多方博弈下起重作業(yè)人員有意不安全行為致因分析*

鄭霞忠，史高陽，陳 述

(1. 三峽大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2. 水電工程施工與管理湖北省重點實驗室，湖北 宜昌 443002)

0 引言

起重機械操作簡便、運行效率高，在工程建設(shè)中應(yīng)用廣泛[1]。然而，受人、機、環(huán)等各方面因素影響，近年來起重作業(yè)事故頻發(fā)，隨著科技發(fā)展，設(shè)備可靠性逐漸增強，由人的不安全行為引發(fā)的事故變得更為頻繁。據(jù)統(tǒng)計，2015年共發(fā)生起重作業(yè)安全事故79起，占特種設(shè)備事故總數(shù)的30.74%，其死亡人數(shù)占41.01%，其中，由違章作業(yè)、操作不當(dāng)?shù)炔话踩袨橐l(fā)69起，事故占比高達87.34%[2]。人的不安全行為是指能引發(fā)事故的差錯行為，分為有意識和無意識2類。由于起重作業(yè)過程參與方多，各方策略選擇隨機，作業(yè)人員有意不安全行為受主觀因素影響大，在安全事故中作用凸顯，因此，系統(tǒng)分析起重作業(yè)人員有意不安全行為演化路徑，剖析有意不安全行為致因，制定有意不安全行為防范策略，為起重作業(yè)安全事故預(yù)防提供一定的參考。

起重作業(yè)危險系數(shù)高，事故后果嚴(yán)重，其安全問題的探討是工程施工領(lǐng)域關(guān)注的熱點[3]：國內(nèi)外學(xué)者已從結(jié)構(gòu)優(yōu)化、防撞系統(tǒng)、安全監(jiān)控等方面，對起重機械安全進行了研究[4-6]。隨著不安全行為問題的凸顯，起重作業(yè)事故的研究逐漸轉(zhuǎn)移到安全行為視角[7]：施笑畏等[8]運用模糊算法，分析起重機司機操作的動作流程與規(guī)律，構(gòu)建了起重機司機操作行為規(guī)范庫；王喜梅等[9]運用模糊綜合評價法，分析起重機駕駛員的安全行為能力，辨識了安全行為能力影響因素；任衛(wèi)軍等[10]建立三維虛擬模型，結(jié)合作業(yè)行為規(guī)則對駕駛員作業(yè)技能進行評價，提出了培訓(xùn)建議；趙勇等[11]利用HCR模型分解作業(yè)流程，進行了起重機操作人員人因失誤研究；鄭霞忠等[12]運用模糊理論改進CREAM方法，構(gòu)建起重作業(yè)人因可靠性模型，實現(xiàn)了人因失誤的量化分析。

以上研究主要從作業(yè)人員行為規(guī)范、行為能力、人因失誤等角度對起重作業(yè)人員安全行為進行了研究，在一定程度上減少了起重安全事故的發(fā)生，但較少分析其他參與方對作業(yè)人員有意不安全行為的影響?；诖耍疚膹氖┕て髽I(yè)內(nèi)部管理方、監(jiān)管方及作業(yè)方三方的動態(tài)博弈角度出發(fā)，構(gòu)建施工企業(yè)內(nèi)部演化博弈模型，分析企業(yè)、監(jiān)管方策略選擇等對作業(yè)人員有意不安全行為的影響，探討作業(yè)人員有意不安全行為防范措施，對于有效預(yù)防有意不安全行為發(fā)生，降低起重作業(yè)安全事故率具有重要意義。

1 演化博弈模型構(gòu)建

有意不安全行為是指由主觀意識所指導(dǎo)的、故意的不安全行為，其本質(zhì)是對利益或效用最大化選擇的決策結(jié)果[13]。施工過程中，部分作業(yè)人員由于工作經(jīng)驗豐富，熟悉工作環(huán)境，存在一些習(xí)慣性有意不安全行為，沒有引發(fā)嚴(yán)重事故，長期未被發(fā)現(xiàn)和糾正，在實踐中反復(fù)出現(xiàn)而固定化或程式化[14]，作業(yè)人員進行作業(yè)時會默認(rèn)選擇此模式，而忽視不安全行為存在的風(fēng)險。

