第二章 面向復雜系統的綜合集成方法
上世紀80年代中期，錢學森先生親自指導并參加了系統學討論班，號召與會專家、學者在學術觀點上做到百家爭鳴、各抒己見。在此基礎上，他于1989年提出了開放的復雜巨系統及其方法論，即從定性到定量綜合集成方法(Meta-synthesis)。
2.1 綜合集成系統方法論
2.1.1 綜合集成方法思想
綜合集成法對復雜問題、復雜系統進行研究，在思想上，要時時刻刻注意到以下幾點，只有這樣，才不致于再次步入片面的還原論和整體論中去，而是將兩者結合起來，并升華為綜合集成的方法論。
首先需要多學科知識的結合。復雜巨系統問題與簡單問題不同:簡單問題適用于某個領域或者某個領域的某個方面，具有很強的專業性，研究此類問題可以暫時不考慮其他方面的影響:復雜巨系統問題是各個領域結合成的一個有機整體，只用某一個領域的知識是不夠的，要多學科的知識結合起來，綜合考慮各方面的因素，相互影響和聯系，才可能最終解決問題。多學科知識相結合，是解決復雜系統問題的必要條件。
其次是定性研究和定量研究相結合。定性研究和定量研究都是研究解決問題的途徑，二者相輔相成，不可偏廢。定性認識是定性研究的結果，是建立在過去研究實踐而積累豐富經驗的基礎上。定性認識、經驗結論是研究人員一種直接的感觀認識，通常在得出結論時沒有經過精確計算和各方面的理論論證。定性認識有著一個最大的特點就是，得出結論的速度快，跟精確論證相比，幾乎可以忽略不計，隨著科學研究、實踐經歷的豐富，定性認識的正確性也隨之增長，是一筆不可多得的財富。定量認識是在現有理論知識、各類模型的基礎上，經過精確計算得出的結論。一般情況下，這種結論以其精確性和正確性而有著很強的說服力，但是這種結論的得出需要付出很大的代價，而且有些現實問題還不存在己經建立好的正確理論和模型與之對應。所以我們需要把定性研究與定量研究相結合，充分利用兩者中有利的一面，從而快速、正確地解決問題。
第三，我們需要將科學理論知識和經驗知識相結合。經驗知識從實踐中來，理論知識是對實踐的認識，實踐是理論的源泉，理論指導實踐。兩者之間是互為前提，相互促進，不重視，忽略任何一方都會導致該發展鏈的斷裂。
第四，我們還需要將宏觀性研究和微觀性研究相結合。綜合集成的方法論建立在還原論的基礎上，并沒有否定還原論。我們研究解決任何問題，仍然需要將問題分解，先從整體到部分，弄清楚各個細節之后，再從部分到整體，把宏觀和微觀研究綜合起來，最終從總體上解決問題。從部分到整體，不是將各個部分研究結論堆砌起來，這樣無法從根本上解決問題，不能形成整體認識，最多產生1+1=2的效果，多數情況下，特別是復雜巨系統問題中，不會產生新知識，新智慧。我們應該綜合集成，實現1+1>2的質變、飛躍，只有這樣，才不會再落入還原論的漩渦，才能從根本上解決問題。
2.1.2 綜合集成方法的概念與實質
綜合集成是指通過將科學理論、經驗知識和判斷力(知識、智慧和創造性)相結合，形成和提出經驗性假設(如判斷、猜想、方案、思路等)，再利用現代計算機技術，實現人機結合以人為主，通過人機交互、反復對比、逐次逼近，實現從定性到定量的認識，從而對經驗性假設作出明確的科學的結論[3，36]，見圖2.1。
圖2.1綜合集成方法
綜合集成方法作為科學方法論，其理論基礎是思維科學、方法基礎是系統科學與數學科學，技術基礎是以計算機為主的現代信息技術，實踐基礎是系統工程應用，哲學基礎是馬克思主義認識論和實踐論。
綜合集成方法的實質是把專家體系、數據和信息體系以及計算機體系有機結合起來，構成一個高度智能化的人機結合、以人為主的體系，形成人類智慧、知識、技術之大成，以獲得對系統整體的認識[37]。其把專家的智慧、計算機的智能和各種數據、信息有機的結合起來，把各種學科的科學理論和人的知識結合起來，構成一個統一的系統。這個方法的成功應用在于發揮該系統的整體優勢和綜合優勢。
