多部門協(xié)同的內(nèi)河失控船應(yīng)急處置決策方法

吳兵，嚴(yán)新平，汪洋，魏曉陽

（武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心，國家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心，武漢430063）

多部門協(xié)同的內(nèi)河失控船應(yīng)急處置決策方法

吳兵，嚴(yán)新平*，汪洋，魏曉陽

（武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心，國家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心，武漢430063）

提出了一種基于模糊推理和決策偏好的群決策方法，以實(shí)現(xiàn)內(nèi)河失控船的安全和有效的應(yīng)急處置.首先，通過歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)綜述，獲取了不同影響因素下的失控船應(yīng)急處置方案，確定了處置方案的決策準(zhǔn)則；其次，利用模糊推理的方法對(duì)影響因素進(jìn)行了模糊化，建立了模糊推理規(guī)則庫和模糊推理機(jī)，通過去模糊化獲取了不同決策方案下的決策準(zhǔn)則值；再次，考慮到多部門協(xié)同的決策者的不同偏好信息格式，本文提出了一種基于一致性分析的線性規(guī)劃模型，用于整合區(qū)間效用值、直覺模糊數(shù)和區(qū)間乘法偏好關(guān)系等決策偏好格式，從而獲取不同決策準(zhǔn)則的權(quán)重并得到最優(yōu)決策方案.最后，應(yīng)用典型案例進(jìn)行了驗(yàn)證.結(jié)果表明，該方法能夠很好地實(shí)現(xiàn)內(nèi)河失控船的應(yīng)急處置.

水路運(yùn)輸；群決策；模糊推理；失控船；偏好決策

1 引言

失控船的安全管理與應(yīng)急處置一直是海事管理機(jī)構(gòu)重點(diǎn)關(guān)注的問題.與海上發(fā)生失控險(xiǎn)情不同，內(nèi)河水域船舶通航環(huán)境復(fù)雜，船舶發(fā)生失控險(xiǎn)情后，如果處置措施不當(dāng)，則可能造成事故的發(fā)生[1].根據(jù)江蘇海事局歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，目前對(duì)于失控船的應(yīng)急處置有四種方案：在拖輪協(xié)助下繼續(xù)作業(yè)(A1)，沖灘或者在航道外側(cè)錨泊(A2)，錨泊于就近的錨地(A3)，應(yīng)急錨泊于航道(A4).因此失控船的應(yīng)急處置實(shí)際上是一個(gè)決策問題.對(duì)于該決策問題，首先需要確定決策準(zhǔn)則，和普通船舶類似，失控船的航行安全也會(huì)受到自然環(huán)境（準(zhǔn)則一），交通環(huán)境（準(zhǔn)則二）和安全管理（包括應(yīng)急救助資源，準(zhǔn)則三）[2-4]的影響，同時(shí)根據(jù)Generic ship的理論[5]，還受到船舶安全狀態(tài)（準(zhǔn)則四）的制約，這四個(gè)因素就構(gòu)成了失控船應(yīng)急決策的準(zhǔn)則.從實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看，這四個(gè)決策準(zhǔn)則是細(xì)分為風(fēng)、流、能見度[2-3,6]等10個(gè)影響因素的，如表1所示.本文提出用模糊推理的方法將這些影響因素整合到四個(gè)決策準(zhǔn)則中.另外，由于失控船的應(yīng)急處置中，失控船需要考慮自身的安全，過往船舶也需要考慮到自身的的安全，同時(shí)海事管理機(jī)構(gòu)需要考慮整個(gè)水域的通航秩序，因此該決策問題是涉及到這三個(gè)部門協(xié)同的群決策問題.在這個(gè)決策過程中，由于各個(gè)部門對(duì)決策問題的了解程度不同，其決策的偏好信息也會(huì)有所不同.對(duì)于失控船來說，由于其對(duì)自身的船舶狀況最為熟悉，在決策時(shí)更偏好使用效用值的信息；而對(duì)于過往船舶來說，對(duì)失控船舶的了解程度相對(duì)較少，在決策時(shí)會(huì)存在難以把握的一些因素，常常偏好采用具有隸屬度和猶豫度的直覺模糊數(shù)；而海事管理機(jī)構(gòu)需要統(tǒng)籌考慮各個(gè)決策方案對(duì)過往船舶和失控船舶的影響，偏好采用兩兩比較的直覺乘法關(guān)系.鑒于此情況，本文提出了基于一致性的線性規(guī)劃模型來整合這些偏好的信息格式.

