基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援決策方法研究

張振海，王曉明，張雁鵬，王海涌

(蘭州交通大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院，蘭州730070)

1 引 言

當(dāng)前，隨著鐵路運輸?shù)目焖侔l(fā)展，鐵路突發(fā)事件時有發(fā)生，鐵路應(yīng)急救援決策已經(jīng)成為鐵路運輸管理領(lǐng)域的研究熱點問題［1，2］.在國外，德國、日本等國家開發(fā)了相應(yīng)的運營管理系統(tǒng)，對各種應(yīng)急救援問題進(jìn)行仿真分析，提出了基于綜合調(diào)度指揮的事故應(yīng)急處理體系結(jié)構(gòu)模型.在鐵路應(yīng)急救援中如何根據(jù)當(dāng)前的現(xiàn)場環(huán)境、應(yīng)急人員、應(yīng)急資源和列車狀態(tài)等態(tài)勢信息，快速準(zhǔn)確地做出決策對最后的救援效果起著重要的決定作用.基于多Agent的協(xié)同決策方法在決策理論中已有應(yīng)用，但都針對特定的領(lǐng)域，無法適應(yīng)鐵路應(yīng)急決策過程中復(fù)雜多變的要求，無法滿足其協(xié)同性需求［3，4］.

本文以鐵路應(yīng)急救援為應(yīng)用背景，采用基于分層Agent的建模思想，建立基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援指揮控制結(jié)構(gòu)，根據(jù)事故處置規(guī)則為每個Agent在應(yīng)急救援過程中設(shè)定不同角色，并在最高層Agent中采用基于模糊決策的方法，實現(xiàn)應(yīng)急救援的決策過程.

2 鐵路應(yīng)急救援的特點

當(dāng)有鐵路行車事故發(fā)生時，現(xiàn)場工作人員通過專用通訊網(wǎng)絡(luò)將事故報告發(fā)送到應(yīng)急決策支持系統(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)事故態(tài)勢信息進(jìn)行推理決策，從方法數(shù)據(jù)庫中選擇出最有效的方法［5］.指揮部門根據(jù)決策結(jié)果調(diào)度車務(wù)、機(jī)務(wù)、工務(wù)、電務(wù)、車輛等相關(guān)部門人員組織現(xiàn)場救援，并根據(jù)實際情況對決策進(jìn)行修正，以保證救援工作能夠最大限度地減少人員傷亡和財產(chǎn)損失，盡快恢復(fù)鐵路運輸秩序.因此，鐵路應(yīng)急救援行動具有如下特點:

(1)組織結(jié)構(gòu)的層次性.

鐵路應(yīng)急救援的過程由應(yīng)急指揮部門統(tǒng)一安排和部署，具有嚴(yán)格的層次指揮結(jié)構(gòu).

(2)任務(wù)執(zhí)行的從屬性.

下級主體必須服從上級主體的命令，下級主體的自主性受到一定的削弱.

(3)角色之間的協(xié)同性.

應(yīng)急救援中，上下級主體間主要是一種服從關(guān)系，但是在不同工種、救援隊伍的指揮主體間存在著協(xié)調(diào)工作關(guān)系，底層主體之間也需具備協(xié)同能力.

3 基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援指揮控制結(jié)構(gòu)

MAS(Multi-Agent System)是由多個 Agent形成的松散耦合的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).MAS通過自治的智能主體之間智能行為的協(xié)調(diào)來完成共同的任務(wù).MAS具有自主性、分布性和協(xié)調(diào)性的特點，并具有自組織能力、學(xué)習(xí)能力和推理能力，因此，可以通過各Agent之間的通訊、合作、互解、協(xié)調(diào)、調(diào)度、管理及控制來表達(dá)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及行為特性.由于在MAS中各Agent之間可以異構(gòu)，因此，MAS技術(shù)對于復(fù)雜系統(tǒng)具有無可比擬的表達(dá)力，為各種復(fù)雜的決策系統(tǒng)提供了一種統(tǒng)一的模型和框架，利用MAS技術(shù)來表達(dá)鐵路應(yīng)急救援組織的模式是可行的，但是需要選擇好MAS的組成方式，才能滿足層次性、從屬性和協(xié)同性的需求.

