教学第二章-仿真建模方法课件

系统建模与仿真军用仿真技术研究室国防科大MSL系统建模与仿真军用仿真技术研究室国防科大MSL第2章仿真建模基本理论与方法第2章仿真建模基本理论与方法建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次抽象计算机模型物理效应模型实物系统建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次抽象计算机模型建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次建模计算机模型物理效应模型实物系统建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次建模计算机模型建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第二次建模计算机模型物理效应模型实物系统建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第二次建模计算机模型§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动§2.2建模基本要求§2.3建模常用方法§2.4模型型谱§2.5复杂系统建模方法

第2章仿真建模基本理论与方法§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动第2章§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动

系统模型计算机仿真模型建立仿真试验模型建立三个基本要素：

系统、模型、计算机三项基本活动：

模型建立、仿真模型建立(又称二次建模)、仿真试验§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动系统模型计算机§2.2建模基本要求切题性清晰性精确性集合性§2.2建模基本要求切题性§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统黑盒系统灰盒系统建模的任务建模的方法§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统建模的§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统

用已知的基本定律，经过分析和演绎推导出系统模型，此法称演绎法。建模的任务建模的方法黑盒系统灰盒系统倾向于先验信息，是从一般到特殊的过程。§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统用§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统

演绎法建模的任务建模的方法黑盒系统

允许直接进行试验观测，则可假设模型,并通过实验或辨识的方法建立模型。不允许直接试验测试，则采用数据收集和统计归纳方法。灰盒系统倾向于观测数据，是从特殊到一般的过程。§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统演§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统演绎法建模的任务建模的方法黑盒系统假设模型法（可直接进行试验观测）归纳法（不可直接进行试验观测）灰盒系统

可采用前面二种相结合方法。§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统演§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统建模的任务建模的方法黑盒系统灰盒系统建模过程先验知识建模目的建模目的数学模型§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统建模的§2.4模型型谱黑盒白盒社会经济生态生理空气污染水文波动空间与航空过程控制动力学电子电路各种系统的模型型谱§2.4模型型谱黑盒白盒社会经济生态生理空气污染水文波§2.4模型型谱黑箱白箱社会经济生态生理空气污染水文波动空间与航空过程控制动力学电子电路集中参数常微分方程偏微分方程分布参数集中参数常微分方程离散时间差分方程各种系统模型形式§2.4模型型谱黑箱白箱社会经济生态生理空气污染水文波§2.5复杂系统建模方法

？§2.5复杂系统建模方法？简单系统简单系统（“1+1=2”）属于牛顿科学体系线性、可分解还原、结果可重复、因果关系明确、状态稳定、可预测大多数武器系统、工程系统……再复杂的机器也是简单系统简单系统简单系统（“1+1=2”）再复杂的机器也是简单系统复杂系统复杂系统（1+1≠2）非线性：考察系统局部得不出系统整体的性质不可分解还原、结果不可重复、因果关系不明、状态混沌社会系统、经济系统、生命系统……混沌涌现复杂系统复杂系统（1+1≠2）混沌§2.5复杂系统建模方法

§2.5.1复杂大系统建模基础§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模§2.5.3综合集成法§2.5.4其它复杂系统建模方法§2.5复杂系统建模方法§2.5.1复杂大系统建§2.5.1复杂系统建模基础

复杂大系统特点：元素数量众多元素类型众多元素间的联系众多结构动态变化多层次功能综合§2.5.1复杂系统建模基础复杂大系统特点：§2.5.1复杂系统建模基础

复杂大系统建模的困难：

复杂大系统的分析和综合首先要建立复杂大系统的模型，但仅仅传统的数学模型是难以描述复杂的大系统的，主要的困难是难以描述大系统中许多重要因素：（1）人的因素（难以用简单的传递函数模型来表示）（2）不确定性（模糊性、随机性）（3）不确知性§2.5.1复杂系统建模基础复杂大系统建模的困难：§2.5.1复杂系统建模基础数学模型的适用性

“适用性”：一方面是要求数学模型具有足够的精确性，适用于描述真实系统的结构、参数、功能、特性。另一方面是可以利用数学模型和相应的求解方法，对真实系统进行有效的分析与综合。即兼顾“模型的精确性”与“方法的有效性”，既可对系统进行适当精度的描述，又能对系统进行有效的分析与综合。

