物理-事理-人理系统方法论:一种东方的系统思考

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物理-事理-人理系统方法论:一种东方的系统思考
顾基发 唐锡晋
国家自然科学基金重大项目(79990580)
中国科学院系统科学研究所,北京 100080

1) 引言
2) 面向实践的系统反思
3) 现代东方系统方法论
4) 物理-事理-人理系统方法论
5) WSR方法论工作任务与一些相关方法
6) 应用概略
7) WSR系统方法论在水资源管理DSS研发中的应用
8) 结束语
9) 参考文献

1)引言

人们从事各种实践活动遵循着一定的规律和法则,物理、事理和人理这三个名词常用来表述对于不同对象或不同境域下适用的规律或法则。国内系统工程界讨论运用这些名词在70年代末,1978年钱学森、许国志和王寿云在国内《文汇报》发表了一篇有着重大影响的文章:“组织管理的技术-系统工程”,指出“相当于处理物质运动的物理,运筹学也可以叫作“事理”[1]。1980年,许国志先生专门写了“论事理”的文章[2],同期还有宋健的“事理系统工程和数据库技术”,其中许先生对事理的进一步阐述与国际运筹学界曾把运筹学分成三大部分(运筹理论、运筹数学和运筹实践)中运筹理论是相呼应的。1979年钱老写信给在美国的著名系统工程专家李跃滋先生,李回信很同意物理和事理的提出,并建议再加“人理”(motivation)。而当时国内系统工程界还没有把“人理”提到应有高度。

80年代中期顾基发为中央办公厅干部班讲授系统工程时发觉领导干部的“人理”确有其所长,但他们有时缺乏自然科学和管理科学方面知识,因此就将“物理”、“事理”和“人理”放在一起,提出作为一个好的领导干部应该“懂物理、明事理、通人理”。

一方面是学者们强调物理和事理,一方面是实践中人理的突出作用,体现着处理问题或系统实践的截然不同的的方式,其中有矛盾冲突,有折中和谐,这正是物理—事理—人理系统方法论的出发点之一。


2)面向实践的系统反思

70年代末到80年代中期,以赫尔所代表的系统工程方法论在我国以及西方国家是主要系统工程方法论。在美国由于系统工程和系统分析方法在航天航空等工业界的成功应用,人们便力图将之用于解决社会、经济问题。60年代中期在美国兴起了一个声势浩大的“把空间技术应用于社会”的运动,美国加州政府与四家航空公司签约分别就公共运输、消除污染等问题立项研究。系统动力学的创始人、麻省理工学院的福瑞斯特教授也从研究工业问题转向研究社会问题,他在《增长的极限》一书中认为世界经济增长随着各种社会问题危机恶化将走向极限。1969年美国参议院一份长达400多页的题为“把系统分析和计算机技术应用于社会科学和社会问题”的报告中指出:“政府应该吸收管理科学、系统分析和计算机技术这些新方法,积极运用现代技术来设计一种应对今天复杂问题所必需的社会制度,在这方面起领导作用并发挥独创性”;并声称,“无情的数学方法是人们在即将面临的关键年代中实现人们社会仁慈的目标的唯一方式”。美国一些管理学院70年代也纷纷增设定量分析的课程。可实际结果却并不令人振奋,加州四项报告结果没有被采纳,联邦政府推进PPBS(规划计划预算系统)计划半途而废。哈佛大学在80年代又重新强调增加人文科学方面定性理论的课程。无情的实践说明过分的定量化、过分的数学模型化难以解决一些社会实际问题。于是有人开始对一些定量学科表示悲观,如“运筹学死了”,等等;更多的人开始反思。1980年8月国际应用系统分析所(IIASA)专门组织了一次讨论会,主题是“系统分析过程的反思”,一些著名的运筹与系统分析学者参加了该会,如阿可夫(Ackoff)、丘奇曼(Churchman)、马佐尼(Majone)和米罗夫(Mitroff)等。与会者认为这些学科之所以在社会经济与环境等问题不能很好应用,主要是方法论不对,处理问题过于依赖建立数学模型,定性考虑不够,特别是忽略了人的因素。1984年该会的研究成果《运筹学和系统分析过程的反思》一书出版了[3],其中值得引起注意的是英国运筹学家切克兰德的观点。他将运筹学、系统工程、系统分析和系统动力学的方法论都划为硬系统方法论,自己则提出一种叫软系统方法论(Soft System Methodology - SSM),将硬系统工程解决的问题叫“问题”(Problem)而将软系统工程所面对的问题叫“议题”(Issue)即有争议的问题;同时认为前者可用“数学模型”表示并能寻找“最优解”,整个过程是一个“优化过程”,而后者通过建立“概念模型”来构造对议题的认识,在建模过程中寻求“可行满意的变化”,整个过程是一个“学习过程”[4]。利用这种思路去思考解决社会性的问题时具有优越性。80年代中期顾基发在一个北京市发展战略研究项目中尽管已经采用了半定性半定量的方法,由于沿用硬系统工程方法论的思路,尽管项目完成并通过了鉴定,还获得了北京市科技进步奖,但市领导最终没有采用这个项目所提出的方案。而系统工程的工作者的实践目标是真实的应用而不是什么的奖项。此时接触到切克兰德的软系统方法论,认为确实需要软化,并开始积极倡导[5]。

