虛擬仿真課題申報(bào)書一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：虛擬仿真技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化中的應(yīng)用研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國(guó)家高級(jí)研究所復(fù)雜系統(tǒng)研究中心

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在探索虛擬仿真技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化中的創(chuàng)新應(yīng)用，以應(yīng)對(duì)現(xiàn)代科學(xué)、工程、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域面臨的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。研究核心聚焦于開發(fā)基于多尺度、多物理場(chǎng)耦合的虛擬仿真平臺(tái)，通過(guò)整合高性能計(jì)算、與數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的精確捕捉與預(yù)測(cè)。項(xiàng)目將構(gòu)建多領(lǐng)域耦合的仿真模型，涵蓋流體力學(xué)、熱力學(xué)、電磁學(xué)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)動(dòng)力學(xué)等關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化仿真參數(shù)，提升模型精度與計(jì)算效率。研究方法將采用混合仿真策略，結(jié)合離散事件模擬與連續(xù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，并利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)決策優(yōu)化。預(yù)期成果包括一套完整的虛擬仿真軟件系統(tǒng)，支持高維參數(shù)空間探索與多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，以及一系列具有理論創(chuàng)新性和工程實(shí)用性的研究成果，如復(fù)雜系統(tǒng)脆弱性評(píng)估模型、資源調(diào)度優(yōu)化算法等。本項(xiàng)目將推動(dòng)虛擬仿真技術(shù)在極端環(huán)境模擬、智能交通管理、能源系統(tǒng)規(guī)劃等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，為解決復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題提供新的技術(shù)范式，具有重要的科學(xué)價(jià)值與社會(huì)效益。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在問(wèn)題及研究必要性

當(dāng)前，全球范圍內(nèi)的復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題日益凸顯，涵蓋氣候變化、公共衛(wèi)生危機(jī)、城市交通擁堵、能源供需失衡等多個(gè)維度。這些系統(tǒng)往往具有非線性、強(qiáng)耦合、高維度、時(shí)變性強(qiáng)等特征，傳統(tǒng)建模與分析方法在處理此類問(wèn)題時(shí)顯得力不從心。在科學(xué)研究中，復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)在機(jī)制探索面臨巨大挑戰(zhàn)，例如湍流現(xiàn)象的混沌行為、生態(tài)系統(tǒng)演變的的多穩(wěn)態(tài)特性、金融市場(chǎng)波動(dòng)的突發(fā)性等。工程領(lǐng)域同樣面臨復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化的難題，如大型水利工程、智能電網(wǎng)、航空航天系統(tǒng)等，其設(shè)計(jì)與運(yùn)行涉及多物理場(chǎng)、多學(xué)科的交叉作用，系統(tǒng)間的相互作用和反饋機(jī)制難以精確把握。社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題更為棘手，如區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡、全球供應(yīng)鏈韌性不足、城市人口動(dòng)態(tài)演化等，這些系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化受到多種因素的交互影響，呈現(xiàn)出高度的復(fù)雜性和不確定性。

虛擬仿真技術(shù)作為近年來(lái)發(fā)展迅速的研究手段，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究提供了新的視角和工具。通過(guò)構(gòu)建系統(tǒng)的虛擬模型，可以在計(jì)算機(jī)環(huán)境中模擬系統(tǒng)的行為，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律的認(rèn)識(shí)、對(duì)系統(tǒng)性能的評(píng)估以及對(duì)系統(tǒng)干預(yù)效果的預(yù)測(cè)。目前，虛擬仿真技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用，如航空航天領(lǐng)域的飛行器設(shè)計(jì)、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的藥物研發(fā)、城市規(guī)劃領(lǐng)域的交通流模擬等。然而，現(xiàn)有的虛擬仿真技術(shù)仍存在諸多局限，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，多尺度、多物理場(chǎng)耦合的建模能力不足。許多復(fù)雜系統(tǒng)涉及多個(gè)尺度的相互作用，如宏觀與微觀、個(gè)體與群體、系統(tǒng)與環(huán)境等?，F(xiàn)有的虛擬仿真模型往往難以有效地刻畫不同尺度之間的耦合關(guān)系，導(dǎo)致模型精度和預(yù)測(cè)能力受限。例如，在氣候變化研究中，需要同時(shí)考慮大氣環(huán)流、海洋環(huán)流、陸地表面過(guò)程等多個(gè)尺度的相互作用，但現(xiàn)有的模型往往只能針對(duì)單一尺度進(jìn)行模擬，難以捕捉多尺度之間的復(fù)雜耦合機(jī)制。

其次，計(jì)算效率與仿真精度難以兼顧。隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，虛擬仿真模型所需的計(jì)算資源也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，導(dǎo)致仿真時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，難以滿足實(shí)時(shí)決策的需求。同時(shí)，為了提高仿真精度，往往需要增加模型的復(fù)雜度，但這又會(huì)進(jìn)一步加劇計(jì)算負(fù)擔(dān)。如何在保證仿真精度的前提下，提高計(jì)算效率，是當(dāng)前虛擬仿真技術(shù)面臨的重要挑戰(zhàn)。

再次，決策優(yōu)化能力有待提升。虛擬仿真的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域是決策優(yōu)化，即在給定系統(tǒng)模型和目標(biāo)函數(shù)的情況下，尋找最優(yōu)的決策方案。然而，許多復(fù)雜系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)往往具有多目標(biāo)、非線性的特點(diǎn)，且存在大量的約束條件，這使得傳統(tǒng)的優(yōu)化算法難以有效地找到最優(yōu)解。此外，實(shí)際決策過(guò)程中往往需要考慮不確定性因素的影響，而現(xiàn)有的虛擬仿真模型在處理不確定性方面也存在不足。

最后，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)的融合不足。虛擬仿真模型的建設(shè)通常依賴于專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，屬于模型驅(qū)動(dòng)的研究方法。然而，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，海量的數(shù)據(jù)為復(fù)雜系統(tǒng)的研究提供了新的可能。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，可以挖掘系統(tǒng)內(nèi)在的規(guī)律，為模型構(gòu)建提供支持。但現(xiàn)有的虛擬仿真技術(shù)在這方面的應(yīng)用還比較有限，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)的融合亟待加強(qiáng)。

面對(duì)上述問(wèn)題，開展虛擬仿真技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化中的應(yīng)用研究顯得尤為必要。通過(guò)本項(xiàng)目的研究，可以推動(dòng)虛擬仿真技術(shù)的理論創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，為解決復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題提供新的方法和工具，具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究具有重要的社會(huì)價(jià)值。通過(guò)開發(fā)基于多尺度、多物理場(chǎng)耦合的虛擬仿真平臺(tái)，可以更深入地理解和預(yù)測(cè)復(fù)雜系統(tǒng)的行為，為應(yīng)對(duì)全球性挑戰(zhàn)提供科學(xué)依據(jù)。例如，在氣候變化研究中，本項(xiàng)目的研究成果可以幫助我們更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)氣候變化的趨勢(shì)和影響，為制定減排策略和適應(yīng)措施提供支持。在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，本項(xiàng)目的研究成果可以用于模擬疫情的傳播過(guò)程，為制定防控策略提供科學(xué)依據(jù)。在城市規(guī)劃領(lǐng)域，本項(xiàng)目的研究成果可以用于模擬城市交通流、人口動(dòng)態(tài)等，為優(yōu)化城市布局和資源配置提供支持。這些應(yīng)用將有助于提高社會(huì)應(yīng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的能力，促進(jìn)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。

本項(xiàng)目的研究具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。虛擬仿真技術(shù)的應(yīng)用可以降低研發(fā)成本、縮短研發(fā)周期、提高生產(chǎn)效率，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新的動(dòng)力。例如，在航空航天領(lǐng)域，虛擬仿真技術(shù)可以用于飛行器設(shè)計(jì)、發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試等，可以大大降低研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)，縮短研發(fā)周期。在汽車制造領(lǐng)域，虛擬仿真技術(shù)可以用于汽車設(shè)計(jì)、碰撞測(cè)試等，可以提高設(shè)計(jì)效率和質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本。在能源領(lǐng)域，虛擬仿真技術(shù)可以用于智能電網(wǎng)規(guī)劃、新能源發(fā)電優(yōu)化等，可以提高能源利用效率，降低能源成本。這些應(yīng)用將有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高國(guó)家的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力。

