基于QSIM算法的預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)同性研究

□賈傳亮 陳洋洋 李若珺

[中央財經(jīng)大學(xué) 北京 100081]

隨著人們對于各類風(fēng)險防范意識的加強，風(fēng)險預(yù)警管理與預(yù)警系統(tǒng)的建立工作逐漸成為了人們關(guān)注與研究的重點。預(yù)警系統(tǒng)作為一個綜合性系統(tǒng)，對于保障突發(fā)事件應(yīng)急管理工作有著重要意義。預(yù)警系統(tǒng)包括眾多環(huán)節(jié)，并且受到諸如外部環(huán)境、資源、決策者等相關(guān)因素的影響，鑒于預(yù)警系統(tǒng)的綜合性，其內(nèi)部的每一個環(huán)節(jié)之間都對彼此有著一定程度的影響，而這些環(huán)節(jié)又在協(xié)同作用下共同影響著系統(tǒng)自身的效率性。因此，系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)之間關(guān)系的探討對于提高整體系統(tǒng)效率具有積極的指導(dǎo)作用。

本文將采用定性模擬技術(shù)，使用QSIM算法對于預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部的每個環(huán)節(jié)之間的相互影響與聯(lián)系進行描述，以確定預(yù)警系統(tǒng)的內(nèi)部協(xié)同性。并通過對預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)之間的協(xié)同作用的整理來加深對于系統(tǒng)運行原理的認(rèn)識，以此來指導(dǎo)決策者從源頭處解決預(yù)警系統(tǒng)各環(huán)節(jié)在實際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問題，同時對系統(tǒng)的效率改進提出相應(yīng)的建議。

定性模擬中的QSIM算法在系統(tǒng)的研究中有著較為廣泛的應(yīng)用，如白旭使用QSIM模擬了北京市的文化設(shè)施配置指標(biāo)體系[1]；賈傳亮，池宏等也基于QSIM算法對于突發(fā)事件的應(yīng)急處置過程進行了模擬研究與分析[2]；劉怡君等對社會輿論系統(tǒng)進行了探討，并使用QSIM算法對2003年的SARS事件進行了模擬研究[3]；夏功成等則使用定性模擬對員工的離職行為進行了預(yù)測[4]。可見定性模擬作為一種較為有效的模擬方法已經(jīng)被國內(nèi)很多學(xué)者用于進行系統(tǒng)模擬并且對于系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)同作用的研究具有一定有效性。國外學(xué)者對于這種方法的應(yīng)用也進行了許多拓展：Fran?ois E.Cellier與Victorino Sanz使用定性與定量混合的方法對圖書館系統(tǒng)進行了模擬[5]；Thomas Hinrichs等則使用QSIM算法對軍事系統(tǒng)資源的分配進行了研究[6]；Hidde de Jong,Jean-Luc Gouzé等則對基因序列網(wǎng)絡(luò)進行了研究，并使用定性模擬對其進行了動態(tài)分析[7]。

許多學(xué)者還從各行業(yè)入手對于預(yù)警體系進行了研究：張明華對于中小型企業(yè)融資可能發(fā)生的風(fēng)險建立了預(yù)警系統(tǒng)并設(shè)定了相應(yīng)的預(yù)警指標(biāo)[8]；鄧明然等從商業(yè)銀行的操作流程入手，從定性和定量兩方面探討了商業(yè)銀行的操作風(fēng)險與預(yù)警系統(tǒng)[9]；潘懷明等則分析了我國養(yǎng)老保險基金運作方面的漏洞，設(shè)計出了一個可以及時反映養(yǎng)老保險基金風(fēng)險的預(yù)警系統(tǒng)[10]。

