摘要:当前，系统建模与仿真正在向复杂大系统的“协调化、智能化、集成化、 络化”建模与仿真的方向发展。于2008年在第三届“中国系统建模与仿真技术高层论坛”的特邀 告中提出，为了突破传统数学模型的局限性提倡“广义模型”，提高系统仿真的智能化水平，引入“智能仿真”，解决人的建模与仿真的难题。给出了“软件人”的概念，主要内容是论述“广义模 型、智能仿真、软件人”的基本概念、理论方法、关键技术、研究开发及应用实例，在此基础上，提出并建议: 研究开发基于“软 件人”的拟人仿真系统。
关键词:广义模型; 智能仿真; 软件人; 拟人仿真系统
1 引言
当前，“系统建模与仿真技术”正在向复杂大系统的“协调化、智能化、集成化、 络化”建模与仿真的方向发展。我的发言题目是“广义模型、智能仿真、软件人”。
“广义模型”的提出了“系统建模”是“系统仿真”的前提条件和理论依据。通常，“系统建模”意味着: 建立系统的 “数学模型”，但是，由于传统数学模型的局限性和实际系统 的复杂性，在系统建模工作中，还存在不少困难。
数学模型的局限性:
1) 传统的数学模型( 代数方程、微分方程、差分方程、传 递函数等) 。 难以描述国家政策、法规，领导意图、爱好，专家知识、经验，人际关系、情感等．
2)传统的数学模型主要用于建立机器、设备等“被动系统”，被控对象的模型，难以建立主动系统中“人”的模型，控制者、决策者、指挥者的模型。
实际系统的复杂性:
1) 实际系统是复杂多变的，处在不断改革、发展过程中，具有不确定性、不确知性、主动性、模糊性，非线性、高维性， 分散性、分布性等复杂性。
2) 传统的数学模型及建模方法缺乏自学习、自适应、自组织能力，难以适应发展中的复杂大系统建模的实际需要。为了解决复杂大系统建模的实际困难，突破数学模型的 局限性，提出“广义模型”的概念和建模方法 。
2 “广义模型”的概念
为了解决复杂大系统建模的困难，1994年，在《大系统控制论》中，提出“广义模型”的概念与建模方法，如图 1 所 示。
2．1 “广义模型”的建模方法
广义建模方法: 集成化建模，智能化建模，变粒度建模， 控制论建模方法． 突破传统“数学模型”及建模方法局限性。
1) 不是只用数学模型，而是采用多种模型。
2) 不仅用数学模型，而且用知识模型、关系模型。
3) 不仅用定量模型，而且用定性模型。
4) 不仅建立事物模型，而且建立人的模型。
5) 不仅建立单粒度模型，而且建立多粒度模型。
6) 不仅建立被控制者模型，而且建立控制者模型。
解决复杂大系统建模的实际困难:
1) 用智能模型适应不确定、不确知、多变的发展中系统。
2) 用变粒度模型协调维数、精度，解决高维性困难。
2．2 “广义模型”的应用
“广义模型”的建模方法，适用于建立各种复杂大系统的 模型。
1) 广义知识表达树 GKRT 、广义知识表达 GKRN。适用于建立大型专家系统、多学科知识工程系统的模型。
2) 多层状态空间的模型 MLSS，适用于建立多级、多层复 杂大系统的模型，如: 国家机关、军队部门 、企业集团的模 型。
3) 多重广义算子模型 MLGO，适用于建立多段复杂大系 统的模型，如: 多段连续生产过程 、导弹多段弹道控制 、供应链的模型。
3 智能仿真
3．1 智能仿真的概念
为了提高计算机仿真系统的智能水平，1995年，在《智能管理》专著中，曾提出“智能仿真”的概念，如式( 1) 所示:
AI + ST = IST (1)
式(1) 中: AI—人工智能( Artificial Intelligence)，简称 AI．如: 专家系统、知识工程、模式识别、神经 络，…等。 ST—仿真技术( Simulation Technology) ，简称 ST． 如: 仿真模 型、仿真算法、仿真语言、仿真软件，…等。IST—智能仿真技 术( Intelligent Simulation Technology) ，简称 IST． 如: 智能仿真 界面、广义仿真模型、智能仿真算法、多库仿真软件，…等。