§2.5.1复杂系统建模基础数学模型的适用性§2.5.1复杂系统建模基础在模型的精确性与方法有效性之间存在矛盾。如果模型精确，复杂（非线性、变系数…），就缺乏有效的分析与综合方法；反之，如果方法有效，就要求简化模型（线性化、定常化…），那么模型就不能精确地描述真实系统。

§2.5.1复杂系统建模基础在模型的精确性与方法有效性之先验理论演绎推理模型框架定义模型结构特征化参数估计可信度分析最终模型测试模型传统系统仿真方法中的建模过程先验理论演绎推理模型框架定义模型结构特征化参数估计可信度分析先验知识专家经验信息集成模型框架定义模型结构特征化参数估计数据分析同构模型观测数据可信度分析复杂系统仿真方法中结构级建模过程先验知识专家经验信息集成模型框架定义模型结构特征化参数估计数先验知识专家经验系统非形式化描述数据处理数据生成可信度分析数据分析同态模型观测数据复杂系统仿真方法中的行为级建模过程先验知识专家经验系统非形式化描述数据处理数据生成可信度分析数§2.5复杂系统建模方法

§2.5.1复杂系统建模基础§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模§2.4.3综合集成法§2.4.4其它复杂系统建模方法§2.5复杂系统建模方法§2.5.1复杂系统建模§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模1）功能派方法（1）启发式程序（2）专家系统2）结构派方法（1）神经细胞模型（2）神经网络模型§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模1）功能派方法§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模

基于Agent的建模方法

Agent定义：一种具有自治性（Autonomy）、社会能力（SocialAbility）、响应性（Responsiveness）、能动性（Ability）的行为特征的智能实体。Agent是一个能于外界自主交互，并拥有一定的知识和推理能力，能够独立完成一定任务的、具有一定社会性的实体。§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模基于AgenAgent的一种基本结构环境资源环境感知模块执行模块信息处理模块自适应性模块决策与智能控制模块通信模块知识库任务与承诺表其它AgentAgentAgent的一种基本结构环境资源环境感知模块执行模块信息处理决策Agent的基本结构决策个体Reward资源变化内部模型策略集信息集Decision策略信息研究系统的演化和涌现性决策Agent的基本结构决策个体Reward资源变化内部模型多Agent的组织结构模式

在MAS中，各Agent是自治的，各Agent之间只能通过通信及对环境的改变来相互影响，Agent自身的行为最终是由自己决定的。管理机…Agent组1Agent组2Agent组n…Agent组1Agent组2Agent组n（a）集中式MAS（b）分布式MAS多Agent的组织结构模式在MAS中，各Agent是自Agent建模的基本思想

将Agent作为系统的基本抽象单元，在必要的时候赋予Agent一定的智能，然后在多Agent之间设置具体的交互方式，最终得到相应的系统模型。特征模型层Agent层MAS层基于Agent的系统模型的层次Agent建模的基本思想将Agent作为系统的基本抽

基于Agent建模的过程

对系统进行Agent抽象

对异质Agent和同质Agent的处理进行抽象时的粒度选择

对Agent个体的建模建立多Agent系统的体系结构

确定系统应该有多少AgentAgent之间的通信管道

Agent之间采用什么通信协议建立Agent与其相关的其它Agent之间的结构如何协调Agent之间的行动基于Agent建模的过程对系统进行Agent抽象

多Agent建模的设计准则Agent的粒度和抽象的层次应遵循“KISS”原则

（KeepItSimple，Stupid.）多Agent建模的设计准则Agent的粒度和抽象的层次应遵自主飞行的鸟群

基于多Agent系统的模型Boid模型（人工鸟群模型）每只鸟只和它周围邻近的鸟的行为有关，每只鸟只需遵循以下3条规则：（1）避免碰撞（2）速度一致（3）向中心聚集自主飞行的鸟群基于多Agent系统的模型Boid模型（人工

例：基于Agent的智能交通控制结构主控制中心（Agent）信息发布Agent区域控制中心Agent区域控制中心Agent路口Agent信号灯传感器摄像机路口Agent信号灯传感器摄像机可变情报版电台……例：基于Agent的智能交通控制结构主控制中心信息发布A

