基于博弈論與可拓學(xué)的非正常接發(fā)列車人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)*

鄭云水，康毅軍，牛行通

(蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

0　引言

鐵路非正常條件下的接發(fā)列車作業(yè)是行車組織中重要的工作環(huán)節(jié)之一。目前，我國(guó)鐵路各個(gè)車站的接發(fā)列車作業(yè)安全系數(shù)在各方面都有較大幅度的提高，然而，當(dāng)系統(tǒng)處于設(shè)備故障、自然災(zāi)害、不良天氣等非正常條件下，工作人員受知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、工作應(yīng)力、應(yīng)急演練不足等因素的影響，在這種非正常的情況下發(fā)生人因失誤的概率比正常條件下顯著增加[1-2]。為此，許多學(xué)者開始著重于人因失誤的定性與定量研究，進(jìn)行人的可靠性研究分析(HRA，Human Reliability Analysis)，以期找出導(dǎo)致人因事故的主要原因，并采取有效措施，盡可能從源頭上減少人因差錯(cuò)，且有利于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)的收集。同時(shí)，在人因失誤概率分析與評(píng)價(jià)中，正確地考慮人因差錯(cuò)及其概率的定量化十分重要，它不但可以揭示系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，從而有針對(duì)性地對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行改善或者采取一定的防護(hù)措施；更能夠進(jìn)一步通過評(píng)估這些防范措施的有效性，來確認(rèn)措施對(duì)人因差錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)的影響，從而減少或削弱系統(tǒng)功能的危害性[3-4]。因此，如何更加科學(xué)地對(duì)鐵路非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，對(duì)當(dāng)前鐵路發(fā)展的意義重大。

目前，在鐵路人因風(fēng)險(xiǎn)分析方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要集中在人因差錯(cuò)事故的分析、接發(fā)列車的安全保障技術(shù)等方面。比如，MELISSA等人用HFACS (人的因素分析和分類系統(tǒng)) 分析多起鐵路行車事故[5]；LUCA等人用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和模糊專家系統(tǒng)2種方法對(duì)人的可靠性進(jìn)行了詳細(xì)分析[6]；國(guó)內(nèi)吳海濤分析了非正常條件下高鐵調(diào)度指揮人因可靠性，提出了一種改進(jìn)的人因失誤概率量化的方法[7]。從研究成果來看，接發(fā)列車作業(yè)人因可靠性分析仍然處在經(jīng)驗(yàn)階段，且在各種研究方法中，或多或少存在缺陷，如缺乏人因可靠性分析數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)量化存在片面影響而必須依靠專家的主觀判斷、人的認(rèn)知行為很難量化等。因此，本文在非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)認(rèn)知行為的基礎(chǔ)上建立多級(jí)可拓評(píng)價(jià)模型，利用博弈論的思想將由AHP法得出的主觀權(quán)重與由熵值法得到的客觀權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)組合，克服了主觀賦權(quán)法受人為主觀影響較大與客觀賦值法過度依賴客觀數(shù)據(jù)而忽視專家經(jīng)驗(yàn)的不足。此外，運(yùn)用可拓學(xué)原理，建立非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)多級(jí)可拓評(píng)價(jià)模型，該可拓評(píng)價(jià)法將評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)從單一明確值轉(zhuǎn)化為一個(gè)區(qū)間值，更加符合現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用，進(jìn)而能夠?qū)Ψ钦l件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效分析。

1　非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)認(rèn)知過程分析

非正常條件下鐵路接發(fā)列車作業(yè)是行車組織中的重要環(huán)節(jié)，其工作性質(zhì)決定了作業(yè)人員要長(zhǎng)時(shí)間集中精力，因而更容易發(fā)生人因事故。人因失誤是由人的不安全行為所造成的，同時(shí)人的認(rèn)知機(jī)理要受到行為形成因子(PSF, performance shaping factor)的影響。Wickens提出了1種認(rèn)知行為機(jī)理四階段模型，認(rèn)為人的認(rèn)知機(jī)理是由觀察、解釋、計(jì)劃及執(zhí)行構(gòu)成的往復(fù)的信息處理過程；Rasmussen也提出了關(guān)于技巧、規(guī)則和知識(shí)相關(guān)的認(rèn)知行為模型(SRK模型)[8]。在Wickens的認(rèn)知模型中，用信息流的方式來分析外界信息的輸入與輸出之間的人的思維活動(dòng)，缺點(diǎn)是對(duì)人的內(nèi)部認(rèn)知機(jī)制并未做出合理的分析與解釋。因?yàn)镾RK認(rèn)知行為理論可為Wickens的認(rèn)知機(jī)理提供有益的指導(dǎo)，所以本文將這2種模型結(jié)合，更加詳細(xì)地解釋情景環(huán)境因子對(duì)認(rèn)知行為的影響。在結(jié)合非正常條件下鐵路接發(fā)列車工作特征與工作人員的認(rèn)知機(jī)理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建如圖1所示的認(rèn)知行為模型。

圖1　非正常情況下鐵路接發(fā)列車認(rèn)知行為模型Fig.1　The cognitive behavior model for arrival and departure of trains under abnormal conditions

2　非正常情況下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

2.1　建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系集

為全面了解非正常情況下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)影響因子，對(duì)蘭州鐵路局接發(fā)列車作業(yè)人員進(jìn)行了調(diào)研，在調(diào)研資料分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用圖1所建立的認(rèn)知行為模型，識(shí)別潛在的人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，以此建立非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖2所示。

