[发明专利]复杂系统仿真实验设计方法及系统

说明书

本发明公开了一种复杂系统仿真实验设计方法及系统。该方法包括：获得具体实验需求；获得真实实验样本并对其进行正则化、标准化和向量化处理；构建神经网络训练一个用于降维和生成实验样本的变分自编码器并得到降维后的隐变量空间；使用实验设计抽样方法在降维后的隐变量空间中抽样；利用设计好的变分自编码器的编码器将抽样后的样本还原为原维度的样本；验证生成的样本，删除其中不匹配实验需求的样本；使用经过验证的样本进行模拟实验，依据实验结果，迭代优化实验的采样策略和改善生成样本的质量。本发明可以大幅提高复杂系统仿真实验设计的效率，实现智能化的实验设计辅助分析工具。

技术领域

本发明涉及实验设计领域，尤其涉及一种适用于复杂系统仿真的实验设计方即系统。

背景技术

复杂系统仿真实验常运用在工业制造、医药化学或武器作战领域。复杂系统仿真实验用来模拟在复杂场景中每个具体单位的表现以及它们之间的交互。复杂仿真系统是由若干个子系统和下属分系统甚至子分系统等构成的大型仿真系统，具有结构层次多、不确定性因子多、实体数量大、实验因子多、因子取值区间大、考虑指标多、因子间关系复杂、运行时间长等特点。针对这些特点，普通的抽样仿真实验方法可能需要计算机大量的实验次数及运算时间来获得实验结果，影响了实验效率。与真实世界实验相比，常规的实验设计方法很容易导致复杂体系仿真实验的样本数量产生“维度灾难”而难以实验，实验结果质量不能满足需求，迫切需要能够大幅提高实验效率的仿真实验设计技术。进行复杂系统仿真实验的好处包括：减少实验任务的成本、降低危险实验的风险并使实验可以在复杂场景中多次重复进行，更重要的是分析人员可以通过控制所有的实验变量、依据仿真实验运行的结果，制定出最佳的单位配置方案。实验效率定义为达到一定的准确度的情况下需要进行仿真实验的次数，所需仿真实验次数少的方法更加高效。仅仅追求计算机硬件性能的提升，或者直接针对计算机仿真的过程来进行优化改进是很困难的，必须使用科学高效的实验设计方法来指导实验过程。实验设计的目的是在保证实验样本的代表性和遍历性等关键特征的基础上，有效减少实验样本数量，提高实验效率。仿真实验设计方法的选择和使用将直接影响系统仿真的结果，实验的效率则决定了仿真的效率和实用性。优秀的实验方法能有效地降低复杂仿真系统实验的次数，缓解仿真实验计算量增长的压力。尤其是针对复杂仿真系统，复杂性的增加和不确定性的影响，使得普通实验设计方法无法胜任。

传统的仿真实验设计方法在实验因子预选阶段缺乏对连续因子的支持，导致其不能很好的描述复杂系统。传统的仿真实验设计方法在实验因子筛选阶段，一般依靠人工分析来对复杂系统中冗余的实验因子进行降维，导致实验执行的效率极其低下。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种复杂系统仿真实验设计方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明首先提供一种复杂系统仿真实验设计方法，包括：

S1：获得具体实验需求；

S2：获得真实实验样本并对其进行正则化、标准化和向量化处理；

S3：构建神经网络训练一个用于降维和生成实验样本的变分自编码器并得到降维后的隐变量空间；

S4：使用实验设计抽样方法在降维后的隐变量空间中抽样；

S5：利用设计好的变分自编码器的编码器将抽样后的样本还原为原维度的样本；

S6：验证生成的样本，删除其中不匹配实验需求的样本；

S7：使用经过验证的样本进行模拟实验，依据实验结果，迭代优化实验的采样策略和改善生成样本的质量。

更进一步的，所述S1包括，确定实验的背景、对象、参数以及属性的取值范围和概率分布。