麻省理工学院Olivier de Weck教授于SSSE 2018年会进行了一场关于《系统第一定律：复杂性守恒定律》的大会主题报告。

Olivier de weck 教授是MIT系统工程领域的知名教授，同时是INCOSE会士及AAIA会士。个人介绍为

系统复杂性守恒定律（PPT截图出处是Olivier de weck演讲PPT，笔者曾经与Olivier教授讨论过改这个ppt内容，认为基于模型系统工程方法可以成为支持系统复杂度分析的有效手段）

在该报告中，Oliver从飞机的复杂性演化出发，引出系统复杂度的维度，其中包括功能性复杂度、结构性复杂度及组织复杂度。随后, 通过航天飞机的设计需求增长等论据，将由系统用户所提出的需求所引起的功能性复杂度为一个维度。紧接着，Oliver教授提出一个量化结构复杂度的方法如图所示：

如图所示，系统结构复杂度分别由C1，C2及C3来共同计算。C1为系统要素的个数，C2为系统要素之间的关联个数，C3为拓扑系数。C3系数由如下方法进行定义：

当目标系统为分布式结构时，C3＜1，当系统为中心结构时，C3≥2。具体计算结构复杂度指标计算方法如下：

基于以上图中定义，基于系统的组件、接口及对应DSM表单，进行系统结构的复杂度计算，具体计算方法，请参考本团队在IEEE SOSE会议中发表文章：Zhenchao Hu, Lu Jinzhi, Jinwei Chen, Xiaochen Zheng, Dimitrios Kyritsis and Huisheng Zhang (2020), A Complexity Analysis Approach for Model-based System Engineering, IEEE – 15th System of Systems Engineering Conference. 同时，Olivier强调，系统工程必须以数据说话，也介绍了所提出理论的依据。

随后，Oliver用一个打印机的案例来验证说，复杂性应该是系统的一种抽象的不变量，即不管使用什么样层级的模型，无论是简化模型或者是复杂模型，基于这些模型所计算出的同一系统的复杂度应该是一样的。笔者认为，这个可以作为基于模型系统工程或者系统工程针对模型校验的一种技术手段，后续KARMA团队也将继续与MIT Olivier教授进行交流，考虑如果通过KARMA构建出不同层级的系统架构模型，并对该理论进行验证。

接下来Olivier教授通过对打印机及飞机引擎的案例，目前复杂系统更加趋向于分布式架构、结构更加复杂，研发成本急剧增加。

在这页ppt，olivier讲到一个特别有趣的现象，在使命任务执行过程中的项目复杂度越来越高时，如果砍掉过多的研发经费，项目的失败率陡增。笔者认为，这个块充分说明了复杂度分析在系统设计及使命任务分析过程中需要作为一个比较重要的指标。

最后划重点，系统复杂性守恒定律是！！！

系统复杂性的守恒三要素如图所示，由用户需求所导致的功能性复杂度，由系统结构所导致的系统结构复杂度，及由系统生命周期过程中的利益相关人所带来的组织性复杂度。

三种复杂性守恒计算如图所示。这里，Olivier以空客举例，空客在中国、欧洲、美国都有各自的研发及生产团队，因此H的系数比较高（人多呗！）。在需求所导致的功能性复杂度不变的情况下，人多了，系统自然复杂了（说实话，我觉得还挺有道理。）。如果飞机都在一个地方造，系统复杂度就会降低（这个系统复杂性守恒定律，我觉得还是需要验证的，随着KARMA团队的深入研究，针对不同复杂装备的深度架构及概念建模，会采用MBSE方法用来验证这个公理。）。

最后，Olivier提出了，怎么能把这个第一定律应用于解决系统工程问题。第一，Iso复杂度权衡。

大概啥意思呢，举个例子，在设计一个产品的过程中，如果存在这两种情况，或者是要素多，关联少，或者是关联少要素多，那如何抉择呢？在需求所导致的复杂性一定的情况下，H就显得重要了。根据组织中人的不同技能，进行对复杂性不同的方案进行权衡。

其次，Olivier建议，在系统及装备设计的初期，必须，必须，必须（重要的事情说三遍），考虑复杂性，并把它作为一种预算指标，同时，他也说，装备研发初期有各种预算，为啥不考虑复杂度呢。复杂性的预算需要根据系统工程复杂性守恒定律进行计算，在组织复杂性H一定的情况下（团队成员水平，多少人，地理分布等）及需求一定情况下，系统装备的复杂性必须低于一个阈值，否则就会出现第7张图中的使命任务失败。

节选自MBSE大赛KAMRA支持某H公司欧研所整车架构设计项目

那么，怎么采用基于模型系统工程方法才能来支持装备的复杂度计算及权衡呢？如图所示，采用KARMA语言及KARMA语言的全生命周期一体化建模方法，对复杂装备使命-运行-特征及功能-逻辑-物理-行为-生产服务-过程及需求进行全要素一体化建模，并将需求条目、KARMA一体化模型及DSM关联表单自动生成IoF SE及MBSE本体模型。同时，通过全要素复杂性权衡算法，对该方案进行验证，在研发过程中进行复杂性计算及验证。除了自动驾驶系统的案例以外，本团队将通过更多的航空、航天的案例积累对系统的复杂性守恒定律进行验证。