城市軌道交通應(yīng)急處置輔助決策系統(tǒng)的研究＊

于鴻飛 秦 勇 王子洋 劉 瑜 梁 平

（1.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京100044；2.北京軌道交通路網(wǎng)管理有限公司 北京100010）

0 引 言

城市軌道交通是一個從地下、地面到高架的多層次立體交通體系，具有涉及專業(yè)多、運(yùn)營組織復(fù)雜、空間封閉程度高、人員密集程度高等特點(diǎn)。一旦出現(xiàn)設(shè)備故障、自然災(zāi)害和人為破壞等重大突發(fā)事件，極易造成運(yùn)輸效率低下、全面癱瘓、人員擁堵、甚至群死群傷事件。近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營的快速發(fā)展，地鐵突發(fā)事件造成的影響也會在路網(wǎng)范圍內(nèi)進(jìn)行擴(kuò)散和傳播。如何針對城市軌道交通突發(fā)事件的特點(diǎn)，高效、準(zhǔn)確、快速的進(jìn)行處置，最大程度地減小事故造成的損失，對于提高軌道交通行業(yè)的應(yīng)急管理能力有著十分重要的意義。

為了有效的對突發(fā)事件進(jìn)行預(yù)防與處置，提高應(yīng)對能力，運(yùn)營指揮部門針對不同的突發(fā)事件制定了大量的應(yīng)急預(yù)案，并在與突發(fā)事件的處置過程中積累了大量的經(jīng)驗(yàn)。目前，國內(nèi)外學(xué)者已針對城市軌道交通應(yīng)急管理開展了一定的研究。J.Carets［1］采用超媒體技術(shù)輔助管理，分析了地鐵事故應(yīng)急處理機(jī)制；Nikos Arboutis［2］分析了地鐵事故救援的關(guān)鍵要素；崔艷萍等［3］結(jié)合人工智能領(lǐng)域的智能體技術(shù)，構(gòu)建了基于multi－agent地鐵事故應(yīng)急系統(tǒng)框架，對常見的事故進(jìn)行預(yù)防、仿真、處理和事后評價，并依靠智能體的學(xué)習(xí)能力對事故防治進(jìn)行指導(dǎo)；秦勇等［4］概述了軌道交通應(yīng)急管理系統(tǒng)的體系框架，并介紹其組織結(jié)構(gòu)、工作模式及工作流程。然而目前的研究對突發(fā)事件應(yīng)急決策的智能化方面涉及較少，無法滿足城市軌道交通事故應(yīng)急處置對于時效性和準(zhǔn)確性的需求。本文在分析了城市軌道交通應(yīng)急管理的特點(diǎn)和需求的基礎(chǔ)上，將基于案例推理和專家規(guī)則與應(yīng)急預(yù)案相結(jié)合的方法應(yīng)用到了應(yīng)急決策支持系統(tǒng)當(dāng)中，探討了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法，對于應(yīng)急平臺的建設(shè)和城市軌道交通應(yīng)急管理智能化建設(shè)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 城市軌道交通應(yīng)急管理的特點(diǎn)

城市軌道交通應(yīng)急管理是指城市軌道交通運(yùn)營管理部門對突發(fā)事件的事前、事中、事后的處理過程中，通過建立必要的預(yù)防措施、應(yīng)對機(jī)制和善后處置，確保應(yīng)急處置的及時妥善，以在最短時間內(nèi)極大程度的減少人員傷亡和財產(chǎn)損失的有關(guān)活動。城市軌道交通已經(jīng)逐漸成為城市公共交通的大動脈，它涉及到多個專業(yè)，運(yùn)營組織復(fù)雜，特別是在目前多個城市的軌道交通已經(jīng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的背景下，城市軌道交通應(yīng)急管理又表現(xiàn)出了許多新的特點(diǎn)［5］。

