從降維解析到映射升維——來自航空保障系統工程實踐的系統工程新思考_風聞

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系統工程從誕生之日起，就是一門強實踐性的理論，它來源於實踐，從實踐中總結提煉，並在實踐中得到不斷的驗證與完善。從貝爾實驗室提出系統工程的概念，到霍爾提出系統工程三維結構，再到NASA和INCOSE發佈系統工程手冊，系統工程理論的發展歷程也正是印證了這一過程。人民科學家錢學森先生也是在我國的社會主義建設，特別是我國航天事業的工程實踐中，通過不斷的提煉與總結，提出了系統工程中國學派。

中國船舶工業系統工程研究院作為我國第一家以錢老系統工程命名的國防科研單位，一直以來以系統工程理論作為指導海軍裝備建設的工具法寶，並在一些大型複雜性工程項目中積累了大量的系統工程實踐經驗，一方面對系統工程在指導工程建設上的重要作用身體力行，另一方面面對不斷複雜的工程系統，“複雜大系統”和“體系”已成為當前工程系統的普遍存在形式，感受到傳統的系統工程理論還存在亟須改進之處，系統院當仁不讓地開展了系統工程理論再發展與複雜大系統工程與體系工程的理論探索工作。特別是通過航母航空保障系統工程經驗的總結，提出了一種從降維解析到映射升維的系統工程新思路，為解決複雜大系統中的複雜性與不確定性問題，指導複雜大系統工程研製指出了一條可行的路徑。

傳統系統工程：還原論與降維解析

傳統的系統工程方法本質上是一種還原論思想。

還原論的鼻祖笛卡爾曾這樣描述他的研究方法：“將面臨的所有問題儘可能地細分，細至能用最佳的方式將其解決為止”。人工智能領域的著名學者侯世達也曾這樣評價還原論，説還原論是對這個世界最自然的理解方式，它是説“如果你理解了整體的各個部分，以及把這些部分‘整合’起來的機制，你就能夠理解這個整體”。可以説，還原論在推動現代科學發展上做出了至關重要的貢獻，物理學上對世界本源的探索，生物學上的解剖學與細胞學都是典型的還原論的應用。當然，還原論也有一個很大的弊端，那就是分解會造成系統整體性與內部交互性的缺失。

傳統的系統工程方法以霍爾提出的三維結構作為理論框架基礎，以V模型為過程指導，以NASA與INCOSE的系統工程過程為典型過程標準，其設計過程是將複雜的大系統分解為不同的小系統或模塊，然後分別實現，再集成還原為大系統，其歸根到底還是一種還原論思想。以NASA的系統工程為例，包含技術流程與技術管理流程兩大類。其技術流程又包含明確利益相關方期望、技術需求定義、邏輯分解、設計方案定義、產品實施執行、產品集成、產品驗證、產品確認和產品交付9個流程。這9個流程實質上是一個傳統的V模型的過程，經過對系統需求的分解、實現和再集成的過程來實現系統產品。

NASA系統工程過程模型

由於系統設計過程中對需求的分解過程是一種從邏輯上的靜態分解，分解後必然會帶來模塊之間交互特徵的損失，從而影響了系統在時間上的動態演化特徵，系統分解後的再集成，還會損失部分原有系統的整體性特徵，我們把這種分解過程稱作“降維解析”過程，降的是系統的時間維度。在系統規模較小時，降維解析過程造成的交互性與整體性特徵損失可以在系統集成驗證過程中得到很好的修正，從而不會對最終的結果造成太大的影響。但是如果系統規模較大時，降維解析造成的交互性與整體性缺失只能通過原型樣機的不斷迭代，逐漸逼近的方式來逐步彌補，造成了複雜大系統的研製週期長、代價大、效率低。歸根結底，降維解析方法是一種通過降維來規避系統複雜性的方法，是一種對系統複雜性的消極應對策略。

航空保障系統——複雜大系統特徵分析

航空保障系統是用於指揮和保障多型艦載機羣在航母上的各類作業的工程系統，航空保障系統涉及數百個人員站位，多個作業階段，三百餘項作業活動，由上千套系統/設備協同完成任務。航空保障系統是艦載機安全上艦和航母形成作戰能力的核心，是一個典型的複雜大系統。

航空保障系統作為複雜大系統，具有以下複雜性與不確定性特徵：

**1）強實時，準實時，非實時多型異構系統組成複雜。**航空保障系統由上千台套系統/設備組成，這些系統和設備中有強實時系統，如負責引導艦載機着艦的系統；有準實時系統，如指揮管理系統；有非實時系統，如作業講評系統等。異構系統的實時性要求、可靠性與安全性要求、技術體制與研發管理都存在差異，給複雜大系統的工程總體的管理和協調帶來非常大的複雜性。

**2）需求、任務邊界、保障對象和環境的不確定性。**航空保障系統作業流程複雜，包含多個作業階段，三百餘項作業活動，涉及的設備和人員眾多，設備故障、戰損和人為操作意外都將造成原有作業計劃的調整，使得航空保障系統在需求、任務邊界和保障對象上存在很大的不確定性，而海上多變的作業環境也會給任務帶來很大的不確定性。