在系统反思的浪潮中涌现了许多系统方法论。事物不断变化,新的更为复杂的问题和现象展现在我们面前,需要有新的探索,因此处理它们的系统方法论也在不断前进。考虑各种社会经济环境等更为复杂的战略性问题,或者是问题成堆的问题,即堆题(mess),需要从一批系统方法论中来选择合适的方法论。弗洛德(Flood)和杰克逊(Jackson)提出了总体系统干预(Total System Intervention),这已是九十年代的事情了[6]。在一大批各式各样的西方的系统方法论活跃在东西方系统界之际,90年代又出现了西方一些学者希望向东方学习、东方自己也在探索一些有东方特色的系统方法论。这一时期,钱学森等提出了处理复杂巨系统问题的从定性到定量的综合集成法,进而到研讨厅[7,8],日本著名系统和控制论专家椹木义一和他的学生提出了的西那雅卡(Shinayakana)系统方法论,它是一种柔性方法,已用于解决环境问题[9]。


3) 现代东方系统方法论

切克兰德总结了近代系统思想的起源和发展,认为从自然科学、工程技术等产生硬系统方法论,又从经济、社会等问题产生了软系统工程方法论,并将这些认识集中表达在一个他称为“系统运动图”中,以软系统方法论作为结束[4]。其实东方的系统思想在三千多年 前即开始。“天人相应”“天人合一”是东方所推崇思想。我们认为这个系统运动图应在两端加以修改,一端是它的起源,那就是古代系统思想,特别应加入中国古代的系统思想,它的很多精彩思想远未被今人所利用,因此它也是一个源头。同时系统运动也不应只在软系统方法论结束,西方也有不少新的系统方法论出现,而更新的异军东方系统方法论正在突起,如王浣尘提出了“旋进原则方法论”[10],顾基发和朱志昌提出“物理—事理—人理系统方法论”[11],椹木的学生中森义辉的i-系统[12]等等一批东方系统方法论。图1为我们画出新的系统运动图[13]。

文化、地域、国际趋势和实践引发的反思等推进东方学者间的对话与合作。1993年顾基发访日期间与日本系统研究所所长椹木义一教授共商合作研究系统方法论。当时椹木正在推广他的西那雅卡系统方法论,而国内钱学森等的综合集成方法也开展实证研究。椹木提出双方共同的研究方向可称为东方系统方法论。1994年10月顾基发应英国赫尔大学系统研究中心邀请赴英国合作研究系统方法论。两个月中,他一方面向该他们介绍中国系统工程和综合集成方法论等东方系统方法论,另一方面也向他们学习西方的系统方法论,从而深入进行了东西方的比较。80年代国际性的系统反思后英、美已出现一批新的系统方法论,其共同特点是偏软,大多没有数学模型,强调思考方法、工作过程和人的参与等。这些对长期从事科学与工程技术研究的我国学者不太容易接受,深感需要我们自己的系统方法论。尽管西方对东方古代系统思想很赞赏,他们也不会为东方去设计一套现代适用的东方系统方法论。在当时比较研究的背景下,结合一直坚持的“懂物理、明事理、通人理”的系统实践原则,根据我们自己的系统工程实践(主要基于已经完成或正在进行的四个课题:区域发展战略、全球变化、评价与水资源管理决策支持系统),分析其中的物理、事理和人理因素,再通过与当时正在赫尔大学攻读博士学位的中国学者朱志昌以及其他一些学者讨论和切磋,比较和观察东西方文化,借鉴西方系统方法论形成的经验,提出了物理—事理—人理系统方法论(简称WSR方法论),在顾基发与朱志昌合作完成的一篇英文的研究报告中第一次得以阐述。

