文/李一 馮楠 譚順成

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)建模與優(yōu)化技術(shù)主要針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下復(fù)雜巨系統(tǒng)中問(wèn)題建模困難、傳統(tǒng)解析方法難以適用的裝備計(jì)劃管理工作建模場(chǎng)景，充分利用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源豐富的優(yōu)勢(shì)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法基于歷史數(shù)據(jù)生成高質(zhì)量的模擬器以代替?zhèn)鹘y(tǒng)解析目標(biāo)函數(shù)。并將組合后的模擬器采用智能計(jì)算和隨機(jī)優(yōu)化的方法在參數(shù)空間尋找近優(yōu)方案。該方法克服了優(yōu)化問(wèn)題、特別是高維度多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中普遍存在的維度災(zāi)難和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)難以確定的難題，融合了原始數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)所產(chǎn)生的知識(shí)，是解決復(fù)雜優(yōu)化的前沿方案。

1 基本原理

如圖1所示，本技術(shù)先用真實(shí)優(yōu)化問(wèn)題（Exact function evaluation）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)建立個(gè)模型，這個(gè)模型稱(chēng)為代理模型（Surrogate），以前也叫代理模型輔助的進(jìn)化優(yōu)化算法（Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm，SAEA）。一般來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)的那些建模方法都可以拿來(lái)訓(xùn)練代理模型，如高斯過(guò)程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM，RBF 還有各種集成模型。代理模型的目的就是逼近真實(shí)問(wèn)題。在優(yōu)化過(guò)程中，這個(gè)代理模型和真實(shí)問(wèn)題相互合作評(píng)估個(gè)體，這個(gè)相互合作就是所謂的代理模型管理（Surrogate Management）。代理模型和真實(shí)優(yōu)化問(wèn)題相互合作有兩個(gè)方面的原因，一方面是代理模型由真實(shí)問(wèn)題的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，和真實(shí)問(wèn)題有著相似性，用代理模型代替優(yōu)化問(wèn)題對(duì)解進(jìn)行評(píng)估，預(yù)選出真實(shí)問(wèn)題的比較好的解，以減少真實(shí)問(wèn)題的評(píng)估次數(shù)。另一方面是代理模型和真實(shí)問(wèn)題存在偏差，用真實(shí)問(wèn)題對(duì)解進(jìn)行評(píng)估以防止代理模型誤導(dǎo)解偏離真實(shí)問(wèn)題，將真實(shí)問(wèn)題評(píng)估的解加入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集修正代理模型。

圖1：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)建模與優(yōu)化技術(shù)原理視圖

圖2：PDCA需求分析循環(huán)模型

2 相關(guān)技術(shù)的對(duì)比分析

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)建模與優(yōu)化技術(shù)只需計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值即可，對(duì)優(yōu)化問(wèn)題本身的性質(zhì)要求是非常低的，不會(huì)像數(shù)學(xué)優(yōu)化算法往往依賴(lài)于一大堆的條件，例如是否為凸優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)是否可微，目標(biāo)函數(shù)導(dǎo)數(shù)是否利普希茨連續(xù) （Lipschitz continuity） 等等。同時(shí)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生的知識(shí)，可以極大的降低問(wèn)題的維度，在一定程度上減少了對(duì)原始目標(biāo)函數(shù)的評(píng)價(jià)次數(shù)。輔助以大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，大大降低了分析裝備問(wèn)題的建模難度，使得裝備分析人員得以從構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)的解析形式的繁復(fù)工作中解放出來(lái)。也在一定程度上降低了分析裝備管理工作問(wèn)題、建立裝備業(yè)務(wù)模型的專(zhuān)業(yè)門(mén)檻，使普通裝備業(yè)務(wù)人員也能參與到裝備問(wèn)題建模優(yōu)化中來(lái)，貢獻(xiàn)每一位裝備人的智慧。

3 裝備計(jì)劃管理需求分析

如圖2所示，計(jì)劃管理分析模型將使用PDCA循環(huán)模型，依據(jù)全過(guò)程的計(jì)劃管控體系，采用業(yè)務(wù)分析調(diào)查法、業(yè)務(wù)流程圖分析法、指標(biāo)判別法、管理評(píng)分法等定性和定量分析方法，實(shí)施動(dòng)態(tài)高效的計(jì)劃體系。

圖3：基于層次分析法的裝備規(guī)劃計(jì)劃評(píng)價(jià)視圖

（1）從編制計(jì)劃和事前的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別預(yù)警開(kāi)始，形成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)案，并貫徹實(shí)施；具體而言，規(guī)劃計(jì)劃管理分析圍繞裝備建設(shè)規(guī)劃、裝備建設(shè)計(jì)劃、裝備中長(zhǎng)期建設(shè)計(jì)劃等內(nèi)容進(jìn)行。

