前言：本站為你精心整理了系統(tǒng)優(yōu)化下免試驗(yàn)方法探究范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價(jià)值，我們的客服老師可以幫助你提供個(gè)性化的參考范文，歡迎咨詢。

摘要：根據(jù)相關(guān)試驗(yàn)結(jié)果可知，需要對功能系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)功能最大化的目標(biāo)。該文首次提出把系統(tǒng)優(yōu)化研究成果與計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，派生出系統(tǒng)優(yōu)化免試驗(yàn)方法，即計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)法。它可以降低科技實(shí)踐的成本，從而有效促進(jìn)科技實(shí)踐活動多、快、好且省地高效運(yùn)行。當(dāng)然，作為一項(xiàng)新技術(shù)，它也有待在眾多領(lǐng)域科技實(shí)踐中接受進(jìn)一步檢驗(yàn)，以達(dá)到更加成熟的目的。為進(jìn)一步提高系統(tǒng)優(yōu)化效率，必須將它升級為全自動運(yùn)行的模式。

關(guān)鍵詞：系統(tǒng)優(yōu)化；免實(shí)驗(yàn)；計(jì)算機(jī)模擬

0引言

科技開發(fā)與創(chuàng)新必須依靠試驗(yàn)，如果涉及復(fù)雜系統(tǒng)及其優(yōu)化，就必須經(jīng)過大量試驗(yàn)。但是，試驗(yàn)需要耗費(fèi)大量成本，例如人力、財(cái)力、物力、能耗與時(shí)間。為徹底改變這種狀態(tài)，亟需研究開發(fā)免試驗(yàn)技術(shù)。根據(jù)相關(guān)試驗(yàn)結(jié)果可知，需要對系統(tǒng)功能進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)功能最大化的目標(biāo)。筆者通過結(jié)合文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]的成果以及計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)技術(shù)來開展研究，并首次提出所有尚待優(yōu)化的功能系統(tǒng)均可交由計(jì)算機(jī)處理的理論。功能系統(tǒng)是指系統(tǒng)擁有的某種確切功能。該文將重點(diǎn)討論系統(tǒng)優(yōu)化的計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)原理與實(shí)施步驟，接著將以1個(gè)實(shí)例完整展現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)的全過程。為了便于理解，首先簡介一下相關(guān)的背景知識，包括三點(diǎn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)以及識別非線性信號的機(jī)理等。

