说到软件建模,一个常见的论调是模型应该符合实际需求,反映问题的本质。但是何谓本质,却是没有先验定义的。在成功的建立一个模型之前,无论在内涵上还是在外延上我们都很难说清楚一个问题的本质是什么。如果将模型看作是对领域结构的一种显式描述和表达,我们可以首先考察一下一个“合适”的结构应该具备哪些特征。
按照结构主义哲学的观点,结构具有三个要素:整体性,具有转换规律或法则(转换性),自身调整性(自律性)。整体性意味着结构不能被简单的切分,其构成要素通过内在的关系运算实现大范围的关联与转换,整体之所以成为整体正是以转换/运算的第一性为保证的。这种转换可以是共时的(同时存在的各元素),也可以是历时的(历史的转换构造过程),这意味着结构总要求一个内在的构造过程,在独立于外部环境的情况下结构具有某种自给自足的特性,不依赖于外部条件即可独立的存在并保持内在的活动。自律性意味着结构内在的转换总是维持着某种封闭性和守恒性,确保新的成分在无限地构成而结构边界却保持稳定。注意到这里对结构的评判并不是来自外在规范和约束,而是基于结构内在的规律性,所强调的不是结构对外部条件的适应性,而是自身概念体系的完备性。实际上,一个无法直接对应于当前实际环境的结构仍然可能具有重要的价值,并在解决问题的过程中扮演不可或缺的角色。在合理性这个视角下,我们所关注的不仅仅是当前的现实世界,而是所有可能的世界。一个“合理”的结构的价值必能在它所适应的世界中凸现出来。
在信息系统中,我们可能经常会问这个模型是否是对业务的准确描述,是否可以适应需求的变更,是否允许未来的各种扩展等等。但是如果换一个思维方向,我们会发现这些问题都是针对最终确立的模型而发问的,而在模型构建的过程中,那些可被利用的已存在的或者可以存在的模型又是哪些呢。每一个信息模型都对应着某种自动推理机,可以接收信息并做一定的推导综合工作。一个可行的问题是,如何才能更有效的利用已有的信息进行推导,如何消除冗余并减少各种转换成本。我们经常可以观察到,某一信息组织方式更充分的发掘了信息之间的内在关联(一个表象是它对信息的使用不是简单的局域化的,而是在多处呈现为互相纠缠的方式,难以被分解),这种内在关联足够丰富,以至于我们不依赖于外部因素就可以独立的理解。这种纠缠在一起的信息块自然会成为我们建模的对象。
如果模型的“覆盖能力”不再是我们关注的重点,那么建模的思维图式将会发生如下的转化
最终的模型可以由一系列微模型交织构成。模型的递进构造过程并不同于组件(Component)的实物组装接口,也不是CAD图纸堆叠式的架构概念所能容纳的。在Witrix平台中,模型分解和构造表达为如下形式 http://canonical.iteye.com/blog/333167
Biz[n] = Biz[n+1] aop-extends CodeGenerator<DSLx, DSLy>
在软件发展的早期,所有的程序都是特殊构造的,其必然的假设是【在此情况下】,重用不在考虑范围之内,开发可以说是一个盲目试错的过程。随着我们逐步积累了一些经验,开始自觉的应用理论分析手段,【在所有情况下】都成立的一些普适的原理被揭示出来,它们成为我们在广阔的未知世界中跋涉时的向导。当我们的足迹渐渐接近领域的边界,对领域的全貌有一个总体的认知之后,一种对自身成熟性的自信很自然的将我们导向更加领域特定的分析。很多时候,我们会发现一个特化假设可以大大提高信息的利用率,推导出众多未被显式设定的知识。我们需要那些【在某些情况下】有效的规则来构成一个完备的模型库。这就如同有大量备选的数学定理,面对不同的物理现象,我们会从一系列的数学工具中选择一个进行使用一样。
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