2.1.3 綜合集成方法過程
首先，用綜合集成法解決開放復雜巨系統的問題，大致可分為以下步驟[38]:
1.明確任務、目的;
2.盡可能多地請有關專家提出意見和建議。專家的意見是一種定性的認識，肯定不完全一樣。此外還要搜集大量有關的文獻資料，認真了解情況;
3.通過上述兩個步驟，有了定性的認識，在此基礎上建立一個系統模型。在建立模型過程中必須注意與實際調查數據相結合，統計數據有多少個就需要多少個參數。然后用計算機進行建模工作;
4.模型建立后，通過計算機運行得出結果。但結果可靠性如何，需要把專家請來，對結果反復進行檢驗、修改，直到專家認為滿意，這個模型才算完成。
這個方法，綜合了許多專家的意見和大量書本資料的內容，是專家群體的意見。把定性的、不全面的感性認識加以綜合集成，達到定量的認識。
根據系統分析的思想，結合復雜系統問題的特點，綜合集成方法過程可分解為三部分[38]:
1）系統分解
在分析任務的基礎上構成問題，把關于整體目標的、高度概括但又相當含糊的陳述轉變為一些更具體的、便于分析的目標。根據問題的性質和要達到的總目標，將復雜的決策問題分解成若干子問題，并按系統變量間的相互關聯及隸屬關系，將因素按不同層次聚集組合，形成一個遞階層次結構指標體系。
2）模型集成
首先建立模型:構造一組合適的模型，描述子系統組成變量及其之間的關系以及決策者的偏好;然后資源集成:將各種定性、定量分析方法，以及領域專家、信息等一切可以利用的資源，利用計算機網絡有機地結合起來，供分析問題時使用;最后進行系統分析:用集成的資源進行分析評價，利用各種模型方法，計算所有可行方案對指標體系的滿意程度，得出各種指標的分析結果。模型集成涉及資源廣泛，使用算法理論復雜，需要利用大量的、多樣化的數據，實現使用技術更新速度快，因此，它是實現綜合集成方法重要難點所在。
3）系統集成
系統綜合就是利用多目標決策的方法綜合各子系統的分析結果，以反映整個系統行為的結論。根據系統分析和綜合的結果，對所列的備選方案進行比較、排序，確定出一定意義下的最佳方案，供決策者參考。如果決策者對分析結果不滿意，還可利用在分析和反饋過程中獲得的新信息，對問題進行重構和分析。如何將專家意見整合到一起，形成共識是在這一過程的重要任務。由于人的心理、偏好等很難把握，定性信息很難完全科學地定量化，要將眾多專家決策者意見整合到一起絕非易事，同樣也是綜合集成方法實現的難點。
2.1.4綜合集成的研究趨勢
錢學森教授在1990年提出綜合集成的思想時，采用了“meta-synthesis”這個英文名詞，并認為它高于統計研究中的“meta-analysis”。經過大量的文獻調查我們確實注意到:在十多年前“meta-synthesis”這個詞的確很少有人應用，而近幾年來越來越多的被一些國外學者開始使用。社會科學界已有學者介紹他們自己的研究發展過程，開始使用定性方法，后來使用定量方法，包括meta-analysis方法。sandelowski和Barroso從2000年起開始了由美國國家護理研究所資助的一個5年的項目“定性綜合集成的解析方法”。近年來，地學和環境學界有大量的綜合交叉的研究全球變化和其它環境問題，幾乎所有大型項目中都開始單獨設立了綜合與集成相關的項目研究，把跨地區、跨領域的研究成果綜合起來。在空間領域，特別是從事風險與安全領域的研究時需要將因各部件、各分子系統以及系統本身所有可能的故障成因及后果匯在一起分析綜合，這正是綜合集成思想與方法的應用沃土。著名的概率風險評估方法(簡稱PRA)就是先在NASA后在ESA以及核能部門得以推廣，其核心思想就是從定性到定量的綜合集成。由于空間系統的全系統實驗的昂貴，人們不可能依靠大量做試驗的統計分析來評定系統的可靠性和安全性，于是專家們特別注意從各種事故的發生、可能成因進行細微的定性分析，然后通過一些少量的實驗數據加以適當的統計處理，利用數學模型定量評估系統總體，然后又利用專家加以匯總分析即綜合集成，得出一些比較可靠和可信的關于系統可靠性和安全性的評估。