1三點(diǎn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)法

由于它是網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)的基礎(chǔ)，因此需要簡略介紹相關(guān)信息。先介紹三因素系統(tǒng)，然后推導(dǎo)至N因素系統(tǒng)。如果系統(tǒng)的3個(gè)因素分別被命名為X1、X2和X3，那么它們在直角坐標(biāo)系中便構(gòu)成3個(gè)坐標(biāo)軸。假定每個(gè)坐標(biāo)軸上都有1個(gè)量變范圍作為定義域，分別標(biāo)記為L1、L2和L3，則定義域內(nèi)便有最小值和最大值。為了便于論述，需要引入歸一化法則。定義域長度L1=L2=L3=1，它們的起始端量值為0，末端量值為1，中間量值為0.5。如果每個(gè)因素的定義域內(nèi)都取量值為0、0.5和1的3個(gè)點(diǎn)，那么就能構(gòu)成1個(gè)3×3矩陣，如公式（1）所示。矩陣每行的元素是由變量X1、X2和X3的不同量值組成的，它們共同構(gòu)成1個(gè)點(diǎn)集，如公式（2）所示。在三因素系統(tǒng)中，分別按點(diǎn)集a、b和c中配置的元素量值進(jìn)行試驗(yàn)，得到的相應(yīng)試驗(yàn)結(jié)果，分別記為y1、y2和y3。比較y1、y2和y3的量值大小，量值最優(yōu)者在定義域上所對應(yīng)的點(diǎn)集則為所尋的空間點(diǎn)位。下面再討論N因素系統(tǒng)的三點(diǎn)定向?qū)?yōu)法。1個(gè)N因素系統(tǒng)能被視為1個(gè)N維空間。如果把1個(gè)N維空間劃分成m個(gè)三維空間。則有m=N÷3。為便于討論，假定m是整數(shù)，那么在每個(gè)三維空間定義域內(nèi)采用三點(diǎn)定向?qū)?yōu)法也能得到m個(gè)如公式（1）所示的3×3矩陣。m個(gè)3×3矩陣中每個(gè)矩陣的第一行元素都構(gòu)成類似a的點(diǎn)集，分別用符號a1，a2，a3，...，am來標(biāo)記。同理，m個(gè)3×3矩陣中每個(gè)矩陣的第二行元素構(gòu)成類似b的點(diǎn)集，分別用符號b1，b2，b3，...，bm來標(biāo)記。第三行元素構(gòu)成類似c的點(diǎn)集，分別用符號c1，c2，c3，...，cm來標(biāo)記。如果將m個(gè)同類點(diǎn)集全部相并，那么便能得到3個(gè)并集，即1個(gè)更大的點(diǎn)集，分別記為A、B和C，如公式（3）所示。根據(jù)公式（3）中點(diǎn)集A、B和C配置的全部元素量值分別進(jìn)行試驗(yàn)，從而得到相應(yīng)的試驗(yàn)結(jié)果，分別用符號y1、y2和y3來表示。比較y1、y2和y3的量值大小，量值最優(yōu)者在定義域上所對應(yīng)的點(diǎn)就是所尋找的N維空間點(diǎn)位。以上只介紹了三點(diǎn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)法的基本概念，文獻(xiàn)[1]介紹了將三點(diǎn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)法用于系統(tǒng)優(yōu)化的具體步驟。

2機(jī)器學(xué)習(xí)與識別機(jī)理

由1臺計(jì)算機(jī)構(gòu)建1個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工作平臺就可以開展機(jī)器學(xué)習(xí)[3-4]。關(guān)于計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性信號進(jìn)行識別比較的技術(shù)原理如下：對預(yù)設(shè)的某個(gè)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)輸出量值來說，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入非線性導(dǎo)師樣本信號后，網(wǎng)絡(luò)中便會自動形成各輸入通道以及各級神經(jīng)元之間的鏈接通道權(quán)重（該權(quán)重會被計(jì)算機(jī)的存儲器自動存儲）。如果相繼輸入幾個(gè)類似的非線性訓(xùn)練樣本信號，那么通過比較它們輸出信號量值的大小就能識別相應(yīng)訓(xùn)練樣本量值的大小[5]。需要強(qiáng)調(diào)的是，這里選擇的導(dǎo)師樣本尤為重要，它必須有代表性，否則將影響信號的比較識別功能。訓(xùn)練樣本信號必須在導(dǎo)師樣本泛化能力可及的范圍內(nèi)，即訓(xùn)練樣本信號必須在以導(dǎo)師樣本信號為核心的較小的鄰域空間內(nèi)。

