Vol.19 No.2 翁海珊等：优化设计建模与算法选择的并行处理系统 ·181· 性知识，这2类知识均以框架结构的形式存贮于知识库中的事实库；第3类是优化设计领域 的专家们根据长期积累的算法选择经验，对各算法的评价知识，这类知识以产生式规则存储 于知识库中的规则库；第4类是由优化设计建模系统提供的表达当前数学模型特性的特征 量，这类知识存储于中间数据库， 前3类知识在使用的过程中将不断更新，更新方式有2种：」种是接受专家通过人机界面 提供的信息作导师指导学习，由知识获取机制自动转换知识库中的知识；另1种是接受自学 习系统提供的信息作条件反射学习，这是一种经验积累式学习.后】种动态数据库中记录着 历次优化设计的数据，针对不同特征量的数学模型选择不同算法、不同功能时，结论是失败或 成功、运行解是优还是劣都作了统计.当统计数据量变到一定程度，并超过预定阈值时，则发 生质变形成有效经验.自学习系统据此经验自动修改知识库中的知识.知识库的知识更新将 使以后的推理更合理 算法选择系统与周边系统间的信息传输关系见图2 优化设 优化算法选择专家系统 计计算 选择算法 优化 优化设计算法 雅理机 知识库 改 算法 程序库EOPB 算法 算法功能 选择 算法性能 事实库 专 优化模 算法选择 家 数学 模型 型建立 间 算法功 规则库 据 能选择 系统 数据 数据文 参数选择 增 文件 件建立 规则 改 优化解 动态数据库 自学习专家系统 图2算法选择系统系周边系统的信息传输 2.2推理方式 算法选择的推理机采用的控 COEM SVMT MDCP SMOD SAOD SQOD 制方式一般为向前推理，即数据驱 目标（算法）节点○ 向 动的方式，见图3.它是以数学模型 前 算法功能节点 的特性作为已知事实、以算法的功 推 算法性能节点 推 理 能框架和性能框架为中间推理层 事实（模型特征） 理 的节点，以算法为推理的目标，正 向寻求适用于当前数学模型的算 图3算法推理的控制方式 法及其功能.只有在某些特殊的情况下，即用户提供的信息不全（如用户无法确定可行初始 解)，或用户提出某些特定要求（如必须是严格可行解）时，采用向后推理，即目标驱动的方式· 这时，根据具体情况，系统排除大部分目标（即算法），选择假设可满足要求的目标（算法），然 后向下位驱动，经中间节点推理验证是否满足当前数学模型的有关特性，以证明假定算法的翁海珊等 优化 设计建模 与算法 选择的并行处理系统 性知 识 ， 这 类 知 识 均 以 框 架 结 构 的形 式存贮于 知 识 库 中的事 实 库 第 类 是 优化设计 领 域 的专家们 根 据 长 期 积 累 的算法 选 择经 验 ， 对各算 法 的评 价 知 识 ， 这类 知 识 以 产 生 式规则 存 储 于 知 识 库 中 的规则 库 第 类 是 由优 化设 计 建 模 系 统 提 供 的 表 达 当前 数 学 模 型 特性 的特 征 量 ， 这类 知识存储于 中间数据库 前 类 知识 在使用 的过 程 中将 不 断更新 ， 更新 方 式有 种 种 是 接受 专家通 过人机界 面 提供 的 信息作 导 师指 导学 习 ， 由知 识 获取 机 制 自动 转换 知识 库 中 的知 识 另 种 是 接 受 自学 习 系 统提 供 的信 息作条件 反 射学 习 ， 这 是 一种 经 验 积累 式 学 习 后 种 动 态数据库 中记 录 着 历次优化设计 的数据 ， 针 对不 同特 征量 的数学模 型 选 择不 同算 法 、 不 同功 能 时 ， 结论是 失 败或 成功 、 运 行解 是 优还 是 劣 都作 了 统计 当统计 数 据量 变 到 一 定 程 度 ， 并 超 过 预定 阑值 时 ， 则 发 生质 变 形 成 有 效 经 验 自学 习 系 统据 此 经 验 自动修 改 知 识 库 中的 知 识 知 识库 的 知 识 更 新将 使 以 后 的推理 更合理 算法 选 择系统 与周 边 系统 间 的信息传输关 系见 图 优化算法选择专家 系统 优化设计算法 择算法 优化 程序库 剪 算法 推理机 园型 叠僵爵 法 专 征 选择 月期法法性选能择 家 优化模 模数型学 型系建统立 算法功 能远拜 数据 数件据建立文 文件 自学习专家系统 图 算法选择系统系周边系统的信息传输 推理方式 算 法 选 择 的 推 理 机 采 用 的 控 制方 式 一 般 为 向前推 理 ， 即数据 驱 动 的方式 ， 见 图 它是 以 数学 模 型 的特性 作 为 已 知 事 实 、 以 算 法 的 功 能 框 架 和 性 能 框 架 为 中 间 推 理 层 的 节 点 ， 以 算 法 为 推 理 的 目标 ， 正 向寻 求 适 用 于 当前 数 学 模 型 的 算 目标 算法 算法功能节点 算法性能节点 事实 模型特毛 前推理向 图 算法推理的控制方式 法 及 其功 能 只 有 在 某 些 特 殊 的情 况 下 ， 即 用 户 提 供 的信 息 不 全 如 用 户 无 法 确 定 可 行 初 始 解 ， 或 用 户提 出某 些 特定 要 求 如必 须是 严 格 可行解 时 ， 采用 向后 推理 ， 即 目标 驱 动 的方 式 这 时 ， 根 据具体情 况 ， 系 统排 除 大部 分 目标 即算法 ， 选 择假 设 可 满 足 要 求 的 目标 算法 ， 然 后 向下 位 驱 动 ， 经 中间节 点 推理 验 证是 否 满足 当前 数学模 型 的有 关特性 ， 以 证 明假 定 算法 的