式( 1) 表示: 在人工智能 AI 与仿真技术 ST 相结合的基 础上，研究开发智能仿真技术 IST。
3．2 智能仿真系统方案
根据“智能仿真”的概念，给出了“智能仿真系统”的技术方案，如图2所示。
在图2中，智能仿真系统的关键技术如下:
1) 广义仿真模型 应用广义模型的概念、方法和技术，开发适用的广义仿 真模型。如: 知识模型、数学模型、 络模型相结合的集成化 仿真模型，以提高仿真模型的描述能力，扩大仿真模型的应 用范围。
2) 仿真模型生成 研究与开发仿真模型生成系统，模型库及其管理系统。利用仿真建模的专业知识、典型仿真模型模块、通用仿真语言工具，根据用户的需求及环境条件，进行模型选用、赋值、组装、构造及验证，以生成面向用户实用系统的仿真模型。
3) 智能仿真算法 引用专家系统、人工神经 络、模式识别方法和技术，与 常用的仿真算法相结合，开发适用于广义仿真模型的、具有知识推理、逻辑判断、学习训练，或联想识别的性能的，集成 化的智能仿真算法。
4) 智能仿真界面 多媒体智能接口技术与仿真技术相结合，开发人 － 机友 好交互、自然通信的文、图、声并茂的智能仿真界面，便于在仿真过程中，用户可以输入启发信息，进行动态监控与示教 学习，实现人—机结合的协同智能仿真。
5) 仿真结果分析 开发仿真结果分析系统，辅助用户对仿真结果进行解 释。根据关于仿真对象的知识，输入的初始参数、边界条件 及仿真模型、方法特性，对输出的仿真结果的可信度、灵敏度 进行分析，解释仿真结果的物理意义和应用价值。
6) 多库仿真软件 为了对广义仿真模型、智能仿真算法、智能仿真界面及 仿真结果分析，提供有效的软件支持环境，以便采集、存储、 调用，管理和维护多媒体的仿真信息，需要开发由数据库、知 识库、模型库、图形库、图像库、音素库、语料库等组成的多库 仿真软件技术。
7) 综合仿真语言 广义仿真模型及智能仿真算法的程序实现需要综合仿 真语言，为此要在已有的通用和专用仿真语言、人工智能程 序设计语言、通用计算机语言相结合的基础上，进行联结、嵌 套、组装、集成，开发综合仿真语言。
智能仿真系统是智能化、集成化、协调化的仿真系统，具有下列特性:
1) 智能性
由于人工智能的应用、人—机智能结合，所以，在仿真输 入信息预处理、仿真模型生成、仿真算法的灵活性、有效性、仿真结果的分析与解释等方面，体现出较高智能水平。
2) 适用性
拥有适用范围大的广义仿真模型，求解效率高的智能仿 真算法，编程方便的综合仿真语言，多库协同的仿真软件支 持环境，文、图、声并茂的人机界面。所以，适用性好。
3) 友好性
通过多媒体智能仿真界面进行“人机”友好交互，辅助用户采集数据、建立模型、整理结果，便于用户输入启发信 息，监控仿真过程，接受仿真输出信息，进行分析和理解。
3．3 面向知识经济的“智能仿真”
1999年，在《计算机仿真》上，发表了“面向知识经济的智能仿真”。主要研讨:
1) 如何将仿真技术应用于 会经济领域，为发展知识经 济服务p>
2) 如何引入数据挖掘、知识发现等知识工程的新方法、新技术p>
3)如何在知识工程与仿真技术相结合的基础上，研究开发面向知识经济时代的智能仿真系统p>
3．4 基于智体的“智能仿真”
由于互联 ( Internet、 Extranet、 Intranet) 与 Web 技术的 迅速发展与广泛应用，促进了分布式人工智能 DAI 与面向 “智体” ( Agent) 的软件工程的发展，为 络化，分布式智能仿真技术的开发与应用，提供了新方法，新技术、新机遇。 基于“智体”的智能仿真技术是计算机 络环境下具有 分布式人工智能的计算机仿真技术，如式(2) 所示。
DAI + CNST = NDIST (2)