3計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)優(yōu)化模擬試驗(yàn)流程

為了便于理解，這里將解釋圖1中的各個(gè)步驟：1）根據(jù)三點(diǎn)法設(shè)計(jì)3個(gè)試驗(yàn)方案。2）根據(jù)歸一化法則對以上試驗(yàn)方案進(jìn)行歸一化處理，并分別求出每個(gè)試驗(yàn)方案中的所有歸一化量值的總和。認(rèn)定其中擁有中位值的試驗(yàn)方案。3）選擇機(jī)器學(xué)習(xí)的導(dǎo)師。第二步中具有中位值的試驗(yàn)方案即為導(dǎo)師。4）開展機(jī)器模擬試驗(yàn)。首先，向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入導(dǎo)師數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各級神經(jīng)元之間的聯(lián)接通路鏈接的權(quán)重會有相應(yīng)反應(yīng)并被計(jì)算機(jī)記憶存儲。其次，將其他2個(gè)歸一化試驗(yàn)方案的數(shù)據(jù)作為學(xué)生相繼輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后，就可以得到相應(yīng)的輸出量值。5）比較第四步2個(gè)學(xué)生樣本的網(wǎng)絡(luò)輸出量值的大小。其中，輸出量值較好的試驗(yàn)方案則為優(yōu)選者。6）統(tǒng)計(jì)機(jī)器模擬試驗(yàn)輪次次數(shù)。每輪模擬試驗(yàn)項(xiàng)目均有3項(xiàng)。7）判斷模擬試驗(yàn)輪次數(shù)是否大于或等于2。如果大于或等于2，那么最后得到的最好試驗(yàn)方案即為最終優(yōu)化試驗(yàn)方案；否則應(yīng)當(dāng)返回第一步設(shè)計(jì)新一輪機(jī)器模擬試驗(yàn)方案（3個(gè)）并執(zhí)行方案。8）輸出歸一化最終優(yōu)化試驗(yàn)方案。9）對第八步得到的歸一化最終優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理，就可以得到可供實(shí)踐的系統(tǒng)優(yōu)化的設(shè)計(jì)方案。

4系統(tǒng)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)過程

利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展模擬試驗(yàn)[6]：1）針對公式（3）所示的某個(gè)N因素系統(tǒng)確定的3個(gè)取樣試驗(yàn)點(diǎn)。在每個(gè)點(diǎn)集的定義域內(nèi)對其全部元素進(jìn)行歸一化處理。定義域內(nèi)最小值為0，最大值為1，中間值為0.5。2）根據(jù)公式（3）對每個(gè)點(diǎn)集中的因素進(jìn)行歸一化處理后，求出每個(gè)點(diǎn)集內(nèi)全部因素的量值的總和，分別記為A（1）、B（1）和C（1），如公式（4）所示。3）比較A（1）、B（1）和C（1）量值的大小，假設(shè)其中的中位值是B（1），則點(diǎn)集B中的全部元素的歸一化量值是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所采用的導(dǎo)師樣本信號。4）選定適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。5）把點(diǎn)集B中的全部元素的歸一化量值作為導(dǎo)師樣本信號并輸入計(jì)算機(jī)。6）把點(diǎn)集A與C中的全部元素的歸一化量值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本信號并相繼輸入計(jì)算機(jī)，然后比較其網(wǎng)絡(luò)輸出量值的大小。其中，輸出量較大的值所對應(yīng)的輸入點(diǎn)集即是三點(diǎn)尋優(yōu)結(jié)果。假定結(jié)果是點(diǎn)集C，它也是首次迭代優(yōu)化試驗(yàn)的出發(fā)點(diǎn)。7）從點(diǎn)集C出發(fā)。在C點(diǎn)附近1個(gè)N維空較小的鄰域空間內(nèi)，以C點(diǎn)為核心進(jìn)行擾動，于是又能形成3個(gè)與公式（3）類似的點(diǎn)集。仿效第三步~第六步所示的方法就可以完成相繼的迭代試驗(yàn)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可知，如果迭代的步長是適當(dāng)?shù)?，那么通常?jīng)由二次迭代其試驗(yàn)結(jié)果就可以滿足實(shí)際需要。接下來，將以1個(gè)實(shí)例演示系統(tǒng)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)全過程。

