应用模型复杂性评价

应用模型复杂性评价

3.2.5　应用模型复杂性评价

应用模型复杂性由所处理的数据的复杂性、函数的复杂性决定,一般来说模型的复杂性越高,模型的应用范围越广（Myung,2000）。应用模型复杂性评价是应用模型选择的关键,影响模型匹配与模型综合,同时也是应用模型组件划分定义、应用模型元数据定义的基础。依据前文的分析,GIS应用模型复杂性可以从时间复杂度、空间复杂度和决策支持复杂度三个方面描述。

应用模型复杂性评价可以采用定性分析定量化的方法,通过对时间、空间、决策支持复杂度评价指标的定量化,采用加权平均的方法,分别确定应用模型的时间、空间、决策支持复杂度；按照已经定义的时间、空间、决策支持的复杂度级别,分别确定应用模型时间、空间、决策支持的复杂度级别；应用模型的复杂度是时间复杂度、空间复杂度、决策支持复杂度的组合（于海龙,等,2006b）。应用模型复杂性评价过程、应用模型时间、空间、决策支持复杂度级别,划分、评价指标定义、组合方式分别如下:

应用模型复杂性评价过程（见图3.18）:

图3.18　应用模型复杂性评价过程

时间复杂度可以定量化为四个级别:

T1:只有时间点的静态模型,模型中不涉及时间变量,定义分值为（0～10）；

T2:少量时间片断、短周期,个体变量具有时间特性,定义分值为（11～30）；

T3:多时间片断、中中期,固定时间步长,定义分值为（31～70）；

T₄:大量时间片断、长周期、变化时间步长,如大气循环模型、时间序列统计模型STELLA等,定义分值为（71～100）。

应用模型时间复杂度四个级别的评价指标如下:

◇　是否有时间要素；

◇　时间片断的数量；

◇　时间周期长短；

◇　具有时间成分的变量数量的多少；

◇　模型模拟步长是否变化；

◇　是否具有时间反馈机制等。

空间复杂度可以定量化为四个级别:

S₁:应用模型中不包含空间信息,只对非空间信息进行操作,定义分值为0；

S₂:应用模型中包含空间信息,但空间信息只用于显示,作为模型输出结果的基础数据,定义分值为（1～30）；

S₃:应用模型中处理二维空间信息,模型运算主要是对地理空间位置信息的处理,如各种基于DEM的应用模型等,定义分值为（31～70）；

S₄:应用模型中处理三维信息,如地质三维信息处理,定义分值为（71～100）。

应用模型空间复杂度四个级别的评价指标如下:

◇　应用模型中是否包含空间变量；

◇　空间数据本身组成复杂度（二维空间信息、DEM、三维空间信息）；

◇　空间处理的复杂度（空间数据显示、空间数据处理）；

◇　空间关系运算的复杂度（基本空间关系运算,如拓扑分析、叠加分析、邻接分析；或复杂空间关系推理,如网络分析、空间方向关系推理等）。

决策支持复杂度可以定量化为六个级别:

H1:无决策支持,模型中只包括变量,定义分值为（0～10）；

H2:决策支持对应于具体的变量的定量描述,定义分值为（11～30）；

H3:决策支持看作依据统计变量的概率分布函数,但没有与所选函数环境反馈,定义分值为（31～50）；

H4:决策支持看作依据统计变量的概率分布函数,并与所选函数环境反馈,定义分值为（51～70）；

H5:单一类型的智能体（agent）,定义分值为（71～80）；

H6:多类型的智能体,能够处理多决策支持智能体之间、多决策尺度之上的时空变化,定义分值为（81～100）。

应用模型决策支持复杂度六个级别的评价指标如下:

◇　是否存在决策支持变量；

◇　决策支持粒度（变量级、函数级、智能体、多智能体等）；

◇　决策是否具有反馈机制；

◇　决策变量是否含有空间信息,以及空间信息本身的复杂度；

◇　决策函数是否处理空间信息,以及空间信息处理的复杂性；

◇　决策函数处理的空间信息在投影、尺度上是否变化等。

应用模型复杂性评价:

应用模型的时间复杂度、空间复杂度、决策支持复杂度是各因素的加权平均值,计算公式如下:

式中t_i与w_ti是时间复杂度评价指标的分值与权重,依据计算的分值,并根据分级标准确定j的取值。

式中s_i与wsi是空间复杂度评价指标的分值与权重,依据计算的分值,并根据分级标准确定j的取值。

式中h_i与w_hi是决策支持复杂度评价指标的分值与权重,依据计算的分值,并根据分级标准确定j的取值。

应用模型的复杂度是时间复杂度、空间复杂度、决策支持复杂度的组合（见表3.1）,具体表示如下:

MC=A（T_i,S_j,H_k）,i=1,…,4；j=1,…,4；k=1,…,6

T_i=（T₁,T₂,T₃,T₄）,S_j=（S₁,S₂,S₃,S₄）,H_k=（H₁,H₂,H₃,H₄,H₅,H₆）

为进一步评价应用模型的复杂性,可以引入MS/OR以及DSS领域的模型复杂性评价方法,采用理论公式（Myung,2000）与定量统计（本书提出）相结合的方法进行。

表3.1　应用模型时间复杂度、空间复杂度、决策支持复杂度组合列表