演化博弈論認(rèn)為，具有有限理性的博弈各方無法準(zhǔn)確判斷自身在博弈中的狀態(tài)，需通過一定的策略逐漸演化，最終達到一種穩(wěn)定狀態(tài)[15]。起重作業(yè)方有意不安全行為演化博弈模型的局中人包括施工企業(yè)內(nèi)部管理方、監(jiān)管方和作業(yè)方3個有限理性的博弈方，管理方策略集合為{加大安全投入，減少安全投入}，監(jiān)管方策略集合為{監(jiān)管、不監(jiān)管}；作業(yè)方策略集合為{有意不安全行為，按規(guī)程作業(yè)}。模型假設(shè)如下：

假設(shè)1：安全投入不變情況下，管理方獲得收益I，支付工資總和為R，加大安全投入時，需付出安全投入成本C，員工獲得的安全培訓(xùn)、福利待遇等的價值為E，由于作業(yè)方與監(jiān)管方綜合能力的提升，獲得額外收益I1。

假設(shè)2：作業(yè)方按照規(guī)則作業(yè)，工資收入為A，獲得工效b，付出勞動成本D，承擔(dān)風(fēng)險H，發(fā)生安全事故概率為α，事故后果g由管理方承擔(dān)。作業(yè)方選擇進行有意不安全行為概率為x，付出的勞動成本減少D1，獲得額外工效b2，為管理方創(chuàng)造收益I3，但同時承擔(dān)風(fēng)險增加H1,若被監(jiān)管方發(fā)現(xiàn)罰款Q，此時與監(jiān)管方發(fā)生沖突概率為η，雙方損失均為N，安全事故的概率為β，事故后果G，作業(yè)方承擔(dān)事故損失比例為λ。

假設(shè)3：監(jiān)管方選擇嚴(yán)格監(jiān)視作業(yè)方安全行為概率為y(企業(yè)增加安全投入時，監(jiān)管方可識別出全部不安全行為)，付出勞動力等成本為J，工資收入M，承擔(dān)風(fēng)險H，發(fā)現(xiàn)作業(yè)方不安全行為獎勵M2，發(fā)生事故時不承擔(dān)事故后果，但可使事故損失減少比例γ,監(jiān)管方不監(jiān)管時，付出勞動力成本減少J1，承擔(dān)風(fēng)險增加H1，出現(xiàn)事故時承擔(dān)事故損失比例為μ，不發(fā)生事故時，獲得獎勵M1。

假設(shè)4：管理方減少安全投入時，獲得額外收益I2，但此時員工由于安全培訓(xùn)少，心理落差大等原因，作業(yè)方操作技能下降，工效降低b1，安全意識減弱，對不安全行為認(rèn)識不足，有意不安全行為概率增大，安全事故發(fā)生概率增加δ；監(jiān)管方識別不安全行為能力下降，識別出不安全行為的比例為κ。

若企業(yè)選擇增加安全投入概率為θ，則根據(jù)施工企業(yè)安全投入增加或減少策略，管理方、監(jiān)管方、作業(yè)方三方之間的博弈樹如圖1所示，圖中節(jié)點①～④處(管理方增加安全投入時)與節(jié)點⑤～⑧處(管理方減少安全投入時)管理方、作業(yè)方、監(jiān)管方各自的得益矩陣分別見表1和表2。

表1中，節(jié)點③表示在管理方增加安全投入時，監(jiān)管方選擇不監(jiān)管策略，作業(yè)人員采取有意不安全行為策略，此時：

1)管理方角度：管理方獲得收益I+I3，支付工資R，付出成本C，承擔(dān)事故后果β(1-λ-μ)G，則管理方的得益為：I-C-β(1-λ-μ)G-R+I3。

2)作業(yè)方角度：管理方增加投入時，作業(yè)方獲取價值E，工資收入A，獲得工效b+b2，承擔(dān)風(fēng)險H+H1,付出的勞動成本D-D1，發(fā)生事故時，承擔(dān)事故后果βλG，則作業(yè)方的得益為：A-(D-D1)-(H+H1)+(b+b2)+E-βλG。

