模型，又稱激發(fā)式元模型或啟發(fā)式元模型。主動(dòng)元模型綜合運(yùn)用了因果推理和統(tǒng)計(jì)元建模技術(shù)，建立出來(lái)的元模型不但能夠?qū)δ繕?biāo)的輸入輸出行為進(jìn)行擬合，而且能夠反映目標(biāo)模型的內(nèi)部機(jī)理。主動(dòng)元模型在對(duì)目標(biāo)模型的行為進(jìn)行模擬時(shí)，一方面，綜合運(yùn)用對(duì)目標(biāo)模型的機(jī)理認(rèn)識(shí)進(jìn)行因果推理；另一方面，通

77、過(guò)對(duì)目標(biāo)模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)輸入輸出的數(shù)據(jù)特征；然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行變量聚合和模型總體結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化來(lái)進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。因此，主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)中的輸入、輸出變量具有機(jī)理聯(lián)系，不再把目標(biāo)模型當(dāng)作黑箱。</p><p>　　主動(dòng)元模型對(duì)建模者的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和數(shù)學(xué)知識(shí)沒(méi)有特別高的要求，而是激發(fā)建模人員研究和運(yùn)用源系統(tǒng)和目標(biāo)模型的內(nèi)部機(jī)理和變量之間的邏輯關(guān)系，并利用已有的經(jīng)驗(yàn)對(duì)模型做有益的探索，這增強(qiáng)了模型的精確性和可理解性

78、。統(tǒng)計(jì)元建模只是從現(xiàn)有的擬合算法中選擇一個(gè)算法用于元模型擬合；與統(tǒng)計(jì)元建模方法不同，主動(dòng)元建模方法中的“主動(dòng)”要求元建模人員充分發(fā)揮主觀能動(dòng)性，獲取有關(guān)目標(biāo)模型和源系統(tǒng)的機(jī)理認(rèn)識(shí)，弄清輸入輸出變量之間的邏輯關(guān)系，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。</p><p>　　2.2.2 主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)框架</p><p>　　楊峰博士總結(jié)了統(tǒng)計(jì)元模型的相關(guān)理論，提出了統(tǒng)計(jì)元模型的三元組結(jié)構(gòu)：元模型由(

79、元模型數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)+實(shí)驗(yàn)框架+剪裁實(shí)體結(jié)構(gòu))三元組加以表達(dá)[20]。三元組結(jié)構(gòu)可以完備的描述元模型的使用條件與基本信息：實(shí)驗(yàn)框架表達(dá)的是元模型的外部環(huán)境，剪裁實(shí)體結(jié)構(gòu)反映的是元模型所逼近的仿真模型的實(shí)體結(jié)構(gòu)，元模型數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)則具體描述元模型的數(shù)學(xué)解析表達(dá)式。</p><p>　　根據(jù)主動(dòng)元模型的建模原理，在元模型結(jié)構(gòu)框架的基礎(chǔ)上可以提出主動(dòng)元模型的四元組結(jié)構(gòu)框架：實(shí)驗(yàn)框架輸入輸出、內(nèi)部關(guān)系、對(duì)應(yīng)的實(shí)體結(jié)構(gòu)（SES）和數(shù)

80、學(xué)結(jié)構(gòu)[24]。主動(dòng)元模型的輸入輸出描述主要是描述主動(dòng)元模型的外部環(huán)境對(duì)主動(dòng)元模型的影響以及主動(dòng)元模型對(duì)外部的作用，主動(dòng)元模型的輸入輸出一般通過(guò)實(shí)驗(yàn)框架的輸入輸出來(lái)進(jìn)行規(guī)范化描述。主動(dòng)元模型與一般統(tǒng)計(jì)元模型的最大區(qū)別在于其基于已有的知識(shí)背景來(lái)對(duì)其內(nèi)部關(guān)系進(jìn)行描述，主動(dòng)元模型的內(nèi)部關(guān)系描述可以基于影響圖方法描述輸入變量、中間變量和輸出變量之間的依賴關(guān)系。主動(dòng)元模型實(shí)體結(jié)構(gòu)是描述元模型所逼近的仿真模型的實(shí)體結(jié)構(gòu)，一般情況下元模型所逼近的仿真