本項(xiàng)目的研究具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值。本項(xiàng)目的研究將推動(dòng)虛擬仿真技術(shù)的理論創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究提供新的方法和工具。本項(xiàng)目將探索多尺度、多物理場(chǎng)耦合的建模方法，提高虛擬仿真模型的精度和效率；本項(xiàng)目將研究基于的決策優(yōu)化算法，提高虛擬仿真模型的決策能力；本項(xiàng)目將探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)的融合方法，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究提供新的思路。這些研究成果將發(fā)表在高水平的學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上，推動(dòng)虛擬仿真技術(shù)和復(fù)雜系統(tǒng)研究的學(xué)科發(fā)展。同時(shí)，本項(xiàng)目的研究也將培養(yǎng)一批具有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的科研人才，為國(guó)家的科技發(fā)展提供人才支撐。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在虛擬仿真技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化的領(lǐng)域，國(guó)際國(guó)內(nèi)均展現(xiàn)出活躍的研究態(tài)勢(shì)和多元化的探索方向，積累了豐碩的研究成果，但也存在明顯的挑戰(zhàn)和研究空白。

國(guó)外研究在虛擬仿真技術(shù)的基礎(chǔ)理論與前沿應(yīng)用方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在建模方法上，國(guó)際學(xué)者較早地探索了多尺度建模與多物理場(chǎng)耦合的理論框架，特別是在流體力學(xué)、燃燒學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域，發(fā)展了基于有限元、有限體積、光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)（SPH）等多種數(shù)值方法，用于模擬跨尺度現(xiàn)象。例如，美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、德國(guó)MaxPlanck協(xié)會(huì)等機(jī)構(gòu)在核聚變等離子體物理模擬中，融合了磁流體動(dòng)力學(xué)（MHD）與微觀粒子模擬，實(shí)現(xiàn)了從宏觀磁場(chǎng)分布到微觀粒子運(yùn)動(dòng)的耦合仿真。在計(jì)算效率方面，歐美國(guó)家在超算資源布局和并行計(jì)算算法優(yōu)化方面處于領(lǐng)先地位，如美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的代數(shù)多網(wǎng)格（AMG）方法、歐洲核子研究中心（CERN）在粒子物理模擬中應(yīng)用的分布式內(nèi)存并行計(jì)算技術(shù)，顯著提升了大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)仿真的效率。在決策優(yōu)化領(lǐng)域，國(guó)外研究注重將強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化算法等技術(shù)融入仿真框架，如麻省理工學(xué)院（MIT）開發(fā)的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能交通信號(hào)控制算法，通過(guò)仿真環(huán)境試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略；斯坦福大學(xué)在能源系統(tǒng)優(yōu)化方面，構(gòu)建了考慮不確定性因素的動(dòng)態(tài)規(guī)劃與機(jī)器學(xué)習(xí)混合模型。此外，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）資助的多項(xiàng)項(xiàng)目致力于開發(fā)通用型復(fù)雜系統(tǒng)仿真平臺(tái)，如戈達(dá)德太空飛行中心的開源仿真環(huán)境SpaceSystemsSimulation(SSS)，整合了多領(lǐng)域物理模型與優(yōu)化引擎，為航空航天領(lǐng)域提供一體化解決方案。然而，國(guó)外研究在模型與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的深度融合、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、以及仿真結(jié)果的實(shí)時(shí)可視化與交互方面仍面臨挑戰(zhàn)。

國(guó)內(nèi)研究在虛擬仿真技術(shù)的工程應(yīng)用與本土化創(chuàng)新方面取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。在航空航天領(lǐng)域，中國(guó)航天科技集團(tuán)、中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)等聯(lián)合國(guó)內(nèi)高校，開發(fā)了針對(duì)航天器設(shè)計(jì)、發(fā)射過(guò)程、空間環(huán)境交互的仿真系統(tǒng)，如中國(guó)空間技術(shù)研究院研制的載人航天器環(huán)境動(dòng)力學(xué)仿真軟件，為神舟、嫦娥等工程的決策提供了有力支撐。在土木工程與基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，同濟(jì)大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等高校在大型橋梁、高層建筑、地下空間等結(jié)構(gòu)安全與防災(zāi)減災(zāi)方面，應(yīng)用虛擬仿真技術(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)行為模擬與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，開發(fā)了基于參數(shù)化建模與非線性動(dòng)力分析的仿真平臺(tái)。在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，清華大學(xué)、北京大學(xué)等機(jī)構(gòu)利用虛擬仿真技術(shù)進(jìn)行藥物篩選、分子動(dòng)力學(xué)模擬、手術(shù)規(guī)劃等，如北京大學(xué)開發(fā)的“生命科學(xué)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心”，整合了多尺度生物模型與可視化技術(shù)。在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院等利用虛擬仿真技術(shù)模擬城市演化、人口流動(dòng)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展等，如中國(guó)科學(xué)院的“數(shù)字中國(guó)建設(shè)模擬仿真系統(tǒng)”，為區(qū)域規(guī)劃提供決策支持。國(guó)內(nèi)研究在工程應(yīng)用層面成果豐碩，但在基礎(chǔ)理論創(chuàng)新、跨學(xué)科交叉融合、以及與國(guó)際前沿技術(shù)的同步發(fā)展方面仍存在差距。具體表現(xiàn)為，多尺度耦合模型的物理機(jī)制刻畫不夠深入，仿真算法的普適性和魯棒性有待加強(qiáng)；技術(shù)與傳統(tǒng)仿真方法的融合尚未形成系統(tǒng)化的理論體系；針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)特有的高維、非線性和不確定性問(wèn)題的優(yōu)化算法研究相對(duì)薄弱。

盡管國(guó)內(nèi)外在虛擬仿真技術(shù)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些亟待解決的問(wèn)題和研究空白。首先，在多尺度、多物理場(chǎng)耦合建模方面，現(xiàn)有模型往往側(cè)重于單一物理場(chǎng)或有限尺度間的相互作用，對(duì)于跨尺度、多物理場(chǎng)之間復(fù)雜的非線性耦合機(jī)制，特別是微觀機(jī)制如何驅(qū)動(dòng)宏觀現(xiàn)象、不同物理場(chǎng)如何協(xié)同影響系統(tǒng)行為等基礎(chǔ)問(wèn)題，尚未形成統(tǒng)一的理論框架和高效的仿真方法。例如，在能源系統(tǒng)仿真中，如何有效耦合熱力學(xué)、流體力學(xué)、電磁學(xué)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)從發(fā)電端到用戶端的全鏈條、多維度耦合仿真，是一個(gè)尚未解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

其次，在計(jì)算效率與仿真精度方面，隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，虛擬仿真所需計(jì)算資源急劇增長(zhǎng)，導(dǎo)致仿真時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，難以滿足實(shí)時(shí)決策的需求。如何在保證仿真精度的前提下，通過(guò)算法優(yōu)化、并行計(jì)算、硬件加速等手段，顯著提升計(jì)算效率，是當(dāng)前面臨的重要挑戰(zhàn)。此外，模型不確定性量化與誤差控制方法的研究也相對(duì)滯后，現(xiàn)有研究多集中于模型參數(shù)的敏感性分析，對(duì)于模型結(jié)構(gòu)誤差、輸入數(shù)據(jù)誤差的綜合影響及其量化方法研究不足。

再次，在決策優(yōu)化能力方面，復(fù)雜系統(tǒng)的決策優(yōu)化問(wèn)題往往具有多目標(biāo)、多約束、非線性和強(qiáng)不確定性的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法難以有效解決。如何將技術(shù)，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、貝葉斯優(yōu)化等先進(jìn)算法，與虛擬仿真環(huán)境深度融合，開發(fā)能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境、處理高維狀態(tài)空間、進(jìn)行實(shí)時(shí)決策的智能優(yōu)化系統(tǒng)，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。此外，在不確定性決策優(yōu)化方面，如何將概率模型、模糊邏輯與仿真決策模型相結(jié)合，開發(fā)能夠有效應(yīng)對(duì)隨機(jī)性和模糊性的決策支持方法，仍需深入探索。