3)監(jiān)管方角度：管理方增加投入時，監(jiān)管方獲取價值E，工資收入M，獲得獎勵(1-β)M1，付出勞動力等成本為J-J1,承擔(dān)風(fēng)險H+H1，承擔(dān)事故后果βμG，則監(jiān)管方的得益為：M-(J-J1)-(H+H1)+(1-β)M1+E-βμG。

同理，可分析①～⑧中其余節(jié)點處管理方、作業(yè)方、監(jiān)管方各方相應(yīng)的得益，建立表1和表2中三方得益矩陣。

圖1 三方演化博弈樹Fig.1 Evolutionary game tree

作業(yè)方監(jiān)管方不監(jiān)管(y)監(jiān)管(1-y)有意不安全行為(x)③①I-C-β1-λ-μ()G-R+I3;A-D-D1()-H+H1()+b+b2()+E-βλG;M-J-J1()-H+H1()+1-β()M1+E-βμG;I-C-β1-λ()1-γ()G-R+I3;A-D-D1()-H+H1()+b+b2()+E-βλ1-γ()G-Q-ηN;M-J-H+E+M2-ηN;按規(guī)程作業(yè)(1-x)④②I-C-α1-μ()g-R+I1;A-D-H+b+E;M-J-J1()-H+H1()+E-αμg;I-C-α1-γ()g-R+I1;A-D-H+b+E;M-J-H+E;

表2 減少安全投入時管理方、作業(yè)方、監(jiān)管方的得益矩陣

2 演化博弈模型求解

本文以管理方選擇增加安全投入策略時，作業(yè)方與監(jiān)管方的策略選擇演化過程為例，對三方策略演化進行求解。

根據(jù)演化博弈理論[16],作業(yè)方選擇有意不安全行為的期望收益為：

W0=A-(D-D1)-(H+H1)+(b+b2)+E+

(1-y)(λγβG-Q-ηN)-λβG

(1)

作業(yè)方選擇按規(guī)程作業(yè)的期望收益為：

W1=A-D-H+b+E

(2)

根據(jù)式(1)和式(2)得出作業(yè)方的平均期望收益為：

y)(λγβG-Q-ηN)-λβG)+A-D-H+b+E

(3)

則作業(yè)方選擇有意不安全行為的復(fù)制動態(tài)方程為：

y)(λγβG-Q-ηN)-λβG)

(4)

安全監(jiān)管方選擇不監(jiān)管策略時的期望收益為：

V0=x[M-(J-J1)-(H+H1)+(1-β)M1+E-

μβG]+(1-x)[M-(J-J1)-(H+H1)+E-αμg]=

M-(J-J1)-(H+H1)+E+x(1-β)M1-xμβG-

(1-x)αμg

(5)

安全監(jiān)管方選擇監(jiān)管策略時的期望收益為：

V1=M-J-H+E+xM2-xηN

(6)

根據(jù)式(5)和式(6)得出安全監(jiān)管方的平均期望收益為：

y)(xM2-xηN)+y[J1-H1+x(1-β)M1-xμβG-

(1-x)αμg]

(7)

則安全監(jiān)管方選擇監(jiān)管策略的復(fù)制動態(tài)方程為：

(8)

結(jié)合式(4)和式(8)得出博弈雙方的系統(tǒng)動態(tài)方程為：

(9)

則系統(tǒng)的雅克比矩陣為：

J=

(10)

通過對雅克比行列式的局部穩(wěn)定性分析，可以得到其均衡點的穩(wěn)定性[17]，此處主要從4種情況進行分析，分析結(jié)果及演化趨勢分別見表3、圖2所示：

表3 局部穩(wěn)定性分析

圖2 4情況相位Fig.2 Phase diagram of case 1 to 4

情況1：當(dāng)D1+b2>H1+λβG,J1>H1時，復(fù)制動態(tài)方程有4個平衡點：(0，0)，(0,1)，(1,0)，(1,1)，計算雅克比矩陣的行列式和跡，結(jié)果如表2情況1所示，則最終演化穩(wěn)定點為(1，1)，雅克比矩陣的行列式和跡為：