81、模型采用的是分辨率較高的實(shí)體仿真模型，是在比較低的層次上對(duì)問(wèn)題的詳細(xì)描述。主動(dòng)元模型數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)具體描述元模型的數(shù)學(xué)形式，可以是數(shù)學(xué)表達(dá)式、數(shù)值形式或數(shù)據(jù)表形式。</p><p>　　兩者的主要差異在于主動(dòng)元模型考慮了目標(biāo)模型的機(jī)理，在結(jié)構(gòu)框架中增加了內(nèi)部關(guān)系。內(nèi)部關(guān)系是指根據(jù)主動(dòng)元建模的目的，將目標(biāo)模型和源系統(tǒng)的機(jī)理映射到主動(dòng)元模型中所產(chǎn)生的元模型部件和部件之間的關(guān)系。元模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)必須從元模型內(nèi)部關(guān)系出發(fā)，按照

82、高層仿真的需求描述元模型的主要內(nèi)部關(guān)系（考慮到簡(jiǎn)約性等要求，有些次要的內(nèi)部關(guān)系可能被省略）。</p><p>　　2.2.3 主動(dòng)元建模的形式化描述</p><p>　　根據(jù)以上結(jié)構(gòu)框架，主動(dòng)元模型建模過(guò)程可以簡(jiǎn)要地由一個(gè)六元組(E, D, M, T, R, K)描述，其中為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法集，D為仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，M為元模型結(jié)構(gòu)形式，T為元模型測(cè)試評(píng)估指標(biāo)集，R為內(nèi)部關(guān)系集，K為現(xiàn)象學(xué)知識(shí)集。

83、首先根據(jù)建模目的的要求搜集所需的現(xiàn)象學(xué)知識(shí)K，包括源系統(tǒng)機(jī)理，仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和行為特點(diǎn)，專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，歷史數(shù)據(jù)等一切與主動(dòng)元建模有關(guān)的知識(shí)。然后根據(jù)現(xiàn)象學(xué)知識(shí)采用因果推理和數(shù)據(jù)分析等理清手段進(jìn)行主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，得到模型要考慮的內(nèi)部關(guān)系R，并設(shè)計(jì)主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)形式M。接著從中選定一個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，運(yùn)行仿真模型獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)D，應(yīng)用數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)方法對(duì)仿真模型產(chǎn)生的I/O數(shù)據(jù)進(jìn)行元模型的擬合得到主動(dòng)元模型，最后利用中的測(cè)試指標(biāo)對(duì)主動(dòng)元模型

84、進(jìn)行驗(yàn)證。</p><p>　　設(shè)從中選取實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法并運(yùn)行仿真模型得到了仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集合D，可以分為兩個(gè)小組，一組為訓(xùn)練集：</p><p><b>　　，</b></p><p><b>　　另一組為測(cè)試集：</b></p><p><b>　　，</b></p>

85、;<p>　　所謂主動(dòng)元模型擬合就是由現(xiàn)象學(xué)知識(shí)出發(fā)進(jìn)行因果推理和數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)M中的一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系式F（通常F為給定的某些實(shí)函數(shù)類的集合），對(duì)于給定的損失函數(shù)c(x,y,f)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集A，要從F中確定一個(gè)合適的決策函數(shù)飯f(x)，使得經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)</p><p>　　達(dá)到最小，即求最優(yōu)化問(wèn)題：</p><p>　　的最優(yōu)解f*(x)。再利用測(cè)試數(shù)據(jù)集B對(duì)f*(x)進(jìn)行驗(yàn)證