而顾基发与英国学者的交流也促进了中英日三国学者在系统方法论研究上的交流与合作,分别出版了3本系统方法论研究的会议集。WSR方法提出后,针对完全不同的对象进行了探索性的实践,取得了良好的结果。而在国际上该方法也引起国际同行的重视,这与朱志昌博士在英国比较挖掘古代哲学思想、西方系统科学与哲学研究成果上丰富物理、事理和人理的内涵、并积极与国际同行对话分不开的。另一方面,在北京顾基发研究小组先后在几个实际项目有针对性地运用了WSR方法论,探索了不同领域对象系统建模和系统实践中WSR的内容和作用。这些应用及时地在不同的国际会议上进行了介绍。依托于东方系统思想并有新鲜实践内容的WSR方法论引起了国际同行的注意,纷纷对它发表评论,如美国前国际系统科学学会(ISSS)主席林斯顿(Linstone)与朱志昌将WSR与林的TOP(技术-组织-个人)进行了比较[14];爱尔兰运筹与管理学会主席布洛赫(Brugha)将WSR对照为adjusting, convincing 和 committing的控制过程[15]。
下面我们详细介绍WSR方法论的基本内容。

4) 物理-事理-人理系统方法论
在这个方法论中,物理指涉及物质运动的机理,通常要用到自然科学知识,主要回答这个“物”是什么,如描述自由落体的万有引力定律,遗传密码由DNA中的双螺旋体携带,核电站的原理是将核反应产生巨大能量转化为电能。物理需要的是真实性,研究客观实在。大学中理学院和工学院传授的知识主要用于解决各种物理方面的问题。

事理指做事的道理,主要解决如何去安排,通常用到运筹学与管理科学方面的知识,主要回答怎样去做。典型的例子是美国阿波罗计划、核电站的建设和供应链的设计与管理等。大学工学院中的工业工程和管理学院是传授用于回答事理方面问题的基本知识的场所。目前有一些有关事理学的研究。针对运筹学今后的发展,有一种看法就是从运筹学到事理学[16]。
人理指做人的道理,通常要用人文与社会科学的知识,主要回答最好怎么做。实际中处理任何事和物都离不开人去做,而判断这些事和物是否得当也由人来完成,所以系统实践必须充分考虑人的因素。人理的作用可反映在世界观、文化、信仰、宗教等,可表现为激励人的创造力、唤起人的热情、开发人的智慧或者相反;表现在对物理与事理的影响,等等。尽管对于资源与土地匮乏的日本来讲,核电可能更经济一些,但一些地方建设核电站就受到当地居民的反对、抗议乃至否决,这就是人理的作用。大学的人文学院和管理学院有分析人理方面问题的基本知识的课程教育。

系统实践活动是物质世界、系统组织和人的动态统一。我们的实践活动应当涵盖这三个方面和它们的相互关系,即考虑物理、事理和人理以获得满意的关于所考察的对象的全面的想定,或是对考察对象的更深一层的理解,以便采取恰当可行的对策。课堂教育仅仅传授了基本的知识(knowledge),理解与实践则能形成“知”(见地,knowing),并展开深入具体的实践与认识。表1简要列出物理、事理、人理的主要内容。

表1 物理、事理、人理系统方法论内容

 

物理

事理

人理

对象与内容

客观物质世界
法则、规则

组织、系统
管理和做事的道理

人、群体、关系
为人处事的道理

焦点

是什么?
功能分析

怎样做?
逻辑分析

最好怎么做?可能是?
人文分析

原则

诚实;追求真理

协调;追求效率

讲人性、和谐;追求成效

所需知识

自然科学

管理科学、系统科学

人文知识、行为科学

物理、事理和人理是系统实践中需要综合考察的三个方面。仅重视物理和事理而忽视人理,做事难免机械,缺乏变通和沟通,很可能达不到系统的整体目标;一味地强调人理而违背物理事理,则肯定失败,如某些献礼工程、首长工程等就充分说明了这一点。“懂物理、明事理、通人理”就是WSR方法论的实践准则。形容一个人通情达理,就体现了他的很好的WSR实践。

