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来源:互联网  (转载协议)   发布日期:2011-09-07 13:01   浏览:4957专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

当前,高新技术空前迅猛发展,信息量正以爆炸式速度急剧增加,世界正从工业大生产走向以知识经济为基础的信息时代。现代化建筑是发展知识经济的重要基地,必须跟

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智能与智能建筑

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  当前,高新技术空前迅猛发展,信息量正以爆炸式速度急剧增加,世界正从工业大生产走向以知识经济为基础的信息时代。现代化建筑是发展知识经济的重要基地,必须跟上时代发展的步伐,其重要特征之一是与智能技术正形成愈来愈密切的关系。
  知识经济是建立在知识和信息的生产、分配和使用之上的经济,其主要特征是:
  (1)知识与智力己成为经济发展的关键要素,与劳动力和生产资料一样重要;
  (2)知识推动经济社会的发展,并形成以高科技产业为标志的产业化经济;
  (3)知识具有价值形式,它为出售而生产,在增值生产后被消费。
  总之,知识与经济在高度信息化的环境中迅速发展,科学技术不断创造出新的知识经济体系,人类知识正以历史空前速度迅速升华。知识的经济化与经济的知识化相辅相成,互相促进,共同发展。当今,人类社会正面临着比瓦特发明蒸汽机时的更大挑战。利用信息技术与基因等技术制造出的高科技含量的新兴产业,给社会跳跃式创造出更多的物质与文明财富。例如,试管畜牧业、基因养殖业等高新技术,从根本上改变了传统农、林、牧、渔的生产方式;信息高速公路与各种高技术信息手段将从根本上迅速改变第二与第三产业的面貌,信息与知识正创造出像美国微软公司迅速崛起及其总裁成为世界首富等一系列人类新奇迹。
  在发展知识经济的社会大潮中,信息化已渗透到社会生产与社会生活的各个领域,也必将猛烈冲击着传统的建筑业。银行、证券等金融企业离不开现代化大厦,发展知识经济离不开现代化大厦,智能建筑就是在这种时代背景下产生的。因而,我们认为智能建筑是适应信息时代需要和知识经济发展的必然结果,也是高新技术与现代建筑艺术的巧妙结合。
  智能建筑系指利用系统集成方法,将智能型计算机技术、通信技术、信息技术与建筑艺术有机结合,通过对设备的自动监控、对信息资源的管理和对使用者的信息服务及其与建筑的优化组合,所获得的投资合理、适合信息社会需要并且具有安全、高效、舒适、便利和灵活特点的建筑物。在智能建筑中,要从系统、结构、管理与服务等多方面满足发展知识经济的需要,就必须通过楼宇设备自动化系统(BAS),创造一个安全、舒适、温馨,能提高人们工作效率和创造力的良好生活与工作环境;借助于通信自动化系统(CAS),创造一个高速、双向、全方位、立体的多媒体通讯环境;而利用办公自动化系统(OAS)决不只限于一般的事务型办公服务,还要直接面对客户,提高到信息管理与决策支持水平。而要高标准的实现上述智能建筑目标,均离不开智能技术。为此,有必要了解有关智能的一些基本知识。
  人类的大量活动不都是只利用数字运算就能解决的,如开汽车或骑自行车,随时都会面临千变万化的路况,要安全快速行驶不能仅靠简单的数学运算;猜谜语、下棋没有确定的规 律可言等。人可以解决上述复杂问题。如果要求用机器取代人,则必须赋予机器具有类似于人的智能功能。只要机器带有计算机,能具有类似人的判断、识别、理解、学习、规划和求解等能力,就认为已具备了一定程度的“人工智能”。要实现智能建筑弱电系统自动化的更高目标,必须充分发挥上述智能作用。
  当今,自动控制与管理领域不断迅速扩展,相应提出了一系列急待解决的挑战性课题。这些课题的内容,远远超出了单一学科的范畴,需要通过多学科交叉来寻求解决问题的途径。信息的指数型爆炸式增长,控制与管理系统中的智能感知与认知,复杂系统的高度不确定性、强非线性、强耦合性,信息的不完全性,控制、管理、决策的综合与集成,管理系统、技术系统、生产系统、营销系统及人力资源系统的集成等,均需要运用多学科、大求解空间集成化和智能化等新技术、新方法去解决。本文力图针对当今智能建筑领域发展所涉及的基础知识与常用方法,简单描述“智能”的基本内涵。