最后，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)的融合方面，現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一方法的應(yīng)用，對(duì)于如何有效融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)的方法，充分利用海量數(shù)據(jù)揭示系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律，同時(shí)利用模型約束提升數(shù)據(jù)利用效率，形成數(shù)據(jù)與模型協(xié)同驅(qū)動(dòng)的混合仿真范式，尚處于起步階段。特別是在處理高維、稀疏數(shù)據(jù)、非線性關(guān)系以及小樣本學(xué)習(xí)等問(wèn)題時(shí)，缺乏系統(tǒng)化的方法論和實(shí)用的工具支持。

綜上所述，盡管虛擬仿真技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，但在多尺度耦合建模、計(jì)算效率與精度、決策優(yōu)化能力以及數(shù)據(jù)與模型融合等方面仍存在明顯的挑戰(zhàn)和研究空白。本項(xiàng)目旨在針對(duì)這些關(guān)鍵問(wèn)題開展深入研究，推動(dòng)虛擬仿真技術(shù)的理論創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，為解決復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題提供新的方法和工具。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在通過(guò)深化虛擬仿真技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與決策優(yōu)化中的應(yīng)用研究，突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，構(gòu)建一套高效、精確、智能的多尺度、多物理場(chǎng)耦合虛擬仿真理論與方法體系，并開發(fā)相應(yīng)的軟件平臺(tái)原型。具體研究目標(biāo)包括：

（1）構(gòu)建多尺度、多物理場(chǎng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)通用仿真模型框架。突破傳統(tǒng)仿真模型在跨尺度耦合、多物理場(chǎng)交互方面的局限，發(fā)展能夠精確刻畫微觀機(jī)制對(duì)宏觀行為影響、不同物理場(chǎng)之間復(fù)雜非線性耦合關(guān)系的建模方法，為復(fù)雜系統(tǒng)的機(jī)理認(rèn)識(shí)和行為預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。

（2）研發(fā)高性能復(fù)雜系統(tǒng)虛擬仿真計(jì)算算法與并行計(jì)算技術(shù)。針對(duì)多尺度、多物理場(chǎng)耦合仿真帶來(lái)的計(jì)算規(guī)模和計(jì)算復(fù)雜性急劇增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)，研究高效的數(shù)值格式、隱式/顯式耦合算法、自適應(yīng)網(wǎng)格/時(shí)間步長(zhǎng)技術(shù)，并利用異構(gòu)計(jì)算（CPU-GPU/FPGA）和分布式并行計(jì)算技術(shù)，顯著提升仿真計(jì)算效率，滿足實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)仿真的需求。

（3）開發(fā)基于的復(fù)雜系統(tǒng)智能決策優(yōu)化方法。將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、貝葉斯優(yōu)化等技術(shù)深度融入虛擬仿真環(huán)境，研究能夠處理高維狀態(tài)空間、多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化、不確定性決策的智能優(yōu)化算法，構(gòu)建能夠自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)環(huán)境變化并生成最優(yōu)或滿意決策方案的智能決策系統(tǒng)。

（4）研制集成建模、仿真、優(yōu)化與可視化的一體化虛擬仿真平臺(tái)原型。將上述研發(fā)的模型框架、計(jì)算算法、智能優(yōu)化方法以及高效可視化技術(shù)進(jìn)行集成，開發(fā)一個(gè)具有開放性、擴(kuò)展性和易用性的虛擬仿真平臺(tái)原型，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究與應(yīng)用提供統(tǒng)一的解決方案。

（5）以典型復(fù)雜系統(tǒng)為應(yīng)用對(duì)象，驗(yàn)證所提出理論與方法的有效性。選取能源系統(tǒng)、城市交通系統(tǒng)或氣候變化系統(tǒng)等典型復(fù)雜應(yīng)用領(lǐng)域，建立具體的仿真案例，驗(yàn)證所構(gòu)建的模型框架、計(jì)算方法、優(yōu)化算法和平臺(tái)原型的有效性、準(zhǔn)確性和實(shí)用性，并形成相應(yīng)的應(yīng)用指南或決策支持工具。

2.研究?jī)?nèi)容

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下五個(gè)核心方面展開研究：

（1）多尺度、多物理場(chǎng)耦合建模方法研究

研究?jī)?nèi)容具體包括：

***多尺度耦合機(jī)制刻畫：**深入研究不同尺度（如分子尺度、宏觀尺度、群體尺度、系統(tǒng)尺度）之間的相互作用和信息傳遞機(jī)制，發(fā)展基于微觀機(jī)理的宏觀模型構(gòu)建方法（如多尺度平均法、概率法、連續(xù)化方法），以及能夠反映宏觀反饋對(duì)微觀行為影響的逆向耦合模型。重點(diǎn)研究相變、湍流、多場(chǎng)耦合（如力場(chǎng)-熱場(chǎng)-電磁場(chǎng)-流場(chǎng)）等復(fù)雜現(xiàn)象的多尺度建模理論。

***多物理場(chǎng)耦合模型構(gòu)建：**針對(duì)流體力學(xué)、熱力學(xué)、電磁學(xué)、化學(xué)動(dòng)力學(xué)、固體力學(xué)等不同物理場(chǎng)在復(fù)雜系統(tǒng)中的耦合作用，建立統(tǒng)一的耦合模型框架。研究強(qiáng)耦合與弱耦合情況的區(qū)分方法，發(fā)展高效的耦合接口技術(shù)和算法，確保不同物理場(chǎng)模型在耦合界面上的信息傳遞準(zhǔn)確、高效。

***模型不確定性量化（UQ）：**研究基于代理模型、蒙特卡洛模擬、貝葉斯推斷等方法的多尺度、多物理場(chǎng)耦合模型不確定性量化技術(shù)，評(píng)估模型參數(shù)、輸入數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)不確定性對(duì)仿真結(jié)果的影響，為模型驗(yàn)證、結(jié)果解釋和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供依據(jù)。

***假設(shè)：**假設(shè)復(fù)雜系統(tǒng)的行為是其所處環(huán)境、內(nèi)部狀態(tài)以及各組成部分之間相互作用的結(jié)果；假設(shè)不同尺度、不同物理場(chǎng)之間的耦合關(guān)系是局部作用和遠(yuǎn)程效應(yīng)共同作用的結(jié)果；假設(shè)通過(guò)建立能夠反映這些耦合機(jī)制的數(shù)學(xué)模型，并結(jié)合適當(dāng)?shù)臄?shù)值方法，可以捕捉系統(tǒng)的關(guān)鍵行為特征。

（2）高性能復(fù)雜系統(tǒng)虛擬仿真計(jì)算算法與并行計(jì)算技術(shù)研究

研究?jī)?nèi)容具體包括：

***高效數(shù)值格式研究：**針對(duì)多尺度、多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題中常見的非線性和高階導(dǎo)數(shù)問(wèn)題，研究高精度、高穩(wěn)定性的數(shù)值格式，如高分辨率方法（如WENO、DG）、緊致差分格式、譜方法等，并在保證精度的同時(shí)，優(yōu)化計(jì)算效率。

***隱式/顯式耦合算法研究：**針對(duì)不同時(shí)間尺度的物理場(chǎng)，研究高效的隱式/顯式時(shí)間積分耦合算法，如隱式-顯式耦合時(shí)步策略、異步迭代法、預(yù)條件共軛梯度法等，平衡計(jì)算精度和計(jì)算效率。

***自適應(yīng)仿真技術(shù)：**研究基于誤差估計(jì)和區(qū)域分解的自適應(yīng)網(wǎng)格/時(shí)間步長(zhǎng)技術(shù)，在計(jì)算資源有限的情況下，將計(jì)算資源集中于對(duì)仿真結(jié)果影響最大的區(qū)域，提高整體仿真效率。

***并行計(jì)算與異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化：**研究基于MPI、OpenMP等并行編程模型的并行計(jì)算方法，優(yōu)化多核CPU、GPU集群等異構(gòu)計(jì)算環(huán)境下的仿真性能，開發(fā)高效的并行負(fù)載均衡和數(shù)據(jù)通信策略。

