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本文首先介紹了定性仿真的產生背景及理論發展狀況，然后說明了定性仿真在各領域的應用情況，最后對定性仿真的發展方向進行了探討。

關鍵詞：定性仿真，定性模型

1 定性仿真的產生與理論現狀

定性仿真(Qualitative Simulation)是以非數字手段處理信息輸入、建模、行為分析和結果輸出等仿真環節，通過定性模型推導系統的定性行為描述。定性仿真是系統仿真的一個分支，是系統仿真與人工智能理論交叉產生的新領域。相對于傳統的數字仿真，定性仿真有其獨到之處：這種仿真能處理多種形式的信息，有推理能力和學習能力，能初步模仿人類思維方式，人機界面更符合人的思維習慣，所得結果更容易理解。

定性仿真的研究中，美國學者起步較早。70年代后期，美國XEROX實驗室的John de Kleer 和Seely Brown 在設計一個電路教學系統時發現，以常規的數學模型和仿真方法難以使學生很快明白電路的工作過程，而在實際教學中，老師并不是先給出數學公式，而是先講解電路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用計算機來模擬這一方法呢?同樣在許多的實際工作中，人們更多的是依靠這種對系統原理性的理解，而這種理解的基礎就是定性知識。很多專家學者開始探索如何在數字仿真中引入定性知識。

1983年，John de Kleer 和Seely Brown發表了有關定性仿真的第一篇論文A Qualitative Physics Based On Confluence?[1]，產生了巨大反響，揭開了定性仿真研究熱潮的序幕。美國麻省理工學院的Kenneth D. Forbus則對定性仿真理論作了全面的總結[2];1986年美國德州大學的Benjamin Kuipers在 Qualitative Simulation”一文中提出了動態仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于實用。1984年人工智能雜志第一次出版了關于定性問題的專集。此后定性問題的研究成為人工智能和系統建模與仿真領域的一個熱點，許多學者加入到這一研究領域中，產生了大量的研究成果。1991年，人工智能雜志又出版了有關定性推理的第二本專集，標志著該領域理論研究逐漸成熟并且向應用領域擴展。90年代以來，該領域的研究情況可謂方興未艾，在IEEE的相關雜志上和撊斯ぶ悄軘等國際刊物上經常可以看到定性仿真方面的研究成果。國內該領域的研究起步較晚，目前從事定性理論研究的僅限于少數院校的少數研究者。

定性仿真產生之后，在理論上出現了百家爭鳴的局面，研究者們根據自己的見解提出了各自的建模和仿真理論。目前，基本可分為三個理論派別，即模糊仿真方法、基于歸納學習的方法和樸素物理學方法。

模糊數學方法可以解決模型信息與測量數據的不確定性，所以在定性理論中一般用來作為一種描述手段。最初，系統的定性值是采用區間模糊數的行為來描述的，英國的Qiang Shen進一步將其發展到用凸模糊數來描述定性值[4]，在數據表示上前進了一大步。此后，又有人在其基礎上引入了概率論，來度量生成的多個行為的可信度。當前的模糊定性理論，在模糊數表示方面都存在一大弱點，那就是系統真實值與模糊量空間的映射問題，即如何確定描述系統的模糊量。

歸納推理法是定性仿真的一個新方向，它起源于通用系統理論，主要利用其中的通用系統問題求解(General System Problem Solve)技術。輸入盡可能多的行為，通過歸納學習的方式，構造系統的定性模型，進行仿真研究。歸納推理法最突出的優勢在于它完全不需要對象系統的結構信息，不需要預先提供任何模型。但是，這種方法需要采集大量的數據并處理和維護;而且，由于現實條件的限制，不能保證歸納的完備性。

樸素物理方法在理論和應用上發展得最為成熟，它興起于一些人工智能專家對樸素物理系統的定性推理研究。根據建立系統定性模型的方法，又可分為很多派別，比較有影響的有：Seely Brown和John de Kleer提出的基于摿鲾的概念的理論，K. D. Forbus 的定性過程理論，B.J.Kuipers基于約束的用定性微分方程描述的定性仿真理論等。