1 智能(Intelligence)概念

  从20世纪开始,高新技术跳跃式发展,智能化、集成化是其发展产物,但至今尚无公认的关于“智能”的科学定义,一般来讲,应首先分清智能化与电脑化的区别,凡是内附计算机硬件与软件的仪器、仪表、装备或系统,均可称为“电脑化”,但不一定是智能化的。必须采用某种或某些人工智能技术和方法,使该仪表、装备或系统具有一定的智能功能,方可称之为智能化。因此,智能化应具有如下特征:
  (1)采用“人工智能”的理论、方法和技术
  “人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。人工智能包括,启发程序(Heuristic Programming),专家系统(Expert System),知识工程(Knowledge Engineering),模式(文字、图像、声音、物景)识别(Pattern Recognition),自然语言理解(Natural Language Understanding ),定理证明(Theorem Providing),机器学习(Machine Learning),人工神经网络(Artificial Neural Network),智能机器人(Intelligent Robot)等有关的理论、方法和技术。它属于计算机科学的前沿学科,是实现智能化的技术基础。凡采用一种或多种上述内容者,可视为其具有智能化特点。
  (2)具有“拟人智能”的特性或功能
  人是智商水平最高的动物,其突出特点在于人具有智慧。因此,“智能化”系统应当是具有某些拟人的智能或功能。其中包括:自适应(Self-Adaptation),自学习(Self-Recognition),自校正(Self-Tuning),自协调(self-Coordination),自组织(Self-Organization),自诊断(Self-Diagnosis),自修复(self-Repairing)等内容,是否具有上述一种或多种“拟人智能”特征,可作为衡量是否能称为智能化装置、设备、系统的标准。
  简而言之,“智能化”系指:采用人工智能理论、方法和技术,并具有某种或某些拟人智能特性或功能。明确上述智能化定义后,不难指明智能化与电脑化的区别。采用了计算机,可以说是已“电脑化”。只有采用了计算机后,才可能采用上述智能化方法,才可能获得智能特性,故“电脑化”为“智能化”提供了必要的物质条件和基础,但不是具备了充分条件。有电脑后不一定采用人工智能方法,也不一定具有拟人智能特性,故不一定能被称为“智能化”。
  智能化已成为自动化领域各种新技术、新方法、新产品的发展趋势与显著标志,并导致智能功能迅速扩展到仪器、仪表、设备,甚至整个大系统。它不仅深入工业控制,也深入军事、商业、农业和建筑业。虽然,至今尚无被世界公认的“智能”定义。一般认为智能包括:人的智能(Human Intelligence,简称HI)、人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)和集成智能(Integrated Intelligence,简称II)三大部分。其关系可表示为式1:
{HI,AI,II} ∈Ⅰ (1)
式中 HI——人的智能;
AI——人工智能;
II——集成智能;
∈——表示集合,意为“包含于”;
I——智能。
  其中,人的智能是人进化后所独有的,这也是人与其他动物的本质区别所在;人工智能是将人的智能扩展到机器设备;而集成智能(II)是指将人的智能(HI)与人工智能(AI)相结合而生成的人-机系统的智能。三者间的关系可表示为式2:
II = HI + AI (2)
式中 =——表示“生成”或“基于”;
十——表示“结合”。