式(2) 中: DAI—分布式人工智能( Distributed Artificial Intelligence) ，如: MAS－多智体系统(Multi－Agent System)，MAT－动智体技术(Mobile Agent Technology)。CNST—计算机 络仿真技术( Computer Network Simulation Technology) ， NDIST— 络化分布式智能仿真技术( Networking Distributed Intelligent Simulation Technology) ，即基于智体的智能 仿真技术。
4 软件人
“人”为万物之“灵”，是地球上最聪明、最灵巧、最高等的生物，如何建立“人”的模型何仿真“人” 重大的课题。
4．1 “软件人”的概念
2002年，在人工生命、数字生命、分布式人工智能、人工情感、计算机 络、计算机动画、计算机游戏等相关研究工作。
4．2“软件人”的性能
“软件人”的英译为( SoftMan)，简称 SM，具有下列性能:
1 ) “拟人性” “软件人”是模拟、延伸、扩展人的特性、功能、行为、结构 的软件系统，具有“拟人性”。
2 ) “代理性” “软件人”可代替人( 用户或开发人员) 作为替身，进驻、 生存、活动工作于软件世界和 络世界，具有“代理性”。
3 ) “智能性” “软件人”具有拟人智能，包括: 思维、感知、行为多层次 的广义人工智能( Artificial Intelligence) ，具有“智能性”。
4 ) “情感性” “软件人”具有拟人情感，即: 人工情感( Artificial Emotion) ，包括: 情绪( 喜、怒、哀、乐……) 、感情( 爱、恨、恩、仇 ……) 等，具有“情感性”。
5 ) “软件性” “软件人”是具有人工智能、人工情感的拟人软件系统， 拥有“软件性”，如: 长寿性、可复制性、可重用性……等。 “软件人”是拟人的软件“人工生命”，是“人”的计算机 “软件模型”，是虚拟世界的计算机“软件仿真人”。
4．3 “软件人”的种类
广义“软件人”的种类，如图 4 所示。
4．4 “软件人”的研发
“软件人”的研究获得国家自然科学基金、国家863高技术发展计划项目、北京市自然科学基金 的支持，从 2002 年 2007 年，相关研究开发情况如图5 所示。
4．5 “软件人”的意义
“软件人”是具有人工智能、人工情感的拟人化的“软件人工生命”，是“软件智体”的新发展，“软件人”研究开发， 将促进新一代软件工程: 面向软件人的软件工程的新发展。
4． 6 “软件人”的应用
5 基于“软件人”的拟人仿真系统
为了进一步提高计算机仿真技术的智能水平，扩展计算 机仿真技术的应用领域。
建议: 研究开发基于“软件人”的拟人仿真系统，如式 ( 4) 所示:图 6 软件工程的新发展
SM + IST = SMISS (4)
式( 4) 中:SM—软件人(SoftMan)，IST – 智能仿真技术( Intelligent Simulation Technology) ， SMISS – 基于软件人 的拟人仿真系统( SoftMan based ISS) ．
式( 4) 表示: 在“软件人”与“智能仿真技术”相结合基础上，研究开发基于软件人的新一代拟人仿真系统。
“软件人”是软件“仿真人”，提供了“人”的软件模型，可用于对管理员、操作人员、驾驶员、决策人进行计算机仿真，从而，可对有人的系统、人机系统进行仿真，有助于解决“人”的建模与仿真的难题，开发具有人工智能、人工情感的拟人仿真系统。
6 展望
将“广义模型”与“软件人”引用于“系统建模”与“计算 机仿真”，研发基于“广义模型”与“软件人”的拟人仿真系统，有助于:
1) 突破传统数学模型系统建模方法的局限性。
2) 解决“人”的建模方法与仿真技术的难题。
3) 提高系统建模方法与仿真的智能化、集成化水平。
4) 扩展系统建模与仿真的应用领域，可用于 会、经济、文化、艺术领域。
参考文献:略
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