由于传统的社会科学研究方法难以分析、解决复杂巨系统问题,而决策者们迫切需要一种新的思路和方法,以便于处理信息、理清思路、提供多种可供选择的方案。于是,综合集成技术(Metasynthetic Engineering,ME)被提了出来,并立即引起学者们的广泛重视。

　　一、综合集成技术是研究复杂巨系统
　
　　问题的关键技术

　　1.解决复杂巨系统问题时遇到的困难
　　人们在解决复杂巨系统问题时遇到的困难可归纳为以下几点:
　　①由于缺乏相关领域的知识,在系统分析初期,问题本身是什么即是要研究的内容,目标自然更不明确。这种局面可用"又了解、又不了解"来概括。"了解"是指对某些局部比较了解,"不了解"是指还有一些局部不了解,对整体的把握不深入。
　　②定量分析方法难以运用。随着对系统的描述越来越细,要考虑的变量越来越多,以至于我们无法建立系统的数学模型;即使能建立起来,由于模型过于庞大,也难以用来进行分析。
　　③问题涉及面广,需要招集大量有关领域的专家。
　　④需要大量信息或数据,信息收集工作量大,而且许多信息很难或根本无法得到。
　　⑤如何将大量数据、模型、专家的经验和知识有机地融合到分析中,也是一个复杂的课题。
　　⑥对从不同角度或侧面分析的结果,缺乏有效的系统综合方法。

　　2.复杂巨系统问题的一般分析步骤
　　根据系统分析的思想,结合复杂巨系统问题的特点,应采用下述分析步骤:
　　(1)问题定义　在分析任务的基础上构成问题,把关于整体目标的、高度概括但又相当含糊的陈述转变为一些更具体的、便于分析的目标。
　　(2)建立评价指标体系　根据问题的性质和要达到的总目标,将复杂的决策问题分解成若干子问题,并按系统变量间的相互关联影响及隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个递阶层次结构指标体系。
　　(3)系统分解、降维　由于组成系统的变量数目庞大,因而分析模型可能十分复杂。首先需将系统分解为多个子系统,每个子系统可能还需进一步分解。
　　(4)建立模型　构造一组合适的模型,描述子系统组成变量及其之间的关系以及决策者的偏好。
　　(5)资源集成　将各种定性、定量分析方法,以及领域专家、信息等一切可以利用的资源(本文统称为资源),利用分布式计算机网络有机地结合起来,供分析问题时使用。
　　(6)系统分析　用集成的资源进行分析评价,计算所有可行方案对指标体系的满足程度。
　　(7)系统综合　将各子系统的分析结果,综合成为反映整个系统行为的结论。例如,军事系统中将空战、陆战、导弹攻防、电子战模型的分析结果综合成为战役结局。
　　(8)最优化、决策、计划实施　根据系统分析和综合的结果,对所列备选方案进行比较、排序,确定出一定意义下的最佳方案,供决策者参考。如果决策者对分析结果不满意,还可利用在分析和反馈过程中获得的新信息,对问题进行重构和分析。
　　由上述步骤可以看出,较重要的几项工作是系统分解、资源集成和系统综合。
　　系统分解的研究重点在于,如何将系统分解成为多个既有独立性、又能相互联接成有机整体的子系统,从而达到分解和降低分析工作复杂程度的目的。系统分解要求,在一个子系统内,各个过程之间的关联性很强;而在不同的子系统之间,各个过程的关联性很弱。系统分解是一种自顶向下、逐步求解的思想。
　　资源集成和系统综合统称为综合集成。综合集成的对象有两种:一种是综合可以利用的资源(集成);另一种是综合子系统的分析结果,自底向上汇总成反映整个系统的结论(综合)。
　　系统分解和综合集成密不可分。系统分解时,发布必须考虑到可以利用的资源以及系统综合的方便,并且系统综合的思路也必须基本形成。

