基于案例推理的黃河流域水資源優(yōu)化調(diào)配

彭少明,張春生

(1.黃河勘測規(guī)劃設(shè)計(jì)有限公司,河南鄭州 450003;2.中國水利水電科學(xué)研究院水資源研究所,北京 100044)

案例推理(case-based reasoning,CBR)是一種基于知識的問題求解和學(xué)習(xí)方法,通過重用以前相似問題的方案信息來解決新問題。CBR通過舊案例的檢索、重用、匹配,再現(xiàn)案例決策,實(shí)現(xiàn)對新問題的求解,是一種有別于傳統(tǒng)人工智能的新技術(shù)。CBR將定量分析與定性分析相結(jié)合,具有動態(tài)知識庫和增量學(xué)習(xí)的特點(diǎn),可以克服當(dāng)前專家系統(tǒng)所面臨的難題。

由于傳統(tǒng)的人工智能面臨知識獲取的局限,基于數(shù)據(jù)挖掘和分析的計(jì)算智能成為新的研究熱點(diǎn)[1]。Aamodt等[2]提出了CBR四階段循環(huán),即案例的檢索、復(fù)用、修正、保存;Gilboa等[3]將案例表示為問題描述、解描述、效果描述的三元組;Aha等[4]通過案例工程確定案例所必須包含的信息,并從數(shù)據(jù)中提取信息;Anders[5]提出了基于概率案例的PEBM模型,采用概率傳播技術(shù)評估和檢索案例。進(jìn)入21世紀(jì),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速升級,CBR已被廣泛應(yīng)用到故障診斷、商業(yè)管理、智能決策、知識提取等領(lǐng)域[2-8]。當(dāng)前CBR研究主要集中在案例的索引及檢索技術(shù)、案例修正規(guī)則的獲取方法、案例庫維護(hù)技術(shù)及其性能評價、CBR與其他方法的集成等方面[9-11]。

1 基于CBR的水資源調(diào)配

1.1 調(diào)配原理

相似性技術(shù)是一種用于分析存在于自然界和社會科學(xué)中隱含信息的技術(shù),用來探求和解決真實(shí)世界中復(fù)雜問題的工具。與以往的人工智能不同,CBR將過去處理過的問題描述成由問題特征集和解決方案組成的案例,并存儲在案例庫中,當(dāng)出現(xiàn)新的問題時,系統(tǒng)從案例庫中檢索出與新問題最相近的案例,將舊案例的解決方案作為新案例的解決方案。……