WSR方法论的内容易于理解,而具体实践方法与过程因实践领域与考察对象而灵活可变。图2是早期WSR方法论的工作过程的一个演化。一般工作过程可理解为这样的7步:理解意图、制定目标、调查分析、构造策略、选择方案、协调关系和实现构想。这些步骤不一定严格依照图中所描述的顺时针顺序,协调关系始终贯穿于整个过程。协调关系不仅仅是协调人与人的关系,WSR方法论早期的报告与文章中多给出这方面例子有让人产生理解上的片面,而实际上协调关系可以是协调工作每一步中所发生的系统实践中物理、事理和人理的关系;协调意图、目标、现实、策略、方案、构想间的关系;协调系统实践的投入(input)、产出(output)与成效(outcome)的关系,当然这些协调最本质是人的协调关系,但着眼点与手段因协调对象而不同。


在理解用户意图后,实践者将会根据沟通中所了解的意图、简单的观察和以往的经验等形成对考察对象一个主观的概念原型,包括所能想到的对考察对象的基本假设,并初步明确了实践目标,以此开展调查工作。因资源(人力、物力、财力、思维能力)有限,调查不可能是漫无边际、面面俱到,而调查分析的结果是将由一个粗略的概念原型演化为详细的概念模型,目标得到了修正,形成了策略和具体方案,并提交用户选择。只有经过真正有效的沟通后,实现的构想而有可能为用户所接受,并有可能启发了他新的意图。

下一节中根据每一工作步骤列出一些适合的方法。

5) WSR方法论工作任务与一些相关方法

WSR方法论,在西方有的称之为超方法论(Meta—methodology),也就是在各种具体方法论之上。这当然不能说它比别的方法论高级,而是指它主张在各种不同场合,经常应用其它已有方法,如总体系统干预(Total System Intervention)方法提供了一种思路,利用比喻(metaphor)的方法去从一组系统方法论中选取某些适用于具体要解决的系统问题的方法[5]。文[17]曾介绍了在WSR工作过程中的主要任务和一批有关方法,通过这些年的研究实践和国际交流,我们作了较大改进,见表2。

表2 WSR工作过程中的任务与方法

工作步骤

主题内容

方法与工具

物理

事理

人理

理解意图

尽可能了解服务对象(顾客)的所有目标,现有资源情况

了解目标的背景、目标间的相互关系、目前系统组织和运行方式,目前工作实行的评价准则

与各层用户沟通,考察顾客对目标的期望或认同程度,了解用户的视点,特别是有决策权的领导的观点

智暴、研讨会、CATWOE分析、认知图、习惯域;群件、斡件、CSCW

形成目标

列出所有可行的和实用的目标、评价准则和各种约束

弄清目标间的关系准则:如优先次序和权重

弄清各种目标可能涉及的人、群体及相互关系

智暴,目标树,统一计划规划,ISM, AHP,SAST, CSH, SSM

调查分析

调查学习实践对象的领域知识和系统当前运行状况,获取必须的数据信息

根据目标调查分析资源间的关系、约束限制,获取用户的操作经验和知识背景,难以获得必需数据对目标的影响

文化调查,了解谁是真正的决策者及对目标的影响,系统当前运行操作人员的利益分析,对获取数据的影响,对当前目标的影响

德尔菲法,各种调查表,文献调查,历史对比,交叉影响法,NG法、KJ法

构造策略

根据调查分析结果和设计目标,制订整体目标和分目标实现的基本框架和技术措施

整合关于所有目标的框架与技术支持,定义整体系统的性能指标,给出若干具体方案

在整体和分布构造中嵌入用户,特别是领导的思考点,不同用户群的关系

系统工程方法、各种建模方法和工具、综合集成研讨厅

选择方案

分析策略构造中描述的初步方案,考虑模型方法的必要的支持数据

设计选择适合的系统模型以集成各种相关物理模型,方案的可行性分析和验证(verification)

在系统模型中恰当地突出了策略所包含的人的视点、利益等

行业标准、NG法、AHP,GDSS,综合集成研讨厅

实现构想

设计方案的全面实现,分别安排人、财、物、监测实施过程

实施过程的合理调度,方案的证实(validation)

实施过程中人力资源的调度,方案与人群的利益关系,结果的被认可(accreditation)