(11)

此時，作業(yè)方選擇有意不安全行為策略，監(jiān)管方選擇不監(jiān)管策略。即當(dāng)作業(yè)方選擇有意不安全行為所得的額外工效及減少的成本付出之和大于其承擔(dān)的風(fēng)險、罰款與發(fā)生事故時需承擔(dān)的損失之和時，作業(yè)方傾向于選擇有意不安全行為策略，不監(jiān)管時監(jiān)管方減少的成本大于額外付出的風(fēng)險成本時，監(jiān)管方傾向于選擇不監(jiān)管策略。

情況2：當(dāng)D1+b2>H1+λβG,J1

-(D1-H1+b2-(λγβG-Q-ηN)-λβG)+

(J1-H1-M2-ηN+(1-β)M1-μβG)<0

(12)

此時，作業(yè)方選擇有意不安全行為策略，監(jiān)管方選擇監(jiān)管策略。即當(dāng)作業(yè)方選擇有意不安全行為所得的額外工效及減少的成本付出之和大于其承擔(dān)的風(fēng)險、罰款與發(fā)生事故時需承擔(dān)的損失之和時，作業(yè)方傾向于選擇有意不安全行為策略；當(dāng)不監(jiān)管時監(jiān)管方減少的成本小于額外付出的風(fēng)險成本時，監(jiān)管方傾向于選擇監(jiān)管策略。

情況3：當(dāng)D1+b2H1時，復(fù)制動態(tài)方程有4個平衡點：(0，0)，(0,1)，(1,0)，(1,1)，計算雅克比矩陣的行列式和跡，結(jié)果如表2情況3所示：最終演化穩(wěn)定點為(0，1)，雅克比矩陣的行列式和跡為：

-(D1-H1+b2-λβG)(J1-H1-αμg)>0

(D1-H1+b2-λβG)-(J1-H1-αμg)<0

(13)

此時，作業(yè)方選擇按規(guī)范作業(yè)策略，監(jiān)管方選擇不監(jiān)管策略。即當(dāng)作業(yè)方選擇有意不安全行為所得的額外工效及減少的成本付出之和小于其承擔(dān)的風(fēng)險、罰款與發(fā)生事故時需承擔(dān)的損失之和時，作業(yè)方傾向于選擇按規(guī)范作業(yè)策略，當(dāng)不監(jiān)管時監(jiān)管方減少的成本大于額外付出的風(fēng)險成本時，監(jiān)管方傾向于選擇不監(jiān)管策略。

情況4：當(dāng)D1+b2

(D1-H1+b2-(λγβG-Q-ηN)λβG)(J1-H1-

αμg)>0

(D1-H1+b2-(λγβG-Q-ηN)-λβG)+(J1-H1-αμg)<0

(14)

此時，作業(yè)方選擇按規(guī)范作業(yè)策略，監(jiān)管方選擇監(jiān)管策略。即當(dāng)作業(yè)方選擇有意不安全行為所得的額外工效及減少的成本付出之和小于其承擔(dān)的風(fēng)險、罰款與發(fā)生事故時需承擔(dān)的損失之和時，作業(yè)方傾向于選擇按規(guī)范作業(yè)策略；當(dāng)不監(jiān)管時監(jiān)管方減少的成本小于額外付出的風(fēng)險成本時，監(jiān)管方傾向于選擇監(jiān)管策略。

同時，由表1可知，企業(yè)進行安全投入的期望收益為：

P0=xy[I-C-β(1-λ-μ)G-R+I3]+x(1-

y)[I-C-β(1-λ)(1-γ)G-R+I3]+(1-x)y[I-

C-α(1-μ)g-R+I1)]+(1-x)(1-y)[I-C-

α(1-γ)g-R+I1]

(15)

