RA: MATLAB Toolbox zur qualitativen Modellierung und Simulation schlecht definierter Systeme unter Verwendung der Methodik der Rekonstruktionsanalyse

Kurzbeschreibung

Bei der Rekonstruktionsanalyse (RA) handelt es sich um eine komplementäre Methodik zum Fuzzy Inductive Reasoning (FIR). Während FIR das Zeitverhalten eines schlecht definierten Systems identifiziert, bemüht sich RA darum, geeignete Hypothesen für dessen interne Struktur zu ermitteln.

Gegeben sei ein Satz von n Variablen, die einen n-dimensionalen Suchraum aufspannen. Die Elimination einer dieser Variablen entspricht der Projektion des n-dimensionalen Suchraums auf einen (n-1)-dimensionalen Suchraum. RA untersucht, in wie weit der ursprüngliche n-dimensionale Suchraum aus den möglichen (n-1)-dimensionalen Suchräumen wieder rekonstruiert werden kann. Wenn dies erfolgreich ist, können die zur Rekonstruktion benötigten Unterräume als äquivalenten Ersatz zum ursprünglichen Raum betrachtet und verwendet werden.

Auf diese Weise kann rekursiv eine interne Struktur ermittelt werden, die aussagt, welche Variablen für die Identifikation von Modellen des Zeitverhaltens der Untersysteme benötigt werden.

Wie FIR entspringt auch die RA Methodik den Ansätzen der allgemeinen Systemtheorie (general system theory). Leider sind die RA Algorithmen sehr rechenaufwendig. Es gibt noch viel zu tun, um suboptimale Suchverfahren zu definieren, die den Rechenaufwand bei der Rekonstruktionsanalyse in Grenzen halten.


Historische Entwicklung


Wichtigste Publikationen

  1. Cellier, F.E., and D.W. Yandell (1987), SAPS-II: A New Implementation of the Systems Approach Problem Solver, Intl. J. General Systems, 13(4), pp.307-322.

  2. Cellier, F.E. (1991), Continuous System Modeling, Springer-Verlag, New York.

  3. Uhrmacher, A.M., F.E. Cellier, and R.J. Frye (1997), Applying Fuzzy-Based Inductive Reasoning to Analyze Qualitatively the Dynamic Behavior of an Ecological System, International Journal on Applied Artificial Intelligence in Natural Resource Management, 11(2), pp.1-10.

  4. Cellier, F.E., and A. de Albornoz (1998), The Problem of Distortions in Reconstruction Analysis, Systems Analysis, Modelling, Simulation, 33(1), pp.1-19.

  5. Mirats, J.M., F.E. Cellier, and R.M. Huber (2004), Reconstruction Analysis Based Algorithm to Decompose a Complex System into Subsystems, Intl. J. General Systems, 33(5), pp.527-551.

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Modifiziert: 22. Januar 2006 -- © François Cellier