软运筹学

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　　软运筹学是软科学的一个分支，软运筹学是运筹学在软科学内的具体运用。软运筹学是处理“议题”的一种科学方法，相对处理结构化问题和具有明确数学模型问题的硬运筹学而言，软运筹学使用了更多的方法和手段。其中有些方法和手段是与人的灵感和直觉相结合的，具有很强干预性的动态调整自适应方法。

　　运筹学是对实际问题进行优化的科学，对于这些结构清楚、目标明确的实际系统，我们称之为问题，一般通过建立数学模型，设计模型求解算法求得一个正确解或最优解。这整个解题过程即是优化求解过程。

　　然而，有些问题本身就存在争议，故称之为议题。对于这类议题单靠数学模型是不够的，于是引入概念模型，主要用来理清思路。由于难以找到最优解，以及最优解的标准不一，人们只能追求满意解或可行解，而不再坚持寻求最优解。在探索问题解决中有时并没有将问题解决，但却对问题有了进一步的认识，因此，整个解题过程也是一个学习的过程。^[1]

　　1.传统运筹学面临的问题

　　20世纪80年代初期，西方运筹学界，特别是美国、德国等发达国家的运筹学界，对运筹学的本质、成就、现状与未来发展展开了一场声势浩大的讨论。主要涉及的方面有：对运筹学发展的评价；运筹学发展中面临的主要问题；运筹学框架准则是否要发展。

　　许多人认为，在大部分的大学院系中，运筹学成了学术性的“模型”，而不是现实世界的模型。因而这样培养出来的运筹工作者向管理者们提供的是由模型表达出来的特定问题的解，这正好同运筹学最初提出的目标背道而驰。运筹学的将来已经逝去，只不过尚未被埋葬，需要重建运筹学的未来。运筹学的实践同在大学中所教授的东西有着本质的区别，在刊物上和学校中教授的内容，同实际上正在做的事情之间存在着巨大的分离，而且这种现象还在发展 。

　　国际运筹学会副主席泽莫尔莫教授认为运筹学存在四个方面的缺陷：其一是培养上的差距。至今为止，还没有真正地为大学生、硕士生、博士生开设的运筹学课程，教师们还不知如何教会学生将运筹学理论与方法应用于实际。其二是软件上的差距。运筹学与信息技术相脱节，缺乏面向用户的运筹学软件。其三是沟通上的差距。运筹学的学术会议多为封闭式的，学术程度很高。作学术报告的人多为数学出身，较少数学公式的报告羞于在会上宣读，而反过来，这样的学生或学者则不会面向管理部门领导人作报告。其四是理论上的差距。运筹学的理论与实践相脱离，是“好”的理论还不够，包括数学理论与算法在内。有许多特有的结构，至今尚未有好的算法去解决。同时运筹学还缺少非数学的理论，包括运筹学的行为理论及为工程师们所用的理论。

　　2.运筹学的传统理念

　　运筹学之所以存在以上的种种问题，主要是由于传统的运筹学理念受数学理念的影响太大。运筹学的传统的理念认为：现实世界是系统化、结构化的，因而生成了传统的运筹的各个分支；环境是稳定的。因果关系是确定的；环境是合作的。

　　因此，运筹学对模型化工作，对最优解的追求就自然成为核心。但是，不难看出，它与运筹学的早期工作、目的与初衷是相违背的。

　　3.运筹学的新理念

　　改变传统的运筹学理念，建立新的运筹学理念是运筹学适应未来、迎接挑战必须进行的首要工作。运筹学的新理念应该是：现实世界是错综复杂的，整体上的性态不是所有局部问题的简化；环境是变化的、冲突的，存在众多的不确定性，不可能全面预知；特定的思考与分析过程，以及恰当的方法论可以不断修正认识。从而逐步趋向适应。

　　因此，运筹学的模型为了适应环境与顾及复杂问题，必要时要注入及强化其柔性，即对人文因素的接纳，对问题实质的逐步接近。在方法论上，应注意交互式过程。在追求的目标上，往往要从传统意义下的最优解改为可接受的满意解。

　　4.运筹学的正确发展之路

　　理念更新、实践为本、学科交融是运筹学发展的必由之路。错误的理念是运筹学发生危机的深层原因，正确的理念是运筹学发展的前提与原则。运筹学源于实践。运筹学应该以问题驱动为主。学科驱动为辅，互相支持，相辅相成。在实践中发现新问题，推动新的、好的理论与算法的研究，应该成为运筹学研究的主流。运筹学研究“不可忘本”，需要“返朴归真”。运筹学研究还需要进行学科交叉。不要把运筹学定义得太死，要回到运筹学的原始精神，面向问题，而不是面向我们口袋里的工具，而合作是运筹学成功的基础。

