第1章 緒論

1.1 引言

人們在認知和處理現實世界的問題時，常常采用從不同層次觀察問題的策略，這種策略可以使用粒計算的原理更加準確、嚴格地表述。因此粒計算不僅是一些理論、方法、技術或工具的總稱，還可以認為是一種看待客觀世界的世界觀和方法論。

一般來說，人們對事物的認識總是由淺至深、由表及里。人們在思考問題時，總是先從總體進行觀察，然后再逐步深入地研究各個部分的情況；或先從各個方面對同一問題進行不同層面的了解，然后對它們進行綜合；或根據具體情況，將大問題分解成若干個小問題，或把若干個小問題合并成一個大問題。人們從不同的角度或不同的層次對問題進行觀察和分析，然后把這些零星的、片面的知識進行匯總，進而對整個事物有較為系統的、全面的了解。總之，憑借經驗或專業知識，根據需要從不同層面、不同角度反復對事物進行了解、分析、綜合、推理，最后得出事物本質的性質和結論，這正是粒計算的基本思想。

顧名思義，所謂粒度，就是將問題劃分為不同大小的顆粒，規模較大的對象稱為“粗粒度”，反之則稱為“細粒度”，繼而進一步研究粗細粒度的相互轉換。所謂粒計算，就是研究被劃分類或顆粒的大小及這些顆粒之間的關系。

以上是對人們智能求解問題的總結，即人們能從極不相同的粒度上觀察和分析同一問題。人們不僅能在不同粒度的世界上進行問題求解，還能夠很快地從一個粒度世界跳到另一個粒度世界，往返自如，毫無困難。這種處理不同粒度世界的能力，正是人們對于問題求解能力強有力的表現。同樣地，在信息處理過程中，人們希望計算機能從不同的粒度解決復雜的問題，甚至能在不同的粒度之間進行跳躍或在不同的粒度之間進行計算結果的融合以得到更優的解。這就要求在信息處理的過程中引入粒計算，完成信息粒化的過程，即解決和處理大量復雜信息問題時，需要把大量復雜信息按各自的特征和性能將其劃分成若干個較簡單的塊，而每個如此劃分的塊被看成一個粒。由此看出，粒計算同樣是智能計算最重要的研究方法。

雖然目前還沒有一個公認的關于粒計算的精確定義，也沒有一個統一的粒計算模型，但它被公認為是信息處理的一種新的概念和計算范式，其覆蓋了所有與粒度相關的理論、方法、技術和工具，主要用于不確定、不完整的模糊海量信息的智能處理。在很多情況下，當問題涉及不完全性、不確定性或模糊信息時，人們很難將不同元素區分開來，這時不得不考慮粒，典型的例子是粗糙集理論。同時，在許多實際問題中并不要求精確求解，或獲取精確信息的代價不菲，而粗化粒度就可以有效而實際地解決問題。由此引出了模糊邏輯的原則：“充分利用不精確、不確定和部分為真的容許偏差，實現問題求解的易處理、頑健、低求解耗費以及與現實的友好性。”因此，粒計算不僅是粒度屬性的子集，同時也是模糊信息粒度理論、粗糙集理論、商空間理論、區間計算等的超集。

本章對粒計算的相關知識進行了討論，不僅總結了粒計算的基本問題，還分析了目前存在的3個主要粒計算模型，并對其當前的研究現狀及在相關領域的應用進行了闡述。