　　二、综合集成的
　
　　内容与方法

　　1.系统综合
　　我们将复杂巨系统按照递阶层次结构分解为众多的子系统;然后调用系统中的可用资源对各子系统进行相对独立的分析;最后对上述子系统的分析结果进行综合,综合结果力求全面反映整个复杂巨系统的特性或行为。这一任务即是系统综合所要完成的工作。
　　由于我们将复杂巨系统问题分解为一个具有递阶层次结构的巨系统,系统目标和约束条件众多,许多约束条件还可能是非线性的,因此系统综合往往属于多目标规划问题,可用多目标规划、层次分析法等联合分析求解。
　　(1)定义各子系统的主变量
　　综合分析的第一步工作就是为各子系统定义1～2个主变量。主变量具有高度的代表性、概括性,力求反映相应子系统的特性。因此,主变量往往是高度抽象的。如军事部门选用的 综合防空能力包括战斗机、防空导弹、探测预警、C3I等系统的能力。主成分分析法、模糊分级聚类分析方法、灰聚类方法都是一些可选的拟定主变量的方法。
　　应该指出的是,主变量的求取不是一个单纯的数值分析过程。主变量的提出往往要依赖有丰富经验的领域专家,因此,专家调查表法是一个常用的、由综合专家群体给出主变量提名的方法。
　　(2)各子系统分析结果的归一化处理
　　由于各子系统的分析方法或分析模型不同,所以在其上一层进行综合分析时,可能遇到三类情况:①对定量、定性模型分析结果的综合;②对领域专家意见的综合;③对前两者的综合。
　　为此,必须首先对各种分析结果进行归一化处理,即对定量分析结果进行等级化处理,或对定性分析结果和领域专家意见进行定量化处理,从而使两类结果具有可比性,进而建立对变量概略化、等级化描述的综合分析模型(或方法)。静态变量的归一化处理,可以用模糊数学的方法来解决;动态变量的归一化处理,可以用阈值法来解决。
　　(3)各子系统分析结果的综合
　　当各项主变量间相互独立时,可按求和形式进行综合;当各项主变量间相互依赖,即某一主变量的低水平将导致系统的总体性能显著下降时,可用求积形式进行综合。若有多个方案,则可分别求出每个方案的综合指标,然后再对它们进行优劣排序。

　　2.资源集成
　　资源集成的核心思想就是尽可能地运用人类拥有的全部知识去解决客观问题,因而资源集成的对象就是知识。虽然知识的载体多种多样,但其存在形式不外乎有信息、各种定性或定量分析模型、领域专家三类。
　　资源集成不是这三者的简单迭加。系统学原理指出,若系统中各子系统采用合理、优化的组合,则整体系统将产生成倍于各部件简单相加的效能,即所谓的"1+1＞2"原理。而且,许多学者发现,这种效能的提高是呈几何级数的。采用资源集成技术构筑的系统,不但具有强大的效能,还表现出强大的适应性和灵活性。例如,计算机集成制造系统(CIMS)能通过编程制造出多达数百种的产品或零件。正是由于资源集成技术具有上述优势,才使它成为研究复杂巨系统问题的一种必然方法。
　　(1)资源与分布式网络环境
　　以计算机广域网为基础,把分散在不同地点的软硬件设备及有关领域专家联系到一起来研究问题,形成一个在时间和空间上互相耦合的、同时共享的综合分析电子平台环境。在这个环境中,各领域专家根据自身的经验和知识,利用网络中提供的数据和分析工具,分析问题并发表见解。分布式网络环境是资源集成的基础和硬件表现形式。
　　(2)信息与信息融合技术
　　复杂巨系统问题庞大和涉及多个相关领域的特点,决定了知识集成技术所要处理的信息也是十分庞大的。这一特点突出体现在存在众多的分布式信息源,大量数据或信息存储在不同地域、不同类型的计算机网络上,并且不同信息源的信息存储格式、描述形式和详细程度不同。
　　信息融合技术即研究如何加工、联合来自众多信息源的信息,并使不同形式的信息相互补充,为各种模型方法和领域专家服务,使其信息量得到最大限度地发挥。
　　(3)定性定量相结合
　　定性和定量相结合研究如何将一些擅长处理精确、完备数据的定量数学方法,以及一些擅长处理不精确、不完备信息的统计方法和定性分析方法集成在一起。
　　用户阐述所要解决的问题,系统应能搜索有关的模型,针对问题对系统中有关模型进行重新组合,最终解决实际问题。系统因此表现出强大的灵活性、适应性和智能性。
　　(4)领域专家与研讨技术
　　从科学技术目前的发展来看,任何计算机应用系统都不能完全代替经验丰富的专家群体。因此,许多学者提出了人在回路中(Man-in-the-loop)的思想。
　　研讨技术正是研究如何为领域专家提供一种结构化、规范化和灵活的论坛,并为其提供信息和工具支持(即模型或方法),使其把各种经验知识和观点结合起来处理实际问题,使其知识和经验获得最大限度的发挥,进而提高集成系统的智能化水平。
　　资源集成的研究重点在于设计一种优化的软硬件系统结构,使信息、模型和领域专家三者有机地联结在一起。资源集成技术的关键在于制定统一的标准或规范,如计算机网络的TCP/IP协议。若没有统一的规范,则无法实现上述内容的集成。
　　如果我们将综合集成的内容喻为处理器、监视器、硬盘、键盘、光驱等计算机零部件的话,则综合集成技术就相当于主板。上述部件作为一个独立的模块插在其上,就可组成一台 功能强大的计算机。综合集成技术可使这些部件产生实时、交互的联系,从而形成强大的整体功能,而这些功能是各部件简单迭加所无法达到的。