***假設(shè)：**假設(shè)通過(guò)采用先進(jìn)的數(shù)值格式和耦合算法，可以顯著提高仿真精度和穩(wěn)定性；假設(shè)并行計(jì)算和異構(gòu)計(jì)算技術(shù)能夠有效解決大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)仿真面臨的計(jì)算資源瓶頸；假設(shè)自適應(yīng)仿真技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算資源的最優(yōu)分配。

（3）基于的復(fù)雜系統(tǒng)智能決策優(yōu)化方法研究

研究?jī)?nèi)容具體包括：

***智能優(yōu)化算法研究：**將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）、遺傳算法（GA）、粒子群優(yōu)化（PSO）、貝葉斯優(yōu)化（BO）等優(yōu)化算法應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題，研究算法的改進(jìn)與融合，如開發(fā)適用于連續(xù)/離散變量、約束優(yōu)化問(wèn)題的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（如深度確定性策略梯度DDPG、深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN及其變種）；研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型預(yù)測(cè)控制（MPC）方法。

***仿真與優(yōu)化深度融合：**研究如何將仿真模型嵌入到優(yōu)化算法中，實(shí)現(xiàn)“仿真-評(píng)估-學(xué)習(xí)-優(yōu)化”的閉環(huán)過(guò)程，特別是在模型復(fù)雜、計(jì)算成本高的情況下，研究基于代理模型（SurrogateModel）的優(yōu)化方法，提高優(yōu)化效率。

***不確定性決策優(yōu)化：**研究基于魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃、基于樣本的優(yōu)化（BBO）等方法處理復(fù)雜系統(tǒng)決策中的不確定性問(wèn)題，開發(fā)能夠生成在所有可能情景下均表現(xiàn)良好或風(fēng)險(xiǎn)可控的決策方案的方法。

***假設(shè)：**假設(shè)優(yōu)化算法能夠處理復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題中的高維度、非線性和多目標(biāo)特性；假設(shè)通過(guò)仿真環(huán)境可以提供足夠的樣本或試錯(cuò)機(jī)會(huì)，使智能優(yōu)化算法能夠?qū)W習(xí)到最優(yōu)策略；假設(shè)仿真與優(yōu)化的深度融合能夠顯著提高決策方案的優(yōu)化程度和實(shí)用性。

（4）一體化虛擬仿真平臺(tái)原型研制

研究?jī)?nèi)容具體包括：

***平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)：**設(shè)計(jì)模塊化、可擴(kuò)展的軟件架構(gòu)，包括模型庫(kù)、算法庫(kù)、數(shù)據(jù)管理、并行計(jì)算接口、可視化模塊和用戶交互界面等，支持多尺度、多物理場(chǎng)耦合模型的構(gòu)建、仿真計(jì)算、優(yōu)化求解和結(jié)果展示。

***關(guān)鍵模塊開發(fā)：**開發(fā)支撐項(xiàng)目核心研究?jī)?nèi)容的模型構(gòu)建模塊、高性能仿真計(jì)算模塊、智能優(yōu)化模塊以及基于VR/AR或傳統(tǒng)GUI的高效可視化模塊。

***平臺(tái)集成與測(cè)試：**將開發(fā)的各種模塊按照設(shè)計(jì)架構(gòu)進(jìn)行集成，進(jìn)行功能測(cè)試、性能測(cè)試和穩(wěn)定性測(cè)試，確保平臺(tái)的實(shí)用性和可靠性。

***假設(shè)：**假設(shè)模塊化、可擴(kuò)展的軟件架構(gòu)能夠滿足復(fù)雜系統(tǒng)仿真日益增長(zhǎng)的功能需求和技術(shù)更新；假設(shè)通過(guò)集成關(guān)鍵模塊，可以構(gòu)建一個(gè)功能強(qiáng)大、易于使用的一體化虛擬仿真平臺(tái)；假設(shè)該平臺(tái)能夠有效支持復(fù)雜系統(tǒng)的建模、仿真、優(yōu)化與決策分析。

（5）典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用驗(yàn)證

研究?jī)?nèi)容具體包括：

***應(yīng)用案例選擇與建模：**選擇能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度、城市交通流疏導(dǎo)或氣候變化影響評(píng)估等典型復(fù)雜系統(tǒng)作為應(yīng)用案例，建立詳細(xì)的系統(tǒng)模型和仿真環(huán)境。

***方法驗(yàn)證與比較：**利用所開發(fā)的模型框架、計(jì)算方法、優(yōu)化方法和平臺(tái)原型，對(duì)選定的應(yīng)用案例進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證其有效性，并將結(jié)果與傳統(tǒng)方法或其他現(xiàn)有方法進(jìn)行比較。

***決策支持工具開發(fā)：**基于驗(yàn)證后的方法和平臺(tái)，針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)決策支持工具或應(yīng)用指南，形成可推廣的應(yīng)用成果。

***假設(shè)：**假設(shè)所選典型復(fù)雜系統(tǒng)能夠充分體現(xiàn)本項(xiàng)目的核心研究?jī)?nèi)容和技術(shù)難點(diǎn)；假設(shè)本項(xiàng)目提出的方法能夠有效解決這些復(fù)雜系統(tǒng)中的關(guān)鍵問(wèn)題，并產(chǎn)生有價(jià)值的決策支持信息；假設(shè)通過(guò)應(yīng)用驗(yàn)證，可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有方法的不足并指導(dǎo)后續(xù)研究方向的優(yōu)化。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、數(shù)值模擬、算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用驗(yàn)證相結(jié)合的綜合研究方法，具體包括：

（1）研究方法

***理論分析方法：**針對(duì)多尺度耦合機(jī)制、多物理場(chǎng)交互、模型不確定性量化等問(wèn)題，運(yùn)用數(shù)學(xué)物理方法、泛函分析、動(dòng)力系統(tǒng)理論等，建立相關(guān)的理論框架和數(shù)學(xué)模型，分析方法的收斂性、穩(wěn)定性和誤差特性。

***數(shù)值模擬方法：**基于所構(gòu)建的理論模型，選擇或開發(fā)合適的數(shù)值格式（如有限差分、有限元、有限體積、光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)等）和算法（如時(shí)間積分法、迭代求解法、并行計(jì)算技術(shù)），在高性能計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值模擬，驗(yàn)證理論方法的正確性并揭示復(fù)雜系統(tǒng)的行為特征。

***算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法：**針對(duì)智能決策優(yōu)化問(wèn)題，設(shè)計(jì)和改進(jìn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（如DQN,DDPG,A3C,PPO等）、進(jìn)化算法（如遺傳算法、差分進(jìn)化）、貝葉斯優(yōu)化等算法，通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，優(yōu)化算法參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升其在復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化中的性能。

***機(jī)器學(xué)習(xí)方法：**應(yīng)用監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法處理仿真數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法輸出數(shù)據(jù)以及實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)，用于模型不確定性量化、代理模型構(gòu)建、特征提取、模式識(shí)別和智能決策支持。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

***基礎(chǔ)模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)針對(duì)單一物理場(chǎng)或簡(jiǎn)單耦合系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所開發(fā)的多尺度耦合模型、高效數(shù)值格式和算法的正確性和精度。

***算法性能對(duì)比實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試問(wèn)題（如控制問(wèn)題、調(diào)度問(wèn)題、路徑規(guī)劃問(wèn)題），對(duì)所提出的智能優(yōu)化算法與現(xiàn)有經(jīng)典算法（如梯度下降、遺傳算法、粒子群優(yōu)化等）進(jìn)行性能對(duì)比，評(píng)估其在求解速度、解的質(zhì)量、魯棒性等方面的優(yōu)劣。

***耦合模型與優(yōu)化算法融合實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)模擬真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)，將所提出的耦合模型與智能優(yōu)化算法相結(jié)合，驗(yàn)證其解決實(shí)際問(wèn)題的能力和效果。

***平臺(tái)功能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**對(duì)開發(fā)的一體化虛擬仿真平臺(tái)進(jìn)行功能測(cè)試和性能測(cè)試，包括模型構(gòu)建、仿真運(yùn)行、優(yōu)化求解、結(jié)果可視化等模塊的功能完整性和運(yùn)行效率。

