3,094
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第127行：
第127行： − + − − − {| style="text-align: center;" − |+变量“冻结”示意图 − [[文件:Frozen1.png|无框|粗粒化布尔图|500x500px|替代=]] − |} − − 在“冻结”外生变量的布尔实例中，变量D的输入仅来自于自身，且为COPY机制，故系统变化过程中变量D将一直保持初始的状态。A接受D和C的输入，响应方式为OR门，变量B，C的状态变化方式与A同理。由此，不难看出D的动力学变化模式独立于另外三个变量。“冻结”操作就是改变干预操作的分布，将D的初始状态仅设置为0，A，B，C接受其中一个输入固定为0，那么，它们状态更新就完全取决于另一个输入变量，OR机制变为COPY机制。（D也可以为1，但这种情况A，B，C也被固定为1，也满足“冻结”后的COPY机制）。 − − 另一种是将外生变量设为“黑箱”（black boxing），允许其随机变化，但是具体变化情况和对系统的影响都无法查看。变量外部化方式是通过减少系统的状态变量的方式，达到了和一般的将变量归并分组的粗粒化方式一样的效果，即让系统总的状态空间减小，且可能导致EI增大。 − − − {| style="text-align: center;" − |+“黑盒”变量示意图 − [[文件:Blackbox1.png|无框|粗粒化布尔图|500x500px|替代=]] − |} − − “黑盒”布尔实例与前面例子不同之处在于，变量D接受来自另外三个变量的输入，响应方式为逻辑判断“三个输入加和是否等于3”。我们简单分析一下D的情况，当D为0时，和“冻结”例子就非常相似，A，B，C之间的响应变为COPY机制，COPY循环也不会带来总和的变化，D将持续为0；当D为1时，说明A，B，C也将全为1，也等价于COPY机制。所以在当前的实例中，可以忽略D的影响，当作黑盒，只关注A，B，C的变化。
→基于变量的粗粒化
3.'''变量外部化'''：这种方法不涉及状态的合并，而是试图通过改变初始干预的均匀分布的方式，将系统中部分变量移出考虑的范畴。
3.'''变量外部化'''：这种方法不涉及状态的合并，而是试图通过改变初始干预的均匀分布的方式，将系统中部分变量移出考虑的范畴。
Erik Hoel在2017年的文章中称此类变量为外生变量（exogenous element），并提出了两种具体处理外部变量的方式：一种方式称为将外生变量“冻结”，即将其设定为特定的状态，该变量在后续变化中将一直保持该初始状态，不影响系统中其他变量（如下图所示）：
Erik Hoel在2017年的文章中称此类变量为外生变量（exogenous element），并提出了两种具体处理外部变量的方式：一种方式称为将外生变量“冻结”，即将其设定为特定的状态，该变量在后续变化中将一直保持该初始状态，不影响系统中其他变量；另一种是将外生变量设为“黑箱”（black boxing），允许其随机变化，但是具体变化情况和对系统的影响都无法查看。变量外部化方式是通过减少系统的状态变量的方式，达到了和一般的将变量归并分组的粗粒化方式一样的效果，即让系统总的状态空间减小，且可能导致EI增大。
=== 最优粗粒化 ===
=== 最优粗粒化 ===