　　软科学研究方法是采用定性与定量相结合的方法来综合利用现代科学技术提供的方法和手段。同样，软运筹学研究的方法也是多种多样的，没有固定不变的放之四海而皆准的方法。钱学森同志得出的“从定性到定量综合集成研讨厅体系”是软运筹学的基本方法，主要包括以下内容：几十年世界学术讨论的Seminar经验；从定性到定量的综合集成方法；C3I及作战模拟；情报信息技术；灵境技术；人工智能；人机结合智能系统；系统学；其他技术。

　　“定量”是指软运筹学也还要用到和传统运筹学方法类似的指标、模型、评估、优化等手段和方法；“定性”是指软运筹学突出了人的参与性，把指挥员的思想和创造性放在核心的位置；“研讨厅”指的是人的参与和核心地位是通过不断地交互来实现的，这种交互过程就使每一个指挥员都可以实现与别人完全不同的决策过程和决策内容，使整个过程充分表现出指挥员的个性；“综合集成”是指软运筹学需要综合运用多种理论方法和手段，包括传统运筹学已经成功运用的理论方法和软运筹学创造、发展出来的新的理论方法。

　　这个研讨厅体系综合集成了现代科学理论和技术手段与专家体系构成的高度智能化系统。它由三个体系构成：知识体系、专家体系和工具体系。不仅具有知识的存储、传递、共享、调用等功能，更重要的是具有产生知识的功能，是知识的生产系统，既可以用来进行理论研究，也可以用来进行应用研究。

　　(1)软运筹学将更多地采用WSR即“物理——事理——人理方法论”。WSR作为一种思路，其核心

　　是在处理复杂问题时既要考虑处理对象的物的方面，又要考虑这些物如何被更好地被运用的事的方面，最后，由于认识问题、处理问题和实施决策指挥都离不开人的方面，把W-S-R作为一个系统，达到知物理、通事理、明人理，从而系统、完整、分层次地来对复杂问题进行研究 。

　　(2)软运筹学将更多地采用还原论与整体论相结合的研究手段。即在用还原论进行分解研究后的基础上，综合集成到整体，实现1+1>2的飞跃，达到从整体上研究和解决问题的目的。其哲学基础是马克思主义认识论和实践论、理论基础是思维科学、方法基础是系统科学和数学科学、技术基础是以计算机为主的现代信息技术、实践基础是系统工程应用。

　　(3)软运筹学将更多地采用模糊数学方法。在我们所接受和处理的知识中，能用严格的定量方法所描述的知识是少数的，大量的是不能或不需要用精确的形式化的方法所表示的定性知识。精确是少数的，模糊是多数的；精确是相对的，模糊是绝对的。实践证明，定性知识处理需要模糊逻辑。尽管关于知识处理中的模糊理论和技术的研究仍是较粗浅的，但它却是对定性知识提出了一种可能的描述和处理方法。

　　(4)软运筹学将更多地采用“人机结合、以人为主”的研究技术路线。形成“人帮机，机帮人，以人为主，反复对比，逐次逼近，综合集成”的智能决策系统。这里的人是指采用集体工作方式的专家体系，专家集体要有一位知识和经验宽广，视野和思维都较为开阔的科学家来领导。

　　“人机结合、以人为主”需要把人的“心智”与计算机的高性能结合起来。人的“心智”分为“性智”和“量智”两部分，“性智”是一种从定性的、宏观的角度，对总的方面巧妙加以把握的智慧，与经验的积累、形象思维有密切关系。“量智”是一种定量的、微观的分析、概括与推理的智慧，与严格的训练、逻辑思维有密切的联系，人们通过科学技术领域的实践与训练得以形成。

　　灵境技术(Ⅵ )是支撑人机结合的主要关键技术，灵境的意义在于使人能感受到如同亲临其境，而这对人的创造活动有极其关键的作用 。

　　(5)软运筹学将更多地采用“软计算”。软计算就是借用自然界(生物界)规律的启迪，根据其原理，模仿设计求解问题的算法。目前这方面的内容很多，如：人工神经网络技术、遗传算法、进化规划、模拟退火技术和群集智能技术等。与传统的计算方法相比，软计算允许在计算过程中出现不精确、不确定甚至部分准确的计算过程。