5實(shí)例

為了達(dá)到書寫簡潔與討論方便的目的，這里以1個(gè)7因素實(shí)際系統(tǒng)為例，展示系統(tǒng)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)全過程。項(xiàng)目名稱為七因素柱層析制備Ⅸ凝血因子工藝優(yōu)化。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見表1。表1所示系統(tǒng)的優(yōu)化，其實(shí)際試驗(yàn)項(xiàng)目與模擬試驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)計(jì)如下。為了便于理解模擬試驗(yàn)開展的過程，采用實(shí)際試驗(yàn)與模擬試驗(yàn)項(xiàng)目同步并列的對照方式。表2橫向展示了全部試驗(yàn)項(xiàng)目以及相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)項(xiàng)目展開順序。說明：1）試驗(yàn)與模擬試驗(yàn)是從試驗(yàn)一開始逐步向右推進(jìn)，直到試驗(yàn)五為止。2）對所有系統(tǒng)因素的量變范圍進(jìn)行歸一化處理時(shí)，其取值范圍均設(shè)定為0.2~0.8。3）試驗(yàn)一~試驗(yàn)三為三點(diǎn)尋優(yōu)試驗(yàn)；試驗(yàn)四~試驗(yàn)五為迭代試驗(yàn)。試驗(yàn)五結(jié)果最好，其結(jié)果為65.5（高于典型值51.5，接近國際水平68.0）。4）三點(diǎn)尋優(yōu)模擬試驗(yàn)之初，在試驗(yàn)方案的元素歸一化總和中，由于試驗(yàn)一居中位，因此被選為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的導(dǎo)師樣本。5）由于在三點(diǎn)尋優(yōu)模擬試驗(yàn)結(jié)果中第三項(xiàng)試驗(yàn)方案較好，因此將它作為首次迭代模擬試驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)導(dǎo)師樣本，然后相繼輸入第四項(xiàng)和第五項(xiàng)歸一化試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，結(jié)果仍是第五項(xiàng)的模擬試驗(yàn)結(jié)果最好。6）綜上所述，網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)僅進(jìn)行了2輪次（共5項(xiàng)模擬試驗(yàn)）就得到較好的效果，與實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果相一致。接下來將詳細(xì)介紹網(wǎng)絡(luò)模擬的試驗(yàn)過程，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選型以及網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)之間對應(yīng)關(guān)系的演變過程。

5.1所采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具nntool，它能提供圖形界面編程，使用方便?？梢栽诰W(wǎng)絡(luò)上查詢有關(guān)nntool的使用方法。該文選用線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（train）作為模擬試驗(yàn)平臺。由于規(guī)定網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)必須是2×N矩陣格式，因此模擬試驗(yàn)項(xiàng)目一的數(shù)據(jù)就設(shè)置為2×7矩陣，如公式（5）所示?！?.2，0.5，0.2，0.2，0.8，0.8，0.8；0.2，0.2，0.2，0.2，0.2，0.2，0.2〕（5）需要說明的是，該矩陣的第二行元素不一定設(shè)為0.2，經(jīng)驗(yàn)表明小于0.2的正實(shí)數(shù)均可。針對學(xué)習(xí)樣本設(shè)置理想輸出數(shù)據(jù)，其格式如公式（6）所示。（0.2，0.2，0.2，0.2，0.2，0.2，1）（6）

5.2三點(diǎn)尋優(yōu)試驗(yàn)及其網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)的實(shí)施過程

為了便于理解，三點(diǎn)尋優(yōu)試驗(yàn)及其網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)項(xiàng)目并列同步展開，見表3。表3縱向展示了由試驗(yàn)一開始至試驗(yàn)三為止的過程。由表3可知，每項(xiàng)歸一化試驗(yàn)項(xiàng)目中元素的總和以及試驗(yàn)一（歸一化）量值居中位為3.5（2.9<3.5<4.1），因此將它作為迭代模擬試驗(yàn)的導(dǎo)師樣本。而試驗(yàn)2（歸一化）與試驗(yàn)三（歸一化）作為訓(xùn)練樣本。試驗(yàn)三（歸一化）的網(wǎng)絡(luò)輸出較大（13.67<49.24），因此將它作為首次迭代試驗(yàn)的“導(dǎo)師”樣本。

5.3迭代試驗(yàn)及其網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)