城市軌道交通應(yīng)急管理的特點(diǎn)如下。

1）涉及專業(yè)復(fù)雜。由于城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的覆蓋面廣，服務(wù)人口眾多，運(yùn)營管理規(guī)模巨大，在應(yīng)急管理的過程中需要運(yùn)營指揮部門協(xié)調(diào)運(yùn)輸調(diào)度、工務(wù)、電務(wù)等多個專業(yè)的各種應(yīng)急人員和資源的積極配合。由于存在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)線路特征的個性化、技術(shù)水平的差異化、設(shè)備的多樣化等情況，各個系統(tǒng)的運(yùn)營維護(hù)、行車組織、客運(yùn)組織等專業(yè)管理的難度都大大增加。

2）造成突發(fā)事件的因素多。城市軌道交通突發(fā)事件的產(chǎn)生除了設(shè)備的自身因素外，還有可能是自然災(zāi)害如暴雨、地震，人為破壞如恐怖襲擊、地外傷害等因素，甚至出現(xiàn)多種因素交織的情形。

3）人員疏散難度大。城市軌道交通多處于地下，空間密封程度高且作為城市公共交通的重要組成部分，人流量大。一旦發(fā)生突發(fā)事件，人員疏散難度很大，若處理不當(dāng)甚至?xí)霈F(xiàn)人員踩踏等群死群傷事件。

4）網(wǎng)絡(luò)功能地位凸顯，運(yùn)營保障要求高。城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)對城市經(jīng)濟(jì)、社會網(wǎng)絡(luò)、日常生活等具有非常重要的影響，突發(fā)事件造成的不良影響會在路網(wǎng)范圍、甚至城際范圍內(nèi)擴(kuò)散、傳播，這就對確保城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)安全可靠的運(yùn)行，有效地應(yīng)對各類突發(fā)事件和網(wǎng)絡(luò)客流變化提出極高的要求。

城市軌道交通應(yīng)急管理主要包括突發(fā)事件的事前預(yù)測預(yù)警與應(yīng)急處置決策2個部分，其中應(yīng)急處置決策方法的科學(xué)性和決策結(jié)果的準(zhǔn)確性在很大程度上關(guān)系到了應(yīng)急管理的成敗。為了提高軌道交通路運(yùn)營指揮部門的決策水平，增強(qiáng)軌道交通線網(wǎng)的可靠性，本文提出了建立城市軌道交通路網(wǎng)應(yīng)急處置系統(tǒng)。

2 城市軌道交通應(yīng)急處置輔助決策系統(tǒng)

2.1 應(yīng)急處置輔助決策模型和流程

城市軌道交通應(yīng)急處置決策是一個復(fù)雜的過程，是人員、設(shè)備和環(huán)境共同作用的結(jié)果，具有反應(yīng)時間短、獲取信息量低、類型繁多，模糊性強(qiáng)等特點(diǎn)。為了在事件發(fā)生時能夠迅速的做出反應(yīng)，決策部門制定了大量的應(yīng)急預(yù)案，并且在長期的應(yīng)急處置過程中積累了大量寶貴的經(jīng)驗(yàn)和成功案例。如何合理的利用現(xiàn)有的預(yù)案和案例，并結(jié)合事故現(xiàn)場的情況做出正確的決策是目前應(yīng)急決策的關(guān)鍵所在。

突發(fā)事件類型繁多，發(fā)生的機(jī)制往往模糊不清，無法通過專家領(lǐng)域知識進(jìn)行完整的邏輯推理而制定應(yīng)急預(yù)案。在這種情況下，歷史相似案例和歷史處理過程會對快速提供響應(yīng)決策提供極其巨大的幫助。案例式推理（case－based reasoning，CBR）是一種相似或類比的推理方法，它是通過歷史案例中同類問題的求解從而獲得當(dāng)前問題解決方案的一種人工智能決策技術(shù)［6］。利用CBR技術(shù)，通過對經(jīng)驗(yàn)案例進(jìn)行復(fù)用，可以有效的對突發(fā)事件進(jìn)行處置。然而，由于案例庫案例數(shù)量和種類的局限性，仍需要專家知識的支持［3］。因此本文借鑒CBR模型的思想，建立以歷史案例和應(yīng)急預(yù)案為基礎(chǔ)的，集成專家知識的城市軌道交通應(yīng)急處置輔助決策系統(tǒng)。