（2）從事中的操作流程控制和關(guān)鍵指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警，同時(shí)制定風(fēng)險(xiǎn)的防范與控制對(duì)策并切實(shí)有效的實(shí)施。具體而言，包括以下三方面：基于數(shù)據(jù)開(kāi)展規(guī)劃計(jì)劃評(píng)價(jià)模型研究、規(guī)劃計(jì)劃執(zhí)行情況分析模型、裝備建設(shè)綜合效益評(píng)估模型等。

（3）依據(jù)歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)警，同時(shí)也依靠審計(jì)監(jiān)察和內(nèi)控評(píng)價(jià)進(jìn)行預(yù)警，最終形成一個(gè)有效的PDCA循環(huán)體系。通過(guò)對(duì)規(guī)劃計(jì)劃相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，形成對(duì)規(guī)劃計(jì)劃的事前評(píng)價(jià)、規(guī)劃計(jì)劃的執(zhí)行情況進(jìn)行跟蹤分析，對(duì)計(jì)劃項(xiàng)目建設(shè)后的綜合效益進(jìn)行總結(jié)評(píng)估。

4 基于數(shù)據(jù)開(kāi)展規(guī)劃計(jì)劃評(píng)價(jià)模型

4.1 模型概述及目的

本模型方法主要用于規(guī)劃、年度計(jì)劃制定后的投資效益評(píng)價(jià)分析。在每個(gè)規(guī)劃、項(xiàng)目立項(xiàng)批復(fù)的當(dāng)期計(jì)劃年，對(duì)包含在規(guī)劃或者規(guī)劃調(diào)整方案中的項(xiàng)目，采用基于能力的規(guī)劃方法、基于能力集成的計(jì)劃方法進(jìn)行分析。

4.2 模型輸入

列入規(guī)劃計(jì)劃的戰(zhàn)略構(gòu)想所對(duì)應(yīng)的能力需求組合；

列入規(guī)劃計(jì)劃的各作戰(zhàn)方向?qū)?yīng)的能力需求組合；

列入規(guī)劃計(jì)劃的各典型作戰(zhàn)樣式對(duì)應(yīng)的能力需求組合；

列入規(guī)劃計(jì)劃的演習(xí)、訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的能力需求組合；

能力優(yōu)先等級(jí)；

規(guī)劃計(jì)劃的能力冗余、重疊需求；

規(guī)劃計(jì)劃的總體投資總額及年度投資額；

4.3 模型輸出

規(guī)劃計(jì)劃中的項(xiàng)目，所映射的各種能力需求組合的覆蓋度；

圖4：基于魚(yú)骨模型的規(guī)劃計(jì)劃執(zhí)行情況分析視圖

規(guī)劃計(jì)劃中的項(xiàng)目，所映射的各種能力需求組合的能力增長(zhǎng)時(shí)點(diǎn)滿(mǎn)足（延遲）度；

功能滿(mǎn)足性；

技術(shù)戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)。

4.4 模型算法

裝備規(guī)劃計(jì)劃的評(píng)價(jià)涉及裝備的多個(gè)指標(biāo)的系統(tǒng)性評(píng)估，具有多指標(biāo)特征、非結(jié)構(gòu)化、不同時(shí)期的特征偏好差異大等特點(diǎn)。從系統(tǒng)工程學(xué)的模型評(píng)估方法的角度分析，裝備規(guī)劃計(jì)劃的評(píng)價(jià)比較適合于層次分析法來(lái)做系統(tǒng)評(píng)估。如圖3所示。

層次分析法（AHP）的基本思路與人對(duì)一個(gè)復(fù)雜的決策問(wèn)題的思維、判斷過(guò)程大體上是一樣的。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀(guān)信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)、洞察力和直覺(jué)。

建立層次結(jié)構(gòu)模型。在深入分析實(shí)際問(wèn)題的基礎(chǔ)上，將有關(guān)的各個(gè)因素按照不同屬性自上而下地分解成若干層次，同一層的諸因素從屬于上一層的因素或?qū)ι蠈右蛩赜杏绊懀瑫r(shí)又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。最上層為目標(biāo)層，通常只有1個(gè)因素，最下層通常為方案或?qū)ο髮?，中間可以有一個(gè)或幾個(gè)層次，通常為準(zhǔn)則或指標(biāo)層。當(dāng)準(zhǔn)則過(guò)多時(shí)(譬如多于9個(gè))應(yīng)進(jìn)一步分解出子準(zhǔn)則層。

構(gòu)造成對(duì)比較陣。從層次結(jié)構(gòu)模型的第2層開(kāi)始，對(duì)于從屬于(或影響)上一層每個(gè)因素的同一層諸因素，用成對(duì)比較法和1-9比較尺度構(gòu)造成對(duì)比較陣，直到最下層。

