車-地通信場(chǎng)景的一種混合建模方法研究

胡曉輝，王振強(qiáng)，陳 永

HU Xiaohui,WANG Zhenqiang,CHEN Yong

蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，蘭州730070

School of Electronic&Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China

1 引言

中國(guó)列車運(yùn)行控制系統(tǒng)（Chinese Train Control System，CTCS）的建模與分析是鐵路智能運(yùn)輸系統(tǒng)研究的核心問(wèn)題之一[1]。隨著列車運(yùn)行等級(jí)的不斷提升和列車運(yùn)行速度的不斷提高，建立高可信的無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)和列車分布式實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的必要性和迫切性也越來(lái)越突出。MAS（Multi-Agent System）[2]技術(shù)作為人工智能非常重要的一個(gè)研究領(lǐng)域，已成為研究列車運(yùn)行調(diào)度的重要手段之一。國(guó)內(nèi)已有眾多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行研究，研究結(jié)果充分說(shuō)明MAS 技術(shù)在列控系統(tǒng)應(yīng)用中的可行性[3-4]。但其均是采用Agent 理論來(lái)進(jìn)行抽象描述，并沒(méi)有給出具體的建模研究方式。

圖1 列車等級(jí)轉(zhuǎn)換場(chǎng)景

本文運(yùn)用Agent 理論和層次著色Petri 網(wǎng)混合建模方式，對(duì)車-地通信場(chǎng)景進(jìn)行研究。抽象出車-地通信場(chǎng)景的MAS 模型，分析了場(chǎng)景內(nèi)車-地主體的推理過(guò)程，并使用CPN Tools 工具采用層次化結(jié)構(gòu)方法建立了HCPN（Hierarchical Colored Petri Net）[5]模型，使車-地通信細(xì)節(jié)和車-地主體內(nèi)部推理流程等可視化，以便于發(fā)現(xiàn)其他抽象研究過(guò)程中所不能發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。最后通過(guò)模型狀態(tài)空間報(bào)告對(duì)場(chǎng)景模型的性能進(jìn)行了分析，并通過(guò)對(duì)場(chǎng)景模型進(jìn)行多次模擬仿真分析了車-地通信場(chǎng)景中在不同故障率和重發(fā)間隔情況下，非周期消息對(duì)控車實(shí)時(shí)性能的影響。

2 車-地通信場(chǎng)景

CTCS-3級(jí)鐵路列控系統(tǒng)是基于無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)GSM-R（GSM for Railway）的列車運(yùn)行控制系統(tǒng)，采用準(zhǔn)移動(dòng)閉塞方式，無(wú)線閉塞中心RBC（Radio Blocking Center）是CTCS-3 級(jí)列控系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，RBC 通過(guò)GSM-R 網(wǎng)絡(luò)與列控車載設(shè)備進(jìn)行連續(xù)雙向的信息交互，有效提高了列車的運(yùn)營(yíng)效率。圖1 為CTCS-3 列控系統(tǒng)列車等級(jí)轉(zhuǎn)換場(chǎng)景[6]示意圖，地面設(shè)備通過(guò)GSM-R 網(wǎng)絡(luò)與列車進(jìn)行信息交互并引導(dǎo)列車完成從CTCS-2 級(jí)到CTCS-3 級(jí)控車系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換。

3 車-地通信場(chǎng)景的MAS 抽象模型

3.1 MAS 抽象模型

基于車-地通信場(chǎng)景的MAS系統(tǒng)主要由三部分組成：列車Agent、道旁設(shè)備Agent 和其通信環(huán)境GSM-R 網(wǎng)絡(luò)。道旁設(shè)備Agent通過(guò)GSM-R 網(wǎng)絡(luò)接收到列車Agent發(fā)出的信號(hào)，對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、決策和推理，生成列車運(yùn)行圖，然后將移動(dòng)授權(quán)MA（Movement Authority）發(fā)送給列車Agent，實(shí)現(xiàn)列車群的統(tǒng)一控制和管理。列車Agent 收到道旁設(shè)備Agent 發(fā)送的移動(dòng)授權(quán)MA 信息后控制其以合理的速度運(yùn)行。這樣可以保障列車間的安全距離間隔，提高鐵路線路的運(yùn)輸能力。

圖2 車-地通信場(chǎng)景的MAS 模型

3.2 車-地主體Agent設(shè)計(jì)

Agent的信念-愿望-意圖（Beliefs-Desires-Intentions，BDI）[7-9]范例是近年來(lái)計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)界廣泛研究的一種智能Agent 結(jié)構(gòu)。在BDI 結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，定義一種擴(kuò)展性的、具有處理復(fù)雜事件能力的Agent，使其滿足解決當(dāng)前問(wèn)題的需求。