**3）人在迴路增加了不確定性。**人往往是最大的不確定性因素，據統計，在民航客機事故原因中，有70%的事故是由於人為錯誤操作造成的。航空保障系統的運轉涉及到數百個人員站位，人在迴路中人員操作的正確性直接影響了系統任務的正常推進，因此人在迴路大大增加了系統的不確定性。

**4）人員、場景、環境和系統多智能體協同複雜。**航空保障系統任務的成功完成是人員、場景、環境和所涉系統之間相互協同的結果。不同的因素都是具有一定適應性的單獨主體，主體間通過能量流和信息流的傳遞來完成複雜的協同作業，並湧現出單個系統不能完成的高層次任務。多智能主體間的複雜的協同一旦出現外部干擾，很容易造成複雜大系統湧現出非預期結果。

**5）空間和資源約束條件下的非同質作業時間與空間衝突複雜。**航空保障系統是一個多任務並行的系統，艦面保障、調運、起飛、着艦、維修不同對象同時執行，但在航母的保障資源有限、空間位置有限的條件下，帶來了非同質作業之間在時間和空間上的衝突非常複雜，而且是時刻動態變化，無法事先進行精確求解以預先安排。

正因為航空保障系統具有上述的不確定性和複雜性特徵，我們在開展航空保障系統工程研製過程中，採用傳統的降維解析與原型逼近的系統工程方法無法應對如此龐雜的複雜性與不確定性，促使我們必須本着具體問題具體分析的態度，展開了對系統設計方法的新的探索。

傳統降維解析的系統工程的困惑

在航空保障系統工程研製中採用傳統的降維解析的系統工程方法，在指標的分解和驗證上遇到了不小的困惑。

在指標分解上，航空保障系統的綜合效能指標是艦載機的出動架次率，在如何將出動架次率指標分解為航空保障系統各分系統的性能指標上遇到了難題。由於出動架次率與系統的作業流程強相關，傳統的降維解析方法對系統只進行了靜態分解，無法體現分系統之間動態的交互關係，因此缺少將出動架次率分解為分系統性能要求的有效手段。因此必須增加新的手段，通過描述系統的動態業務流程來支撐頂層指標的分解工作。

在指標驗證上，傳統的降維解析系統工程方法，只有在大系統集成完成後，才能窺得整個系統的全貌，才能對系統頂層指標進行驗證。而一旦指標不能達標，回溯的代價非常巨大，甚至可能造成整個項目的失敗。複雜大系統的效能指標在設計階段隨着系統設計的推進，便能逐步明確，因此必須增加新的手段，在設計階段就開展頂層指標的驗證工作，如果驗證不達要求，可以及時通過改進設計來優化指標。

有鑑於此，我們不斷開展新的探索，經過多次的失敗教訓，最終摸索出一套基於多智能體建模技術，開展複雜大系統內部隱秩序建模，並以複雜大系統業務流程為核心，建立複雜大系統整體仿真模型，用於指導大系統分解與集成的構建過程的系統工程新方法，該方法改變了傳統的以規避系統複雜性為目標的降維解析方式，提出了增加系統時間維度上系統狀態模型，變降維解析為映射升維，變規避複雜性為描述與應對複雜性。

基於多智能體的複雜大系統隱秩序建模

主導複雜大系統內部的複雜性與不確定性的其實是系統內部不可見的信息流、能量流和控制流及其約束規律。美國複雜性系統科學家，遺傳算法之父霍蘭德將這些看不見的規律，稱之為系統的“隱秩序”，並指出了可以從4種特性和3種機制去描述複雜系統的隱秩序。

四種特性包括：

1）聚集；聚集有兩種含義，一是指簡化複雜系統的一種方法，我們常把相似的事物聚集成類，就好比面向對象方法中的類的抽象過程；二是指複雜系統組成的過程，各個底層模塊分層次不斷聚集，從而最終形成複雜系統本身。

2）非線性；複雜系統的聚集過程不是相同個體的數量累積，而是有複雜的交互過程，因此複雜系統必須是非線性的，非線性導致了混沌。

3）流；流是指系統內部信息、能量的流動，流是系統演化的動力之源。

4）多樣性；多樣性是複雜系統不斷適應外界變化帶來的必然結果。

三種機制包括：

1）標識；標識是聚集過程中為區分不同中間實體而被賦予的特徵。

2）內部模型（機制）；內部模型是指複雜系統內部的關聯關係與模型機制，知曉了內部模型，我們才能對複雜系統行為進行建模和預測。

3）積木；積木是指系統的構成元素，積木是分層次和顆粒度的。

我們以複雜性系統科學理論為指導，針對航空保障系統的實際情況，開展了系統的隱秩序分析工作，並基於多智能體建模技術，建立了複雜工程系統隱秩序模型。我們分析了航空保障系統的隱秩序來源，如圖所示，大致包含以下7類，分別是業務流程約束、性能約束、可靠性與維修性約束、空間約束、時間約束、資源約束與環境約束。隱秩序分析為後續建模提供了輸入。