  1.1人的智能(HI)
  人的智能,通常是指人在认识与改造客观世界的过程中,通过思维和脑力劳动所体现出的能力,它包括如下三个方面:
  (1)感知能力
  人们通过视觉、听觉、触觉等感觉系统,感知客观世界、获取感性知识,称之为感知。例如,通过眼、耳等感觉器官,可接受如文字、图像、声音、语言等各种信息。由感知所产生的相应刺激,沿外周神经传入中枢神经——脑,并进行信息处理、模式识别、语言理解等智能活动的能力,称之为感知能力。
  (2)行为能力
  人们通过手、足、喉等感应器官,对来自外界刺激的输入信息将作出相当于输出信息的反应或行动的能力,称之为行为能力。例如,负责温度控制的运行工,将根据仪表显示的温度信息,进行阀门操作;大厦管理人员,针对客户提出的意见给予解释等。行为智能特性,表现在反应的灵活性与适应性,即当环境和干扰是变化的、不确定的或不确知的情况下,仍能灵活地作出适宜反应。
  (3)思维能力
  人通过大脑,完成记忆、联想、推理、计算、分析、比较、判断,决策、规划、学习、探索等思维活动,从而实现对各种信息的加工处理,将感性知识上升为理性知识,在此基础上,进行积累与总结经验,形成概念、确定方法、制订计划、作出决策;通过推理、论证或分析、计算,求解问题、作出结论;通过学习、培训,增长知识、丰富经验、促进工作。上述全部活动,均属“思维能力”范畴。
  人的智能之核心是知识。其中,包括感性知识与理性知识、经验知识与理论知识,感性知识是通过感觉器官,对客观事物之片面的、表面的、局部的认识所获取的知识。经验知识是直接源于实践的对客观世界的认识。理性认识则是在感性知识基础上,将所获得的感性知识,经过思考、推理、分析等过程,实现去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的整理和改造,从而形成的概念,并具备判断、推理等特点。理性知识是人们由实践概括出来的。对客观世界全面和系统的认识。

  1.2人工智能(AI)
  人工智能,是研究使机器具备人所具有的智能功能的一门高新技术学科。其目的是模拟、延伸和扩展人的智能,以实现某些脑力劳动的自动化。实质上,它是开拓计算机应用、研制新一代计算机和扩展计算机应用领域的技术基础,也是探索人脑奥秘的重要科学途径。人工智能、原子能技术、空间技术,被称为20世纪的三大尖端科技。进入21世纪后,人工智能仍是适应信息时代需求的关键技术之一。
  1.2.1人工智能的必要性
  人类只有在改造客观世界的过程中,才能创造社会财富与人类文明。而这一切活动都必须借助于机器。因而赋予机器以智能功能,使之更好地为人类服务是十分迫切的,这也是研究人工智能的主要目的。概括讲,人工智能有如下优点:
  (1)智能互补
  “智能互补”系指人的智能与机器智能间相互“取长补短”。人的长处体现在创造性、灵活性、主动性,适宜从事非常规的、不确定的、未确知的管理活动,如高层决策、总体规划、发展预测等;人的短处是易疲劳、会遗忘、有情绪,其脑力和体力劳动能力受到心理和生理条件的限制,不适于进行重复性、繁琐性、单调性的工作,如大量记忆、精确计算、高速查询等。相反地,计算机的长处是抗疲劳、不遗忘、无情绪,适宜担负重复的、繁琐的、单调的,需要大量记忆、精确计算、高速查询的工作;计算机的短处是规范性、呆板性、被动性,不适于处理非常规、不确定、未确知的管理问题,而适于处理常规的、确定的、确知的问题,如信息查询、管理、办公事务处理等。
  (2)智能移植
  人的智能不断向机器转移,称之为智能“移植”。在智能技术的研究、开发、应用过程中,人的智能不断地向机器智能转移,将逐步提高机器的人工智能水平。例如,在研究、开发智能专家管理系统过程中,将专家的专业知识与工作经验,转移到计算机的知识库和推理机中,从而使计算机能够求解相应专业领域的专门问题,具有类似于专家本人的智商和能力。1997年电子计算机与国际象棋大师比赛,计算机首次战胜大师,证明智能移植已达到相当高的水平。随着计算机的人工智能水平不断提高,计算机将能够承担更多的管理工作,从而可以减轻人们的脑力和体力劳动。
  (3)智能共生
  人的智能和机器智能共同发展,称之为“智能共生”。智能管理系统是人-机共生系统,人和计算机在同一系统中协同工作,进行各种智能管理活动。通过多媒体信息的人-机交互,人的智能和机器智能可以相互促进、共同发展。通过智能转移,将人的某些智能“移植”到计算机,使计算机的推理、学习、联想能力提高,从而促进了机器人工智能的发展。与此同时,由于人-机分工界面转移,人的劳动任务减少,使管理人员有更多的精力和时间从事更高级的、更富有创造性的活动,井通过多媒体信息交互,获得更友好、更有效的信息服务和支持环境。智能共生有助于更好地发挥人的创造性、主动性与灵活性,促进人的智能发展,并向更高境界的智慧升华。
  广义的人工智能,包括专家系统(Expert systern,筒称ES)、人工神经网络(ArtificiaI NeuraI Network,简称ANN)、模式识别(Pattern Recognition,简称PR)、智能机器人(Intelligent Robot,简称IR)等诸多领域。
   1.2.2人工智能的范畴
在人工智能学科理论领域中,存在着不同的学派,如符号主义学派,联结主义学派、行为主义学派等。但是,从广义智能信息系统论的观点和“智能建筑”行业发展的需求出发,可将人工智能的主要研究内容概括为如下三个方面。
  (1)机器感知与感知机器
  机器感知,即赋予机器以感知能力,如文字、图像、声音等模式识别与自然语言理解,以及具有视觉。听觉、触觉等功能。
  感知机器,即该设备已具备了感知能力。其中,包括文字、图像、声音、语言的识别机、感知机;还包括触觉感知器、平衡感知器、各种智能传感器等等。
  (2)机器思维与思维机器
  机器思维,即赋予机器以智能功能,如启发式程序、专家系统、知识工程、机器学习、机器证明、机器博弈等等。
  思维机器,即该设备已具备了智能思维功能。如智能计算机、学习机,推理机、博弃机、逻辑机、自动机、人工神经网络系统等等。
  (3)机器行为与行为机器
机器行为,即赋予机器以智能行为能力。其中包括自适应、自整定。自寻优等智能控制、管理、决策行力,还包括机器人在不确定的、动态环境中的“漫游”行为等等。
  行为机器,是已具备了智能行为能力的设备,如智能控制器、智能效应器、智能执行机构、智能机械手、智能机器人等等。
  人工智能广泛应用于工业、农业、建筑业、科技、国防及国民经济各部门,其中包括计算机控制、计算机管理、计算机辅助设计与生产过程自动化等各个领域。人工智能的广泛应用,反过来又促进了智能控制、智能管理,智能建筑、智能通信、智能仪表与智能自动化等各种智能化新技术、新方法、新产品的发展。
  实际系统往往是复杂的、相互关连的,因而人工智能的研究、开发和应用,需要采取多学科结合、多途径协同的综合研究方法。