86、，如果f*(x)通過(guò)測(cè)試與評(píng)估，那么，我們把f*(x)稱作對(duì)應(yīng)的目標(biāo)模型的一個(gè)主動(dòng)元模型。</p><p>　　§2.3 主動(dòng)元模型的建?？蚣?lt;/p><p>　　如何建立主動(dòng)元模型并將其用于探索性分析、高層決策支持等高層仿真問(wèn)題的關(guān)鍵是如何根據(jù)高層仿真的要求確定主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)框架。主動(dòng)元建模首先要明確主動(dòng)元建模的目標(biāo)模型及其對(duì)應(yīng)的源系統(tǒng)以及主動(dòng)元模型與整個(gè)仿真系統(tǒng)的關(guān)系來(lái)確定

87、對(duì)應(yīng)的實(shí)體結(jié)構(gòu)、確定輸入輸出參數(shù)和描述元模型內(nèi)部關(guān)系并且在此基礎(chǔ)上進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和獲取仿真模型數(shù)據(jù)，然后采用設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)形式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合生成主動(dòng)元模型的數(shù)學(xué)形式。</p><p>　　主動(dòng)元建模的過(guò)程也是元模型結(jié)構(gòu)框架的構(gòu)建過(guò)程。本節(jié)從上節(jié)的結(jié)構(gòu)框架和建模的形式化描述研究出發(fā)，以構(gòu)建主動(dòng)元模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)為重點(diǎn)，探討了確定主動(dòng)元模型四元組結(jié)構(gòu)框架的一般性步驟和原則。主動(dòng)元模型框架的構(gòu)建是一個(gè)包括主動(dòng)元模型層次關(guān)系

88、的確定、主動(dòng)元模型的生成和主動(dòng)元模型評(píng)估三個(gè)步驟的有機(jī)過(guò)程，主動(dòng)元模型的建?？蚣苋鐖D2.3所示。</p><p>　　圖2.3 主動(dòng)元模型的建?？蚣?lt;/p><p>　　2.3.1 主動(dòng)元模型與仿真系統(tǒng)層次關(guān)系的確定</p><p>　　主動(dòng)元建模的層次關(guān)系是指主動(dòng)元模型與仿真系統(tǒng)各個(gè)層次的關(guān)系，如圖2.4所示。層次關(guān)系的研究是為了明確主動(dòng)元模型在仿真系統(tǒng)中的地位和

89、作用，確定主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)框架中的實(shí)體結(jié)構(gòu)，再?gòu)姆抡嫦到y(tǒng)中分離出該實(shí)體結(jié)構(gòu)，明確其對(duì)應(yīng)的輸入輸出和內(nèi)部關(guān)系，為確定結(jié)構(gòu)框架中的輸入輸出和內(nèi)部關(guān)系打下基礎(chǔ)，是下一步確定主動(dòng)元模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的前提。主動(dòng)元建模的層次框架可按如下步驟確定：</p><p>　?。?）仿真系統(tǒng)層次分解：借鑒分層次仿真的研究思路，首先對(duì)所要研究的系統(tǒng)進(jìn)行深入分析，在低耦合、高內(nèi)聚思想的指導(dǎo)下將系統(tǒng)進(jìn)行多層次分解，部分或全部分解為若干個(gè)子系統(tǒng)，

90、直至子系統(tǒng)不能再進(jìn)行分解為止。</p><p>　?。?）實(shí)體結(jié)構(gòu)定位：根據(jù)高層仿真問(wèn)題的需要和仿真系統(tǒng)的層次特征，選定要進(jìn)行元建模的仿真系統(tǒng)實(shí)體結(jié)構(gòu)并對(duì)其進(jìn)行分離。</p><p>　?。?）輸入輸出描述：在一定的實(shí)驗(yàn)框架下對(duì)分離出的實(shí)體結(jié)構(gòu)進(jìn)行考察，主要研究實(shí)體結(jié)構(gòu)和與實(shí)體結(jié)構(gòu)的相關(guān)的系統(tǒng)的其它部分的相互作用，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)框架的輸入輸出來(lái)進(jìn)行規(guī)范化描述。</p><p