定義：Agent：：={Aid，B，D，I，K，Sensor，Effector，see，exe，Update，F(xiàn)ilter，Event，Act}。

Aid 是車-地主體Agent 的唯一標(biāo)識(shí)，每輛列車或每個(gè)RBC 都有其唯一標(biāo)識(shí)。Sensor 表示感知器，Effector表示效應(yīng)器，see 表示感知消息的過(guò)程，exe 表示對(duì)環(huán)境發(fā)生作用的過(guò)程，Update、Filter、Event 和Act 分別表示車-地主體Agent 的信念目標(biāo)更新函數(shù)、意圖過(guò)濾函數(shù)、子事件生成函數(shù)和行為動(dòng)作函數(shù)。

B（信念）：列車當(dāng)前運(yùn)行速度、運(yùn)行等級(jí)、所處路段以及正在與其通信的RBC 信息等，都可視為列車Agent的信念。

D（目標(biāo)）：如列車Agent 希望與RBC Agent 進(jìn)行通信會(huì)晤，或列車Agent 希望從RBC Agent 得到列車行車許可MA 等，都屬于列車的目標(biāo)狀態(tài)。

I（意圖）：如果一輛列車希望從CTCS-2 提升為CTCS-3，它首先根據(jù)自身的信念狀態(tài)判斷當(dāng)前環(huán)境是否滿足等級(jí)轉(zhuǎn)換的條件，如果條件滿足，列車會(huì)產(chǎn)生等級(jí)轉(zhuǎn)換的意圖，通過(guò)一系列的推理來(lái)產(chǎn)生一組動(dòng)作序列，并通過(guò)逐步執(zhí)行所產(chǎn)生的動(dòng)作序列來(lái)實(shí)現(xiàn)此意圖。

車-地主體Agent內(nèi)部推理過(guò)程：

（1）列車Agent 通過(guò)感知器Sensor 和感知函數(shù)see從外部環(huán)境GSM-R 獲得道旁設(shè)備Agent 發(fā)送過(guò)來(lái)的信息，如MA。

（2）知識(shí)庫(kù)對(duì)獲取到的MA 信息進(jìn)行識(shí)別和分析。

（3）通過(guò)Update 函數(shù)對(duì)當(dāng)前信念集中列車MA 信息進(jìn)行更新，并調(diào)整當(dāng)前目標(biāo)，如提速或降速等。

（4）通過(guò)規(guī)則推理分析當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)是否滿足提速或降速條件。

（5）通過(guò)過(guò)濾函數(shù)Filter 將滿足實(shí)現(xiàn)條件的目標(biāo)轉(zhuǎn)化為意圖。

（6）若當(dāng)前處理事件包含子目標(biāo)需要經(jīng)列車做進(jìn)一步處理，轉(zhuǎn)（7）；否則，轉(zhuǎn)（8）。

（7）通過(guò)Event函數(shù)把當(dāng)前子目標(biāo)轉(zhuǎn)化為新事件，并根據(jù)知識(shí)庫(kù)所存儲(chǔ)知識(shí)更新信念集和當(dāng)前目標(biāo)，轉(zhuǎn)（4）。

（8）通過(guò)Act 函數(shù)將當(dāng)前提速或降速意圖傳遞給效應(yīng)器Effector，并進(jìn)行變速操作。

（9）效應(yīng)器Effector通過(guò)執(zhí)行函數(shù)exe將當(dāng)前速度信息發(fā)送到外部環(huán)境GSM-R 中。

4 HCPN 建模仿真

為了保證模型的實(shí)際應(yīng)用，需要對(duì)車-地通信場(chǎng)景的MAS 模型進(jìn)行足夠詳細(xì)的設(shè)計(jì)。場(chǎng)景中車-地主體Agent 內(nèi)部推理關(guān)系非常復(fù)雜，為了清楚地表示車-地主體內(nèi)部推理規(guī)則，同時(shí)能夠降低整個(gè)車-地通信場(chǎng)景模型建立的復(fù)雜性，需要采取一些相關(guān)技術(shù)。

降低系統(tǒng)模型復(fù)雜性的一個(gè)重要方法是，對(duì)系統(tǒng)采用自上而下的分層模型化技術(shù)[10-11]。高層模型表示整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜功能，這些復(fù)雜功能與變遷相關(guān)聯(lián)，每個(gè)低層模型詳細(xì)表示其上層模型的一個(gè)具體的復(fù)雜功能，這種自上而下的分層模型化能持續(xù)下去直到足夠簡(jiǎn)單的功能級(jí)。這種建模方式易于理解，能降低復(fù)雜工程系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)復(fù)雜度，并由于對(duì)下層的修改不影響上層的模型，有較好的可重用性和可修改性。車-地通信場(chǎng)景MAS 層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3 所示。