  1.3集成智能(II)
  人-机智能结合是指人的智能与具有人工智能的机器的结合,其中包含两方面的含义:
  (1)智能集成
  将人的智能与人工智能相结合,取长补短,产生更高层次的集成智能。相互关系可表示为式3:
HI+ AI→II (3)
式中十——表示“集成”;
→——表示“产生”。
  例如,将国际象棋大师的创造才能与计算机的逻辑运算能力相结合,设计出启发式的程序,甚至能战胜头号国际象棋大师。
  (2)智能开发
  人的智能与人工智能相结合,相互促进,从而导致了进一步的智能开发。相互关系可表示为式4:
HI×AI→D1 (4)
式中Dl——开发智能(Developing lntel ligence,简称DI);
×——表示“促进”;
→——表示“开发”。
  例如,利用智能知识工程技术,集中多个专家的知识和经验,构成多专家系统,可能具有高于任何一个专家的智能水平。利用人的智能,加入启发信息,能提高专家系统的知识推理效率。该领域成果可广泛用于智能建筑的控制与管理系统。
  实现人- 机智能结合包括两大内容,一方面通过智能集成,提高人- 机系统的综合智能水平;另一方面通过智能开发,促进人的智能的升华和机器智能的开发。
  集成智能实质是通过人的智能与人工智能的有机结合,达到人- 机系统的高度智能化、协调化,从而使上述两大智能的优势互补,并更有效、更充分地发挥出来。