日本振興會著眼于長遠發展的“未來開拓學術研究”促進計劃1996年起資助了“綜合的科學”的大項目，屬于“理工領域”，至少有1億日元的研究經費。2002年3月項目驗收。他們主要在工程設計中企圖綜合各方面的思想而形成新的設計，其核心工具是“Ontology Engineering”(本體化工程)將有關工業設計的要素先進行分解，然后利用平臺合成，并在某些小型工業產品上加以實現。這個項目的主要思想類似我們目前正在進行的重大基金項目。蘇聯則成立了一個“Metasynthesis Corporation”，它也有一套稱為“組織控制系統的概念與設計方法論”，曾用于解決一些社會和企業管理問題。
以上只是簡要介紹直接進行綜合集成的研究，而相關相近研究一直就有。如人工智能領域中多專家系統，特別是分布式專家系統的綜合研究，等等。它們分別在不同的側面或層面上討論綜合或者集成。進人90年代互聯網的迅猛發展使得人們在追求技術進步與知識創新的過程有了更高更多的要求；另一方面，人們在對復雜問題，特別是社會、經濟和環境等復雜問題長期不懈的研究隨著信息技術的進步已走進一個新的時期，而這些促進了綜合集成方法的研究和應用。所以也就有NSFC設立有關的重大項目[39]。
錢學森教授在提出“定性定量綜合集成方法”后，92年又提出要建立“從定性到定量的綜合集成研討廳”，它的實質是將專家群體、統計數據和信息資料、計算機技術三者結合起來，構成一個高度智能化的人機結合系統，創立系統科學的新理論。這是試圖解決對復雜系統的研究及研究方法論問題的一個很好的解決方案。
2.2從定性到定量綜合集成研討廳體系
研討廳的思想是我國科學家錢老從上個世紀80年代的討論班上總結出來的，隨后錢學森匯總了幾十年來世界學術討論的seminar、C3I,工作及作戰模擬、人工智能、靈境技術、人機結合的智能系統和系統學等方面的經驗，進一步提出系統的最新發展形式而列舉出來。綜合集成研討廳體系可以作為決策支持系統是因為它能夠處理復雜問題，包括復雜的決策問題，此外，它對機器智能和專家智慧的集成使得它有能力面對信息時代大量決策任務所面對的海量信息和海量數據的問題，把海量信息和海量數據轉化為決策信息和決策數據。
HWSME[40，41]實際上是將現代計算機信息技術、多媒體技術、人工智能技術、現代模擬仿真技術、虛擬現實技術引入到系統工程領域，以解決許多用傳統方法難以解決的問題。把定量的模型計算與主要是由專家掌握的定性知識有機地結合起來，實現定性知識與定量數據之間的相互轉化。同時它是一個人機結合系統，它的實現要通過以下幾種技術的綜合運用，包括定性定量相結合、專家研討、多媒體及虛擬現實、信息融合、模糊決策及定性推理技術和分布式交互網絡環境等。
對于復雜問題，需要對各種分析方法、工具、模型、信息、經驗和知識進行綜合集成，構造出適合問題的群體決策支撐環境，以利于解決復雜問題。對于結構化很強的問題，主要用定量模型來分析;對于非結構化的問題，更多地是通過定性分析來解決;對于既有結構化特點、又有非結構化特點的問題，就要采取定性定量相結合的方法。
2.2.1綜合集成研討廳的特點
我們設計的研討廳系統具有下述特點：
第一，從傳統的強調計算機的自動化求解問題，轉向為強調以人機結合，以人為主的方式研究問題，支持群體研討，并以“研討”作為一種特征性決策支持方式；
第二，從傳統的注意從“還原論”角度對系統進行分解，轉為從“綜合集成”角度對系統進行整體把握和綜合，具有專業知識優勢或經驗的人作為知識源和問題求解組元成為系統的一部分；
第三，改變了傳統的單純的定性分析或定量分析的做法，用定性與定量相結合的輔助決策技術，提供定性定量相結合的分析環境。
2.2.2綜合集成研討廳的獨特作用