一、預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)分析

預(yù)警系統(tǒng)包括許多環(huán)節(jié)，其主要的運行機制是：首先收集相關(guān)數(shù)據(jù)；再根據(jù)數(shù)據(jù)進行分析，從而評價得出各種風(fēng)險的強弱和與標(biāo)準(zhǔn)值的偏差程度；最后評定風(fēng)險級別，向決策層發(fā)出預(yù)警信號以達到對事態(tài)進行預(yù)測與監(jiān)控的目的。我們在預(yù)警系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)基礎(chǔ)上，分析并且構(gòu)造了預(yù)警系統(tǒng)的相關(guān)參量因果作用綜合模型，見圖1。圖1反映了預(yù)警系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)之間的關(guān)聯(lián)性，其中：“+”號表示箭頭變量會隨著箭尾變量的增加而增加，“-”號則表示箭頭變量會隨著箭尾變量的增加而減少。例如，事件爆發(fā)的速度與強度越高會使得信息的收集難度增大，并且對于決策者的綜合素質(zhì)產(chǎn)生極大考驗從而影響預(yù)警系統(tǒng)的總效率；而預(yù)警機制的完善性增加則會使各部門間的溝通有所增強繼而提升整個預(yù)警系統(tǒng)的總效率。

圖1 預(yù)警系統(tǒng)主要參量因果關(guān)系綜合模型

由于預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)的大部分參量難以進行定量描述，本文選用定性模擬的方法對于系統(tǒng)進行描述，并以QSIM算法來確定系統(tǒng)內(nèi)其中一個環(huán)節(jié)狀態(tài)的變化對于其他環(huán)節(jié)以及系統(tǒng)本身的影響性。為了簡化并方便計量，我們將圖1中的各參量表示如下：X1表示專家知識庫完備性，主要指對于險情各種數(shù)據(jù)以及經(jīng)驗的總結(jié)及整理；X2表示監(jiān)測信息采集全面性，指在險情發(fā)生后對于險情可收集數(shù)據(jù)的采集情況；X3表示數(shù)據(jù)處理分析精確性，指利用收集得到的數(shù)據(jù)對于發(fā)生險情的情況判斷；X4表示機制建設(shè)完善性，指對于整個預(yù)警體系的機制進行的改進與學(xué)習(xí)工作；X5表示決策者綜合素質(zhì)與決斷力，指包括決策者的分析力、決斷力、心理素質(zhì)等在內(nèi)的所有可能影響系統(tǒng)運轉(zhuǎn)的決策者自身能力；X6表示預(yù)警系統(tǒng)總效率，是模擬研究的最主要目標(biāo)；X7表示事件爆發(fā)速度與強度，該條件屬于外部不可控因素，會對系統(tǒng)內(nèi)其他環(huán)節(jié)造成一定程度的負面影響；X8表示預(yù)警定級準(zhǔn)確性，指根據(jù)分析結(jié)果對于事件風(fēng)險性質(zhì)進行分類；X9表示預(yù)警信息上報與發(fā)布快速性，指分析部門將結(jié)果傳遞給政府管理部門的效率性；X10表示衍生次生災(zāi)害預(yù)警水平，指根據(jù)現(xiàn)有事件對于可能發(fā)生的衍生次生災(zāi)害的預(yù)防工作；X11表示相關(guān)部門聯(lián)動協(xié)同水平，指各部門間對于風(fēng)險事件處理的配合程度；X12表示預(yù)警工作總結(jié)水平，指系統(tǒng)針對運轉(zhuǎn)流程的不足所進行的補充與改進。這些參量中，專家知識庫完備性、機制建設(shè) 完善性和決策者綜合素質(zhì)與決斷力概括了預(yù)警系統(tǒng)的日常維護環(huán)節(jié)；監(jiān)測信息采集全面性、數(shù)據(jù)處理分析精確性、預(yù)警定級準(zhǔn)確性、預(yù)警信息上報與發(fā)布快速性、預(yù)警定級準(zhǔn)確性、衍生次生災(zāi)害預(yù)警水平與相關(guān)部門聯(lián)動協(xié)同水平則描述了險情從發(fā)生開始的系統(tǒng)運轉(zhuǎn)流程，即險情的事中處理環(huán)節(jié)；而對于預(yù)警工作的總結(jié)則是險情的事后工作環(huán)節(jié)，這個系統(tǒng)基本涵蓋了預(yù)警系統(tǒng)的各運轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)的要素，能夠在一定程度上描述預(yù)警系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)機制。