2 智能的特点

  众所周知,人的智能随先天智商与后天努力而不同。同样,人工智能也因应用对象、技术手段与路线、软与硬件特点及其集成方法不同而差异很大。但无论何种应用,凡属智能,均保留如下共性:
  (1)智能的基本要素是“信息”。
  (2)智能是普遍存在的,可以使机器具有智能功能。
  (3)智能是多层次的。一般可分为三个层次:高层次智能(思维)、中层次智能(感知)、低层次智能(行为)。
  (4)智能是进化的。可分为:通过遗传、变异所获得的先天进化,通过学习、训练所获得的后天进化。
  (5)智能是相对的。随不同的主体、客体、时间、空间、环境、条件的不同,必然存在着智能水平的差异。
  (6)“智能“(Intelligence)与“智慧”(Wisdom)是有区别的,从“智能”到“智慧", 意味着智力发展、智商提高、智能升华。
  (7)智能系指智能系统的整体功能。就像人具有不同的智商那样,应承认并允许不同的智能系统具有不同的“智商系数”。
  (8)智能管理系统是人- 机智能结合的管理系统,这种“结合不是简单的“相加”,而是有机地融合。
  上述普遍原则同样适用于智能建筑。也就是说,凡属智能建筑范畴,均应具有一定的智能特点。但中国属发展中国家,对信息的需求与经济实力有限,更应针对具体工程的实际需求,恰当确定“智商系数”,只要留有充分的发展余地,就不失为现代化的智能建筑。

3 智能优化方法

  3.1 智能优化方法的目标
  智能优化方法,是智能管理方法中具有共性的关键技术。优化是管理的核心,既是管理的目的,又是管理的手段。在管理活动过程中的各个环节,如:规划、决策、指挥、调度、协调等,都存在优化问题。优化的思想贯穿于管理话动的全过程,优化的方法应用于管理活动各方面。
  现代化管理的主要目的和任务,就是实现最优化管理。即在一定的约束条件下,取得管理效益的最优化或次优化。
  传统的最优化方法主要是基于数学模型建立的,例如,包括基于代数方程(线性、非线性)模型、运筹学线性规划与非线性规划等的静态优化方法;基于微分方程或差分方程模型与最优控制理沦中的极大值原理及动态规划等的动态优化方法。由于数学模型的描述能力和求解方法存在着局限性,使传统的最优化方法在工程中的实际应用受到了很大的限制。目前,仍存在井急待解决的主要问题如下:
  (1)人的因素
  人是管理系统的第一重要因素,在优化问题中,必须首先考虑人的因素。例如,在优化目标和约束条件中,如何符合国家政策、贯彻领导意图、符合业主需求?又如何考虑人的文化技术素质与民俗?在优化方法中,如何发挥专家和“智囊团”的作用?如何利用管理人员的宝贵工作经验等等。
   (2)多目标问题
  实际管理系统的优化,往往是多目标的。例如,优质、高产、低耗、节能、少污染等目标之间通常是存在矛盾的,我们的任务是如何正确处理这些矛眉,以求得多目标优化问题的满意解。
  (3)局部解问题
  复杂的优化问题可能存在多个解。其中,往往有若干个具有局部极大值或极小值的局部解。智能优化方法的任务是,如何避开或跳出局部解以求得所需的全局解。
  (4)不确定性
  管理活动过程存在许多不确定性。例如,关系到人的思想、认识、情绪、爱好、语言、行为等问题时均具有模糊性,是不能用确定性数学模型描述的。优化的任务是:如何建立不确定系统的优化模型,以求解不确定性优化问题。
  (5)未确知性
  由于人们的认识能力与观测手段的限制,即使客观事物本身是确定性的,也未必能完全精确地认识和了解。因而不可避免地存在数据的不精确、知识的不充分、信息的不完备等问题。上述“未确知性”导致建立精确数字模型与求精确解的困难。
  (6)维数灾
  即使能建立可用的数学模型,但由于系统的复杂性,将出现因状态变量数目太多而导致的模型维数过高,或者由于存在非线性、变系数、变结构、分布参数、非平稳特性等复杂因素,导致优化计算的工作量急剧上升,出现所谓“维数灾”、“组合爆炸”或“病态解”等现象,最终造成求最优解的困难。
  提出智能优化的概念和方法,就是为了寻求解决上述问题的新途径。智能优化方法,实质是人工智能的知识推理方法、人工神经网络的学习方法与运筹学、控制理论的静态、动态优化方法相结合的优化方法。例如,启发式线性规划方法、启发式动态规划方法、自学习非线性规划方法。自学习优化调度方法、自寻优风险决策方法等。该类方法适用于智能建筑工程的全过程,已开始用于通信自动化系统(CAS)、楼宇设备自动控制系统(BAS)与办公自动化系统(OAS)。