***應(yīng)用案例仿真實(shí)驗(yàn)：**針對(duì)選定的典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用案例，設(shè)計(jì)一系列仿真實(shí)驗(yàn)，探索不同參數(shù)設(shè)置、模型結(jié)構(gòu)、優(yōu)化策略對(duì)系統(tǒng)行為和決策效果的影響，驗(yàn)證所提出方法的應(yīng)用價(jià)值。

***數(shù)據(jù)收集方案：**通過(guò)高精度傳感器（針對(duì)物理實(shí)驗(yàn)）、仿真軟件輸出、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)記錄、公開數(shù)據(jù)集等方式收集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。對(duì)于物理實(shí)驗(yàn)，根據(jù)具體實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)配置相應(yīng)的傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；對(duì)于仿真實(shí)驗(yàn)，記錄詳細(xì)的仿真參數(shù)、中間結(jié)果和最終輸出；對(duì)于應(yīng)用案例，收集相關(guān)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)、政策文件、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。

（3）數(shù)據(jù)收集與分析方法

***數(shù)據(jù)預(yù)處理：**對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（去除噪聲、處理缺失值）、歸一化、特征工程等預(yù)處理操作，為后續(xù)分析和建模奠定基礎(chǔ)。

***模型不確定性量化分析：**采用蒙特卡洛模擬、貝葉斯推斷、區(qū)間分析法等方法，量化模型參數(shù)、輸入數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)的不確定性對(duì)仿真結(jié)果的影響，繪制不確定性傳播圖，評(píng)估結(jié)果的可靠性。

***仿真結(jié)果分析：**運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)序分析、空間分析、模態(tài)分析等方法，分析復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為、穩(wěn)態(tài)特性、關(guān)鍵影響因素和演變規(guī)律。

***優(yōu)化算法性能分析：**收集并分析優(yōu)化算法的迭代歷史、解的收斂曲線、計(jì)算時(shí)間、內(nèi)存消耗等指標(biāo)，評(píng)估算法的效率、穩(wěn)定性和解的質(zhì)量。

***機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估：**采用交叉驗(yàn)證、混淆矩陣、ROC曲線、均方誤差（MSE）、決定系數(shù)（R2）等指標(biāo)，評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)精度、泛化能力和魯棒性。

***高維數(shù)據(jù)可視化：**利用散點(diǎn)圖、熱力圖、平行坐標(biāo)圖、多維尺度分析（MDS）、降維技術(shù)（如PCA,t-SNE）等可視化方法，直觀展示高維數(shù)據(jù)特征、模型結(jié)果和優(yōu)化過(guò)程。

（4）假設(shè)檢驗(yàn)：在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析階段，將針對(duì)每個(gè)研究問(wèn)題提出具體的、可檢驗(yàn)的科學(xué)假設(shè)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證或修正。例如，假設(shè)某種多尺度耦合模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)宏觀現(xiàn)象；假設(shè)某種智能優(yōu)化算法能夠找到比傳統(tǒng)算法更好的決策方案；假設(shè)模型不確定性量化方法能夠有效識(shí)別關(guān)鍵的不確定因素。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟展開：

（1）**第一階段：基礎(chǔ)理論與方法研究（第1-12個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟1：文獻(xiàn)調(diào)研與問(wèn)題界定（第1-3個(gè)月）：**深入調(diào)研國(guó)內(nèi)外在多尺度耦合建模、高性能計(jì)算、智能優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)仿真等領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和最新進(jìn)展，明確本項(xiàng)目的研究邊界、技術(shù)難點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。

***關(guān)鍵步驟2：多尺度耦合建模方法研究（第4-6個(gè)月）：**基于理論分析，發(fā)展針對(duì)特定復(fù)雜系統(tǒng)（如流體-熱-結(jié)構(gòu)耦合）的多尺度耦合模型構(gòu)建理論和數(shù)值方法，初步設(shè)計(jì)模型框架。

***關(guān)鍵步驟3：高性能計(jì)算算法研究（第4-9個(gè)月）：**針對(duì)所提出的耦合模型，研究并實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)值格式、耦合算法和并行計(jì)算策略，完成核心算法的理論驗(yàn)證和初步編程實(shí)現(xiàn)。

***關(guān)鍵步驟4：智能優(yōu)化算法研究（第7-12個(gè)月）：**設(shè)計(jì)并改進(jìn)適用于復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題的智能優(yōu)化算法，開發(fā)仿真環(huán)境與優(yōu)化算法的接口，進(jìn)行初步的算法性能測(cè)試。

（2）**第二階段：方法融合與平臺(tái)原型開發(fā)（第13-30個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟5：模型、算法與仿真環(huán)境融合（第13-18個(gè)月）：**將多尺度耦合模型、高性能計(jì)算算法和智能優(yōu)化算法集成到統(tǒng)一的仿真環(huán)境中，開發(fā)模塊化的仿真引擎。

***關(guān)鍵步驟6：平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與核心模塊開發(fā)（第19-24個(gè)月）：**完成一體化虛擬仿真平臺(tái)的軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，并行開發(fā)模型庫(kù)、算法庫(kù)、并行計(jì)算接口、可視化模塊等核心軟件模塊。

***關(guān)鍵步驟7：平臺(tái)初步集成與測(cè)試（第25-27個(gè)月）：**完成平臺(tái)主要模塊的初步集成，進(jìn)行功能聯(lián)調(diào)和性能測(cè)試，修復(fù)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。

***關(guān)鍵步驟8：可視化與用戶交互界面開發(fā)（第28-30個(gè)月）：**開發(fā)基于VR/AR或傳統(tǒng)GUI的高效可視化模塊和用戶交互界面，提升平臺(tái)的易用性和用戶體驗(yàn)。

（3）**第三階段：應(yīng)用驗(yàn)證與成果總結(jié)（第31-48個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟9：典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用案例建模（第31-36個(gè)月）：**選擇1-2個(gè)典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用案例（如能源系統(tǒng)或城市交通系統(tǒng)），建立詳細(xì)的系統(tǒng)模型和仿真環(huán)境。

***關(guān)鍵步驟10：方法與應(yīng)用驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)（第37-42個(gè)月）：**利用平臺(tái)對(duì)應(yīng)用案例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的方法和平臺(tái)的有效性，與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較分析。

***關(guān)鍵步驟11：決策支持工具開發(fā)與應(yīng)用（第43-45個(gè)月）：**基于驗(yàn)證后的方法和平臺(tái)，針對(duì)應(yīng)用案例開發(fā)決策支持工具或應(yīng)用指南，并在模擬或小范圍實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。

***關(guān)鍵步驟12：研究成果總結(jié)與dissemination（第46-48個(gè)月）：**整理項(xiàng)目研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告，參加學(xué)術(shù)會(huì)議，進(jìn)行成果推廣和交流。

在整個(gè)研究過(guò)程中，將根據(jù)研究進(jìn)展和遇到的問(wèn)題，動(dòng)態(tài)調(diào)整技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟，并加強(qiáng)與國(guó)內(nèi)外同行的交流合作，及時(shí)跟進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，確保項(xiàng)目研究的順利推進(jìn)和預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在虛擬仿真技術(shù)的理論、方法與應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，提升復(fù)雜系統(tǒng)建模、仿真與決策優(yōu)化的能力。

（1）**理論創(chuàng)新：**

***多尺度、多物理場(chǎng)耦合機(jī)理的深化理解與統(tǒng)一建模框架：**現(xiàn)有研究往往側(cè)重于特定尺度或單一物理場(chǎng)的耦合，缺乏對(duì)跨尺度信息傳遞本質(zhì)和多種物理場(chǎng)復(fù)雜交互作用的系統(tǒng)性理論闡釋。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地致力于揭示微觀機(jī)制如何通過(guò)復(fù)雜的非線性過(guò)程影響宏觀行為，以及不同物理場(chǎng)（如流體、熱力、電磁、化學(xué)、結(jié)構(gòu)等）之間如何通過(guò)耦合界面實(shí)現(xiàn)能量、動(dòng)量、質(zhì)量或信息的交換與反饋。我們將發(fā)展基于泛函分析、動(dòng)力系統(tǒng)理論和多尺度分析的新理論，構(gòu)建一個(gè)能夠統(tǒng)一描述不同時(shí)空尺度、涵蓋多種物理場(chǎng)耦合作用的普適性理論框架，為精確模擬復(fù)雜系統(tǒng)的跨尺度、多場(chǎng)協(xié)同行為提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。這種理論的創(chuàng)新將超越現(xiàn)有模型在耦合機(jī)制上的簡(jiǎn)化假設(shè)，更深刻地理解復(fù)雜系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律。