MAS的組成方式主要有分布式、集中式和混合式結(jié)構(gòu).雖然MAS的分布式結(jié)構(gòu)具有穩(wěn)定性好、并行計算能力強(qiáng)的優(yōu)點，但是卻無法很好地滿足鐵路應(yīng)急決策體制下現(xiàn)場復(fù)雜多變的應(yīng)急需求.面對復(fù)雜的現(xiàn)場環(huán)境，各底層救援人員是在管理決策者和行動指揮者的統(tǒng)一指揮和協(xié)調(diào)下，為有序地實施救援工作分別完成不同的任務(wù).在借鑒MAS的分布式和集中式結(jié)構(gòu)思想的基礎(chǔ)上，結(jié)合Agent的自身特點，根據(jù)救援人員在鐵路應(yīng)急救援中擔(dān)任角色和功能的不同，本文提出一種基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援指揮控制結(jié)構(gòu)，將應(yīng)急救援指揮體系中的實體抽象為功能Agent，不同功能的Agent成員之間相互協(xié)調(diào)與配合形成MAS系統(tǒng)，共同完成應(yīng)急任務(wù)要求的目標(biāo).根據(jù)每個Agent在應(yīng)急救援中的作用、功能的不同將整個控制結(jié)構(gòu)分為三層的邏輯結(jié)構(gòu).具體結(jié)構(gòu)如圖1所示.該結(jié)構(gòu)主要包括行動執(zhí)行層、指揮控制層和管理決策層，各層由若干個相應(yīng)的功能 Agent組成，分別為救援人員 Agent、指揮Agent和管理Agent.各Agent根據(jù)所在的層次不同，完成不同的功能.

(1)救援人員Agent.

它是救援任務(wù)的底層執(zhí)行單元.在每個決策周期內(nèi)，人員Agent的行為包括認(rèn)知行為和物理行為.認(rèn)知行為負(fù)責(zé)感知環(huán)境模型在當(dāng)前時刻的輸出，并基于決策知識庫進(jìn)行決策推理.感知到的態(tài)勢信息以短期知識的形式進(jìn)行描述和存儲，并支持長期知識庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的推理決策［6］.決策結(jié)果再通過接口以行為命令的形式提交給對應(yīng)的物理行為模型執(zhí)行.

圖1 應(yīng)急救援指揮控制結(jié)構(gòu)Fig.1 Control architecture of emergency rescue

(2)指揮Agent.

它需要具備比救援人員Agent更多的知識和數(shù)據(jù)，更強(qiáng)的協(xié)調(diào)和通信能力.完成管理Agent下達(dá)的任務(wù)的再劃分和資源再分配;收集下層救援人員Agent上報的相關(guān)態(tài)勢信息，融合處理后提供給管理Agent進(jìn)行決策;指揮Agent負(fù)責(zé)溝通上層管理Agent和下層人員Agent之間的關(guān)系，保證系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠地運行.

(3)管理Agent.

它是整個鐵路應(yīng)急救援的總體決策者與方案制定者，位于整個結(jié)構(gòu)的最上層，具有全局的知識和全部數(shù)據(jù)資源，負(fù)責(zé)實現(xiàn)鐵路應(yīng)急救援方案的制定和決策，任務(wù)的粗粒度劃分和資源的分配.

