结构熵综述-2

结构熵研究应用研究综述结构熵的引入为许多系统体系提出了一种新的评价方法，并应用于系统结构模型中。熵是一个物理学概念熵是事物不确定性的度量。可以理解为系统内部混乱度的度量。一般来讲，系统宏观状态拥有的微观状态越多，可能情况就越多，系统的不确定性也就越大，而微观状态越多表明系统内部运动越富有多样性，越混乱无序，从而熵越大；反之，系统微观状态越少，系统内部状态越单一化，越有序，熵就越小[7]。熵理论是应用范围非常广泛的一门科学理论,对于一个广义的系统来说,熵可作为状态的混乱性或无序性的度量,所以可以用熵H来定量描述一个系统的状态,不同组织结构的熵也不同。用系统结构的有序度来定义系统组织化程度,有序度综合考虑了信息传递的时效性和准确度,即时效和质量[8]。随着熵理论的发现与发展以及众多学者对其后期的研究，使得熵理论在许多方面都取得了长足的进展。例如，针对目前供应链系统结构方案优选时存在的缺乏定量评价方法的问题，李电生、夏国建（2008）将“结构熵”引入供应链系统结构评价模型中,以信息的发送与反馈机制为基础,从系统论和控制论的角度出发,提出了供应链系统有序度的概念,并最终建立起可以对大多数供应链系统结构进行定量评价的系统结构熵模型。最后利用此模型对两种结构不同的供应链系统进行了实例分析,结果较好地验证了该定量分析模型具有很强的实用性和科学性，适宜推广应用[1]。基于结构熵理论,陈东华（2008）却从物流的角度建立了交通运输网时效和质量定量计算模型,在系统时效性和准确与系统质量等方面对对中国和美国的交通运输网的结构有序度进行比较研究。交通运输的有序度可用结构熵表示为：式中：R——系统有序度H———系统的结构熵;Hm———系统的最大熵。式中R越大,表示系统有序化程度越高,网络结构越高效。网络结构熵可定义为:21plogniHipi根据最大熵原理,利用拉格朗日乘子法可得最大结构熵2logmHn1mHRH交通运输网时效和质量的计算方法如下：R=αR1+βR2式中：α，β———分别为时效和质量关于研究对象的权重系数；R1———系统的时效有序度；R2———系统的质量有序度。由此所得的结果表明,中国的交通运输网结构有序度在时效方面低于美国,但在质量熵方面高于美国。这一研究结果可为中国的交通运输网建设提供一个定量辅助分析工具[2]。随着面向对象技术在系统开发中的广泛应用,面向对象程序的内聚度度量方法已成为一个重要的研究课题。软件开发的目标是开发出高内聚和低耦合的系统。在面向对象的软件系统中,类的内聚度应该是类中各成分之间相互关系的紧密程度。一个高内聚的类就是具有一定基本功能的类,一个内聚性很好的类是很难被分离的。内聚度标志着一个类内各个元素彼此结合的紧密程度,也就是说,它度量单个类所完成的诸项任务在功能上相互关联的程度。在面向对象软件系统中,内聚度主要是指类内部的属性和方法之间的联结强度。在类依赖图的基础上,郁勇、唐家华（2009）等提出了一种基于结构熵类内聚度度量方法,从类的属性与属性、属性与方法和方法与方法之间依赖关系3个方面对类的内聚度进行度量。并综合以上3种内聚度他们给出了一个类内聚度的度量方法,为评价类的内聚度提供了指南[3]。张士勇、董安国（2009）等用局部结构熵算法对实际地震数据进行了计算和分析,发现局部结构熵算法若取小的分析体,虽然结构物图像的高频信息分辨能力得到改善,但却丢失一些宏观较大范围的主要信息,为了克服这种缺陷,张士勇、董安国（2009）等首次在计算结构熵中引入了位置惩罚判据,这样不仅可以通过调整参数得到所需的更加清晰的结构物图像,获取大尺度的结构和小尺度的细节信息,而且提高了运算速度,在很大程度上提高了图像的分辨率[4]。程启月（2010）在研究评价权重指标时也运用了结构熵的原理，用结构熵权法评测指标的权重，他给出了主观赋值法和客观赋值法相结合的“结构熵权法”，它是一种定性分析与定量分析相结合的权重系数结构分析方法,其基本思想是,将采集专家意见的德尔斐专家调查法与模糊分析法相结合,形成“典型排序”，对“典型排序”按照给定的熵决策公式进行熵值计算“盲度”分析,并对可能产生潜在的偏差数据统计处理。“结构熵权法”为确定测评指标体系的权重提供了一种新的方法[6]。