2 失控船應(yīng)急決策問題描述

記X={x1,x2,…,xt}(t≥2)為應(yīng)急決策方案，G={G1,G2,…,Gs}為應(yīng)急決策準(zhǔn)則，w=(w1,w2,…,ws)為決策準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量，其值越大，表示相對(duì)應(yīng)的決策準(zhǔn)則更為重要，且為決策矩陣，為第i個(gè)決策準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)第j種方案下的值.由此可得第j個(gè)方案的評(píng)價(jià)值為Zj(w)，如式（1）所示.

第一個(gè)問題是獲取決策矩陣.考慮到本決策問題涉及10個(gè)影響因素，如果以這些影響因素為決策準(zhǔn)則的話，在時(shí)間緊迫的應(yīng)急局面中難以實(shí)施，因此該問題需要轉(zhuǎn)換為獲取四個(gè)決策準(zhǔn)則值的問題.

第二個(gè)問題是獲取決策準(zhǔn)則的權(quán)重.失控船的應(yīng)急決策過程涉及到海事部門、失控船舶和過往船舶等三類主體，設(shè)為DM={} d1,d2,d3，各個(gè)部門的偏好格式分別如下：

（1）區(qū)間效用值（失控船舶）.

（2）直覺模糊數(shù)（過往船舶）.

（3）區(qū)間乘法偏好關(guān)系（海事部門）.

該方法來源于經(jīng)典的層次分析法，通過兩兩比較各個(gè)準(zhǔn)則的重要程度來確定各個(gè)準(zhǔn)則的權(quán)重，即可獲得乘法偏好關(guān)系，可表示為其中~bij表示決策者認(rèn)為Gi準(zhǔn)則相對(duì)于Gj準(zhǔn)則的重要程度.考慮到?jīng)Q策過程中決策者對(duì)于偏好關(guān)系也會(huì)采用區(qū)間形式，區(qū)間乘法偏好關(guān)系需要滿足式(3).

3 失控船應(yīng)急決策模型

3.1 失控船應(yīng)急決策框架

如圖1所示，本文采集了不同決策方案的各個(gè)影響因素，在此基礎(chǔ)上利用模糊推理，將影響因素整合到相應(yīng)的自然環(huán)境、交通環(huán)境、船舶狀況和應(yīng)急救助資源四個(gè)決策準(zhǔn)則中.同時(shí)考慮到專家決策時(shí)會(huì)對(duì)不同的決策方案有不同的偏好格式，因此提出一種基于一致性分析的線性規(guī)劃模型.將區(qū)間效用值，區(qū)間直覺模糊數(shù)，區(qū)間乘法偏好關(guān)系這三種偏好格式進(jìn)行整合，獲取各準(zhǔn)則的權(quán)重向量.最后利用式(1)進(jìn)行最優(yōu)處置方案決策.

圖1 失控船應(yīng)急處置決策框架Fig.1 Decision framework for disposal of NUC ships

3.2 基于模糊推理的決策準(zhǔn)則值的獲取

模糊推理在海事安全方面具有廣泛的應(yīng)用[2]，它主要包括模糊化、模糊規(guī)則庫、模糊推理機(jī)和去模糊化四個(gè)部分.在本文中，首先利用隸屬度函數(shù)對(duì)各影響因素和決策準(zhǔn)則進(jìn)行模糊化，從而轉(zhuǎn)化成具有模糊特征的語言變量；然后建立模糊推理規(guī)則庫，通過推理機(jī)實(shí)現(xiàn)影響因素與決策準(zhǔn)則之間的關(guān)聯(lián)；最后對(duì)獲得的輸出變量進(jìn)行去模糊化，獲取各決策準(zhǔn)則的屬性值.

