复杂系统分析

在多智能体并形诊断时，整个诊断决策系统成为一个复杂系统。对这个系统的建模与控制，可以引入基于演化博弈理论的多源信息融合决策层融合算法。可以把诊断决策系统分解成为若干个子系统，即诊断智能体，确定每个智能体对总体系统的决策目标的相对贡献程度，其确定方法为[1]：

王化民，张相斌。复杂系统决策分析方法研究。

复杂系统（工业生产系统）是由许多个相互作用的单元组成的，其整体的行为不能简单地从这些单元导出。这种系统是开放的、动态的非线性系统，界于混沌与秩序之间。

复杂系统的主要结论：

（１）非线性（２）相互依赖性（３）动态性（４）层次性：复杂系统（工业生产系统）由许多子系统组成，子系统又由更低层次的系统组成。高层次系统（诊断决策系统－基于系统模型的诊断）是低层次系统复杂行为的简化（系统的模型化）表示，它是由低层次系统所不具备的突现行为刻画（故障特征的刻画）。因此，要正确研究复杂系统必须正确区分不同的层次。（５）突现现象：突现指一系统新质（未曾有过的结构或者其子系统都不具有的功能）作为整体的突现过程，如：市场的形成、股市的崩盘、工业生产系统的故障）。由于系统在不断变化当中，只有通过某种相对静态的性质去了解它。这种性质就是系统在演化过程中产生的结构。结构可以体现为一个均衡和多个均衡，更多的是出现一种新的构型。

大量做同类型决策的、相对独立的决策者组成的系统称为复杂决策系统（多源信息融合诊断决策系统）。它的一个突出特点是，单个决策者（诊断智能体）决策所依赖的状态是由大量决策者决策结果形成的这种决策是属于博弈类型。

预测是决策的关键问题。对于预测，通常采取统计的方法。运用统计的方法的前提是有一个在现实世界里不切实际的模型。复杂系统的长期行为的不可预测性表明不存在一劳永逸的预测和决策方法，在这种情况下，认识系统的规律就在于系统的突现结构。一、个体（智能体）的预测依赖于其他个体的预测，其他个体的预测也依赖于个体的预测即没有一个“准确的”模型可以为大家共同采用。二、不存在一个共同的预期（局部诊断决策）。每个个体（智能体）的预测结果（诊断决策）不可能精确地知道，但系统的突现结构（故障特征）却指出，由于复杂系统的某种内在规律，系统将趋向一个构型（状态），这种构型是动态的，可以帮助我们从总体上把握复杂系统。