广东工业大学学报 ›› 2023, Vol. 40 ›› Issue (05): 1-7.doi: 10.12052/gdutxb.220193

• 可拓学与创新方法 •    

基于可拓学的单目标开放性问题求解方法研究

梁梓源1,2, 杨春燕1,2   

  1. 1. 广东工业大学 可拓学与创新方法研究所, 广东 广州 510006;
    2. 广东工业大学 机电工程学院, 广东 广州 510006
  • 收稿日期:2022-12-27 发布日期:2023-09-26
  • 通信作者: 杨春燕(1964-),女,教授,主要研究方向为可拓学、创新设计与智能设计、知识工程与智能系统等,E-mail:wyw@gdut.edu.cn
  • 作者简介:梁梓源(1999-),男,硕士研究生,主要研究方向为工业工程和开放性问题求解等
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(72071049)

The Method for Solving Single-goal Ill-defined Problems Based on Extenics

Liang Zi-yuan1,2, Yang Chun-yan1,2   

  1. 1. Institute of Extenics and Innovation Methods, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China;
    2. School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
  • Received:2022-12-27 Published:2023-09-26

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921

摘要： 当前，信息和知识的数量都在快速增长，企业、组织和个人所面临的很多问题都呈现出非线性、不确定性强、动态化等特点。将目标和领域相对确定，边界条件不确定或不足导致问题表达不清晰、目标难以实现的问题称为开放性问题。本文以可拓学中矛盾问题的可拓模型构建方法和求解方法为基础，提出了开放性问题的初始可拓模型的构建方法和利用拓展分析方法与可拓变换方法对单目标开放性问题进行求解的方法。最后通过一个案例证明该方法的可行性。由于该研究应用了形式化定量化相结合的方法，因此也为单目标开放性问题的智能化求解及多目标开放性问题求解的研究打下了基础。

关键词: 开放性问题, 可拓模型, 拓展分析, 可拓变换, 可拓学

Abstract: Currently, the amount of both information and knowledge is growing rapidly, and many problems faced by enterprises, organizations and individuals are characterized by non-linearity, high uncertainty and dynamism. Problems with relatively definite goals and domains and uncertain or insufficient boundary conditions leading to unclear problem expression and difficult goal achievement are called ill-defined problems. In this research, based on the method of constructing the extension model and solving the contradictory problem in Extenics, the method of constructing the initial extension model of the ill-defined problems and the method of solving the single-goal ill-defined problems are proposed by using the extensible analysis method and the extension transformation method. Finally, the feasibility of the method is demonstrated by a case study. Since this study applies a combination of formal and quantitative methods, it also lays the foundation for the intelligent solution of single-goal ill-defined problems and the study of multi-goal ill-defined problems.

Key words: ill-defined problems, extension models, extensible analysis, extension transformation, Extenics

中图分类号: 

  • TH122
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