91、>　?。?）內(nèi)部關(guān)系描述：在確定實(shí)體結(jié)構(gòu)和對(duì)輸入輸出進(jìn)行描述以后，要綜合建模者對(duì)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)來(lái)對(duì)元模型的所對(duì)應(yīng)的實(shí)體結(jié)構(gòu)的之間的關(guān)系進(jìn)行描述。</p><p>　?。?）層次關(guān)系確定：綜合考察前面確定的實(shí)體結(jié)構(gòu)、輸入輸出和內(nèi)部關(guān)系，確定主動(dòng)元模型與本層其它部分、與主動(dòng)元模型相對(duì)應(yīng)的下層和上層之間的實(shí)體結(jié)構(gòu)耦合關(guān)系、輸入輸出響應(yīng)關(guān)系和機(jī)理聯(lián)系。此外，本文討論的是如何對(duì)主動(dòng)元模型用于高層仿真，所以還要根據(jù)高層仿真

92、的要求研究主動(dòng)元模型是通過(guò)怎樣的應(yīng)用方式為高層仿真服務(wù)的，從而確定主動(dòng)元模型在高層仿真中的作用和地位。</p><p>　　圖2.4 主動(dòng)元模型與仿真系統(tǒng)的層次關(guān)系</p><p>　　2.3.2 主動(dòng)元模型的生成</p><p>　　主動(dòng)元模型的生成是整個(gè)建?？蚣艿闹攸c(diǎn)，主要分為以下四個(gè)步驟進(jìn)行：</p><p>　　（1）確定初始輸入輸出

93、變量：首先要根據(jù)層次關(guān)系的指導(dǎo)對(duì)主動(dòng)元模型所對(duì)應(yīng)的實(shí)體結(jié)構(gòu)、實(shí)體結(jié)構(gòu)的內(nèi)部關(guān)系及其輸入輸出進(jìn)行分析，根據(jù)選定的實(shí)體結(jié)構(gòu)和一定的實(shí)驗(yàn)框架對(duì)下層仿真系統(tǒng)建立仿真模型，結(jié)合建模目標(biāo)和層次框架中的輸入輸出描述確定輸入輸出變量。</p><p>　?。?）模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：然后綜合運(yùn)用已有的專家經(jīng)驗(yàn)、歷史數(shù)據(jù)和對(duì)機(jī)理的認(rèn)識(shí)等現(xiàn)象學(xué)知識(shí)，運(yùn)用因果推理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)獲取各種模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)所需的啟發(fā)知識(shí)，在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則和策略的指導(dǎo)下參

94、照層次框架中實(shí)體結(jié)構(gòu)的內(nèi)部關(guān)系描述對(duì)上一步驟確定的初始輸入變量進(jìn)行變量篩選和聚合、模型結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化來(lái)確定結(jié)構(gòu)框架中的輸入輸出變量，內(nèi)部關(guān)系和數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，從而完成主動(dòng)元模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。</p><p>　?。?）擬合和評(píng)估數(shù)據(jù)的獲取：根據(jù)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的輸入輸出變量接著采用一定的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行大規(guī)模的仿真實(shí)驗(yàn)，獲取生成和評(píng)估主動(dòng)元模型所需的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。</p><p>　?。?）元模型擬合：最后

95、根據(jù)設(shè)計(jì)的模型結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合確定模型參數(shù)，生成主動(dòng)元模型的數(shù)學(xué)形式。</p><p>　　主動(dòng)元模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是主動(dòng)元模型的生成中最為關(guān)鍵的步驟，將在下一章進(jìn)行詳細(xì)討論。</p><p>　　2.3.3 主動(dòng)元模型的評(píng)估</p><p>　　主動(dòng)元模型的有效性評(píng)估是主動(dòng)元模型建模框架研究的重要內(nèi)容，是主動(dòng)元模型的應(yīng)用基礎(chǔ)。主動(dòng)元模型的評(píng)估要充分考慮仿真系統(tǒng)各

