一种对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法与流程

本发明属于复杂系统体系试验测试，具体涉及一种对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法。

背景技术：

1、随着现代科学技术的发展进步和工程应用需求的不断提升，集成机、电、液、光等多物理过程、多单元技术而形成的复杂装备产品逐渐成为主流趋势。这些复杂装备产品往往由机械结构、控制单元、电气设备等多个复杂系统铰连组成，如高速列车、数控中心、调度中心、航天载运、汽车等都是典型包含多个复杂系统的典型装备体系。这些装备产品不仅在设计过程中具有研制周期长、产品投入大、质量要求高等特点，而且在实际使用情景下也具有多解性、层次性、经验性和综合性等显著特征。

2、复杂系统体系要素的体系涌现性是指装备产品在不同使用场景下，各个分系统、装备要素协同工作时，任务执行的演化过程中产生的整体涌现性效果的程度，具体表现为在不同任务场景下的体系效能组合增益，实际产生的“整体大于部分之和”效果。体系涌现性能直观地反映装备产品体系要素效能影响因素之间、要素和使用环境、使用方法之间对特定场景下的任务完成度的组合效益。

3、作为表征复杂系统装备体系自身属性的重要指标，体系涌现性的科学评估对认识复杂系统，掌握体系运行规律具有重大价值，一直以来受到装备产品体系设计、制造和用户的高度重视。传统的体系涌现性评估方法是由单个因素对效能产生增益的简单线性叠加，和基于先验知识的结构方程模型评估和基于专家经验的层次分析法等，但大都是以定性评估为主，尚未形成一套面向复杂系统体系要素的，基于任务来量化评估装备产品体系涌现性的方法。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术存在的问题，本申请提出一种对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法，包括以下步骤：

2、根据装备产品在完成特定任务时构建的ipo模型设置各试验因素的高、低水平，在其他因素水平固定条件下对单因素的水平变化及在其他因素水平固定条件下对试验因素两两组合的水平变化进行试验；

3、根据上一步的试验数据识别催化组合和体系整体催化强度；

4、将体系催化组合数量和整体催化强度相乘，从而得到装备体系要素体系涌现性；

5、针对不同任务场景下的装备体系要素体系涌现性，评估装备体系整体的要素体系涌现性。

6、进一步的，根据装备产品在完成特定任务时构建的ipo模型设置各试验因素的高、低水平具体包括：

7、定义1(信息熵)对于随机变量x，p(x)是先验概率，则

8、

9、为随机变量x的信息熵，信息熵的值越大说明随机变量的不确定程度越大。

10、定义2(联合熵)对于多个随机变量x1,......,xn，则

11、

12、为随机变量x1,......,xn的联合熵，支撑度量x1,......,xn构成的随机系统的不确定性。

13、定义3(条件熵)设x和y是随机变量，条件熵h(y|x)表示在已知随机变量x的条件下随机变量y的不确定性，即

14、

15、定义4(信息增益)给定随机变量x情况下，随机变量y的信息熵变化的差值，即

16、ig(y|x)＝h(y)-h(y|x)

17、称为信息增益；

18、信息增益具有如下性质：

19、性质1如果随机变量x与y相互独立，则信息增益ig(y|x)取最小值，

20、性质2如果随机变量y完全x决定，则信息增益ig(y|x)取最大值；

21、定义5(组合效益)随机变量x带来的信息增益与该随机变量自信息(信息熵)的比值，即

22、

23、g(x)为信息增益率。

24、信息增益和信息增益率可以作为衡量随机变量重要性的指标。信息增益或信息增益率越大，说明随机变量的重要程度越高。

25、进一步的，识别催化组合和体系整体催化强度具体包括：

26、例如在执行某任务过程中，通过任务各环节的响应指标和因素指标分析，形成了该装备体系在执行此任务场景下的ipo模型。(其中y为模型输出的任务完成度，x1、x2、x3、x4分别为输入的执行此任务所需的因素指标)。

27、假定其他条件与影响因素x3、x4水平不变，只考虑影响因素x1和x2对任务完成度y的影响。对影响因素x1和x2的水平进行编码，利用装备体系对影响因素x1和x2设计的最高水平为2，最低水平为1。

28、首先计算影响因素x1对任务完成度产生的平均增益：其他因素不变时影响因素x1的性能从低水平提升至高水平，使得对任务完成度产生的平均增量为：

29、

30、其中，

31、h(y|x1＝2)＝y(x1＝2,x2＝2)-y(x1＝2,x2＝1)

32、h(y|x1＝1)＝y(x1＝1,x2＝2)-y(x1＝1,x2＝1)

33、其次，计算影响因素x2对任务完成度产生的平均增益：其他因素不变时影响因素x2从低水平提升至高水平，使得对任务完成度产生的平均增量为

34、

35、其中，

36、h(y|x2＝2)＝y(x1＝2,x2＝2)-y(x1＝1,x2＝2)

37、h(y|x2＝1)＝y(x1＝2,x2＝2)-y(x1＝1,x2＝2)。

38、进一步的，计算装备体系要素体系涌现性具体包括：计算影响因素x1与影响因素x2同时发生水平提升时对任务完成度产生的信息增益和组合效益：

39、

40、即：

41、或：

42、本发明与现有技术相比，其有益效果在于：

43、本发明面向基于复杂系统组成的装备产品，综合考虑在特定任务场景下，各个分系统、装备要素协同工作时，对体系效能产生的组合增益；以检验现有装备产品各分系统和组成要素在协同工作时对体系效能产生的组合增益。可用于指导比较不同装备产品体系的要素间的组合效益，支撑深度剖析体系运行规律，指导装备体系要素使用模式组合和使用场景的优化。

技术特征：

1.一种对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法，其特征在于，根据装备产品在完成特定任务时构建的ipo模型设置各试验因素的高、低水平具体包括：

3.根据权利要求2所述的对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法，其特征在于，识别催化组合和体系整体催化强度具体包括：

4.根据权利要求3所述的对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法，其特征在于，计算装备体系要素体系涌现性具体包括：计算影响因素x1与影响因素x2同时发生水平提升时对任务完成度产生的信息增益和组合效益：

技术总结
本发明提出一种对复杂系统体系要素体系涌现性的量化评估方法，包括以下步骤：在其他因素水平固定条件下对试验因素两两组合的水平变化进行试验；根据上一步的试验数据识别催化组合和体系整体催化强度；将体系催化组合数量和整体催化强度相乘；针对不同任务场景下的装备体系要素体系涌现性，评估装备体系整体的要素体系涌现性。本发明面向基于复杂系统组成的装备产品，综合考虑在特定任务场景下，各个分系统、装备要素协同工作时，对体系效能产生的组合增益；可用于指导比较不同装备产品体系的要素间的组合效益，支撑深度剖析体系运行规律，指导装备体系要素使用模式组合和使用场景的优化。

技术研发人员：张万达,李顺民,罗锐涵,姜建勋,曾鹏
受保护的技术使用者：中国船舶集团有限公司系统工程研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12