複雜工程系統多源約束隱秩序分析

針對航空保障複雜大系統包含的各類隱秩序源約束，我們採用多智能體建模技術，抽象出任務智能體、環境智能體、系統智能體、保障智能體以及資源智能體五類智能體。其中任務類智能體為虛擬智能體，是對任務與邏輯的抽象；環境類智能體對應環境條件；系統智能體、保障智能體和資源智能體對應着各類實體要素。

從降維解析到映射升維

我們以業務流程為紐帶，以隱秩序多智能體模型為元素，在航空保障複雜大系統頂層構建一個整體仿真模型，該模型能夠反映航空保障複雜大系統在時間維上各個時間片段的狀態，通過映射系統內部隱秩序來提升設計人員對所要構建對象系統在時間維度上的認識，因此是一種“映射升維”的方法，如圖所示。

映射升維示意圖

該模型隨着工程研製過程中數據的不斷更新來迭代來及時更新模型本身，從而使該模型始終能夠反映了系統設計與構建的最新狀態。通過對該模型的仿真運行，能夠在設計初期指導進行頂層指標的分解工作，在系統設計與構建過程中及時評估出複雜系統的綜合效能指標，為工程總體及時調整系統設計和工程管理計劃提供數據支持。通過對體系頂層仿真模型的仿真運行還能及早發現體系非預期的行為湧現，指導及時採取措施，修改設計來及早消除非預期的行為湧現，從而大大降低因修改設計而付出的代價。航空保障複雜大系統多主體建模技術框架如下圖所示。

航空保障系統工程多智能體建模示意圖

航空保障系統的工程構建過程在傳統的系統工程構建的基礎上，增加頂層多智能體建模的過程，形成了新的系統工程過程模型。如下圖所示。我們對航空保障複雜大系統的成員系統進行了分類，一是全新開發的系統，二是適應性改進的系統，三是購買的貨架產品或者直接沿用現有系統，不同的系統狀態對應不同的管理過程。並通過在大系統頂層構建系統整體的包含隱秩序信息的多智能體仿真模型，來全程指導整個工程的研製，包括指標分配、指標的及時驗證以及系統非預期湧現性的仿真等工作，確保了航空保障複雜大系統工程構建的高效順利開展。

複雜大系統系統工程過程模型

解決系統複雜性的新思路——激活適應性機制

逃避解決不了系統複雜性問題，堵不如疏，我們必須要勇於面對，把系統複雜性描述在數字模型的樊牢裏，觀察它、引導它、利用它。而從降維解析到映射升維的轉變正是體現了這種思想。

目前的工程系統越來越複雜，出現了體系化、無人化與智能化的趨勢。系統複雜到一定程度後，出現了體系的概念，體系及有獨立運行自主管理的多個系統組成的完成特定頂層使命任務的系統集合，體系給傳統的系統工程理論方法帶來了新挑戰。而隨着大量無人系統的加入，給系統帶來更大的自主性的同時，也對系統的管理和智能化控制提出了新的技術難題。就如霍蘭提出的，複雜系統是一種自適應主體，複雜工程系統也將發展成為一種自適應主體。我們必須以自適應主體的視角去考察工程系統，描述工程系統內部的隱秩序，並激活系統內部的自適應機制，讓複雜系統的湧現性規律能展現出來，引導正向湧現性，規避負向湧現性，提高設計人員對系統複雜性與不確定性的掌控能力。

還有一類特殊的複雜大系統，它的適應性機制必須在與外系統的對抗博弈中才能被激活，如編隊系統，它的指揮與作戰能力必須在與敵方作戰系統的對抗中才能體現出來，為了激活此類系統內部的自適應機制，除了建立系統內部的隱秩序多智能體模型外，還必須開發出所謂的“藍軍”系統，讓編隊系統在與藍軍系統的對抗博弈中展現出其內部的適應性機制，來掌控編隊複雜大系統的複雜性和不確定性。

基於映射升維的複雜大系統工程過程打破了複雜大系統傳統降維解析的方法，利用流程貫穿各分系統主體，實現了複雜大系統頂層效能指標為牽引的自頂向下的大系統設計方法。在該方法的指導下，我們用十年時間走過了西方國家百年航母之路，使得航空保障系統實現了千餘架次的安全起降、波次流轉、管制指揮，形成了遼寧號航母初始作戰能力。該方法也正用於指導編隊系統的研製，通過構建對抗的藍軍系統來激活編隊系統自身的適應性機制，掌控系統的複雜性。解決複雜大系統的不確定性和複雜性可能有很多條路徑，而我們在航母複雜大系統工程實踐中創新提出的基於映射升維的複雜大系統工程理論方法，被實踐證明是一條可行之路。

作者：張宏軍 李寶柱 劉廣 張珺 黃百喬 李海旭 

(本文已發表在《艦船知識》2019年第6期)

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創新體系工程基礎理論和方法

推動系統工程理論再發展