在上述4種穩(wěn)定點情況下，企業(yè)期望收益分別為：

1)情況1，穩(wěn)定點為(1,1)時，P0=I-C-β(1-λ-

μ)G-R+I3。

2)情況2，穩(wěn)定點為(1,0)時，P0=I-C-β(1-λ)(1-γ)G-R+I3。

3)情況3，穩(wěn)定點為(0,1)時，P0=I-C-α(1-μ)g-R+I1。

4)情況4，穩(wěn)定點為(0,0)時，P0=I-C-α(1-γ)g-R+I1。

3 博弈結(jié)果分析

根據(jù)模型求解結(jié)果可知，當(dāng)企業(yè)選擇增加安全投入時，作業(yè)人員有意不安全行為除了與風(fēng)險變化H1、成本變化D1、事故發(fā)生概率β、承擔(dān)事故損失比例λ、沖突概率η、沖突成本N、事故后果g,G及獲得的獎勵b2等有關(guān)，且受監(jiān)管方選擇監(jiān)管策略的概率大小影響，據(jù)此，從各方角度考慮制定作業(yè)人員有意不安全行為預(yù)防策略如下：

管理方角度：管理方得益主要與事故發(fā)生概率、作業(yè)方與監(jiān)管方策略選擇、事故后果嚴(yán)重程度有關(guān)。管理方可適當(dāng)提升作業(yè)方與監(jiān)管方事故后果承擔(dān)比例λ,μ，以減少有意不安全行為發(fā)生概率，更好的維護自身利益。

監(jiān)管方角度：監(jiān)管方進行策略選擇時，需權(quán)衡成本、風(fēng)險、獎勵等因素，且應(yīng)注意與作業(yè)方之間的溝通方式，盡可能避免與作業(yè)方發(fā)生沖突，以降低沖突概率、成本。監(jiān)管方可依據(jù)作業(yè)方有意不安全行為策略選擇情況選擇監(jiān)管密度，以更好地約束作業(yè)方有意不安全行為的發(fā)生。

作業(yè)方角度：一般來講，由有意不安全行為引發(fā)的安全事故潛伏期不定，短時間內(nèi)發(fā)生概率β偏小，不易引起注意，對比風(fēng)險、成本及額外得益變化，作業(yè)方更傾向選擇有意不安全行為，但事故一旦發(fā)生，損失慘重。作業(yè)方進行作業(yè)時，應(yīng)綜合考慮現(xiàn)場情況，盡可能減少盲目的有意不安全行為選擇，以降低安全事故發(fā)生概率，減少事故損失，同時調(diào)整心態(tài)，避免產(chǎn)生逆反心理，與監(jiān)管方?jīng)_突，危害自身及他人財產(chǎn)生命安全。

4 算例分析

某施工項目起重作業(yè)施工企業(yè)在其安全投入不變情況下，管理方獲得收益(I)為1000萬元，支付工資總和(R)為300萬元，加大安全投入時，需付出安全投入成本(C)150萬元，此時員工獲得的安全培訓(xùn)、福利等折合(E)50萬元。如果作業(yè)方按照規(guī)則作業(yè)，工資收入(A)為150萬元，獲得工效(b)50萬元，付出勞動成本(D)100萬元，承擔(dān)風(fēng)險(H)50萬元，發(fā)生安全事故概率(α)為0.1，此時管理方事故承擔(dān)后果(g)200萬元；如果作業(yè)方選擇進行有意不安全行為，其付出的勞動成本減少(D1)50萬元，獲得額外工效(b2)100萬元，為管理方創(chuàng)造收益(I3)100萬元，但同時承擔(dān)風(fēng)險增加(H1)50萬元,若被監(jiān)管方發(fā)現(xiàn)罰款(Q)50萬元，此時與監(jiān)管方發(fā)生沖突概率(η)為0.2，雙方損失(N)均為50萬元，安全事故的概率(β)為0.2，事故后果(G)300萬元，作業(yè)方承擔(dān)事故損失比例(λ)為0.2；監(jiān)管方選擇嚴(yán)格監(jiān)視作業(yè)方安全行為時，付出勞動力等成本(J)100萬元，工資收入(M)150萬元，承擔(dān)風(fēng)險(H)50萬元，發(fā)現(xiàn)作業(yè)方不安全行為獎勵(M2)50萬元，可使事故損失減少比例(γ)0.6，監(jiān)管方不監(jiān)管時，付出勞動力成本減少(J1)80萬元，承擔(dān)風(fēng)險增加(H1)50萬元，出現(xiàn)事故時承擔(dān)事故損失比例(μ)為0.2，不發(fā)生事故時，獲得獎勵(M1)200萬元。當(dāng)作業(yè)方選擇有意不安全行為的概率及監(jiān)管方選擇不監(jiān)管的概率均小于0.5時，取x=0.3,y=0.4，根據(jù)模型中計算公式分別計算作業(yè)方和監(jiān)管方的得益，并據(jù)此判斷各方選擇策略，具體如下：