各种统计图表,统筹图

协调关系

协调整个工作过程中物理因素的协调,即技术的协调

对目标、策略、方案和系统实践环境的协调,如处理模型和知识的合理性,可视为知识协调

工作过程中从目标、策略、方案、实施与系统实践环境(文化等因素)等诸多方面上观点、理念和利益等关系的协调,配合物理与事理的协调,可认为是利益协调

SAST,CSH,IP,和谐理论、对策论、亚对策、超对策;综合集成研讨厅、群件、斡件、CSCW

注:AHP(Analytical Hierarchy Process):层次分析法,CATWOE(Customers, Actors, Transformation, Weltanschauung, Owners and Environmental constraints):切克兰德软系统方法论中形成对考察系统根定义时需要思考的6个方面,CSH(Critical Systems Heuristics):启发式系统批判法,IP(Interactive Planning):交互式规划,ISM(Interpretive Structural Modeling):解析结构建模,NG(Nominal Group):名义小组,SAST(Strategic Assumption Surfacing and Testing):战略假设表露与检验,SSM(Soft Systems Methodology):软系统方法论。
CSCW(Computer Supported Cooperative Work):计算机支持协同工作,GDSS(Group Decision Support Systems):群决策支持系统

 

表2仅仅根据7个工作步骤列出一些可能的方法和基于这些方法的计算机支持工具,旨在帮助人们理解并运用WSR方法论。认识的提高和技术上的进步,不断出现的新探索的结果、新的方法或工具可以加入到WSR工作过程中,如认知模型。
在运用WSR方法论时我们经常注重遵循下列原则。

综合 即要综合各种知识,因此要听取各种意见,取其所长,互相弥补,以帮助获得关于实践对象的可达的想定(scenario),这首先期望各方面相关人员的参与。

参与 全员参与,或不同的人员(或小组)之间通过参与而建立良好的沟通,有助于理解相互的意图,设计合理的目标、选择可行的策略,改正不切实际的想法。实际中,常常是有些用户以为出了钱,以后就是项目组的事,没有积极参与,这样的项目十之九八会失败,因此成立项目小组和总体协调小组都需要相应的用户方参加。

可操作 选用的方法紧密结合于实践,实践的结果需要为用户所用。考虑可操作性,不仅考虑表面上的可操作,如友好的人机界面便于用户使用等等,更要提倡的是整个实践活动的可操作性,如目标、策略、方案的可操作性,文化与世界观对这些能否可操作的影响,最后实现结果是否为用户所用,可用的程度有多大。

迭代 人们的认识过程是交互的、循环的、学习的过程,从目标到策略到方案到结果的付诸实施体现实践者的认识与决策、主观的评价、对冲突的妥协,等等,所以运用WSR的过程是迭代的;在每一个阶段物理、事理、人理三个方面的侧重亦会有所不同,也没有要求在一个阶段三者同时处理妥当。像系统实践中对于极其复杂的没有经验的情况,需要“摸石头过河”,付一些学费是难免的,不可能洞察一切,但实践人员应尽可能事前想周到。

下面介绍WSR方法论的应用。

表3 WSR方法论的应用

 

项目

物理

事理

人理

1

区域水资源管理决策支持系统[18]

水资源系统组成;日常管理系统;计算机网络系统;领域知识

决策支持系统功能:预测,水库调度,水分配、洪汛管理;适合的数学模型与仿真模型

见地,利益,协调

2

商业设施与技术装备标准体系制定[19]

各种商业设施与技术装备的有关标准、零售商业系统

标准体系图;
特尔斐法,聚类分析

利益,CATWOE分析,组间和谐

3

塔里木4地区可持续发展[20]

塔里木河流域演化过程

IRP/DSM模型,系统动力学,地理信息系统

激励政策教育,少数民族习惯

4

科技周转金项目评价 [21]

科技周转金、R&D项目评价、当前科技政策

具体评价指标体系,指标权值,评价方法应用

咨询专家对风险的看法

5

商业自动化综合评价[22]

商业运行机制,自动
化设备

评价指标体系评价方法

利益,CATWOE分析,组间和谐

6

高技术开发区评价[23]

高技术开发区、科技产业发展政策

评价指标,评价方法

影响因子分析

7

海军舰炮武器系统综合评价[24]

舰炮武器系统

效能分析,综合评价;ADC,AHP,AIM

评价过程与威胁分析

8

劳动力市场评估[25]

中国劳动力市场运行机制、市场发展项目

监测、评估与推广;
评价指标,评价方法,统计分析;

利益,CATWOE分析,价值观

9

航天飞行器安全性[26]