  3.2智能优化方法的技术路线
  为了解决上述优化任务,在人工智能与运筹学、控制理论、大系统理论等学科相结合的基础上,提出了智能化方法(Intelligent Optimization Method,简称IOM)。
  智能优化方法的基本思路在于:运用人工智能、思维科学的启发推理、学习训练、联想识别与模糊逻辑等方法,并与运筹学、控制理论及大系统理论中的静态优化、动态优化、多级优化等方法相结合,以寻求解决包括人的因素、多目标、局部解、不确定、未确知、维数灾等问题的集成新途径。
  (1)启发优化
  运用人工智能启发推理、启发程序设计等技术,将业主需求、领导意图、人员素质、员工福利等人的因素引入到优化目标和约束条件中;将专家的知识与经验、逻辑思维的启发信息等,用于优化求解的推理和搜索过程,并与现有的优化方法相结合,研究启发优化方法,从而提高求解的速度和效率,以有助于正确处理多目标之间的矛盾,避开或跳出局部解,求得减少或延缓“维数灾”、“组合爆炸”和“病态解”,以求取满意解、全局解。
  (2)学习优化
  将基于人工神经网络的学习方法、基于知识获取的学习方法等人工智能的机器学习,与现有的优化方法相结合,发展成“学习优化”方法。通过学习和训练,示教或自学,逐步提高数据的精确性、知识的充分性和信息的完备性;通过估计、辨识未确知因素,建立适用的优化模型,以求解未确知的优化问题。通过学习,不断获取动态信息,进行知识更新;跟踪系统环境与条件的变化,适应系统的不确定性,以求解不确定性的优化问题。
  (3)联想优化
  利用联想识别、联想记忆、联想思维的人工智能模式识别。人工神经网络等方法和技术,获取直觉信息、抽取形象特征,并与现有优化方法进行技术集成,使形象思维与逻辑思维相结合,进行联想优化。通过联想,进行类比,运用物理直觉和几何形象判断,识别目标与约束,提出新的优化概念和方法,有助于解决多目标、局部解、维数灾问题。
  (4)模糊优化
  模糊逻辑是描述入的思维、语言、行为的模糊性,以及表示概念内涵的不确定性之有效方法。因此,在模糊集合论、模糊聚类分析,模糊逻辑演算的基础上,发展模糊优化方法,以便于将人的因素引人优化目标、约束条件和求解方法中。该法有助于寻求不确定性、未确知性优化问题的满意解;同时也有助于进行模糊协调,以适当处理多目标之间的矛盾,在局部满意解的基础上寻求全局满意解。实际应用时,应针对具体工程的具体问题,确定最适宜的技术路线与优化方法。

  3.3智能优化方法的类型
  智能优化方法是多种多样的,如启发式线性规划法、学习式动态规划法。联想式多目标优化法与模糊多级优化法等。分类方法相应地很多,一般可分为集成型智能优化方法与智能型启发优化方法两大类型。
  (1)集成型智能优化方法
  当智能管理系统的广义管理模型为产生式规则与线性规划模型等集成模型时,则相应的智能优化方法一般为集成型启发线性规划方法。其中包括产生式规则匹配的知识推理方法与求解线性规划的单纯形方法的集成。
  (2)智能型启发优化方法
  如果智能管理系统的广义管理模型为自学习模型、自适应模型或自组织模型等智能模型时,则相应的智能优化方法为自学习、自适应或自组织优化方法。例如,采用奖惩式学习方法的自学习非线性规划方法,利用神经网络的自寻优化方法等。