二、模擬方法

QSIM（Qualitative SIMmulation）由Kuipers于1986年提出，自此定型模擬的概念以及QSIM的方法逐漸被國內(nèi)外學(xué)者所認(rèn)同。QSIM用定性微分方程來描述模擬對象，定性微分方程由變量和約束組成，變量代表系統(tǒng)狀態(tài)，約束描述變量之間的關(guān)系。其大致流程表現(xiàn)為：在每個方程的初始定性狀態(tài)給定的前提下，首先生成所有可能的后繼狀態(tài)，然后用方程間的定性限制和全局相容規(guī)則來刪除不相容的或多余的狀態(tài)組合，如此持續(xù)下去，來模擬系統(tǒng)的行為。從本質(zhì)上來說，QSIM是一種定性推理方法，即由當(dāng)前定性狀態(tài)推導(dǎo)出其后繼狀態(tài)的推理過程。

（一）定義量空間

我們用定向變量對于每個環(huán)節(jié)與相關(guān)因素的狀態(tài)進行描述。定義定性變量QS(f,ti)，其中ti(i=1,2,… ) 為模擬中的時間階段，f則表示變量的定性值。該定性值以及其變化趨勢決定了變量在某個時間點或變化區(qū)間內(nèi)的狀態(tài)。具體可表示為：QS(Xj,ti)=(qval,qdir)。其中，qval是Xj的定性值，取值空間為{- 2,-1,0,1,2}，分別表示“很差”、“差”、“一般”、“好”，“很好”；而qdir則表示Xj的具體變化方向，qdir={-,0,+}，表示Xj的變化趨勢為“變壞”、“穩(wěn)定”或“轉(zhuǎn)好”。

（二）約束關(guān)系

對于預(yù)警系統(tǒng)的各環(huán)節(jié)相關(guān)因素進行分析，我們可以得到兩個變量之間的因果作用，這些因果作用就是變量間的約束關(guān)系。預(yù)警系統(tǒng)各環(huán)節(jié)間的約束關(guān)系具體列于表1。其中，“+”表示縱軸變量增加會引起橫軸變量的增加；“-”表示縱軸變量增加會引起橫軸變量的減少；“0”則表示兩個因素間的相互關(guān)系較弱，可以忽略不計。這些約束關(guān)系會在定性模擬的過程中用來過濾不符合實際的后繼狀態(tài)。

表1 定性變量之間的相互作用關(guān)系

（三）模擬規(guī)則

在定性模擬過程中，我們設(shè)定系統(tǒng)從初始狀態(tài)出發(fā)，根據(jù)通用函數(shù)轉(zhuǎn)化表得到每個參量的后繼狀態(tài)，并將后繼狀態(tài)經(jīng)過約束一致性過濾、配對一致性過濾、全局解釋和全局過濾，去除掉與約束關(guān)系不一致的狀態(tài)，從而得到合理的后繼狀態(tài)[11]。

其具體算法步驟如下：

步驟1：從活動狀態(tài)表中取出一個狀態(tài)作為當(dāng)前狀態(tài)。

步驟2：根據(jù)通用狀態(tài)轉(zhuǎn)換表，確定每個變量由當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)換到的狀態(tài)集合。

步驟3：對每個約束，產(chǎn)生狀態(tài)轉(zhuǎn)換的二元或三元組合集合，根據(jù)約束的限定，過濾掉與約束不一致的元組。

步驟4：對元組進行配對一致性過濾，即具有相同函數(shù)的兩個元組，對同一個函數(shù)的轉(zhuǎn)換必須一致。

步驟5：將經(jīng)過上述過濾剩余的元組加以組合，產(chǎn)生系統(tǒng)狀態(tài)的全局解釋。如果全局解釋失敗，則當(dāng)前狀態(tài)為系統(tǒng)的結(jié)束狀態(tài)；否則，把全局解釋產(chǎn)生的狀態(tài)作為系統(tǒng)的后繼狀態(tài)，并加入活動表。

步驟6：判斷活動狀態(tài)表是否為空，若為空，模擬結(jié)束；否則則返回步驟1，繼續(xù)進行模擬。

三、實際模擬

我們對于預(yù)警系統(tǒng)進行一般性分析，得出各環(huán)節(jié)的初始狀態(tài)，并設(shè)定時間t0＜t1…＜ti＜ti+1＜ …＜tn為顯著時間點，以此來表示各個變量在顯著時間點之間的變化是平穩(wěn)的，不會產(chǎn)生突變。在模擬中，我們研究t0,t1,t2三個時間情景下的變量狀態(tài)，通過通用函數(shù)狀態(tài)轉(zhuǎn)化表生成后繼狀態(tài)并進行過濾解釋后，得到的模擬結(jié)果如表2所示。