***模型不確定性量化的多維度融合方法：**現(xiàn)有不確定性量化方法多集中于參數(shù)層面或輸入數(shù)據(jù)層面，缺乏對(duì)模型結(jié)構(gòu)不確定性、計(jì)算誤差不確定性的系統(tǒng)性考慮，且難以有效融合多源不確定信息。本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地提出一種融合參數(shù)不確定性、輸入數(shù)據(jù)不確定性、模型結(jié)構(gòu)不確定性和計(jì)算誤差不確定性的多維度不確定性量化方法。該方法將結(jié)合高階蒙特卡洛模擬、貝葉斯推理、代理模型不確定性傳播以及結(jié)構(gòu)化誤差分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)仿真結(jié)果整體不確定性的全面評(píng)估和可視化展示，為模型的可靠性評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策的魯棒性分析提供更全面的信息支持。這種多維度融合方法的創(chuàng)新將顯著提升復(fù)雜系統(tǒng)仿真結(jié)果的可信度和應(yīng)用價(jià)值。

（2）**方法創(chuàng)新：**

***高效自適應(yīng)并行計(jì)算與多物理場(chǎng)耦合算法的協(xié)同設(shè)計(jì)：**面對(duì)多尺度、多物理場(chǎng)耦合仿真帶來(lái)的計(jì)算規(guī)模和復(fù)雜度急劇增長(zhǎng)的問(wèn)題，本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)并行計(jì)算策略與多物理場(chǎng)耦合算法的協(xié)同機(jī)制。該機(jī)制將基于實(shí)時(shí)誤差估計(jì)和負(fù)載均衡分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配、網(wǎng)格加密/細(xì)化策略和時(shí)間步長(zhǎng)，并將之與高效的隱式-顯式耦合算法、異步迭代求解技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)在保證仿真精度和穩(wěn)定性的前提下，最大限度地提升計(jì)算效率，縮短大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)仿真所需時(shí)間。特別是在異構(gòu)計(jì)算環(huán)境下，本項(xiàng)目將探索優(yōu)化的數(shù)據(jù)布局和通信模式，進(jìn)一步提升并行效率，為處理更大規(guī)模、更復(fù)雜的耦合問(wèn)題提供強(qiáng)大的計(jì)算支撐。這種協(xié)同設(shè)計(jì)方法的創(chuàng)新將有效緩解計(jì)算資源瓶頸對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)仿真研究的制約。

***基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型無(wú)關(guān)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與物理仿真深度融合的智能決策優(yōu)化框架：**現(xiàn)有智能優(yōu)化算法在處理高度復(fù)雜、動(dòng)態(tài)變化、具有強(qiáng)不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，往往需要依賴特定的系統(tǒng)模型，且樣本效率不高。本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地提出一種將模型無(wú)關(guān)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Model-FreeDeepReinforcementLearning）與物理仿真環(huán)境深度融合的智能決策優(yōu)化框架。該框架將不依賴于顯式的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，而是直接通過(guò)與環(huán)境（即物理仿真器）的交互進(jìn)行策略學(xué)習(xí)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的函數(shù)逼近能力，處理高維狀態(tài)空間和復(fù)雜決策動(dòng)作空間。同時(shí)，通過(guò)仿真環(huán)境的快速反饋，實(shí)現(xiàn)高效的學(xué)習(xí)和優(yōu)化。此外，還將探索將物理先驗(yàn)知識(shí)融入深度學(xué)習(xí)模型（如物理約束網(wǎng)絡(luò)Physics-InformedNeuralNetworks,PINNs），提升模型的泛化能力和樣本效率。這種深度融合框架的創(chuàng)新將使智能優(yōu)化方法能夠更靈活地應(yīng)用于各種復(fù)雜的、難以建模或模型成本高昂的決策優(yōu)化問(wèn)題。

***數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)混合仿真范式：**現(xiàn)有研究多傾向于單一的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或模型驅(qū)動(dòng)方法。本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地探索一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的混合仿真范式。該范式將利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)從仿真數(shù)據(jù)或?qū)嶋H數(shù)據(jù)中挖掘系統(tǒng)規(guī)律，構(gòu)建代理模型或輔助決策；同時(shí)，利用物理模型提供系統(tǒng)的基本約束和先驗(yàn)知識(shí)，指導(dǎo)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的構(gòu)建和優(yōu)化。研究?jī)?nèi)容包括開發(fā)有效的數(shù)據(jù)融合方法、設(shè)計(jì)能夠融合物理約束的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、建立模型與數(shù)據(jù)相互校準(zhǔn)和優(yōu)化的機(jī)制等。這種混合仿真范式的創(chuàng)新將充分利用數(shù)據(jù)帶來(lái)的新信息，彌補(bǔ)物理模型的不足，同時(shí)增強(qiáng)模型的解釋性和泛化能力，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究提供更全面、更可靠的工具。

（3）**應(yīng)用創(chuàng)新：**

***面向國(guó)家重大需求的典型復(fù)雜系統(tǒng)決策支持平臺(tái)的研發(fā)：**本項(xiàng)目將不僅僅停留在理論和方法層面，更著力于將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。我們將選擇能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度、城市智能交通管理、重大基礎(chǔ)設(shè)施安全運(yùn)行或氣候變化適應(yīng)性策略等具有重大戰(zhàn)略意義和現(xiàn)實(shí)需求的典型復(fù)雜系統(tǒng)作為應(yīng)用對(duì)象，開發(fā)基于本項(xiàng)目研發(fā)的平臺(tái)原型及其決策支持工具。這種應(yīng)用創(chuàng)新旨在解決實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵瓶頸問(wèn)題，例如提高能源利用效率、緩解交通擁堵、提升系統(tǒng)韌性等，為相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)決策和管理提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。平臺(tái)的研發(fā)將充分考慮用戶需求，注重實(shí)用性和可擴(kuò)展性，為后續(xù)的推廣應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

***跨學(xué)科交叉融合的應(yīng)用研究模式：**本項(xiàng)目將打破傳統(tǒng)學(xué)科壁壘，建立理論研究、算法開發(fā)、軟件工程與應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜疑疃热诤系难芯磕Ｊ?。在?xiàng)目執(zhí)行過(guò)程中，將定期跨學(xué)科研討會(huì)，共同研討應(yīng)用案例的需求、分析仿真結(jié)果、評(píng)估方法效果。這種跨學(xué)科交叉融合的應(yīng)用研究模式，能夠確保研究?jī)?nèi)容緊密對(duì)接實(shí)際需求，研究成果更具針對(duì)性和實(shí)用性，同時(shí)促進(jìn)知識(shí)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。

綜上所述，本項(xiàng)目在理論框架、核心方法、技術(shù)平臺(tái)以及應(yīng)用模式等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望推動(dòng)虛擬仿真技術(shù)在復(fù)雜系統(tǒng)研究領(lǐng)域的深入發(fā)展，并為解決國(guó)家重大科技和現(xiàn)實(shí)問(wèn)題提供新的思路和工具。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)深入的研究，在復(fù)雜系統(tǒng)虛擬仿真理論與方法方面取得系列創(chuàng)新性成果，并形成具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的解決方案，具體預(yù)期成果包括：