  3.4智能优化方法的特点
智能优化方法的主要特点如下:为便于记忆。
  (1) 应用范围扩大
  随着广义管理模型应用范围的逐渐扩大,智能优化方法的应用范围将远大于传统的最优化方法
  ( 2)解题效率提高
  利用启发式知识进行逻辑推理,压缩可求解的空间,从而减少了搜索时间,加快了解题速度,提高了优化求解效率。
  (3)组合爆炸延缓
  对于复杂的优化问题,利用智能优化方法与“分解-解调”多级优化方法相结合,可延缓求解过程的组合爆炸问题的出现。
  (4)求解结果满意
  对于多目标、多约束条件的最优化问题,利用智能优化方法,可以有效地求得满意解或次优懈。

4 智能大厦

  顾名思义,智能特征赋于建筑物,将构成新型的智能大厦。时至今日,在建筑物中不仅大量使用了计算机,而且在其控制与管理技术应用领域已开始不同程度地应用了智能技术。

  4.1 智能办公信息系统
  所谓“智能办公信息系统”(Intelligent Offlce Information System,简称1OIS),是指应用智能管理的方法和技术,设计和实现的办公信息系统(Office lnformation System,简称OlS)。其特点是:在以办公事务处理为主的办公自动化系统(Office Autormation Systeml,简称OAS)的基础上,增加办公信息管理、高层决策支持的功能,引入人工智能、专家系统、模式识别、神经网络及多媒体等技术,而构成的人-机协调、集成化与智能化的办公信息系统。这是现代办公自动化系统的最新发展动向,在国家各级行政、经济与军事管理部门以及智能建筑信息服务领域,均具有广泛的应用市场。

  4.1.1系统构成
  智能办公信息系统的总体方案
  决策者:作为核心的领导者,可以是政府机构的首长,也可以是企业的总裁、总经理。
  办公人员及机构:包括办公机构、提供高级咨询服务的智囊团与综合管理信息的信息部。
  计算机办公信息系统:通常包括首长决策支持系统、办公事务处理系统,办公信息管理等三个子系统。
  该系统的硬件与基础软件环境包括:通过文、图、声等多媒体信息方式传输,以实现方案处理、电于邮件、图文档案、视频会议等功能所必需的设施与环境。其网络多采用“客户/服务器”模式的计算机局域网或广域网。
  4.1.2关键技术
  智能办公信息系统涉及到多种学科的智能化最新技术,又以高度集成化作为其水平的衡量标志,故关键技术众多,而且正在迅速发展之中。概括他讲,起码包括如下三大方面:
  (1)多级专家系统。基于广义管理模型与智能优化方法,在人工智能专家系统与大系统多级优化方法相结合的基础上,建立以智囊团为专家知识源的,为领导决策提供咨询和支持的多级专家系统,其中主要包括:总体专家系统及工业、农业、交通、能源、教育、医疗、环保与智能建筑等各专业专家系统。
  (2)多库协同软件技术。在办公信息系统中,需要采集、传输、处理、利用大量的方案信息、数值信息,以及话音信息,图像信息。因而需要建立多媒体综合办公信息库,以提供方案、档案、报表、邮件、会议等办公信息的查询、存储、调用、处理等服务和管理,这就必须应用多库协同软件技术。
  (3)多媒体智能接口及网络技术。为了向决策者及办公人员提供文、图、声和谐并具有友好、直观、生动的人-机界面,需应用多媒体智能接口技术。电话、传真、电视与智能终端等现代办公设备与计算机网络技术结合,实现多媒体电子秘书、电子邮件、图文档案、电话或电视会议等文、图、声信息并茂的办公事务处理与信息服务。