航天飞行器

风险概率评估;故障树分析

知识的综合协调

10

交通运输结合部 [27]

结合部(功能、作业过程、管理现状等)

整体功能目标、指标体系、优化模型

参与部门的人员利益与整体利益、权势结构、感情结构、环境影响

11

企业管理软件包的研发[28]

企业组织结构、企业管理、企业信息结构、功能模块

整体系统目标、研发力量的安排

研发机构的企业文化,研究人员、管理人员、开发人员和应用部门的利益与冲突

12

大学评价[29]

大学基本数据

大学评价指标、运行效率;主成分分析,聚类分析,宽容序数解

社会的评价(校长、院长、公司、院士)


6)应用概略

WSR方法论本身来源于实践的经验积累和反思。自其正式提出前后5年左右的时间里,先后在一批实际项目中应用[18-28],如表3所示。

以上列出的应用对象包括了水资源管理与可持续发展、评价、标准体系制订、航天与武器系统分析和相关的各种计算机支持系统的开发等,其中关于物理、事理和人理的内容简要列举了每个案例中所思考的内容或运用的方法,而人理内容一般围绕着如何让系统实践的结果得到用户认可,并为其真正所用。可以看到,评价是WSR方法论应用的重要领域,不同的评价对象其物理模型有本质的不同,综合评价的方法通常采用系统工程的方法,而评价的目标和评价操作的环境、文化氛围都是由人设定或创造的。由于篇幅有限,在此不对WSR方法论在评价方面的应用展开了。下面我们介绍WSR方法论在开发水资源管理决策支持系统上的应用。

7 )WSR系统方法论在水资源管理DSS研发中的应用

在文[18]介绍的水资源项目之前,顾基发曾参加和接触过两个水资源管理项目。一是永定河的水资源管理。其中同时考虑水量与水质,建模过程中采用了多目标优的方法。另一个是山西大同水资源问题。其中因考虑能源问题,并结合发展战略,引进了多个水量预测模型,然后是水资源平衡,以及考虑可能采取多种措施后的优化模型。这时事理即综合建模上有了进步,而人理方面仍不成功。90年代初在引青济秦自动化工程中我们参与了研究开发秦皇岛水资源管理决策支持系统的工作。该项目涉及众多学科、多家单位、多方人员等,我们最初仅负责水资源优化调度与洪汛管理子项目。一开始我们建模分析时就强调考虑物理、事理与人理的因素,而94年底WSR方法论正式提出之际,它在这个项目中的应用已经帮助我们完成了子项目并协调整个软件总体工作,而这个项目也为WSR方法论的最初的系统研究提供了丰富的素材。下面就介绍其中一些集中体现WSR方法论的应用,详细的工作可参见文[30]。

7.1 WSR工作要点三维图

在该项目中我们的整个工作要点可按物理、事理和人理三维展开,如图3所示,其中物理与事理与一般水资源管理所考虑的内容一致,就不作深入剖析。这里重点讨论一下人理,我们考虑了三个方面:定性与定量相结合、人机交互和人间协调。


7.1.1 定性定量结合

我们的建模工作虽然要追求学术上的创新,但是以问题的实际背景为思考起点,重在考虑专家的观点和经验。如水库运行模型一般以经济准则来评价运行效果(如发电出力),而当时秦皇岛地区的水库则以防洪抗旱为主,满足用户的需求是很重要的目标。应用概率准则对于实际用户又难以理解,借鉴概率准则的含义并应用模糊数学的思想,我们提出采用满意准则,水库库容太大有洪涝趋势,库容小则有干旱的趋势,应该有一段比较恰当的调度库容,即满意的库容,通过满意度函数来表示。模型有创新,但直接配合工作的用户依然对我们的方案持否定态度,认为满意度函数所需要的参数无法提供。一方面我们对计算机程序进行了改进,将满意度曲线图形化表示出来;另一方面,我们积极与各层用户沟通,在一次高层用户、具有丰富水利管理经验的局长工作检查时,他谈到了在什么季节、水位在什么情况下水库在正常运行,什么水位则意味着警报状态,这正是我们所需要的满意库容、偏涝库容和偏旱库容等参数。于是我们又进一步阐述了满意库容的思想,说明我们的模型表达了他多年的经验,局长终于接受了满意准则模型并提供了年调度模型中所需要的关键月份的基本参数,而其它的参数我们通过以后与低一层管理人员的对话,加上大量的试算而确定。在应用93-94年真实数据计算,我们发现该模型结果比实际调度更好,但考虑当时水资源管理的一些行政约束,实际调度的结果也可以通过模型得到。模型的证实过程真正将实际用户的经验知识与定量模型结合在一起。

