深度不确定环境下的系统仿真方法研究

作     者：王刚桥 邢邗 陈永强 刘奕 WANG Gangqiao;XING Han;CHEN Yongqiang;LIU Yi

作者机构：深圳大学管理学院大数据智能管理与决策研究院深圳518060 清华大学安全科学学院北京100084 北京大学工学院力学与工程科学系北京100871 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2024年第44卷第2期

页      面：444-465页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(72004141,72174102,L2124008) 广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515111074) 

主　　题：不确定 深度不确定 系统仿真 数据与模型混合 

摘      要：复杂决策问题分析经常遭遇超出寻常认知范畴的不确定性,即所谓“深度不确定性.此时,目标系统可能高度未知,且系统行为机理与外部环境复杂多变,仿真实施难度远超常规.如何实现深度不确定环境下的系统仿真已成为系统科学领域的重要研究方向之一.对此,本文首先梳理了相关领域关于不确定性、深度不确定性的理解及认知变迁,提出深度不确定环境下系统仿真的关键特征约束,并分类阐述了现有主流不确定仿真范式的核心思想与实现路径;在此基础上,提出一种数据与模型混合驱动的动态探索性仿真范式,并在交通仿真领域进行方法实例应用,结果表明新方法能够有效提升仿真计算系统对真实系统复杂不确定变化的适应能力.