具體流程見圖1。當(dāng)事件發(fā)生時，系統(tǒng)對事故信息進(jìn)行預(yù)處理，通過事件的專家系統(tǒng)對現(xiàn)場狀況進(jìn)行初步評判，根據(jù)評判結(jié)果搜索相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案，同時利用事件的特征信息匹配相似度較高的案例并給出可供參考的事故處置方案；若沒有相似的處置方案，則利用專家知識庫里的規(guī)則進(jìn)行推理，最終得到科學(xué)合理的處置方案。事故處理完成后，系統(tǒng)對事故處置方案的效果進(jìn)行評估，并對有價值的案例進(jìn)行記錄和存儲，進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和完善［7］。

圖1 城市軌道交通應(yīng)急處置決策流程Fig.1 Technological process of urban mass transit emergency decision making

2.2 功能模塊分析

縱觀事件的應(yīng)急處置決策流程，在事先構(gòu)建好案例庫、規(guī)則庫和預(yù)案庫的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)還必須具備事故信息的預(yù)處理、相似案例匹配以及案例評估3個功能模塊 。

1）預(yù)案庫。作為應(yīng)急管理最直接的參考和綱領(lǐng)性文件，城市軌道交通應(yīng)急預(yù)案涵蓋了多維度的數(shù)據(jù)信息，可以看作是組織機(jī)構(gòu)、人員、資源、操作流程、預(yù)案管理，以及其他數(shù)據(jù)信息的多知識綜合體［7］。將以紙質(zhì)文本形式存在的應(yīng)急預(yù)案以固定的模板格式存儲在預(yù)案庫中，以便系統(tǒng)對其進(jìn)行流程化處理，為決策者提供支持。

2）案例庫。案例庫儲存了歷史突發(fā)事件處置的案例，包括突發(fā)事件的特征屬性集合，運(yùn)營指揮部門在整個應(yīng)急處置過程中的處置方案以及該方案實(shí)施的效果，是建立整個應(yīng)急處置輔助決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)和核心所在。案例的儲存采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫，對每個案例進(jìn)行完整的描述，并建立案例的主要特征索引。

3）規(guī)則庫。規(guī)則庫中存放著突發(fā)事件處置的具體規(guī)則，如案例的分類規(guī)則、事件分級規(guī)則、工作流的接續(xù)規(guī)則等。通過規(guī)則庫既可以對案例進(jìn)行具體分析和比較，從中尋找出規(guī)律性的知識以便找到解決相同問題的規(guī)則和流程，又可以在所需案例缺失的情況下利用相關(guān)應(yīng)急預(yù)案生成所需事件的處置方案。規(guī)則形式可采用Rules＝＜if，then＞二元組的形式進(jìn)行描述，各元素分別表示規(guī)則應(yīng)用的條件和結(jié)果。

4）事故信息預(yù)處理模塊。在事故發(fā)生后，對事故特征信息的準(zhǔn)確判斷關(guān)系著后續(xù)事故處置方案的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。這一模塊包括事故的數(shù)字化接警模板，用戶按照模板格式填報事故信息后，系統(tǒng)對事件的性質(zhì)、級別都能進(jìn)行初步判定以縮小應(yīng)急預(yù)案和案例的檢索范圍，縮短響應(yīng)時間。

5）案例檢索匹配模塊。案例檢索匹配模塊通過設(shè)計(jì)匹配檢索算法得到與目標(biāo)事件相似度較高的案例集合。案例匹配的成功與否一方面取決于案例庫的完備程度，另一方面與案例檢索算法的效率和準(zhǔn)確度也是緊密相關(guān)的。目前，案例相似性匹配算法主要有以歐式空間距離為判定標(biāo)準(zhǔn)的最近鄰算法，以目標(biāo)樹算法為代表的決策樹算法，聚類分析法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等啟發(fā)式算法。

6）案例評估模塊。本文借鑒了CBR技術(shù)的思想，案例評估模塊正是CBR系統(tǒng)自學(xué)習(xí)特性的體現(xiàn)。在對突發(fā)事件的處理完成后，決策人員對應(yīng)急處置的方案和效果進(jìn)行總結(jié)、評價和歸檔，將有保留價值的案例放入案例庫中，對其進(jìn)行補(bǔ)充和完善。

3 系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 推理技術(shù)