層次著色Petri 網(wǎng)（HCPN）是一種具有層次性結(jié)構(gòu)的高級(jí)Petri網(wǎng)，高層次的網(wǎng)可以從廣義上定義正在建模的系統(tǒng)的全貌，然后利用高層網(wǎng)中的置換變遷，將其關(guān)聯(lián)到更為詳細(xì)的頁(yè)面（子頁(yè)）中去，從而可以逐步地、越來(lái)越細(xì)化地建立整個(gè)系統(tǒng)的模型。

圖3 車-地通信場(chǎng)景層次性MAS 結(jié)構(gòu)

圖4 車-地通信頂層模型

圖4 為車-地通信場(chǎng)景層次性MAS 中頂層通信模型，Train Agent 和RBC Agent 通過(guò)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)GSM-R 進(jìn)行交互通信，在此，Train、RBC 和GSM-R 網(wǎng)絡(luò)均采用具有擴(kuò)展子頁(yè)功能的置換變遷表示。在無(wú)線通信過(guò)程中，GSM-R 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生突發(fā)降質(zhì)、越區(qū)切換和鏈路中斷三種故障，導(dǎo)致通信失敗[12]，此時(shí)置換變遷GSM-R 會(huì)將托肯值傳送至Up 或Down 庫(kù)所。

圖5 車-地主體Agent內(nèi)部設(shè)計(jì)

圖6 TBel子頁(yè)

圖5 為車-地通信場(chǎng)景層次性MAS 中車-地主體Agent 中層BDI 交互模型結(jié)構(gòu)，車-地主體Agent 通過(guò)感知庫(kù)所TB 從通信網(wǎng)絡(luò)GSM-R 中獲取到信息，經(jīng)由信息識(shí)別變遷GetMsg 挑選出對(duì)自己有用的信息，放入事件庫(kù)所Event形成待處理事件，Agent每次從事件庫(kù)所中挑選出一個(gè)事件送入知識(shí)庫(kù)TKnowlege 進(jìn)行進(jìn)一步處理，在知識(shí)庫(kù)TKnowlege中首先把事件送入案例庫(kù)TStrategy1中進(jìn)行比對(duì)，挑選出適合此事件的處理方案，生成新的目標(biāo)和信念狀態(tài)，通過(guò)庫(kù)所UpdateB 和UpdateG 對(duì)當(dāng)前的信念集TBel和目標(biāo)集TGoal進(jìn)行更新，并生成新的愿望和信念狀態(tài)。Agent 在規(guī)則庫(kù)TRule1 中判斷當(dāng)前信念狀態(tài)是否滿足當(dāng)前愿望的執(zhí)行，如果滿足則產(chǎn)生實(shí)現(xiàn)當(dāng)前愿望的計(jì)劃Plan 并在意圖集TIntention 中生成相應(yīng)的意圖。如果當(dāng)前意圖是向外部環(huán)境執(zhí)行動(dòng)作的話，通過(guò)Effector 執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作；如果是子事件的話，則把它放到事件庫(kù)所Event中等待進(jìn)一步處理。

車-地通信場(chǎng)景層次性MAS 結(jié)構(gòu)中，車-地主體Agent 的BDI 底層詳細(xì)設(shè)計(jì)模型子頁(yè)TBel、TKnowlege、TGoal和TIntention 如圖6、圖7、圖8 和圖9 所示。

5 模型狀態(tài)空間仿真分析

圖7 TKnowlege 子頁(yè)

Petri網(wǎng)以研究模型系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)行為為目標(biāo)，著眼于系統(tǒng)中可能發(fā)生的各種狀態(tài)變化以及變化之間的關(guān)系，易于表示系統(tǒng)變化發(fā)生的條件及變化發(fā)生后的系統(tǒng)狀態(tài)，狀態(tài)之間的變化稱為狀態(tài)空間[13]。車-地通信場(chǎng)景HCPN 模型狀態(tài)空間分析報(bào)告[14]如圖10 所示，從圖中可以得到車-地通信場(chǎng)景模型的回歸性（Home）、活性（Liveness）以及公平性（Fairness）。

圖8 TGoal子頁(yè)

圖9 TIntention 子頁(yè)