2 定性仿真的應用

現在，定性仿真技術與物理、化工、生態、生物、社會等學科相互滲透、結合，在系統監測、故障診斷、系統行為分析、解釋以及預測等方面發揮著越來越大的作用。 國外文獻報導較多而且應用取得成效比較明顯的應用領域主要有：工程和工業過程;電子電路分析和故障診斷;醫藥和醫療診斷;社會經濟領域。 下面有選擇地按照應用領域介紹其中比較典型的項目。

2.1 工程和工業過程

這里工程指傳統的工程領域及一些工程設備，如蒸餾塔、高壓鍋爐、汽輪機等人造設備;工業過程指一些連續系統，如機械制造、發酵、化工過程和電站等 。這方面的應用項目比較多見。

ARTIST是歐洲的ESPRIT 計劃中的一個項目[5]，項目領導者是蘇格蘭的Heriot-Watt大學的Leitch.R，完成于1993年7月。此項目建立了定性動態模型，應用于過程監測與故障診斷。Leitch等人建立了一個基于定性微分方程(QDE)和模糊量空間的定性仿真器： Fusim, 現已應用在輸配電網絡和化工廠蒸餾塔的過程監控、分析、診斷上。

ESPRIT計劃中另一應用定性推理的重要項目是：TIGER工程-汽輪機的監測、診斷系統[6]。現已應用在 Exxon化工廠的大型工業汽輪機以及Dassault航空中心的宇宙飛船輔助動力單元。系統應用定性仿真來預測汽輪機啟動及負載改變時的可能行為。

2.2 電子電路分析和故障診斷

定性仿真的一個很重要的應用領域便是電子電路分析和故障診斷。定性推理的先驅人物de Kleer早在1976年便開發了使用定性知識研究電子線路的系統 LOCAL，即根據電路部件已測知的正常行為和錯誤行為，分析實際行為和預測行為的不一致之處，然后指出電路的故障點。這種思想后來發展成了基于模型的故障診斷理論(model-based diagnosis therory)。時至今日，由于定性推理和仿真技術的不斷進步，該應用領域的發展前景更為廣闊。

這類項目中，最為典型的是Dague.P等人開發的模擬電路故障診斷工具-DEDALE[7]。Dague對該系統進行了一系列實驗，聲稱：DEDALE系統能診斷出電路故障的75%，另外的25%故障沒有構成對電路性能的顯著影響，并且可以通過其他手段檢測出。Electronique Serge Dassault 繼續這個領域的研究工作，已推出一個名為“DIAGMASTER”的商業化產品。

2.3 醫藥和醫療診斷

人工智能中的專家系統，尤其是醫療專家系統，為人工智能的振興起了推波助瀾的作用。而定性仿真在醫療專家系統的應用方面也很活躍。

Bratko.I將定性推理應用在心電圖的識別上[8]， 目的在于根據心電圖辨識心律，判斷病癥。定性模型用來產生心臟工作狀況，規則歸納系統用于產生診斷規則庫。他給出了心電圖詮釋系統-KARDIO，澳大利亞的Telectronics公司已將此系統的部分成果應用于他們的心臟病診治系統Intelligent Pacemaker中。

Kuipers和Kassier給出了QSIM理論的定性推理和模型簡化方法[9]，并給出了在醫學專家系統中的具體應用過程。該系統可以對腎臟的水份、鹽份平衡過程進行仿真，作為腎炎綜合診治系統的輔助分析工具。

2.4社會經濟領域

定性推理由于其處理不完全知識及模糊數據的突出能力，一直在社會科學、人文科學、商業流通等領域的研究上占有重要位置。

Daniels.HAM，Feelders.AJ給出了一個商業行為分析定性仿真模型[10]。作為例子，他們對某個公司的銷售量、商品價格、資金狀況進行建模，分析其商業行為的變化，如為什么廣告量的減少會帶來銷售量的下降，什么原因導致公司資產減少，是否存在經營危機等。對于銀行貸款之前的商業調查，該模型具有廣闊的應用前景，荷蘭的AMRO銀行正在此基礎上進行深入的研究工作。