4 基于模糊評價的鐵路應(yīng)急救援決策模型

4.1 鐵路應(yīng)急救援決策模型的建立

在基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援指揮控制結(jié)構(gòu)中，不同層的Agent因其所處的位置不同，具有不同的功能、決策機(jī)制和推理方法.對于救援人員Agent，需要根據(jù)具體態(tài)勢信息的變化執(zhí)行相應(yīng)的行動，可以采用基于規(guī)則的推理方法完成自主決策［7］.但對于管理 Agent，需要綜合考慮當(dāng)前現(xiàn)場中的人員配備、列車狀態(tài)以及現(xiàn)場環(huán)境信息，科學(xué)地做出決策，形成合理的鐵路應(yīng)急救援方案.因此，管理Agent的決策過程具有不確定性、模糊性和復(fù)雜性等特點.模糊評價是目前應(yīng)用非常廣泛的決策方法，以模糊數(shù)學(xué)理論和方法為基礎(chǔ)，通過建立隸屬度函數(shù)和考慮不可量化的影響因素，較好地解決了對決策中的模糊性、不確定性和復(fù)雜性信息的處理.模糊評價技術(shù)已經(jīng)在鐵路運輸管理方面得到了一定的應(yīng)用［8，9］.因此，采用模糊評價的方法來實現(xiàn)最高層管理Agent的決策機(jī)制是可行的.

根據(jù)鐵路應(yīng)急指揮決策部門的決策流程及處理規(guī)則，建立基于模糊評價的管理Agent決策模型，如圖2所示.管理Agent由感知接口、模糊處理器和推理機(jī)，以及輸出接口組成.與管理Agent進(jìn)行交互的數(shù)據(jù)資源包括態(tài)勢信息數(shù)據(jù)、指標(biāo)、算法、規(guī)則和救援方案.其中，有的態(tài)勢信息是可以直接獲取的，如列車的位置、損壞程度和通信狀態(tài)等.有的則難以直接獲取，如對運營的影響程度，需要由相應(yīng)算法間接計算來確定.決策步驟如下:

圖2 管理Agent決策模型Fig.2 Decision model of management Agent

(1)管理Agent決策模型負(fù)責(zé)收集指揮Agent上報的態(tài)勢信息，而自身也需要獲取一定的態(tài)勢信息，這都要通過態(tài)勢感知接口來完成.

(2)模糊處理器負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)庫中的態(tài)勢信息進(jìn)行分析和模糊處理，依據(jù)決策指標(biāo)體系提取出相關(guān)信息，提交給模糊推理機(jī)進(jìn)行推理決策.

(3)模糊推理機(jī)根據(jù)處理后的態(tài)勢信息，結(jié)合決策規(guī)則、算法等數(shù)據(jù)資源，采用基于模糊評價的方法完成決策推理過程，生成決策結(jié)果.

(4)將決策生成的救援方案通過輸出接口提供給決策管理部門.

4.2 模糊評價的算法

模糊綜合評價決策的求解過程如下:

(1)確定評價指標(biāo)集.

建立影響評價對象的各因素所組成的集合U={u1，u2，…，un}，ui表示應(yīng)急資源配置信息、列車運營狀態(tài)信息和現(xiàn)場環(huán)境等.集合ui={ui1，ui2，…，uij}表示對各指標(biāo)ui進(jìn)行再劃分后的具體指標(biāo)集.

(2)建立指標(biāo)權(quán)重集.

在決策中，各指標(biāo)的影響程度有所不同，需要為各指標(biāo)建立相應(yīng)的權(quán)重 W={w1，w2，…，wn}.W反映指標(biāo)集U的權(quán)重集，wi表示指標(biāo)ui的權(quán)重集，其中，

(3)建立備選方案集.

即評價集 V={v1，v2，…，vm}，各個元素代表可以供選擇的m種方案，需從備選方案集中選出一個最佳的實施方案.

(4)構(gòu)造隸屬度矩陣.