这个事例说明建模对人理工作的促进,怎样进行定性与定量的结合。让管理人员理解并看到实际运行的模型是以他们多年调度的知识与经验而建立的,他们也是建模者,他们的经验知识也是能够表达成他们眼里精巧的模型,这样他们感受到了自己的知识与模型融为一体,没有并摒弃在模型之外,故有应用的积极性。


7.1.2 人机结合

人机结合主要体现在界面(interface)。这个界面一是强调友好的人机界面,进一步强调有效的人机界面促进人-机、人-人沟通,以达到更好的理解。如前所述关于满意度参数的确定,由于通过图形化表示而不仅仅列出其数学表达,不仅使用户感到亲近,也触发了他们对模型的理解,不仅提供必要参数,而且直接确定了可实际运行的模型。而我们也是借助于图形表示挖掘到了用户的知识,对模型的应用有了更深的理解。

在项目后期,从计算机上讲那种图形表示并不是当时最漂亮的表达手段了,但它已经发挥了关键的作用。借助朴素实用的图形表示,根据用户的调度经验,我们更进一步划分了不同年度(丰水年、平水年和枯水年)、不同月份的水库运行的满意度函数,为用户提供了丰富的选择。这又体现了人机结合的追求是有效的沟通,充分发挥两者之长。

决策支持系统一直强调人机交互、支持决策、以人为主的运行方式,这也是我们建模与实现中所注重的。故不再赘述。

7.1.3 人际协调

由于众多单位、涉及多学科、多领域,所以人际协调一直存在于项目正常运行的过程中。这主要有两个方面的工作:

(1)见地协调。这里见地指knowing,也可以叫做见解,不单单指知识(knowledge)。这个项目有多种知识背景的人参与,而我们的工作主要是事理方面的工作,需要了解多种知识,才能很好地综合建模。我们采用两种方法,一种是讨论班形式,相互学习并探讨主要问题,在该项目中我们学术上的追求,特别是模型创新主要是在讨论基础上确定的。另一种是主动掌握跨领域的知识,了解相关专家的知识和对项目中问题的处理。如关于水量预报与预测,唐锡晋关于径流预报模型知识的基本了解,使她在调查分析阶段就得到了用户和总体组的信任;以后又首先集成径流预报模型,并为专门的仿真课题所用。基于有关背景知识的了解,为解决科研和地方水文部门的利益冲突,她将来自不同部分、不同人员编制的三个模型全部集成在洪汛管理模块中(仿真则只采用了一个),不仅化解了多方矛盾,同时也方便了日后以实践为依据直接对比径流预报模型的质量。尽管最初因照顾地方利益使科研部门的预报研究人员感到委屈,但在95年的预报事实让实际用户认识到在科研部门上的投资是值得的。这说明理解客观问题上的知识运用比仅仅了解知识本身在系统实践上更重要。更深一步,见地也是人际协调的界面(interface),可通过对他人见地的认识而展开深入的沟通。如最开始水库运行调度模型的开发人员仅仅计算一个月的放水量。而通过见地上的提高,我们认识到这个模型不是仅计算一个月的出水量,而是要给出水库年运行(不是日历年)的一条调度线,这又贴近了实际管理人员的工作。

(2)利益协调。项目的参加者包括了来自不同领域、地区和部门的团队与个人,各自追求不同的利益,这是极为正常的。我们尽可能把这些因素考虑在系统设计、建模和实现中,使得某些部门利益在一定条件下得以照顾,如前面关于径流模型的集成。

7.2 基于协调的DSS设计与开发

我们提出基于协调设计开发决策支持系统,其中主要是三种协调:谈判协调(NC),技术协调(TC)和实践协调(PC)[31]。文[30]对三种协调与物理、事理和人理的关系进行了详细的分析。这里综合地简述一下三种协调在项目中的工作。