96、層次尤其是上層系統(tǒng)對(duì)主動(dòng)元模型的要求，并根據(jù)層次關(guān)系對(duì)主動(dòng)元模型的要求按照評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行有效性評(píng)估。</p><p>　　主動(dòng)元模型是一種元模型，評(píng)估元模型的指標(biāo)同樣可以用于評(píng)估主動(dòng)元模型。評(píng)價(jià)元模型的指標(biāo)包括精確性、魯棒性、有效性、透明性和簡(jiǎn)明性，在實(shí)際應(yīng)用中可以采用多重相關(guān)系數(shù)、相對(duì)平均絕對(duì)誤差和相對(duì)最大絕對(duì)誤差等定量指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。此外，根據(jù)探索性分析、高層決策支持等高層仿真問(wèn)題的要求，主動(dòng)元模型還應(yīng)該具有可理

97、解性和可解釋性，能采用可信、合適的形式來(lái)解釋，并且模型和數(shù)據(jù)應(yīng)該能有效處理不確定性以及可能的大量不確定性，這樣要求主動(dòng)元模型具有外推能力，能夠描述問(wèn)題關(guān)鍵部件、能夠正確標(biāo)明變量的重要度等，并且主動(dòng)元模型還要能夠在對(duì)抗性仿真中反映己方的薄弱環(huán)節(jié)，不讓對(duì)方有機(jī)可乘。主動(dòng)元模型的生成和有效性評(píng)估是一個(gè)循環(huán)的過(guò)程，如果評(píng)估結(jié)果不滿意，則必須重新進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)生成新的主動(dòng)元模型，直到評(píng)估結(jié)果滿意為止。</p><p>　　完

98、成主動(dòng)元模型的構(gòu)建工作后，應(yīng)該采取合適的方式將主動(dòng)元模型應(yīng)用于高層仿真，主動(dòng)元模型的應(yīng)用是主動(dòng)元模型全壽命周期的最后一環(huán)，也是非常重要的一個(gè)步驟。因?yàn)闃?gòu)建的主動(dòng)元模型能不能達(dá)到建模目的，是否具備應(yīng)用價(jià)值，還要看主動(dòng)元模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果如何，能否滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。下一節(jié)將詳細(xì)討論主動(dòng)元模型的應(yīng)用問(wèn)題。</p><p>　　§2.4 主動(dòng)元模型的應(yīng)用框架</p><p>　　主

99、動(dòng)元模型是一種能夠反映目標(biāo)模型機(jī)理的元建模方法，因而在探索性分析、高層決策支持等高層仿真中有著廣泛的應(yīng)用前景。本節(jié)主要討論主動(dòng)元模型的應(yīng)用框架，為主動(dòng)元模型的在高層仿真中的應(yīng)用提供一般性的指導(dǎo)。應(yīng)用框架主要包括兩個(gè)方面：應(yīng)用方式（即以怎樣的方式應(yīng)用主動(dòng)元模型）和應(yīng)用要求（即采用某種特定的方式應(yīng)用主動(dòng)元模型要滿足哪些要求）。</p><p>　　2.4.1 主動(dòng)元模型的應(yīng)用方式</p><p&g

100、t;　　主動(dòng)元模型是一種綜合運(yùn)用了因果推理技術(shù)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的元模型，不但有較高的擬合精度，而且能反映源系統(tǒng)的物理機(jī)理。因此主動(dòng)元模型可以廣泛地應(yīng)用于高層仿真問(wèn)題和多分辨率建模，按照主動(dòng)元模型對(duì)應(yīng)的仿真系統(tǒng)的分解結(jié)構(gòu)特性的不同和主動(dòng)元模型應(yīng)用需求的不同，借鑒楊峰博士和周少平博士的研究成果[20][24]，可以將主動(dòng)元模型的應(yīng)用方式分為以下四種：</p><p>　　（1）單獨(dú)應(yīng)用：如果能對(duì)仿真系統(tǒng)建立一個(gè)主動(dòng)元模