3.2.1 模糊化輸入和輸出變量

模糊化各個(gè)變量時(shí)目前主要采用隸屬度函數(shù)的方法，由于三角形隸屬度函數(shù)非常直觀，因此應(yīng)用最為廣泛[2,7].每個(gè)隸屬度函數(shù)可表示為qe=(q1,q2,q3)，根據(jù)江蘇海事局2009-2012年間發(fā)生的失控船統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文采用累積頻率的方法獲取隸屬度函數(shù).圖2為一標(biāo)準(zhǔn)的三角隸屬度函數(shù)，對(duì)于語言變量“EF”，其q1的值為累積頻率25%對(duì)應(yīng)的變量值，而q2和q3則分別為50%和75%.類似地，通過采用該方法可以獲取各影響因素的模糊化數(shù)值，如表1所示（A3為例）.需要指出的是，表1的前6個(gè)變量在不同的決策方案下其參數(shù)存在差異，而后4個(gè)變量則相同.各輸出變量（決策準(zhǔn)則）統(tǒng)一采用如圖2所示的三角模糊隸屬度.

圖2 標(biāo)準(zhǔn)三角形隸屬度函數(shù)Fig.2 Standard triangular membership function

3.2.2 建立模糊推理規(guī)則庫

模糊化輸入和輸出變量之后，需要建立模糊推理機(jī)，本文采用Mamdani推理方法，該方法的原理如式（4）所示，式中的μAl(xm)為語言變量xm的mk隸屬度.各個(gè)決策準(zhǔn)則的模糊推理機(jī)如圖3所示，需要注意的是（d），該推理機(jī)A1方案只有一個(gè)輸入變量，而A2、A3和A4則增加了兩個(gè)輸入變量，這是由于決策時(shí)會(huì)對(duì)這三個(gè)輸入變量進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，從而影響其決策規(guī)則，具體在決策規(guī)則庫中進(jìn)行設(shè)置.

表1 模糊化各輸入變量（A3為例）Table 1Fuzzified input variables(A3 case)

圖3 決策準(zhǔn)則模糊推理機(jī)Fig.3 Fuzzy inference engine for decision attributes

模糊推理的另一個(gè)重要組成部分是模糊推理規(guī)則庫，常用的格式為IF-THEN規(guī)則.如式（5）所示.

式中Almk(i=1,2,…,M)和Blk分別是輸入變量和輸出變量的模糊集；xk=(x1k,x2k,…,xnk)T∈U和y∈V分別為輸入和輸出變量的語言變量.同時(shí)令L是第k個(gè)決策準(zhǔn)則的模糊規(guī)則(l=1,2,…,L).根據(jù)該IFTHEN推理規(guī)則，建立A3的決策推理規(guī)則如表2所示（以救助資源為例）.

3.2.3 決策準(zhǔn)則去模糊化

獲取模糊輸出語言變量之后，利用式（6）所示的重心法對(duì)其進(jìn)行去模糊化，獲得不同決策方案下的決策準(zhǔn)則的值.

表2 救助資源模糊推理規(guī)則庫（A3為例）Table 2Fuzzy rule base for rescue resources(A3 case)

3.3 多種偏好信息下的目標(biāo)規(guī)劃模型

3.3.1 區(qū)間效用值

假定所有的權(quán)重向量都包含于區(qū)間效用值中，則認(rèn)為這個(gè)區(qū)間效用值是一致性的.

但是這在大多數(shù)情況下是難以實(shí)現(xiàn)的，因此徐澤水[8]提出利用一致性來確定區(qū)間效用值的權(quán)重.并引用了正偏差向量和負(fù)偏差向量來進(jìn)行描述.