計(jì)算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)。對(duì)于每一個(gè)成對(duì)比較陣計(jì)算最大特征根及對(duì)應(yīng)特征向量，利用一致性指標(biāo)、隨機(jī)一致性指標(biāo)和一致性比率做一致性檢驗(yàn)。若檢驗(yàn)通過(guò)，特征向量(歸一化后)即為權(quán)向量：若不通過(guò)，需重新構(gòu)造成對(duì)比較陣。

計(jì)算組合權(quán)向量并做組合一致性檢驗(yàn)。計(jì)算最下層對(duì)目標(biāo)的組合權(quán)向量，并根據(jù)公式做組合一致性檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)通過(guò)，則可按照組合權(quán)向量表示的結(jié)果進(jìn)行決策，否則需要重新考慮模型或重新構(gòu)造那些一致性比率較大的成對(duì)比較陣。

目標(biāo)系統(tǒng)支持基于層次分析法（AHP）的規(guī)劃計(jì)劃評(píng)價(jià)模型。具體而言，在A(yíng)HP模型中，準(zhǔn)則層采用的指標(biāo)包括：技術(shù)可行性、費(fèi)用指標(biāo)、執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)、貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)、資源可獲得性。子準(zhǔn)則層的指標(biāo)可落實(shí)到裝備建設(shè)過(guò)程中的所有階段性特征。

5 規(guī)劃計(jì)劃執(zhí)行情況分析模型

對(duì)規(guī)劃計(jì)劃執(zhí)行情況進(jìn)行分析，跟蹤項(xiàng)目在QCD方面的表現(xiàn)，如項(xiàng)目的進(jìn)度達(dá)成情況、經(jīng)費(fèi)的使用及變化情況、需求實(shí)現(xiàn)及變化，確定項(xiàng)目是否按預(yù)先計(jì)劃正常進(jìn)行，是否出現(xiàn)‘指標(biāo)一降再降、需求一變?cè)僮?、?jīng)費(fèi)一調(diào)再調(diào)’的情況。

5.1 模型輸入

計(jì)劃時(shí)間、計(jì)劃費(fèi)用、計(jì)劃需求、技術(shù)指標(biāo)；

5.2 模型輸出

進(jìn)度達(dá)成情況、費(fèi)用使用情況、項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)

5.3 模型算法

規(guī)劃計(jì)劃執(zhí)行情況分析模型，是具有明顯的時(shí)間序列屬性，適合于典型的時(shí)間序列分析，可采用的模型包括：魚(yú)骨分析方法、實(shí)時(shí)甘特圖。下圖以魚(yú)骨分析方法為例說(shuō)明。

魚(yú)骨圖(Fishbone analysis method)是一種發(fā)現(xiàn)問(wèn)題“根本原因”的方法，它也可以稱(chēng)之為“因果圖”。如圖4所示。

6 裝備建設(shè)綜合效益評(píng)估模型

從項(xiàng)目建成表現(xiàn)與計(jì)劃目標(biāo)進(jìn)行綜合對(duì)比分析，評(píng)價(jià)項(xiàng)目在效益方面的表現(xiàn)，如項(xiàng)目的用途滿(mǎn)足度、可靠性分析、可維護(hù)性分析、可維修性分析如維修難度、維修周期等。

6.1 模型輸入

規(guī)劃計(jì)劃需求、項(xiàng)目實(shí)績(jī)。

6.2 模型輸出

集成度評(píng)估、覆蓋度評(píng)估、時(shí)效性評(píng)估、成本分析（根據(jù)狀態(tài)）。

6.3 模型算法

裝備建設(shè)綜合效益評(píng)估同樣屬于多目標(biāo)屬性的系統(tǒng)工程管理，適合于層次分析方法。

在具體分析過(guò)程中，準(zhǔn)則層的數(shù)據(jù)指標(biāo)包括：裝備的經(jīng)濟(jì)性分析、技術(shù)可達(dá)性性、技術(shù)革新的促進(jìn)作用、裝備的可靠可用性、作業(yè)執(zhí)行的技術(shù)接受便捷性。子準(zhǔn)則層的數(shù)據(jù)指標(biāo)就比較廣泛了，與裝備的規(guī)劃、采購(gòu)、實(shí)施、使用、維護(hù)與報(bào)廢等關(guān)聯(lián)。

7 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下復(fù)雜巨系統(tǒng)中問(wèn)題建模困難、傳統(tǒng)解析方法難以適用的裝備計(jì)劃管理工作建模場(chǎng)景問(wèn)題，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)建模與優(yōu)化技術(shù)，進(jìn)行了裝備計(jì)劃管理需求分析，基于數(shù)據(jù)開(kāi)展規(guī)劃計(jì)劃評(píng)價(jià)模型、規(guī)劃計(jì)劃執(zhí)行情況分析模型和裝備建設(shè)綜合效益評(píng)估模型，通過(guò)系統(tǒng)應(yīng)用表明，該方法對(duì)解決裝備系統(tǒng)計(jì)劃管理具有明顯的效益提升。