美國的Farley.A，Lin.KB使用QSIM算法，研究市場預測的定性仿真模型，即當市場需求、供給、價格等諸因素變動時，預測可能引起的市場變化[11]。

3 定性仿真的發展方向

定性仿真目前仍然是新興的研究領域，很多基礎性的理論工作尚待完善和突破，因此該領域的發展前景十分廣闊。對于定性仿真理論，概括來說，有以下幾個發展方向：

(1)采用定量與定性結合的仿真方法

由于定性模型中包含系統的不完全知識，定性仿真會產生一些虛假和二義的多余行為，當實際系統很復雜時，定性仿真產生相當數量的多余行為，如何有效地減少定性仿真產生的行為數，成為當今定性推理研究的主題。很多研究者紛紛采用定量與定性結合的仿真方法。在定性仿真中加入相當的定量知識，將定量與定性有機地結合起來，將大大減少系統的預測行為數，增強定性仿真的生命力。

(2)采用模型分解方法

定性仿真走向應用時，往往涉及到規模較大的系統，即使省略某些細節，模型仍是非常復雜的。所以，定性理論中，必須有處理這種復雜性的手段。

模型分解方法將系統模型分為若干部分，稱為部件(component)，系統的聯系緊密的變量將集中在一個部件中，并為部件建立狀態，系統的描述將以這種狀態為單位，若需要不同部分的變量的事件對應性，可以通過不同部分之間的連接來產生。并且，仿真算法上也作了相應的變動，以局部的部件描述為基礎的仿真取代了以全局狀態為基礎的定性仿真算法。大大提高了模型建立工作的效率和準確性，并降低了仿真的時間和空間運行代價。

(3)采用并行定性仿真方法

當前定性仿真在減少冗余或虛假行為的研究上取得了很大進展，但同時也帶來了一些始料未及的副作用：定性與定量知識的結合，使知識的表示和推理機制復雜化，數據量明顯增加;由于信息不完備，系統的搜索空間增大，使得定性仿真在一定的情況下比定量仿真的速度更慢;再者隨著定性仿真逐漸走向應用，參數數量的增長使問題的規模成指數增長，仿真的速度也明顯下降。并行定性仿真能較大幅度地提高定性仿真的效率，因此成為一個新興的發展方向。

鑒于定性仿真技術的諸多優點及巨大的實用價值，許多學者紛紛投入到該領域的研究中，各國政府部門及研究機構在研究經費等方面大力扶助，我們有理由相信在不遠的將來定性仿真研究會取得更大的進展。

參 考 文 獻

de Kleer J,Brown J S.A Qualitative Physics Based On Confluence.Artif Intell ,1983,59:7-15.

Forbus K D.Qualitative Process Theory.Artilf Intell,1984,24:85-168.

Kuipers B J.Qualitative Simulation.Artilf Intel,1986,29:289-338.

Shen,Q.and Leitch,R.Fuzzy Qualitative Simulation.IEEE Trans. on Systems,Man,and Cybernetics 23(4),1993,

pp.1038-1061.

5 Leitch R,Freitag H,Struss P,Tornielle G.ARTIST: A Methodological Approach to Specifying Model

Based Diagnostic Systems.Intellegent Automation Laboratory,Heriot-Watt University,Edin-burgh & Advanced

Reasoning Methods. Siemens AG,Munich,Germany & Artificial Intelligence Section.

CISE S.p.a.,Segrat,Milano,Italy (Milan Applications Conference, October,1991).

Milne R.On-Line Diagnostic Expert System For Gas Turbines.Intelligent Applications Ltd,Scotland,4th

International Profitbal Condition Monitoring Conference Stratford-upon-Avon,UK,1992.

Dague Ph,Raiman O,Deves Ph.Trouble-shooting: When Modeling is the Trouble.IBM Scientific Center ,Paris ,

France & Electronique Serge Dassault,France,1987.

8 Bratko I,Mozetic I,Lavrac N.KARDIO:A Study in Deep and Qualitative Knowledge for Expert Systems.MIT

Press,1989.

9 Kuiper B J.Qualitative Reasoning--Modeling & Simulation with Incomplete Knowledge.MIT Press,1994.

10 Daniels HAM,Feelders AJ.Model-Based Diagnosis of Business Peformance.Tilburg University,Institute for

Language Technology and AI,Netherlands,1990.

11 Farley A,Lin KP.Qualitative Reasoning in Microeconomics: An Example.Computer Science Dept, University of

Oregon,USA.& Economics Department, Protland State University,Oregon,USA,1991.