例：基于Agent的智能交通控制结构通信器控制头控制体Agent结构模型通信器驾驶员特性控制器车辆的功能特性车辆Agent结构1、交通Agent的结构2、交通Agent的交互3、Agent的实现车辆Agent交通信号灯Agent街道Agent交叉路口AgentAgent之间的关系图软件实现中可采用进程或线程来实现例：基于Agent的智能交通控制结构通信器控制头控制体A§2.5复杂系统建模方法

§2.5.1复杂系统建模基础§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模§2.5.3综合集成法§2.5.4其它复杂系统建模方法§2.5复杂系统建模方法§2.5.1复杂系统建模§2.5.3综合集成法定量＋定性综合集成方法§2.5.3综合集成法定量＋定性综合集成方法思考题（1）系统模型的分类，建模方法的分类及建模原则？（2）查阅资料，了解复杂系统建模方法、应用及其发展。思考题（1）系统模型的分类，建模方法的分类及建模原则？系统建模与仿真军用仿真技术研究室国防科大MSL系统建模与仿真军用仿真技术研究室国防科大MSL第2章仿真建模基本理论与方法第2章仿真建模基本理论与方法建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次抽象计算机模型物理效应模型实物系统建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次抽象计算机模型建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次建模计算机模型物理效应模型实物系统建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第一次建模计算机模型建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第二次建模计算机模型物理效应模型实物系统建模过程真实世界概念模型数学模型仿真模型第二次建模计算机模型§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动§2.2建模基本要求§2.3建模常用方法§2.4模型型谱§2.5复杂系统建模方法

第2章仿真建模基本理论与方法§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动第2章§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动

系统模型计算机仿真模型建立仿真试验模型建立三个基本要素：

系统、模型、计算机三项基本活动：

模型建立、仿真模型建立(又称二次建模)、仿真试验§2.1系统仿真的三个要素与三项基本活动系统模型计算机§2.2建模基本要求切题性清晰性精确性集合性§2.2建模基本要求切题性§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统黑盒系统灰盒系统建模的任务建模的方法§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统建模的§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统

用已知的基本定律，经过分析和演绎推导出系统模型，此法称演绎法。建模的任务建模的方法黑盒系统灰盒系统倾向于先验信息，是从一般到特殊的过程。§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统用§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统

演绎法建模的任务建模的方法黑盒系统

允许直接进行试验观测，则可假设模型,并通过实验或辨识的方法建立模型。不允许直接试验测试，则采用数据收集和统计归纳方法。灰盒系统倾向于观测数据，是从特殊到一般的过程。§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统演§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统演绎法建模的任务建模的方法黑盒系统假设模型法（可直接进行试验观测）归纳法（不可直接进行试验观测）灰盒系统

可采用前面二种相结合方法。§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统演§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统建模的任务建模的方法黑盒系统灰盒系统建模过程先验知识建模目的建模目的数学模型§2.3建模常用方法确定模型的结构和参数白盒系统建模的§2.4模型型谱黑盒白盒社会经济生态生理空气污染水文波动空间与航空过程控制动力学电子电路各种系统的模型型谱§2.4模型型谱黑盒白盒社会经济生态生理空气污染水文波§2.4模型型谱黑箱白箱社会经济生态生理空气污染水文波动空间与航空过程控制动力学电子电路集中参数常微分方程偏微分方程分布参数集中参数常微分方程离散时间差分方程各种系统模型形式§2.4模型型谱黑箱白箱社会经济生态生理空气污染水文波§2.5复杂系统建模方法

？§2.5复杂系统建模方法？简单系统简单系统（“1+1=2”）属于牛顿科学体系线性、可分解还原、结果可重复、因果关系明确、状态稳定、可预测大多数武器系统、工程系统……再复杂的机器也是简单系统简单系统简单系统（“1+1=2”）再复杂的机器也是简单系统复杂系统复杂系统（1+1≠2）非线性：考察系统局部得不出系统整体的性质不可分解还原、结果不可重复、因果关系不明、状态混沌社会系统、经济系统、生命系统……混沌涌现复杂系统复杂系统（1+1≠2）混沌§2.5复杂系统建模方法

§2.5.1复杂大系统建模基础§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模§2.5.3综合集成法§2.5.4其它复杂系统建模方法§2.5复杂系统建模方法§2.5.1复杂大系统建§2.5.1复杂系统建模基础