7.2.1谈判协调

在合同签定前,项目开发方与用户、开发方内部在调查分析的基础上相互之间的讨价还价,用户往往提出很高的要求,有时甚至是满足好奇心,并非真正为项目总目标,而开发方则尽可能压低目标,故以谈判沟通。如项目伊始,有用户提出水库径流年预报精度必须达到75%以上,而我们认为根本达不到,后来与一个有长期实际经验的用户领导仔细讨论后,他认为长期年预报不可能有75%的精度,也没有必要,但枯季(即当年10月至次年5月)预报则是必要的,枯季不仅能够作到月预报,还有旬预报的可能的;汛期预报则是一场雨的预报,考虑水库的地理水文条件,时间间隔为15分钟,而不是一般的半小时。通过协调,我们不仅明确了工作目标,同时对水库系统的运行有了进一步的认识。以后我们根据最终用户的实际需要,做了月度枯季预报,精度超过了75%的精度。

7.2.2技术协调

在整个软件系统开发过程中有多个开发方负责实现不同的功能模块,实现的平台也不同,这就存在技术协调,这是详细系统设计的任务。但有些问题是项目进展过程中出现的,如总体人员的改变,接口原则的变化,往往会带来意想不到的困难。如前文所述关于径流模型(即汛期预报模型),模型一下子有了3个,接口差别很大,而且开发全在微机上完成。所以集成涉及到平台的改变、内部程序也需要变更,这时仅仅埋怨最初的系统设计者也无济于事,协调的工作最后仍然靠人来完成。我们跨出一步,分别帮助三个模型的开发者完成了模型移植,虽然花费了不少时间,模型集成也很麻烦,但却得到用户和总体的欣赏,也逐渐从子项目的工作上升到了软件总体的工作,展开了更好的WSR方法论的实践。

在软件总体的开发中,水文数据库的开发一度十分滞后,影响洪汛预报与管理的模块开发的进度。为克服这一困难,在用户认为可以接受人工录入数据的前提下,我们设计实现了在线数据和离线数据输入两种手段,从而在数据库管理子系统没有完成之前实现了模块的离线运行。

7.2.3实践协调

开发方的最终产品一般是集中时间闭门造车而完成的。这之后就必须与不同层次的实际用户对话,听取他们的修改意见,改正无法操作的地方。此外对用户进行耐心的培训,让他们也能明白我们的语言,懂得使用必要的技术。这里人理的工作依然重要。洪汛调度模块离线运行时需要根据提示获取所需数据文件。由于预报模型一般需要好几个数据文件,一般操作员见此总是推委实时数据库不能用,就不做预报而抵触学习掌握离线运行操作,这也影响了高层用户对我们工作的理解。为此,唐锡晋利用95年汛期部门领导重视之际,对部门领导进行了培训,于是当高层领导视察,普通操作员推委之际,其部门领导通过离线作业,完成了洪汛预报,这样我们的实践结果真正得到了应用。

基于这个项目上的实践,我们的一篇论文在1995年德国哈肯举行的第12届国际多目标决策会议获得多目标决策分析应用威立(Wiley)荣誉提名奖[32]。而我们更认为真实的应用是对我们实践工作的最好肯定,这其中物理、事理方面的过硬工作是基础,而人理的工作是成功的必要条件,这也体现着东方的特色。

8) 结束语

本文介绍了物理-事理-人理系统方法论这一东方系统方法论的产生背景、经过、内容、工作步骤和所用方法,列出了它在近5年间的应用,并对其中一个伴随WSR方法论正式提出之际而实践的案例进行了较为详细的介绍。由于篇辐所限,本文无法将另几个案例展开。我们也一直在研究拓展WSR方法论在其他领域的应用。

WSR方法论不是突然提出来的,她是东方系统思考的产物,也来源于中国系统工程的创始人钱学森、许国志两位师长的思想与系统实践中的知识传递。这里特别想提及许国志先生在做人(即人理)方面的留给我们丰富的遗产。

WSR方法论的一些理论工作成果作为国家自然科学基金项目“软系统方法论及其应用”(1995—1997)曾为国家自然科学基金委员会(NSFC)信息学部在1998年评为特优。以此为基础的项目也于1999年获得中国科学院科技进步二等奖。我们在国内对WSR方法论进行了积极的实践,目前我们正在NSFC重大项目“支持宏观经济决策的人机结合综合集成体系研究”中探索WSR方法论与综合集成方法论的结合与实践。

在英国赫尔大学工作的朱志昌博士则对WSR进行了哲学上的探索,并有了其知识结构和西方环境背景下对WSR方法论的新的阐述,这也激起了关于WSR方法论的辩论[33]。期望在思辩与实践中,在研究吸取其它方法论的基础上,WSR方法论有深入的发展。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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junecau
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