体系需求分析中的导向性涌现研究

体系工程研究日益成为管理科学方向前沿性研究领域之一，体系需求分析研究中，由于利益相关者的多元化以及体系构成要素的动态演化特征，与系统需求分析时首先明确目标和界定范围不同，体系需求演化的不确定性是其最大的特征，"涌现"则是体系需求工程研究中影响体系能力发挥和达到体系构建目标的关键。体系需求研究强调对于涌现性的把握和预测，于是导向性涌现（Guided Emergence）的研究成为体系工程研究中的热点和难点，目前群体智能算法和基于Agent的方法被公认最为有效的解决体系导向性涌现的方法。本课题以国防领域的武器装备体系需求分析为背景，重点研究体系需求演化过程中的导向性涌现问题，提出了半自治Agent模型，将群体智能算法应用于体系结构与关系建模中，建立体系需求可执行框架为体系演化过程中涌现性行为的导向研究提供运行环境，预期解决体系需求演化过程中涌现性的预测、导向等难题，提高体系需求分析的可信性。

体系工程研究日益成为管理科学方向前沿性研究领域之一，体系需求分析研究中，由于利益相关者的多元化以及体系构成要素的动态演化特征，与系统需求分析时首先明确目标和界定范围的区别在于：体系需求演化的不确定性。“涌现”则是体系需求工程研究中影响体系能力发挥和达到体系构建目标的关键。体系需求研究强调对于涌现性的把握和预测，于是导向性涌现（Guided Emergence）的研究成为体系工程研究中的热点和难点。本课题以国防领域的武器装备体系需求分析为背景，利用平行执行（PE）研究框架，突破了体系多类要素的二元关系及其基础之上的多维关系建模、体系涌现性行为评价与导向等关键技术，重点研究体系需求演化过程中的导向性涌现问题。将群体智能算法应用于体系结构关系建模与优化分析中，预期解决体系需求演化过程中涌现性的预测、导向等难题。研究成果可应用于装备体系需求分析阶段的科学决策，同时也可以为物联网体系结构设计及其运行管理模式研究提供关键技术和方法支撑。