复杂大系统特点：元素数量众多元素类型众多元素间的联系众多结构动态变化多层次功能综合§2.5.1复杂系统建模基础复杂大系统特点：§2.5.1复杂系统建模基础

复杂大系统建模的困难：

复杂大系统的分析和综合首先要建立复杂大系统的模型，但仅仅传统的数学模型是难以描述复杂的大系统的，主要的困难是难以描述大系统中许多重要因素：（1）人的因素（难以用简单的传递函数模型来表示）（2）不确定性（模糊性、随机性）（3）不确知性§2.5.1复杂系统建模基础复杂大系统建模的困难：§2.5.1复杂系统建模基础数学模型的适用性

“适用性”：一方面是要求数学模型具有足够的精确性，适用于描述真实系统的结构、参数、功能、特性。另一方面是可以利用数学模型和相应的求解方法，对真实系统进行有效的分析与综合。即兼顾“模型的精确性”与“方法的有效性”，既可对系统进行适当精度的描述，又能对系统进行有效的分析与综合。

§2.5.1复杂系统建模基础数学模型的适用性§2.5.1复杂系统建模基础在模型的精确性与方法有效性之间存在矛盾。如果模型精确，复杂（非线性、变系数…），就缺乏有效的分析与综合方法；反之，如果方法有效，就要求简化模型（线性化、定常化…），那么模型就不能精确地描述真实系统。

§2.5.1复杂系统建模基础在模型的精确性与方法有效性之先验理论演绎推理模型框架定义模型结构特征化参数估计可信度分析最终模型测试模型传统系统仿真方法中的建模过程先验理论演绎推理模型框架定义模型结构特征化参数估计可信度分析先验知识专家经验信息集成模型框架定义模型结构特征化参数估计数据分析同构模型观测数据可信度分析复杂系统仿真方法中结构级建模过程先验知识专家经验信息集成模型框架定义模型结构特征化参数估计数先验知识专家经验系统非形式化描述数据处理数据生成可信度分析数据分析同态模型观测数据复杂系统仿真方法中的行为级建模过程先验知识专家经验系统非形式化描述数据处理数据生成可信度分析数§2.5复杂系统建模方法

§2.5.1复杂系统建模基础§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模§2.4.3综合集成法§2.4.4其它复杂系统建模方法§2.5复杂系统建模方法§2.5.1复杂系统建模§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模1）功能派方法（1）启发式程序（2）专家系统2）结构派方法（1）神经细胞模型（2）神经网络模型§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模1）功能派方法§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模

基于Agent的建模方法

Agent定义：一种具有自治性（Autonomy）、社会能力（SocialAbility）、响应性（Responsiveness）、能动性（Ability）的行为特征的智能实体。Agent是一个能于外界自主交互，并拥有一定的知识和推理能力，能够独立完成一定任务的、具有一定社会性的实体。§2.5.2基于智能技术的复杂系统建模基于AgenAgent的一种基本结构环境资源环境感知模块执行模块信息处理模块自适应性模块决策与智能控制模块通信模块知识库任务与承诺表其它AgentAgentAgent的一种基本结构环境资源环境感知模块执行模块信息处理决策Agent的基本结构决策个体Reward资源变化内部模型策略集信息集Decision策略信息研究系统的演化和涌现性决策Agent的基本结构决策个体Reward资源变化内部模型多Agent的组织结构模式

在MAS中，各Agent是自治的，各Agent之间只能通过通信及对环境的改变来相互影响，Agent自身的行为最终是由自己决定的。管理机…Agent组1Agent组2Agent组n…Agent组1Agent组2Agent组n（a）集中式MAS（b）分布式MAS多Agent的组织结构模式在MAS中，各Agent是自Agent建模的基本思想

将Agent作为系统的基本抽象单元，在必要的时候赋予Agent一定的智能，然后在多Agent之间设置具体的交互方式，最终得到相应的系统模型。特征模型层Agent层MAS层基于Agent的系统模型的层次Agent建模的基本思想将Agent作为系统的基本抽

基于Agent建模的过程

对系统进行Agent抽象

对异质Agent和同质Agent的处理进行抽象时的粒度选择

对Agent个体的建模建立多Agent系统的体系结构