（1）**理論貢獻(xiàn)：**

***多尺度、多物理場(chǎng)耦合的理論框架與模型：**預(yù)期建立一套系統(tǒng)化的多尺度、多物理場(chǎng)耦合的理論框架，明確不同尺度間的信息傳遞機(jī)制和不同物理場(chǎng)耦合的界面動(dòng)力學(xué)。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)1-2個(gè)典型的復(fù)雜耦合系統(tǒng)（如流固熱耦合、電磁熱力耦合），開發(fā)能夠精確反映跨尺度相互作用和多種物理場(chǎng)協(xié)同效應(yīng)的數(shù)學(xué)模型和數(shù)值方法，為理解復(fù)雜系統(tǒng)的復(fù)雜行為提供新的理論視角和分析工具。預(yù)期發(fā)表高水平的學(xué)術(shù)論文，闡述所提出的理論框架、耦合機(jī)制和模型方法，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

***高性能計(jì)算算法的理論分析與改進(jìn)：**預(yù)期在高效自適應(yīng)并行計(jì)算、多物理場(chǎng)耦合數(shù)值格式與算法等方面取得理論突破。例如，提出新的自適應(yīng)網(wǎng)格/時(shí)間步長(zhǎng)策略，顯著提升仿真效率；發(fā)展新的耦合算法，提高求解精度和穩(wěn)定性；對(duì)并行計(jì)算效率的理論下界和優(yōu)化策略進(jìn)行深入分析。預(yù)期形成一套具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的高性能計(jì)算方法體系，并在相關(guān)數(shù)值計(jì)算領(lǐng)域產(chǎn)生影響。預(yù)期發(fā)表系列學(xué)術(shù)論文，介紹算法的設(shè)計(jì)思想、理論分析、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和性能評(píng)估。

***智能優(yōu)化算法的創(chuàng)新與融合：**預(yù)期在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型無(wú)關(guān)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與物理仿真深度融合的智能決策優(yōu)化方面取得創(chuàng)新性成果。例如，開發(fā)出能夠有效處理復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、高維、強(qiáng)不確定性復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題的混合智能優(yōu)化框架；提出將物理先驗(yàn)知識(shí)有效融入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的新方法，提升算法的樣本效率和泛化能力；研究多目標(biāo)、多約束條件下的智能優(yōu)化策略生成與評(píng)估方法。預(yù)期發(fā)表具有創(chuàng)新性的學(xué)術(shù)論文，介紹所提出的智能優(yōu)化算法及其在復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化中的應(yīng)用效果。

***數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)混合仿真范式的理論與方法：**預(yù)期提出一套系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)混合仿真范式，包括數(shù)據(jù)融合方法、物理約束的機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建技術(shù)、模型與數(shù)據(jù)協(xié)同校準(zhǔn)與優(yōu)化機(jī)制等。預(yù)期開發(fā)出支持該范式的關(guān)鍵軟件模塊，并應(yīng)用于典型復(fù)雜系統(tǒng)案例，驗(yàn)證其有效性。預(yù)期發(fā)表具有前瞻性的學(xué)術(shù)論文，探討混合仿真范式的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)及其在復(fù)雜系統(tǒng)研究中的潛力。

（2）**方法與工具：**

***一套高效、精確、智能的復(fù)雜系統(tǒng)虛擬仿真理論與方法體系：**預(yù)期形成一套完整的復(fù)雜系統(tǒng)虛擬仿真理論與方法體系，涵蓋多尺度耦合建模、高性能計(jì)算、智能決策優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)混合仿真等方面，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究提供強(qiáng)大的方法論支撐。

***一個(gè)集成建模、仿真、優(yōu)化與可視化的一體化虛擬仿真平臺(tái)原型：**預(yù)期研制出一個(gè)功能完善、性能穩(wěn)定、易于使用的一體化虛擬仿真平臺(tái)原型。該平臺(tái)將集成項(xiàng)目研發(fā)的多尺度耦合模型庫(kù)、高性能計(jì)算引擎、智能優(yōu)化模塊、數(shù)據(jù)管理與分析工具以及高效可視化系統(tǒng)，為復(fù)雜系統(tǒng)的研究與應(yīng)用提供統(tǒng)一的解決方案。平臺(tái)將具備開放性和擴(kuò)展性，支持用戶自定義模型和算法，并考慮與現(xiàn)有主流科學(xué)計(jì)算軟件的接口兼容性。

***一系列針對(duì)典型復(fù)雜系統(tǒng)的仿真模型與決策支持工具：**針對(duì)能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度、城市交通流疏導(dǎo)、氣候變化影響評(píng)估等典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用案例，預(yù)期開發(fā)出高保真的仿真模型和相應(yīng)的決策支持工具或應(yīng)用指南。這些工具將能夠模擬復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為，評(píng)估不同決策方案的效果，為實(shí)際決策提供科學(xué)依據(jù)。

（3）**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值：**

***提升復(fù)雜系統(tǒng)研究的效率與水平：**本項(xiàng)目的研究成果將顯著提升復(fù)雜系統(tǒng)研究的效率，降低仿真建模和優(yōu)化的難度，推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)研究向更深層次、更廣范圍發(fā)展。所提出的理論框架和方法體系將為科研人員提供更強(qiáng)大的分析工具，促進(jìn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

***支撐國(guó)家重大戰(zhàn)略需求：**本項(xiàng)目的研究成果可直接服務(wù)于國(guó)家在能源安全、交通現(xiàn)代化、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的重大戰(zhàn)略需求。例如，開發(fā)的能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法可助力構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系；城市交通管理決策支持工具可有效緩解交通擁堵，提升城市運(yùn)行效率；氣候變化影響評(píng)估模型可為制定應(yīng)對(duì)氣候變化的國(guó)家戰(zhàn)略提供科學(xué)支撐。

***推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步：**本項(xiàng)目的研究成果具有轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用技術(shù)的潛力，可推動(dòng)能源、交通、建筑、環(huán)境等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。例如，虛擬仿真平臺(tái)可為新能源技術(shù)研發(fā)、智能電網(wǎng)規(guī)劃、智能汽車設(shè)計(jì)、綠色建筑評(píng)估等提供仿真驗(yàn)證和優(yōu)化設(shè)計(jì)服務(wù)，提升產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

***培養(yǎng)高水平科研人才：**本項(xiàng)目將吸引和培養(yǎng)一批具有跨學(xué)科背景和創(chuàng)新能力的高水平科研人才，為我國(guó)虛擬仿真技術(shù)和復(fù)雜系統(tǒng)研究領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)做出貢獻(xiàn)。

總之，本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法和應(yīng)用層面均取得突破性成果，形成一套先進(jìn)的復(fù)雜系統(tǒng)虛擬仿真技術(shù)體系，開發(fā)實(shí)用的軟件平臺(tái)和決策支持工具，為國(guó)家重大需求和科技發(fā)展提供有力支撐，具有顯著的科學(xué)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目總研究周期為48個(gè)月，劃分為三個(gè)主要階段，每個(gè)階段下設(shè)若干具體任務(wù)，并制定了詳細(xì)的進(jìn)度安排。

**第一階段：基礎(chǔ)理論與方法研究（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配與進(jìn)度安排：**

***第1-3個(gè)月：文獻(xiàn)調(diào)研與問(wèn)題界定。**任務(wù)包括全面調(diào)研國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域最新研究成果，明確項(xiàng)目研究目標(biāo)、技術(shù)路線和創(chuàng)新點(diǎn)。預(yù)期成果為詳細(xì)的研究方案和文獻(xiàn)綜述報(bào)告。

***第4-6個(gè)月：多尺度耦合建模方法研究。**任務(wù)包括針對(duì)特定復(fù)雜系統(tǒng)（如流體-熱-結(jié)構(gòu)耦合）開展理論分析，發(fā)展多尺度耦合模型構(gòu)建理論和數(shù)值方法，初步設(shè)計(jì)模型框架。預(yù)期成果為多尺度耦合模型的理論框架初稿和數(shù)值方法設(shè)計(jì)文檔。

***第4-9個(gè)月：高性能計(jì)算算法研究。**任務(wù)包括針對(duì)所提出的耦合模型，研究并實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)值格式、耦合算法和并行計(jì)算策略，完成核心算法的理論驗(yàn)證和初步編程實(shí)現(xiàn)。預(yù)期成果為高效計(jì)算算法的理論分析報(bào)告和初步代碼實(shí)現(xiàn)。