1)由式(1)可得作業(yè)方選擇有意不安全行為的期望收益為：

W0=200+0.6×(0.024×300-40)-0.04×

300=156.32(萬元)

由式(2)可得作業(yè)方選擇按規(guī)程作業(yè)的期望收益為：

W1=150-100-50+50+50=100(萬元)

則根據(jù)式(3)，作業(yè)方的平均期望收益為：

2)由式(4)可知，安全監(jiān)管方選擇不監(jiān)管策略時的期望收益為：

V0=80+0.24×200-0.012×300-0.006×

200=121.6(萬元)

由式(5)得安全監(jiān)管方選擇監(jiān)管策略時的期望收益為：

V1=50+0.3×50-0.3×0.2×50=62(萬元)

則根據(jù)式(6)可知，安全監(jiān)管方的平均期望收益為：

根據(jù)(1)和(2)計算結(jié)果，進一步可知：

由于D1+b2=150，H1+λβG=62,且J1>H1，則該施工企業(yè)狀況符合情況1描述，此時，作業(yè)方傾向于選擇有意不安全行為，監(jiān)管方傾向于選擇不監(jiān)管策略。

同理，可判斷當(dāng)作業(yè)方選擇有意不安全行為的概率及監(jiān)管方選擇不監(jiān)管的概率均大于0.5時，各方的策略選擇。

5 結(jié)論

1)運用博弈理論，構(gòu)建了施工企業(yè)內(nèi)部三方演化博弈模型，梳理管理方及監(jiān)管方策略對有意不安全行為決策的影響，提出有意不安全行為防范策略，減少有意不安全行為發(fā)生概率，綜合提升整體收益，降低起重作業(yè)人員有意不安全行為引發(fā)事故可能。

2)通過模型求解及分析，起重作業(yè)人員有意不安全行為發(fā)生概率與監(jiān)管策略選擇概率、安全投入增加概率、承擔(dān)事故損失比例、風(fēng)險、沖突概率及沖突成本等負(fù)相關(guān)；與額外工效、獎勵、成本減少量等正相關(guān)。

3)施工企業(yè)增加安全投入，提升起重作業(yè)人員事故損失承擔(dān)比例，監(jiān)管人員合理安排監(jiān)管密度，并以合理方式嚴(yán)格監(jiān)管作業(yè)行為，有利于約束起重作業(yè)人員的有意不安全行為。起重作業(yè)人員進行行為決策時，應(yīng)權(quán)衡風(fēng)險、成本、收益及各方策略選擇，避免盲目選擇有意不安全行為，造成生命財產(chǎn)損失。

[1] 陳力，劉關(guān)四，丁克勤. 起重機械疲勞壽命分析預(yù)測軟件開發(fā)及工程應(yīng)用[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2016,12(9): 138-145.

CHEN Li, LIU Guansi, DING Keqin .Software system development and engineering applicationfor fatigue life analysis and prediction of crane[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2016,12(9): 138-145.

[2] 國家質(zhì)檢總局特種設(shè)備局. 質(zhì)檢總局關(guān)于2015年全國特種設(shè)備安全狀況情況的通報[R]. 2016.

[3] 胡靜波，慶光蔚，王會方，等. 基于模糊層次綜合分析法的橋門式起重機分級評價[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2014,10(1): 187-192.

HU Jingbo, QING Guangyu, WANG Huifang, et al.Classification evaluation of bridge and gantry cranes based on fuzzy analytic hierarchy process[J],Journal of Safety Science and Technology, 2014,10(1): 187-192.