隸屬函數(shù)需根據(jù)實際情況，通過與領(lǐng)域?qū)＜业慕涣鱽泶_定，選取三角形或梯形.對于元素ui，根據(jù)隸屬度函數(shù)逐一計算其要素uik(uik∈ui，1≤k≤j)對備選集{v1，v2，…，vm}中的元素的隸屬度 Rik={rk1，rk2，…，rkm}，按單個要素 ui評價集的隸屬度組成模糊評價矩陣:

(5)單個要素評價集.

(6)合成運算決策集.

對于要素集U中的每一個要素，依據(jù)步驟(5)的方法分別計算每個因素的評價集，得到整體的模糊評價矩陣 R={B1，B2，…，Bn}，則整體的綜合評價集為

(7)確定最優(yōu)結(jié)果.

5 實例應(yīng)用分析

5.1 案例描述

案例背景描述如下:

應(yīng)急救援時間:2011年2月15日12時30分.

列車情況:列車經(jīng)過隧道時，隧道內(nèi)發(fā)生火災(zāi)，列車緊急制動，機(jī)車脫軌.

應(yīng)急資源情況:具備軌道救援車以及比較完善的救援設(shè)備和人員.

現(xiàn)場環(huán)境:天氣情況不是很好，隧道內(nèi)能見度低.

救援要求:以最小的代價盡快恢復(fù)線路的運營.

同時根據(jù)以往的救援經(jīng)驗和實例分析，在鐵路應(yīng)急救援方案庫中選擇了4種救援方案.最終要采取哪個方案需要由管理Agent決策決定.

5.2 決策指標(biāo)體系及其權(quán)重設(shè)定

決策指標(biāo)體系是進(jìn)行模糊評價的基礎(chǔ)，是在鐵路應(yīng)急救援中管理Agent進(jìn)行救援方案選擇時需要考慮的各種指標(biāo).本文依據(jù)大量的鐵路運營現(xiàn)場調(diào)研資料，結(jié)合對實際救援案例的分析，提取影響鐵路應(yīng)急救援決策的要素，建立三層決策指標(biāo)體系，如圖3所示.最上層為整體的應(yīng)急態(tài)勢評估結(jié)果;中間層包含三個一級指標(biāo)，即應(yīng)急資源配置信息、列車運營狀態(tài)信息和現(xiàn)場環(huán)境;底層是對一級指標(biāo)進(jìn)行再劃分后確定的更詳細(xì)的決策指標(biāo).

圖3 指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)Fig.3 Index system structure

在模糊綜合評價中，各評價指標(biāo)的權(quán)重如何分配將直接影響評價的效果.權(quán)重的確定方法主要有專家調(diào)查法、兩兩指標(biāo)比較法和層次分析法等.在實際運用中，本文結(jié)合鐵路應(yīng)急領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗，根據(jù)應(yīng)急救援決策的特點，采用層次分析法對同層次決策指標(biāo)進(jìn)行重要度相互比較，通過構(gòu)建判斷矩陣和完成一致性檢查，最后計算出各級指標(biāo)的權(quán)重值，計算結(jié)果如表1所示.

5.3 決策過程

根據(jù)表1的結(jié)果，可以確定各級指標(biāo)權(quán)重集為W={0.40，0.40，0.20}，w1={0.34，0.36，0.30}，w2={0.40，0.35，0.25}，w3={0.55，0.45}.

根據(jù)當(dāng)前的列車狀態(tài)、應(yīng)急資源和現(xiàn)場環(huán)境信息，以及方案庫中存儲的4種不同救援方案，采用上述模糊綜合評價的基本步驟，首先針對不同的要素進(jìn)行單要素評價，獲得單要素評價矩陣為

然后根據(jù)步驟(5)計算單個要素評價集分別為

最后根據(jù)步驟(6)，計算各方案的綜合評價集為

根據(jù)隸屬度最大原則，第3種方案的隸屬度最大，為0.745 4，因此管理Agent將從方案備選集中選擇第3種方案作為當(dāng)前鐵路應(yīng)急救援的最優(yōu)決策方案.這與實際救援過程中，在當(dāng)前應(yīng)急態(tài)勢背景下，應(yīng)急指揮部門綜合考慮應(yīng)急資源、列車狀態(tài)和現(xiàn)場環(huán)境信息后選取的救援方案相吻合.