表2 各變量模擬結(jié)果

由表2的模擬結(jié)果可知，整個預(yù)警系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的狀況都會相應(yīng)轉(zhuǎn)好。特別是在t2時刻，數(shù)據(jù)分析精確性、預(yù)警定級準(zhǔn)確性、衍生次生災(zāi)害預(yù)警水平以及預(yù)警工作總結(jié)水平都比原有狀態(tài)有所改進，達到了較為理想的狀態(tài)。從最終結(jié)果來看，預(yù)警系統(tǒng)的總效率與初始狀態(tài)相比有了一定程度的進步，但由于受到時間爆發(fā)速度與強度這個外部不可控因素的影響未能達到最佳，仍舊有改進的空間。所有指標(biāo)中，預(yù)警信息上報與發(fā)布快速性仍處于一般狀態(tài)，是狀態(tài)不太理想的環(huán)節(jié)，可以作為系統(tǒng)改善工作的主要目標(biāo)。上述模擬結(jié)果表明了預(yù)警系統(tǒng)的內(nèi)部環(huán)節(jié)的確存在較強的內(nèi)在聯(lián)系，相關(guān)部門在對具體環(huán) 節(jié)進行管理時應(yīng)適當(dāng)考慮系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)同性從而更有針對性地展開預(yù)警工作。

四、總結(jié)

本文采用定性模擬和QSIM算法的思路，對于預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)的關(guān)聯(lián)性進行了定性描述，梳理了系統(tǒng)內(nèi)部各環(huán)節(jié)間的內(nèi)在聯(lián)系，證明了預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)同性。本文通過對于系統(tǒng)內(nèi)部環(huán)節(jié)的因果推理，加深了決策者對于預(yù)警系統(tǒng)的理解，可以更好地幫助有關(guān)部門在實際預(yù)警問題中查找問題來源，以便從根源處解決系統(tǒng)問題，并且對于系統(tǒng)的效率改善具有較強的指導(dǎo)意義。

[1]白旭.基于QSIM 模擬的北京市文化設(shè)施配置指標(biāo)體系問題研究[J].東方企業(yè)文化,2011(4):41:

[2]賈傳亮,池宏,孫穎,李桂君.基于QSIM算法的突發(fā)事件應(yīng)急處置過程模擬研究[J].中國管理科學(xué),2007(10):740-744:

[3]劉怡君,顧基發(fā).基于QSIM算法的輿論主體行為模擬研究[J].管理評論,2011(09):86-92

[4]夏功成,胡斌,張金隆.基于定性模擬的員工離職行為預(yù)測[J].管理科學(xué)學(xué)報,2006(08):81-91

[5]CELLIER FRAN?OIS E,SANZ VICTORINO.Mixed Quantitative and Qualitative Simulation in Modelica[C].Como,Italy:Proceedings 7th Modelica Conference,Sep.20-22,2009:86-95.

[6]HINRICHES TOMAS,FORBUS KENNETH,KLEER JOHAN de,YOON GUNGWOOK.Hybrid Qualitative Simulation of Military Operations[C].Proceeding of the Twenty-Third Innovation Applications of Artificial Intelligence Conference,1655-1661.

[7]HIDDE De JONG,Jean-Luc Gouzé,Céline Hernandez,et al.Qualitative simulation of genetic regulatory networks using piecewise-linear models[J].Bulletin of Mathematical Biology 2004,66(2):301-340.

[8]張明華.中小企業(yè)融資風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究[D].北京:首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué),2006.

[9]鄧明然,費倫蘇,商業(yè)銀行操作風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)設(shè)計研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報,2007(04):140-156.

[10]潘懷明,鄭建軍.我國養(yǎng)老保險基金風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系探討[J].貴州大學(xué)學(xué)報,2009(03):31-35.

[11]胡斌,蔣國銀.管理系統(tǒng)集成模擬原理與應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2010.