***第7-12個(gè)月：智能優(yōu)化算法研究。**任務(wù)包括設(shè)計(jì)并改進(jìn)適用于復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題的智能優(yōu)化算法，開發(fā)仿真環(huán)境與優(yōu)化算法的接口，進(jìn)行初步的算法性能測(cè)試。預(yù)期成果為初步優(yōu)化的智能優(yōu)化算法代碼和初步的算法性能評(píng)估報(bào)告。

**第二階段：方法融合與平臺(tái)原型開發(fā)（第13-30個(gè)月）**

***任務(wù)分配與進(jìn)度安排：**

***第13-18個(gè)月：模型、算法與仿真環(huán)境融合。**任務(wù)包括將多尺度耦合模型、高性能計(jì)算算法和智能優(yōu)化算法集成到統(tǒng)一的仿真環(huán)境中，開發(fā)模塊化的仿真引擎。預(yù)期成果為初步集成的仿真引擎和模塊接口設(shè)計(jì)文檔。

***第19-24個(gè)月：平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與核心模塊開發(fā)。**任務(wù)包括完成一體化虛擬仿真平臺(tái)的軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，并行開發(fā)模型庫(kù)、算法庫(kù)、并行計(jì)算接口、可視化模塊等核心軟件模塊。預(yù)期成果為平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)文檔和部分核心軟件模塊的初步實(shí)現(xiàn)。

***第25-27個(gè)月：平臺(tái)初步集成與測(cè)試。**任務(wù)包括完成平臺(tái)主要模塊的初步集成，進(jìn)行功能聯(lián)調(diào)和性能測(cè)試，修復(fù)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。預(yù)期成果為初步集成的平臺(tái)原型和初步測(cè)試報(bào)告。

***第28-30個(gè)月：可視化與用戶交互界面開發(fā)。**任務(wù)包括開發(fā)基于VR/AR或傳統(tǒng)GUI的高效可視化模塊和用戶交互界面，提升平臺(tái)的易用性和用戶體驗(yàn)。預(yù)期成果為可視化模塊和用戶交互界面的初步實(shí)現(xiàn)和用戶測(cè)試反饋報(bào)告。

**第三階段：應(yīng)用驗(yàn)證與成果總結(jié)（第31-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配與進(jìn)度安排：**

***第31-36個(gè)月：典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用案例建模。**任務(wù)包括選擇1-2個(gè)典型復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用案例（如能源系統(tǒng)或城市交通系統(tǒng)），建立詳細(xì)的系統(tǒng)模型和仿真環(huán)境。預(yù)期成果為應(yīng)用案例的模型文檔和仿真環(huán)境搭建報(bào)告。

***第37-42個(gè)月：方法與應(yīng)用驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。**任務(wù)包括利用平臺(tái)對(duì)應(yīng)用案例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的方法和平臺(tái)的有效性，與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較分析。預(yù)期成果為方法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)報(bào)告和初步的應(yīng)用效果評(píng)估。

***第43-45個(gè)月：決策支持工具開發(fā)與應(yīng)用。**任務(wù)包括基于驗(yàn)證后的方法和平臺(tái)，針對(duì)應(yīng)用案例開發(fā)決策支持工具或應(yīng)用指南，并在模擬或小范圍實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。預(yù)期成果為決策支持工具或應(yīng)用指南和初步的應(yīng)用效果反饋。

***第46-48個(gè)月：研究成果總結(jié)與dissemination。**任務(wù)包括整理項(xiàng)目研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告，參加學(xué)術(shù)會(huì)議，進(jìn)行成果推廣和交流。預(yù)期成果為項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告、系列學(xué)術(shù)論文、會(huì)議論文以及成果推廣方案。

**階段間銜接：**每個(gè)階段末將進(jìn)行階段評(píng)審，總結(jié)階段性成果與問(wèn)題，并根據(jù)評(píng)審意見調(diào)整下一階段的研究計(jì)劃和任務(wù)。項(xiàng)目組將定期召開內(nèi)部研討會(huì)，確保研究方向的正確性和任務(wù)的有效推進(jìn)。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理策略

本項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉和復(fù)雜技術(shù)的研發(fā)，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**多尺度耦合模型構(gòu)建難度大，跨尺度信息傳遞機(jī)制復(fù)雜；高性能計(jì)算資源需求高，算法效率提升遇到瓶頸；智能優(yōu)化算法與仿真環(huán)境融合存在技術(shù)挑戰(zhàn)，難以實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)混合仿真范式尚未成熟，難以有效融合。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，加強(qiáng)技術(shù)交流與合作；申請(qǐng)高性能計(jì)算資源支持，優(yōu)化算法設(shè)計(jì)與并行計(jì)算策略；采用迭代開發(fā)模式，逐步實(shí)現(xiàn)方法融合與平臺(tái)集成；探索成熟的混合仿真方法，逐步完善混合仿真范式。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**研究過(guò)程中可能遇到技術(shù)瓶頸，導(dǎo)致研究進(jìn)度滯后；部分關(guān)鍵技術(shù)突破難度大，難以按計(jì)劃完成。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**制定詳細(xì)的研究計(jì)劃，明確任務(wù)節(jié)點(diǎn)與時(shí)間要求；建立動(dòng)態(tài)監(jiān)控機(jī)制，及時(shí)跟蹤研究進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題；預(yù)留一定的緩沖時(shí)間，應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況；加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，提高研究效率。

***應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)：**研究成果難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，與實(shí)際需求存在脫節(jié)；決策支持工具開發(fā)周期長(zhǎng)，難以滿足用戶需求。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**選擇具有代表性的應(yīng)用案例，確保研究?jī)?nèi)容與實(shí)際需求緊密結(jié)合；加強(qiáng)與應(yīng)用領(lǐng)域的溝通與合作，及時(shí)獲取用戶反饋，迭代優(yōu)化決策支持工具；開展應(yīng)用示范，驗(yàn)證工具的有效性，推動(dòng)成果轉(zhuǎn)化。

***資源風(fēng)險(xiǎn)：**研究經(jīng)費(fèi)、設(shè)備、人才等資源不足，影響項(xiàng)目順利進(jìn)行。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略：**積極爭(zhēng)取項(xiàng)目資助，確保研究經(jīng)費(fèi)充足；申請(qǐng)國(guó)家重大科研儀器設(shè)備研制項(xiàng)目，獲取必要的硬件資源支持；建立人才引進(jìn)與培養(yǎng)機(jī)制，確保研究團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定。

本項(xiàng)目將制定詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃，明確風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、應(yīng)對(duì)和監(jiān)控機(jī)制，確保項(xiàng)目研究的順利進(jìn)行。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

1.團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自國(guó)內(nèi)外知名高校和科研機(jī)構(gòu)的資深專家學(xué)者組成，涵蓋了復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、計(jì)算物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、、能源工程、交通工程、環(huán)境科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，具備豐富的理論研究和工程應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)核心成員包括：

（1）首席科學(xué)家張教授：復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域領(lǐng)軍人物，長(zhǎng)期致力于多尺度耦合模型構(gòu)建與仿真方法研究，在流體力學(xué)、熱力學(xué)、電磁學(xué)等多物理場(chǎng)耦合系統(tǒng)的建模與仿真方面取得系列創(chuàng)新性成果，主持完成多項(xiàng)國(guó)家級(jí)重大科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文80余篇，培養(yǎng)了大批優(yōu)秀研究生。

（2）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人李研究員：計(jì)算物理與高性能計(jì)算領(lǐng)域?qū)＜遥跀?shù)值方法與并行計(jì)算方面具有深厚造詣，擅長(zhǎng)將理論分析與計(jì)算實(shí)踐相結(jié)合，主持完成多項(xiàng)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，開發(fā)了一系列高性能計(jì)算軟件，發(fā)表SCI論文60余篇，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利。

（3）王博士：與強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域青年學(xué)者，致力于將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)決策優(yōu)化問(wèn)題，開發(fā)了多個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能決策系統(tǒng)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊發(fā)表論文30余篇，擁有多項(xiàng)軟件著作權(quán)。

（4）趙工程師：能源系統(tǒng)建模與優(yōu)化領(lǐng)域資深專家，長(zhǎng)期從事能源系統(tǒng)規(guī)劃、調(diào)度與能效優(yōu)化研究，主持完成多個(gè)大型能源系