在城市軌道交通應(yīng)急管理過程中，歷史案例的處置方案對于突發(fā)事件的處置有重要的參考價值，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用的較為成熟的CBR技術(shù)符合應(yīng)急決策的特點(diǎn)，應(yīng)用這一技術(shù)對歷史案例進(jìn)行檢索和復(fù)用能有效的提高應(yīng)急決策效率。然而，由于城市軌道交通突發(fā)事件的類型多樣，且具有很強(qiáng)的不確定性，現(xiàn)有的案例庫存在大量的案例缺失現(xiàn)象，而CBR本身又不具備演繹能力，這就是的單純使用CBR技術(shù)會出現(xiàn)處置方案與事件本身相差較大的風(fēng)險。因此，本文提出了案例推理與專家知識的規(guī)則推理想結(jié)合的方法，設(shè)計(jì)了如圖2所示的系統(tǒng)決策的推理機(jī)引擎框架。

圖2 推理機(jī)引擎框架Fig.2 Architecture of the reasoning engine

3.2 案例和預(yù)案的表示

應(yīng)急預(yù)案和案例的表示，是指將歷史事件處置方案的記錄信息以及包含領(lǐng)域?qū)＜抑R的預(yù)案信息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以識別的形式以便于系統(tǒng)的應(yīng)用。因此，預(yù)案和案例表示方式的優(yōu)劣直接影響到系統(tǒng)的相應(yīng)效率以及生成處置方案的正確性。

1）案例的表示。案例可以用6元組的形式表示為case：：＝＜ID，N，A，S，E，V＞。其中：ID為每個案例獨(dú)有的編號；N為案例的名稱；A為案例的屬性特征，包括案例相關(guān)事件發(fā)生的時間、地點(diǎn)、事件類型、原因、影響范圍、傷亡人數(shù)、經(jīng)濟(jì)損失等；S為案例的解決方案，包括目標(biāo)、應(yīng)急措施、任務(wù)分配、力量部署、資源配置等內(nèi)容；E為處置方案的效果評估，以文字的形式進(jìn)行描述，同時包括對方案效果的評分（0～10分）；V為案例的有效性，記錄了案例的復(fù)用次數(shù)和有效次數(shù)［7］。

2）預(yù)案的表示。通過對大量的應(yīng)急預(yù)案框架結(jié)構(gòu)進(jìn)行總結(jié)和研究應(yīng)急預(yù)案的完整描述一般應(yīng)包括：過程、信息、資源、組織、功能5個維度，彼此形成一個緊密聯(lián)系的有機(jī)整體，見圖3。作預(yù)案的核心部分，過程維度采用IF＜條件＞DO＜工作流＞形式進(jìn)行描述。其中，先決條件包含事件的類型、級別、地點(diǎn)和資源狀態(tài)等，決定了工作流的開啟和接續(xù)，每個任務(wù)的完成需要各組織部分人員的協(xié)調(diào)合作和應(yīng)急資源的保障。

圖3 應(yīng)急預(yù)案多維數(shù)字化模型Fig.3 Multi－dimensional digital model of emergency plan

3.3 案例的檢索匹配技術(shù)

案例檢索匹配算法是指如何利用突發(fā)事件的特征信息查找案例庫中與之相匹配的歷史案例的過程，其準(zhǔn)確性直接關(guān)系到了系統(tǒng)的最終輸出結(jié)果是否有意義。目標(biāo)案例α和源案例β所含有的屬性的數(shù)據(jù)類型可以分為符號型、確定數(shù)型和模糊數(shù)型。不同數(shù)據(jù)類型的屬性在計(jì)算時也有不同的算法［8－9］。

1）符號型屬性。符號型數(shù)據(jù)屬于一種簡單的枚舉值，它列舉了該屬性所有可能的取值。在城市軌道交通的事故屬性中，事故類型、事故地點(diǎn)、事故性質(zhì)等屬性都屬于符號型屬性。他們的數(shù)據(jù)類型為char，相似度計(jì)算公式如下。

式中：ai，bi為案例α和β在屬性i上的取值。

2）確定數(shù)型屬性。確定數(shù)型數(shù)據(jù)的變量類型較為常見，且相似度計(jì)算方法有很多種，這里采用基于海明距離公式演化來的相似度方法。