由于復雜巨系統研究范圍涉及包括從社會科學到自然科學多個學科，而各個學科間思維方式、分析問題、以及解決問題的方法有著巨大的區別，問題的分析與求解不再是原先的單人單機或限時限地的研討會模式，而已經轉變為要不斷交互、相互協作的過程。
研討廳在解決復雜問題時的獨特作用如下:
首先，研究問題是在一個分布式的網絡環境或互聯網中進行的，可免除時間集中、地域分散等問題。時間上不作嚴格限制，可以深入地思考問題，利用相關模型、收集的數據等，再結合各種分析工具。還可以采用匿名方式，避免權威人士左右研討局面的結果。
其次，研討廳的研討更體現了民主集中制，體現了決策的科學性和民主性。另外，對于復雜問題需要通過反復的研究分析、計算以及橫向協商，反反復復的征求各方意見的煩雜事務，利用研討廳可以明顯的提高工作效率。
2.2.3綜合集成研討廳設計思路
從決策支持的角度來看，綜合集成研討廳的設計中要遵循如下幾點建議：
(1)研討廳的成員除了計算機和決策部門的領域專家之外，還應包括決策支持技術專家，這些專家熟悉傳統決策支持.系統的構建過程和決策者的認知習慣，可以在研討過程的設定和決策方案的評估方面發揮一定的作用;
(2)決策者最好能夠直接或間接參與問題求解過程，并及時提供反饋，使得研討廳的決策支持過程形成閉合回路，能夠將決策者的意見盡量早地在決策過程中考慮，而不是決策之后再采取措施補救;
(3)成員之間應能夠實現協作與資源共享，首要任務就是資源應具有標準接口，不僅僅能從一個成員向其他成員提供決策結果，還能提供對結果的說明和解釋，有高效率和支持多種媒體的交流平臺;
(4)資源應盡量封裝成較小的模塊，以便靈活組合、修改和動態產生新資源，資源形式不能僅僅局限于文本，還可以包括多媒體資源等;
(5)必須把Internet或者Intranet作為系統的一部分，尤其是Web必須作為研討廳的資源。這是因為網絡不僅可以為成員們提供便捷的交流手段，而且它本身就是一個超大型的知識庫，可以促進決策知識的產生;
(6)系統必須具有同步顯示設備和統一的問題表示方式，以促進成員之間的了解，并消除交流中因為時間的延遲而可能產生的歧義和不方便;
(7)系統應具有良好的可伸縮性，以方便研討專家規模的擴大，和應用范圍的變化。
2.2.4綜合集成研討廳實施步驟
綜合集成研討廳與一般的系統不同的是研討廳體系不只是一個機器系統，它還包括專家和存在于人腦中的知識以及機器上存儲的知識。應用研討廳處理與復雜系統相關問題需要比較長時間的準備工作。利用綜合集成研討廳體系求解復雜問題的大致步驟如下：
(l)明確問題和任務；
(2)召集相關專家利用研討廳體系的軟硬件平臺對問題進行研討；
(3)通過研討，結合專家自己的經驗和直覺，獲得對問題的初步認識；
(4)依靠專家的經驗和形象思維，在問題求解知識的幫助下，提出對復雜問題結構進行分析的方案；
(5)根據復雜問題結構的特點，結合領域知識和前人經驗，把問題分析逐步或者逐級定量化;
(6)在定量化或者半定量化的情況下，(在計算機上)建立問題的局部模型或者全局模型，這些模型既是對相關數據規律的一種驗證，也包含了專家們的智慧和經驗；
(7)在局部模型和全局模型基本上得到專家群體的認可后，討論如何合成這些模型以生成系統模型；
(8)系統模型建立后，通過計算機的測算和專家群體的評價驗證模型的可靠性。
如果群體對模型不滿意，那么需要重復上述的(3)一(8)，或者其中的某幾個步驟，直到專家群體基本滿意，建模過程才能結束。
2.3 小結
本章主要介紹了綜合集成法提出、形成和發展歷史，以及在此基礎上形成的綜合集成研討廳體系特點、獨特作用、設計思路和實施步驟。根據這一方法論，在湖北省自然科學基金重大項目“綜合集成研討廳軟件體系結構研究”中，針對要建立“從定性到定量的綜合集成研討廳”的雛形，我們研究開發了“群體研討支持系統”(Group Argumentation Supported System，GASS)。