4.2 智能设备控制与管理系统
  智能大厦的设备监控与管理系统直接服务于安全目的,并决定着人工环境的优劣和整个建筑的经济性。因此,搞好每个设备的优化控制和每个子系统的优化运行受到普遍重视,智能型模糊控制与专家方法等智能措施正受到更大的重视并得到应用。
  4.2.1系统构成
  从大系统分析,智能大厦的智能控制与管理系统的总体架构多采取三级递阶结构形式,包括大厦管理决策级、楼宇信息管理级、楼宇事务处理级。
  (1)楼宇事务处理级
  该事务处理级包括直接面向服务对象的楼宇设备、服务设施、安全保卫、电子秘书与视频会议等广泛内容。其中包括空调等环境控制、电梯等运输系统,防火、防盗与出入控制等保安系统,程控电话与计算机网络通信、卫星接受与有线电视、餐饮以及楼宇办公事务处理等内容。
  (2)楼宇信息管理级
  包括邮件、电话、传真、E- mail等通讯系统,文档、图书,资料、人事、财务、物资、会议等楼字业务信息管理。
  (3)大厦管理决策级
  包括大厦的经营管理决策、大厦对外交往策略、大厦发展规划等高层管理决策,也包括对使用者相关的服务。
  4.2.2关键技术应用
  在智能大厦的计算机控制与管理系统设计中,常常涉及下列智能管理关键技术:
  (1)智能大厦管理模型
  该管理模型可由线性规划、非线性规划与有限状态图相结合的方法所构成,该模型服务于大厦监控与调度管理的集成化与广义管理等目标。
  (2)智能大厦优化方法
  可供采用的优化方法很多,如用于求解大厦协调控制与调度管理模型的启发式线性规划、非线性规划及超图优化方法等。
(3)智能大厦综合信息库
  应用多库协同软件技术,建立智能大厦的综合信息库,存储、查询、管理来自设备监控、电话、电视、传真的内部和外部信息,为用户提供多媒体信息服务,为智能大厦的优化管理提供软件支持环境。
(4)多媒体智能接口及网络
  为了向用户提供多媒体电子邮件、多媒体电子秘书、视频会议、多媒体电子档案柜等文、图、声井茂的信息服务,通常应用多媒体智能接口及“客户/服务器”模式的分布计算机网络等技术。
  总之,从学术角度看,将现代化建筑命名为智能建筑是有其科学依据的,这就是说,在该类建筑设备、系统与管理过程中,需要利用人工智能方法,使之能适应信息时代发展的要求。信息时代的特点之一就是高新技术正以历史空前速度向前发展,要想预知未来在现代化建筑中应用的新技术内容是十分困难的,但却可以肯定:现代化建筑将愈来愈被赋予更多的智能功能。
  少数朋友降低了“智能”的标准,把电脑化与智能化等同起来,认为利用了电子计算机就等于具有人工智能功能, 就已智能化;也有人把“智能”概念神秘化,认为智能建筑是房地产投资商为达到商业宣传目的而制造出来的,实际建筑中并不包含任何“智能”内涵。无论从现代化建筑的现实或从未来发展看,上述两种观点都是不正确的。计算机化是智能化的必要条件,但不是充分条件,今天很多用电脑控制的设备,由于不具备“人工智能”功能,故不属智能范畴。但是,完全否认智能技术在现代化建筑中的应用也是不正确和不符合事实的。步人信息时代后,人工智能技术的发展很快,尤其在加速发展知识经济后,各种人工智能技术在建筑设备中的应用愈来愈多。众所周知,人工智能首先在信息产业中受到很大重视并得到较多应用。在计算机网络通信与卫星通信等领域,信息传输速度愈来愈快,品质要求愈来愈高,而干扰却愈来愈多,利用传统的精确数学模型去解决工程问题极其困难。建立复杂对象精确的数学模型不仅极为庞大,而且几乎是不可能实现的,而利用智能方法是解决该类系统与工程问题十分有效的工具。因此,智能化方法现已成功地用于多种网络交换设备与通信等装置。楼宇设备自动化系统为提高节能效果与管理水平,也已将智能型模糊控制和专家方法等多种智能化技术成功用于智能建筑的监控与管理系统。为了提高智能大厦的安全度,在安保系统中不仅研究智能识别、智能判断、智能跟踪、智能调度等新技术,并将其商品化,现已在工程中逐步付诸实施。在办公自动化系统中,高标准的要求是为使用者提供决策支持功能,这就更离不开智能技术。
  智能技术在智能建筑中的应用不仅是未来技术发展的方向,而且当今也已开始实施。建设智能大厦的总方针是以最少的资金投入,以最快的速度,以最好的质量,以最大的回报,最终达到全面符合投资者与使用者需求的目的。在实现上述目标的过程中,智能化技术因其所具有的优异特性而将在智能建筑中得到更多应用。我们深信,在发展知识经济中,智能化技术将发挥愈来愈重要的作用。

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