101、型，或者就關(guān)心的某個(gè)子問(wèn)題能夠從仿真系統(tǒng)中分解出獨(dú)立的子系統(tǒng)，而且能夠?qū)υ撟酉到y(tǒng)建立主動(dòng)元模型，那么可以單獨(dú)應(yīng)用該主動(dòng)元模型進(jìn)行探索性分析或是數(shù)據(jù)采集，獲得所關(guān)心的問(wèn)題的信息。單獨(dú)應(yīng)用要求主動(dòng)元模型描述的是一個(gè)能獨(dú)立使用的系統(tǒng)或子系統(tǒng)，并且我們關(guān)心的就是該系統(tǒng)或子系統(tǒng)在這個(gè)描述層次上的問(wèn)題。單獨(dú)應(yīng)用主要是在大空間范圍對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行與結(jié)果分析，直接獲取相關(guān)的知識(shí)信息。</p><p>　　（2）組合應(yīng)用

102、：如果仿真系統(tǒng)能夠完全解構(gòu)為一系列低層子系統(tǒng)，并且能夠?qū)@些子系統(tǒng)建立主動(dòng)元模型，那么就可以在仿真系統(tǒng)實(shí)體結(jié)構(gòu)和模型框架的約束下將這些主動(dòng)元模型組合起來(lái)，在元模型層次實(shí)現(xiàn)對(duì)高層仿真系統(tǒng)的重新組合。這就是主動(dòng)元模型的組合使用。主動(dòng)元模型的組合應(yīng)用不是對(duì)仿真系統(tǒng)的機(jī)械簡(jiǎn)化和簡(jiǎn)單疊加，而是在分析仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和行為的特點(diǎn)上，結(jié)合對(duì)源系統(tǒng)和仿真模型的最新認(rèn)識(shí)，根據(jù)所關(guān)心的問(wèn)題特性對(duì)仿真系統(tǒng)進(jìn)行的基于元模型的重組。實(shí)現(xiàn)重組后能夠達(dá)到去粗取精，透過(guò)現(xiàn)

103、象看本質(zhì)的效果，對(duì)仿真系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，分叉、分類等結(jié)構(gòu)特性產(chǎn)生更加清晰的認(rèn)識(shí)。</p><p>　?。?）嵌入應(yīng)用：在一般的情況下，仿真系統(tǒng)只能解構(gòu)出部分的低層仿真系統(tǒng)，僅有這一部分的低層仿真系統(tǒng)才能建立起相應(yīng)的主動(dòng)元模型，而該主動(dòng)元模型對(duì)應(yīng)的上層系統(tǒng)的其他部分采用其它模型加以描述。在這種情形下，可以將主動(dòng)元模型嵌入到該上層系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)低層仿真系統(tǒng)對(duì)高層分析系統(tǒng)的聚合，主動(dòng)元模型的這種應(yīng)用方式稱為嵌入式分析。&l

104、t;/p><p>　　（4）輔助分析：輔助分析是指主動(dòng)元模型是問(wèn)題描述中的某個(gè)關(guān)鍵部件或子系統(tǒng)，在高層仿真分析中由于分辨率不一致或者剪裁實(shí)體結(jié)構(gòu)不能完全對(duì)應(yīng)，不能直接將主動(dòng)元模型用于仿真系統(tǒng)，因而需要對(duì)這部分關(guān)鍵部件或子系統(tǒng)重新進(jìn)行建模，但是該模型的模型形式確定、參數(shù)確定和數(shù)據(jù)確定都依賴通過(guò)對(duì)該部件或子系統(tǒng)的主動(dòng)元模型的實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析。例如，輔助分析在探索性分析建模中的應(yīng)用可以分為兩個(gè)層次，首先通過(guò)對(duì)主動(dòng)元模型進(jìn)行實(shí)