第三章 群體研討支持系統中研討信息組織
在群體研討支持系統中，群體研討是將人的智慧、經驗等定性知識與計算機技術綜合集成的關鍵過程。為了提高群體研討的效率，最終達成共識，我們對研討的信息進行合理的組織。現有使用研討信息組織模型主要有Toulmin模型[42]和IBIS模型[43，44]，研討樹模型[45]，他們各有優缺點。
群體研討支持系統中的信息組織模型能提供一個新型的信息組織方法，它包括對研討發言信息的結構的定義，對發言信息類型的刻畫以及對它們之間關系的界定，對研討論證信息類別的劃分。通過有效的信息組織方法的實施，不僅能更簡單地獲得研討中產生的數據、資料，了解研討的進程，而且能切實地從研討信息方面加快意見的共識，提高整個研討的效率。
3.1信息組織的必要性
研討中的信息包括研討的任務信息(需解決的問題)、專家的發言信息、相關數據源中需要共享的各種數據。這些信息互相作用，一步步推動研討向問題的解決方向前進。但這些信息涉及的范圍廣，來源復雜，條理性較差，如果對這些信息不進行有效的組織，則在研討過程中獲取的有效信息數量較少，使得分析問題的難度增大，研討的效率就會大大降低。
研討的任務信息也就是需要解決的問題，它是某次研討所要圍繞的主題，專家們根據這個任務進行研討，使用的各種數據也是與任務相關的，所以可以說，研討任務的明確是研討順利進行的前提。但有時研討廳中提出的任務不夠明確，造成接下來的任務分解具有很大的困難，這就需要對研討任務的信息進行組織，保證問題的明確且易于明白。
根據研討的定義，專家的發言信息是研討過程中很重要的一部分，它直接影響著研討的結果。專家的發言很隨意、自由，發言的量也很大，其中有些信息含義明確，目的清晰，對解決問題很有幫助，但其中也帶有很多與解決研討問題無關的信息，具體的不足如下分析。
1)發言的針對性差。當發言者處在沒有任何條件的束縛下時，往往會對自己的發言內容不加詳細的考慮，對發言產生的效果也未進行預計，這些都使發言的目的性降低，針對性變差，導致這次發言沒有起到任何作用，但卻占用了相當的時間和資源。
2)無法將某次發言進行明確的分類。專家表達的信息模糊、所處的立場不明朗，使人無法分辨這次發言是何種態度，這也使得之后其他成員無法針對這通發言提出明確的看法。
3)無法將發言與其它發言聯系起來。發言的內容分散且與現有發言主題偏離，無法將它與其它與主題相關的發言進行聯系，分離出的有用信息與所占用的時間相比比例很小，這大大降低了研討的效率。
這些不足不僅使研討的過程冗長而且最后無法獲得一致的問題解決方案，所以對專家在研討過程中的發言信息進行組織是一項必要且非常有效的方法，通過組織可以明確發言的類別、之間的關系，使發言的針對性、語言的效率都得到提高，從而提高研討的整體效率。
相關數據源中需要共享的各種數據是為了支持研討決策的，它們的使用常常是夾雜在專家成員的發言之中，所以對這些數據的組織方法可以歸類于研討發言的組織方法中去。
3.2群體研討組織方法的分析
群體研討支持系統中，群體研討是其中非常重要的一部分，群體支持系統領域里的專家們非常重視研討在群體決策中的作用，并開發了以支持群體研討為特征的研討支持系統(Ass) [46，47]，例如HERMES[48，49], HADSS (Hypermedia-based Argumentation Decision Support System ) [50], ATTENDING[51]等。
在研討支持系統中，采用的研討信息組織模型主要有Toulmin模型、IBIS( Issue-Based Information System)模型、研討樹模型。下面按時間先后介紹這三種模型。
S E Toulmin于1958年提出了Toulmin模型，Toulmin認為論證更好地解釋為由被“依據”支持的“主張