試驗(yàn)順序見表4?？v向由試驗(yàn)三開始直到試驗(yàn)五為止，僅進(jìn)行1輪迭代試驗(yàn)。由表4可知，網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)最終結(jié)果以及實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果都表明試驗(yàn)五的結(jié)果最好。由此可得，網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)?zāi)苋〈鷮?shí)際試驗(yàn)。因?yàn)樵囼?yàn)五（歸一化）的反歸一化結(jié)果就是試驗(yàn)五的試驗(yàn)方案，所以按照該試驗(yàn)方案開展實(shí)際試驗(yàn)得到的結(jié)果是65.54。

6討論

在表3與表4中展示的實(shí)際試驗(yàn)項(xiàng)目僅為展示網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)中歸一化試驗(yàn)項(xiàng)目的依據(jù)。在整個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)過程中，無須實(shí)際試驗(yàn)。在網(wǎng)絡(luò)模擬系試驗(yàn)中，導(dǎo)師樣本很重要，與訓(xùn)練樣本相比，它必須具有代表性。由于單一學(xué)習(xí)樣本的泛化能力有限，因此在該樣本周圍1個(gè)較小的鄰域空間內(nèi)設(shè)置訓(xùn)練樣本的方法較好。迭代試驗(yàn)可采用“小步長，多次迭代”的方法，以確保模擬試驗(yàn)結(jié)果的可信度。否則，可能導(dǎo)致出現(xiàn)錯(cuò)誤的結(jié)果。由于網(wǎng)絡(luò)模擬試驗(yàn)的平臺是選用計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)路，試驗(yàn)過程是在計(jì)算機(jī)預(yù)設(shè)程序控制下進(jìn)行的。因此，讓整個(gè)模擬試驗(yàn)過程全由計(jì)算機(jī)自動運(yùn)行是可能的。另外，為了獲得某種預(yù)期功能而新構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)，原則上也可用計(jì)算機(jī)模擬，但是有條件的，即系統(tǒng)必須具有確切功能。為此，驗(yàn)證性試驗(yàn)是必要的。采用三點(diǎn)試驗(yàn)法[1]設(shè)計(jì)3項(xiàng)試驗(yàn)并交由計(jì)算機(jī)模擬，然后擇優(yōu)選1項(xiàng)試驗(yàn)結(jié)果所對應(yīng)的試驗(yàn)方案的反歸一化方案作為實(shí)際試驗(yàn)方案。如果實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)具有期望的確切功能，就可以交由計(jì)算機(jī)開展系統(tǒng)優(yōu)化模擬試驗(yàn)。其實(shí)，這種情況在科技開發(fā)或科技創(chuàng)新中時(shí)有發(fā)生。在計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)中，該文采用計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工作平臺。其實(shí)，不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只要能比較識別非線性信號的其他計(jì)算機(jī)工具軟件原則上也是可行的。

7結(jié)語

根據(jù)相關(guān)試驗(yàn)結(jié)果可知，需要對系統(tǒng)功能進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)功能最大化的目標(biāo)。按傳統(tǒng)觀念，優(yōu)化必須依靠大量試驗(yàn)。不過，該文首次提出無須實(shí)際試驗(yàn)的方法，即采用計(jì)算機(jī)模擬運(yùn)行試驗(yàn)，該方法可以降低科技實(shí)踐的成本，從而能有效促進(jìn)科技活動多、快、好、省且高效運(yùn)行。把系統(tǒng)優(yōu)化極簡化研究成果與計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有機(jī)結(jié)合，解決了系統(tǒng)優(yōu)化免試驗(yàn)難題。該文展示的實(shí)例對理解系統(tǒng)優(yōu)化機(jī)器模擬試驗(yàn)的機(jī)理與過程將會有益。該技術(shù)也有待在眾多科技領(lǐng)域廣泛應(yīng)用中接受檢驗(yàn)，從而使其更加完善；此外，為提高計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)效率，把它升級為全自動運(yùn)行模式很有必要。

作者:張興宇 單位:成都源泉生物科技有限公司