式中：ai，bi為案例α和β在屬性i上的取值；maxi和mini為屬性i的最大值和最小值。需要說明的是，對于每個確定數(shù)型的屬性在計(jì)算相似度時都需要事先確定其取值范圍。

3）模糊數(shù)型屬性?？衫没谔菪蔚哪：蟻砟M模糊屬性。其形狀函數(shù)如下。

模糊集M的隸屬函數(shù)表示如下。

式中：S為相應(yīng)模糊屬性隸屬函數(shù)圖像的面積；ai∩bi為2個模糊屬性集的交；ai∪bi為2個模糊屬性集的并。

4 系統(tǒng)的應(yīng)用

該系統(tǒng)目前已經(jīng)投入到了北京市軌道交通指揮中心的日常運(yùn)營生產(chǎn)中，在日常監(jiān)視預(yù)警、緊急情況下救援指揮以及信息的共享發(fā)布方面起到了顯著的作用，提高了突發(fā)事件應(yīng)急處置的效率；該系統(tǒng)在廣州地下鐵道總公司推廣應(yīng)用。部分現(xiàn)場應(yīng)用界面見圖4和圖5。

圖4 突發(fā)事件接警界面Fig.4 Emergency alarm interface

圖5 廣州地鐵突發(fā)事件應(yīng)急救援指揮和客流影響分析界面Fig.5 Emergency rescue command and affected passenger flow analysis interface of GuangZhou Metro

5 結(jié)束語

目前，城市軌道交通在我國飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營的實(shí)現(xiàn)也為我國的應(yīng)急管理提出了新的要求。城市公共客運(yùn)交通體系的重要組成部分，城市軌道交通的安全性和可靠性已經(jīng)成為影響城市發(fā)展的重要因素。本文借鑒了案例推理技術(shù)的思想，將案例推理與規(guī)則推理相結(jié)合的方法應(yīng)用城市軌道交通應(yīng)急處置輔助決策系統(tǒng)中，分析了系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)和主要功能模塊，重點(diǎn)闡述了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)，對運(yùn)營指揮部門對突發(fā)事件現(xiàn)決策制定有重要的意義。

［1］ Carets J H，Alonso G，Jaen J.A multimedia approach to the efficient implementation and use of emergency plans［J］.IEEE Multimedia，2004，11（3）：106.

［2］ Arboutis N，Marrnaras N.Searching efficient plans for emergency rescue through simulation：the case of a metro fire［J］.Cogn Tech Work，2004（6）：117.

［3］ 崔艷萍，唐幀敏，武 旭.基于 multi－agent的地鐵事故應(yīng)急處理系統(tǒng)研究［J］.鐵道學(xué)報，2004，26（3）：8－12.

［4］ 秦 勇，王 卓，賈利民.軌道交通應(yīng)急管理系統(tǒng)體系框架及應(yīng)用研究［J］.中國安全科學(xué)學(xué)報，2007（1）：57－65.

［5］ 何 靜，劉志鋼.上海城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營的特點(diǎn)與對策研究［J］.鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)，2008（8）：51－54.

［6］ Liao Zhenliang，Mao Xuewei，Liu Yanhui，et al.CBR respond and preparedness system development for environmental emergency［J］.Civil Engineering and Environmental Systems，2011，28（4）：301－323.

［7］ 童文聰，楊 磊，李君羨.高速公路應(yīng)急預(yù)案管理方針平臺設(shè)計(jì)與應(yīng)用［J］.交通信息與安全，2013，31（4）：139－143.

［8］ 張 璐.基于本體的城市軌道應(yīng)急預(yù)案數(shù)字化方法及應(yīng)用［D］.北京：北京交通大學(xué)，2012.

［9］ 王志強(qiáng).城市軌道交通應(yīng)急決策輔助技術(shù)研究［D］.上海：同濟(jì)大學(xué)，2008.

［10］ 谷淑娟，高學(xué)東，孫 冉.一種改進(jìn)的CBR案例檢索相似性度量模型［J］.中國管理信息化，2011，14（9）：50－55.