6 研究結(jié)論

本文以鐵路應(yīng)急救援指揮為應(yīng)用背景，依據(jù)MAS理論，設(shè)計了基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援指揮控制結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)模型擔(dān)任的角色不同，為不同層次Agent分配了不同的功能，然后提出了基于模糊評價的上層管理Agent決策模型，并闡述了具體的決策過程及算法.通過實際案例分析，驗證了該方法的可行性與適應(yīng)性.將模糊評價的方法與MAS理論相結(jié)合，為研究鐵路應(yīng)急的智能決策提供了新的思路，也為鐵路應(yīng)急救援中科學(xué)的指揮決策提供了重要依據(jù).后期將基于上述模型針對應(yīng)急救援任務(wù)的分解和分配機(jī)制進(jìn)行深入的研究.

［1］陸海洲，王富章，王英杰，等.鐵路應(yīng)急平臺框架體系研究［J］.中國鐵路，2007(6):41-44.［LU H Z，WANG F Z，WANG Y J，et al.Research on railway emergency platform frame system ［J］.China Railways，2007(6):41-44.］

［2］程曉卿，賈利民，秦勇，等.鐵路應(yīng)急管理研究［J］.鐵道學(xué)報，2012，34(3):7-13.［CHENG X Q，JIA L M，QING Y，etal. Research on railwayemergency management［J］.Journal of the China Railway Society，2012，34(3):7-13.］

［3］Massaguer D，Balasubramanian V，Mehrotra S，et al.Multi-agent simulation of disaster response［J］.U.S.Information Proceeding and Management，2006:35-42.

［4］Filippoupplitis A，Gelenbe E，Gianni D，et al.Distributed Agent-based building evacuation simulator［J］.U.S.Oxford Journals，Mathematics ＆ Physical Science，Computer Journal，2011，53(9):1384-1400.

［5］王富章，張莉艷，李平，等.城市軌道交通智能綜合監(jiān)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)［J］.中國鐵道科學(xué)，2006，27(1):126-132.［WANG F Z，ZHANG L Y，LI P，et al.The framework of urban mass transit intelligent integration supervision and control system ［J］.China Railway Science，2006，27(1):126-132.］

［6］尹全軍，秦龍，陳偉，等.災(zāi)害應(yīng)急反應(yīng)建模與仿真［J］.國防科技大學(xué)學(xué)報，2012，34(1):43-47.［YIN Q J，QIN L，CHEN W，et al.Disaster emergency response modeling and simulation［J］.Journal of National University of Defense Technology，2012，34(1):43-47.］

［7］吳揚波，賈全，王文廣，等.基于規(guī)則推理的海戰(zhàn)仿真實體決策方法［J］.火力與指揮控制，2009，34(8):30-33.［WU Y B，JIA Q，WANG W G，et al.The research on decision-making of the dombat entity of naval tactical simulation based on rule reasoning［J］.Fire Control and Command Control，2009，34(1):30-33.］

［8］裘杭萍，管留，潘曉東，等.基于分層Agent的戰(zhàn)術(shù)行動仿真決策機(jī)制研究［J］.計算機(jī)應(yīng)用研究，2011，28(7):2455-2461.［QIU H P，GUAN L，PAN X D，et al.Research on decision-making mechanism of tactical action simulation based on layered agent［J］.Application Research of Computers，2011，28(7):2455-2461.］

［9］秦智，張仕斌.基于模糊理論的安全控制測評模型的研究［J］.計算機(jī)應(yīng)用研究，2009，26(12):4771-4773.［QIN Z，ZHANG S B.Research of security control testing and evaluation model based on fuzzy theory［J］.Application Research of Computers，2009，26(12):4771-4773.］