3.3.2 直覺模糊數(shù)

直覺模糊數(shù)和區(qū)間模糊數(shù)有一定的差異，但是可以通過文獻(xiàn)[9]提供的方法將直覺模糊數(shù)轉(zhuǎn)換為區(qū)間模糊數(shù).具體過程為：直覺模糊數(shù)可以轉(zhuǎn)換為，對(duì)于一個(gè)具有一致性關(guān)系的直覺模糊數(shù)來說，需要滿足式（10）.

和區(qū)間效用值類似[8]，通過引用正負(fù)偏差向量和，可以建立以正負(fù)偏差向量之和最小為目標(biāo)函數(shù)的線性規(guī)劃模型Mp.

3.3.3 區(qū)間乘法偏好關(guān)系

對(duì)于具有一致性的區(qū)間乘法偏好關(guān)系，需要滿足式（12）的條件.

類似地[9]，引用正負(fù)偏差向量c-ij和c+ij，可以建立以正負(fù)偏差向量之和最小為目標(biāo)函數(shù)的線性規(guī)劃模型Mm.

3.3.4 整體目標(biāo)規(guī)劃模型

由式（1）可知，Zj(w)值最大的方案即為最優(yōu)方案，而通過前面建立的Mu、Mp和Mm模型，可以建立本決策過程的多目標(biāo)最優(yōu)模型如下：

又由于

則可以獲得最優(yōu)線性規(guī)劃模型為

求解該線性規(guī)劃模型，即可獲得最優(yōu)的失控船應(yīng)急處置決策方案.

4失控船應(yīng)急實(shí)證研究

4.1 失控船應(yīng)急決策情景

2009年9月份，一艘船長為98 m的干貨船在長江下游航段41#黑浮附近發(fā)生了主機(jī)失控險(xiǎn)情，當(dāng)時(shí)能見度約為5 000 m，東北風(fēng)4-5級(jí)，船舶距離最近的張家港危險(xiǎn)品錨地約0.8海里，航道外側(cè)水域水深條件良好，可以滿足該船舶臨時(shí)錨泊的需要，利用該航道外側(cè)成功應(yīng)急錨泊的概率為0.7左右；險(xiǎn)情離張家港港區(qū)較近，應(yīng)急拖輪約20-25分鐘可以到達(dá)，距離碼頭水域約2海里.盡管該處水域位于福南水道、福中水道和福北水道匯流處，此時(shí)船舶流量一般，約每小時(shí)18艘左右.

4.2 獲取決策矩陣

首先將上述的各個(gè)影響因素?cái)?shù)值分別進(jìn)行模糊化，可以獲取在不同決策方案（A1，A2，A3，A4）下的語言變量，再根據(jù)圖3所示的Mamdani型模糊推理機(jī)，按照建立的IF-THEN模糊推理規(guī)則庫，獲取輸出變量的語言變量，然后根據(jù)公式（6）所示的重心法將語言變量進(jìn)行去模糊化，可獲得不同決策方案各個(gè)決策準(zhǔn)則的值，如表3所示.

表3 不同決策方案下的決策準(zhǔn)則值Table 3Attribute values of different alternatives

從表3準(zhǔn)則值可以看出，A1方案雖然沒有某個(gè)準(zhǔn)則的得分值最高，但是相對(duì)較為平均；而A2方案因?yàn)楹降劳鈧?cè)能夠利用的概率較高，在救助資源方面得分值最高；A3方案則在交通環(huán)境方面得分最高；A4方案由于采用緊急拋錨方案，受自然環(huán)境影響較小，其在自然環(huán)境的得分最高.由于這些方案在各個(gè)方面均有自身的優(yōu)勢，因此需要獲取各個(gè)決策準(zhǔn)則的權(quán)重向量，得出最優(yōu)方案.

4.3 專家評(píng)價(jià)權(quán)重

在進(jìn)行該決策時(shí)，分別選取了一名海事管理人員，兩名高級(jí)船員（分別代表失控船舶和過往船舶）對(duì)本案例進(jìn)行評(píng)價(jià).過往船舶的決策信息是以直覺模糊數(shù)的形式給出，其值為

該直覺模糊數(shù)可以轉(zhuǎn)換為區(qū)間模糊數(shù).