[4] 吳浩，陶婧，林丹，等. 支持大型水電站纜機吊裝施工的安全監(jiān)控平臺研究[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報, 2012, 34(10): 127-131.

WU Hao, TAO Jing, LIN Dan et al. Research of cable crane safety monitoring platform in large hydropower station hoisting construction[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2012, 34(10): 127-131.

[5] Uddanwadiker Rashmi. Stress Analysis of Crane Hook and Validation by Photo-Elasticity [J]. Engineering, 2011, 3(9): 935-941.

[7] Yoon Young Sik, Ham Dong-Han, Yoon Wan Chu. Application of activity theory to analysis of human-related accidents: Method and case studies[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2016, 150: 22-34.

[8] 施笑畏，牛延華. 基于行為分析的橋吊司機操作規(guī)范研究[J]. 計算機光盤軟件與應(yīng)用, 2013,34(2): 69-70.

SHI Xiaowei，NIU Yanhua. Research on crane driver operation standard based on behavior analysis[J].Computer CD Software and Applications, 2013, 34(2): 69-70.

[9] 王喜梅，傅躍明，劉輝. 起重機駕駛員安全行為能力評價[J]. 中國公共安全(學(xué)術(shù)版), 2014(4): 23-26.

WANG Ximei，F(xiàn)U Yueming，LIU Hui. Evaluation of safety behavior capacity of crane drivers[J]. China Public Security：Academy Edition, 2014(4): 23-26.

[10] 任衛(wèi)軍，王甜，史先信,等. 基于記錄儀的汽車起重機駕駛員作業(yè)技能評價[J]. 機械設(shè)計與研究, 2014,30(2): 92-95.

REN Weijun, WANG Tian, SHI Xianxin, et al.Evaluation on operative skill of truck crane driver based on data logger [J]. Machine Design and Research,2014,30(2): 92-95.

[11] 趙勇，萇道方，陸后軍,等. 岸邊集裝箱起重機司機安全操作可靠性分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2014, 24(10): 77-81.

ZHAO Yong, CHANG DaoFang, LU HouJun, et al. Reliability analysis of driver operating quayside container crane[J]. China Safety Science Journal, 2014, 24(10): 77-81.

[12] 鄭霞忠，郭雅薇，石法起,等. 塔機作業(yè)模糊認(rèn)知可靠性與失誤分析方法研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2016,6(6): 98-103.

ZHENG Xiazhong, GUO Yawei, SHI Faqi, et al. Research on fuzzy CREAM of crane operation [J],China Safety Science Journal, 2016,6(6): 98-103.

[13] 葉龍，李森，沈梅. 安全行為學(xué)[M]. 北京：清華大學(xué)出版社, 2005.

[14] 霍志勤，謝孜楠，張永一. 航空事故調(diào)查中人的因素安全建議框架研究[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2011, 7(2): 91-97.

HUO Zhiqin, XIE Zinan, ZHANG Yongyi. Research on the framework of safety recommendations for human factor in aviation accident investigation[J]. Journal Of Safety Science and Technology, 2011, 7(2): 91-97.

[15] 王文軻，蔡潔，陳曾潔,等. 民航安全監(jiān)管中的多方演化博弈研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2016(1): 136-141.

WANG Wenke, CAI Jie , CHEN Cengjie,et al. Research on multi-parties evolutionary gamein civil aviation safety supervision [J]. China Safety Science Journal, 2016,26(1): 136-141.

[16] 郭本海，方志耕，劉卿. 基于演化博弈的區(qū)域高耗能產(chǎn)業(yè)退出機制研究[J]. 中國管理科學(xué), 2012,20(4): 79-85.

GUO Benhai, FANG Zhigeng, LIU Qing. Study of regional engergy industry’s exit mechinanism based on evolutionary game [J].Chinese Journal of Management Science,2012,20(4): 79-85.

[17] 吳克晴，馮興來. 改進的復(fù)制動態(tài)方程及其穩(wěn)定性分析[J]. 純粹數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué), 2015,31(3): 221-230.

WU Keqing, FENG Xinglai. Improved replicated dynamic equations and its stability analysis [J]. Pure and Applied Mathematics,2015,31(3): 221-230.