空调冷热源方案选择智能决策支持系统

关键词： 冷热源 CIDSS 智能决策支持系统

　　空调系统中冷热源占有重要地位。传统的冷热源方案设计决策过程纷繁复杂，易受设计者的设计能力和习惯思维等主观因素影响。

　　解决这一问题的有效方法就是将计算机和人工智能（AI）技术引入设计过程，辅助人们对各方案进行综合分析、评比并作出决策，从而使设计院从繁杂的、带有较强主观片面性的传统设计活动中解脱，真正步入能对设计知识和经验进行现代化存储、管理和使用的阶段。

　　随着管理科学、运筹学、系统工程和AI技术的深入发展，一种既能进行智能推理，又能进行定量比较，可协助用户解决多样化和不确定性问题的计算机软件系统---智能决策支持系统被提出。而空调冷热源方案决策问题也正是要从所有设计方案中选出满足实际需要的可行方案，在给定的目标优化标准则下进行技术经济性的定量模拟比较，以确定最佳方案。

2 IDSS的集成结构和辅助决策方式

　　70年代初由美国M.S.Scott Morton教授提出概念的DSS是综合利用各种数据、信息、知识，特别是模型技术辅助决策者解决半结构化决策问题的人机交互系统，它主要由人机交互系统、模型库系统和数据库系统组成。而60年代末兴起的ES是在某一特定领域内利用AI技术汇集人类专家的丰富知识进行推理求解的计算程序系统，主要由知识库、推理机和动态数据库组成。

3 CIDSS模型框架建立

    3.1 领域背景

　　AI技术在暖通空调（HVAC）领域的应用是以ES的形式开始的。目前国内外开发的HVAC领域ES主要集中在能耗分析、故障诊断、运行管理、安装腔作势调试等方面，设计型ES开发应用的实例很少，这与HVAC设计任务目标状态不明确且不唯一有关。作为ES与DSS的有机结合，IDSS的在HVAC设计决策中的应用更晚。

    3.2 CIDSS总体结构与决策支持过程

　　其决策支持过程为：进行人机对话，根据用户输入的设计条件和要求，求问题处理系统中选取相应的处理模块。在此模块调度下，结合对用户进行系统推理所需其它事实的问询，进行知识库中规则的搜索与匹配，得到可行方案集，并将其暂存于临时数据文件内。系统按照拟订的方案评价指标要求有户输入各可行方案的原始数据，组成判断矩阵。从模型库中取出多目标决策模型进行定量计算，将计算结果排序，得出一个推荐的最佳方案输出给用户。

    3.3 开发环境确定

　　近年来ES和IDSS设计、实现中被普遍采用的C语言正是具有这方面的优良特性，并已逐步替代LISP、PROLOG等传统的AI语言。C语言有很强的字符处理能力，能实现很强的描述性过程，其数学函数库支持大量、高效的计算过程。它具遥完善、强大的集成开发环境，所开发的程序编译效率高，可移植性好，人机界面友好。

    3.4 知识处理

    3.4.1 知识表达与知识库装载

　　可行性方案选择知识规则性知识为主，因此CIDSS主要采用知识工程中较成熟的产生式规则为基本表达方式的知识库系统，以正向推理和逆向推理相结合为基本求解策略，求解结点扩展采用“深度优先”的原则。CIDSS知识库由规则库和事实库组成，实际操作中运用C语言的符号处理技术，将规则和事实表达为“表”的形式。一条规则可有多个前提（CLAUSE）和多个结论（ACTION）；一个事实变量（VAR）有唯一确定的值（VALUE）。且为了进行一些不确定性推理，在规则结论经和事实中引入可信度因子（CF）。