圖10 車-地通信場(chǎng)景的HCPN 模型狀態(tài)空間報(bào)告

通過(guò)分析報(bào)告可知：車-地通信場(chǎng)景模型中不存在回歸性標(biāo)志狀態(tài)，即無(wú)論之前發(fā)生了什么情況，通信場(chǎng)景狀態(tài)總能夠從某些前驅(qū)狀態(tài)到達(dá)；車-地通信場(chǎng)景模型不會(huì)出現(xiàn)任何無(wú)使能變遷存在的狀態(tài)，即此場(chǎng)景模型是永遠(yuǎn)具有活性的；車-地通信場(chǎng)景模型不存在無(wú)限事件序列，也不存在能夠達(dá)成無(wú)限次觸發(fā)的變遷，也就是說(shuō)，任何車-地主體在做出一個(gè)動(dòng)作之前，場(chǎng)景中其他動(dòng)作的發(fā)生次數(shù)都是有限的，也即這個(gè)場(chǎng)景是公平的。由此可知基于MAS 的車-地通信場(chǎng)景模型是一個(gè)無(wú)死鎖、事件觸發(fā)設(shè)計(jì)合理的機(jī)制。

列車等級(jí)轉(zhuǎn)換場(chǎng)景中列車與RBC 連接時(shí)車載設(shè)備從開(kāi)始呼叫到與RBC 建立連接的時(shí)間應(yīng)<8.5 s（95%），=10 s（100%）；時(shí)間>10 s 應(yīng)被認(rèn)為建立連接失敗[15]。列車所發(fā)送的請(qǐng)求與RBC 建立連接的消息為非周期性消息，數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)間0 ＜ttransfer＜0.5 s，數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中受到的干擾時(shí)間0 ＜tdisturb＜1 s[16]。在車-地?zé)o線通信過(guò)程中，GSM-R 經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生突發(fā)降質(zhì)、越區(qū)切換和鏈路中斷三種故障，導(dǎo)致通信中斷，數(shù)據(jù)包丟失。在此，對(duì)不同丟包率情況下，非周期消息發(fā)送間隔與連接成功率之間的關(guān)系進(jìn)行研究。

車-地通信場(chǎng)景HCPN 模型的驗(yàn)證采用CPN Tool工具3.4.0 版本在Window7 操作系統(tǒng)中進(jìn)行仿真分析。為消除單次實(shí)驗(yàn)出現(xiàn)的誤差，對(duì)所建立的車-地通信場(chǎng)景模型進(jìn)行10 次獨(dú)立的仿真實(shí)驗(yàn)，每次發(fā)送10 000 組數(shù)據(jù)包，觀察在8.5 s 和10 s 兩種時(shí)間限定條件下，四種不同丟包率（1%，3%，5%和10%）和不同重發(fā)時(shí)間間隔對(duì)數(shù)據(jù)包傳輸成功數(shù)量的影響，實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果如圖11和圖12 所示。

圖11 8.5 s內(nèi)不同條件下數(shù)據(jù)包傳輸成功數(shù)量對(duì)比圖

圖12 10 s內(nèi)不同條件下數(shù)據(jù)包傳輸成功數(shù)量對(duì)比圖

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，丟包率越小，能夠成功建立連接的數(shù)據(jù)包數(shù)量越大，且在四種丟包率情況下，數(shù)據(jù)包能夠最大數(shù)量地建立連接均發(fā)生在3～3.5 s之間。因此，為了保證無(wú)線傳輸實(shí)時(shí)性能，把重發(fā)時(shí)間間隔設(shè)置在3～3.5 s之間較為合理。

6 結(jié)論

在鐵路信號(hào)的高速發(fā)展趨勢(shì)和我國(guó)鐵路提速的背景下，實(shí)現(xiàn)對(duì)列車運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景的性能分析和研究具有十分重要的意義。本文以CTCS-3 級(jí)列控系統(tǒng)車-地通信場(chǎng)景為研究對(duì)象，采用Agent 和HCPN 混合建模方法進(jìn)行研究分析，克服了單純抽象Agent 理論研究與實(shí)踐分離的問(wèn)題。根據(jù)Agent理論將車-地通信場(chǎng)景抽象為MAS，并使用具有層次建模結(jié)構(gòu)的HCPN 對(duì)MAS 整體行為、車-地主體Agent 推理流程和車-地通信過(guò)程建立了可視化模型。根據(jù)模型狀態(tài)空間報(bào)告對(duì)車-地通信場(chǎng)景模型進(jìn)行了分析，分析結(jié)果表明模型是一個(gè)無(wú)死鎖、事件觸發(fā)設(shè)計(jì)合理的機(jī)制，最后對(duì)車-地通信場(chǎng)景中的非周期消息傳輸性能進(jìn)行了仿真分析，得到不同故障率和不同重發(fā)時(shí)間間隔對(duì)車-地通信實(shí)時(shí)性能的影響。仿真結(jié)果表明，基于Agent 和HCPN 的混合建模研究方法是鐵路智能運(yùn)輸系統(tǒng)建模仿真中具有高可行性的一種研究方法，研究結(jié)果對(duì)提高列車運(yùn)行效率和保障列車運(yùn)行安全有一定的影響。

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