其他兩個(gè)決策者的信息也分別給出為

根據(jù)建立的線性規(guī)劃模型Mf可以獲得權(quán)重向量和偏差變量的值.

由以上的偏差變量的值可以看出，所有的偏差向量均大于且接近于0，因此具有很好的一致性，該條件下的結(jié)果即為最優(yōu)的決策方案.

4.4 最優(yōu)決策方案

在上述決策變量條件下，可以求得：

而根據(jù)定義，易得到各決策方案的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，分別為

因此可以獲得各個(gè)決策方案的排序?yàn)锳3＞A1＞A2＞A4

因此，方案A3為最優(yōu)方案，該方案與實(shí)際處置時(shí)采用的方案一致，即錨泊于張家港危險(xiǎn)品錨地.

5 研究結(jié)論

本文提出了一種基于模糊推理和偏好決策的內(nèi)河失控船應(yīng)急處置方法.考慮到應(yīng)急處置時(shí)時(shí)間緊迫，因此采用歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和模糊推理結(jié)合的方法，可以快速地獲得具有典型特征的決策準(zhǔn)則屬性值.需要指出的是，本文的應(yīng)急決策方案是基于江蘇海事局的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在應(yīng)用于長江中上游水域時(shí)可能還需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整；另一方面，由于數(shù)據(jù)采集的難度等客觀因素，歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并不一定能涵蓋所有的影響因素.因此對(duì)于失控船應(yīng)急處置的影響因素還可以進(jìn)行更為深入地研究.而對(duì)于各個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的權(quán)重，考慮到時(shí)間緊迫性和多部門專家對(duì)于實(shí)際應(yīng)急情景的了解程度，群決策中各個(gè)決策者對(duì)于不同的評(píng)價(jià)信息格式有不同的偏好，本文應(yīng)用的基于一致性的線性規(guī)劃方法可以很好地整合區(qū)間效用值、直覺模糊數(shù)和區(qū)間乘法偏好關(guān)系等數(shù)據(jù)格式.研究結(jié)果表明，該方法具有很好的實(shí)用性和可靠性.此外，盡管在實(shí)際過程中各個(gè)部門可能不會(huì)嚴(yán)格按照這種偏好格式進(jìn)行決策，但是通過該目標(biāo)規(guī)劃模型可以對(duì)這三種偏好格式的任意組合進(jìn)行整合，因此該方法具有較強(qiáng)的推廣性.

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A Modified Decision-making Method with Multidivisional Cooperation for Disposal of NUC Ships

WU Bing，YAN Xin-ping，WANGYang，WEI Xiao-yang
(National Engineering Research Center for Water Transport Safety(WTSC),Intelligent Transportation System Research Center, Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)

In order to dispose the not under command(NUC)ships effectively and safely in inland waterway transportation,a modified group decision making methodology is proposed based on fuzzy rule reasoning and decision preference.First,according to the statistical data and literature review,the influencing factors of emergency disposal options is obtained,and the decision attribute is also defined.Second,the fuzzy reasoning is introduced to integrate the influencing factors;moreover,after establishment of the fuzzy rule base and fuzzy inference engine,the linguistic variables of decision criteria with respect to the alternatives are defuzzified into crisp values.Third,considering the decision-maker may prefer different formats of information,a consistency-based linear programming method is proposed to integrate the information,including interval utility value,intuitionistic fuzzy numbers and interval multiplicative preference relation.The weights of attributes and the best alternative,then,can be obtained.Finally,a typical illustrative example is used to verify the proposed approach,and the result represents that this model is useful and beneficial for disposal of NUC ships.

waterway transportation;group decision-making;fuzzy reasoning;NUC ships;decision preference

1009-6744（2015）05-0016-08

U698.6

A

2015-04-01

2015-06-11錄用日期：2015-06-18

國家科技支撐計(jì)劃（2015BAG20B05）；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130143120014).

吳兵（1986-），男，江西蘆溪人，博士生. ＊

xpyan@whut.edu.cn