圖2　非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人員典型行為形成因子PSFs指標(biāo)體系Fig.2　The main PSFs index system for arrival and departure of trains under abnormal conditions

進(jìn)而建立非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人員行為形成因子PSFs指標(biāo)集C={C1,C2,C3}，其中C1={C11,C12,C13}，C2={C21,C22,C23,C24}，C3={C31,C32,C33,C34}。

2.2　層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重

層次分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)是美國(guó)T.L.SAATY提出的為處理復(fù)雜問題的多準(zhǔn)則思維和合理決策評(píng)價(jià)辦法[9]。其基本步驟如下：

1) 建立構(gòu)造判斷矩陣

在層次分析法中，對(duì)同一層次不同指標(biāo)按照重要程度賦值，準(zhǔn)則是1至9標(biāo)度，賦值如表1所示。

表1　重要程度賦值判斷

根據(jù)專家組與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)合理地確定出各因素的相對(duì)重要性，得到判斷矩陣為：

式中：aij=1/aji(i,j=1,2,…,n)。

2) 判斷矩陣一致性檢驗(yàn)

不同平分專家對(duì)通一系統(tǒng)認(rèn)識(shí)角度的不同，以及主觀判斷的片面性等而出現(xiàn)矛盾不合理，因此需要對(duì)判斷矩陣做一致性檢驗(yàn)，表達(dá)式如下：

(1)

式中：CR為判斷矩陣隨機(jī)一致性比率；CI為一致性指標(biāo)；RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。定義一致性指標(biāo)CI=(λmax-n)/(n-1)；λmax為判斷矩陣的最大特征值；n為判斷矩陣的維數(shù)。當(dāng)CR<0.1時(shí)，判斷矩陣的不一致是滿意的，否則需要對(duì)判斷矩陣做修改再進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。RI的取值如表2所示。

表2　隨機(jī)一致性指標(biāo)RI

3)計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重

對(duì)滿足一致性檢驗(yàn)的判斷矩陣A進(jìn)行歸一化處理得到A'，接著對(duì)A'元素按行求和并進(jìn)行歸一化處理，得到特征向量ω，此特征向量即為該專家對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

2.3　熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重

熵權(quán)計(jì)算法[10]運(yùn)用數(shù)學(xué)方法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度。評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)值越大，說明該指標(biāo)可以提供越多的有用信息，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生的影響作用越大。步驟如下：

(2)

2) 確定指標(biāo)j的熵值ej：

(3)

3) 確定指標(biāo)j的熵權(quán)值ωj：

(4)

2.4　博弈論確定指標(biāo)綜合權(quán)重

由于人因風(fēng)險(xiǎn)受多種因素影響，且各種因素的影響程度不同，因此各因素不同的權(quán)重分配對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性影響甚大。在AHP主觀賦權(quán)法中，它或是存在較大的主觀因素，或是沒有考慮指標(biāo)本身對(duì)問題的重要性差異。然而在實(shí)際評(píng)價(jià)問題中，指標(biāo)因素的重要程度不受決策者主觀因素的影響，是客觀存在的，只有將主、客觀權(quán)重綜合，才能反映評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度。因此，本文采用博弈論中的納什均衡[11]，使主觀權(quán)重與客觀權(quán)重在競(jìng)爭(zhēng)中尋找一種最優(yōu)化的策略組合，使得每個(gè)指標(biāo)的取值是對(duì)其它指標(biāo)取值的最優(yōu)反應(yīng)，縮小主、客觀權(quán)重兩者與可能的權(quán)重之間的偏差，從而得到人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重。這種方法既體現(xiàn)了主、客觀權(quán)重確定方法既相互競(jìng)爭(zhēng)，又協(xié)調(diào)一致的思想，能夠客觀、合理、科學(xué)地解決權(quán)重的問題，并且能夠克服傳統(tǒng)可拓評(píng)價(jià)中忽略評(píng)價(jià)指標(biāo)本身對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果重要性影響的缺陷。

假設(shè)由AHP法得到的指標(biāo)權(quán)重為ω1，由熵權(quán)法得到的指標(biāo)權(quán)重為ω2，則可以構(gòu)造由這2個(gè)權(quán)重組成的向量集ω={ω1,ω2}，這2個(gè)向量的任意線性組合可表示為：

(5)

式中：λi>0為線性組合系數(shù)，i=1,2。

根據(jù)博弈論思想尋找一組合適的λi使ωi與ω之間離差最小，即：

(6)

由矩陣的微分性質(zhì)知其最優(yōu)化一階導(dǎo)數(shù)條件為：

(7)

用Matlab求得(λ1,λ2)，對(duì)其進(jìn)行歸一化處理可得：

(8)

故指標(biāo)的綜合權(quán)重為：

(9)

3　建立多級(jí)可拓模型

3.1　確定安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)集

根據(jù)我國(guó)鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)規(guī)定[12-14]，建立非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)集N={N1,N2,N3,N4}，見表3。

表3　非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)定義

3.2　確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度

根據(jù)可拓學(xué)原理采用關(guān)聯(lián)函數(shù)來表達(dá)待評(píng)指標(biāo)具有的某種性質(zhì)的程度大小，它是表征事物質(zhì)變及量變的量化方法[15-16]。因此，通過對(duì)關(guān)聯(lián)函數(shù)的計(jì)算，我們可以得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于各類別的等級(jí)關(guān)聯(lián)度。

1)初等關(guān)聯(lián)函數(shù)

當(dāng)T0=，T=，T0∈T，且兩者有公共端點(diǎn)時(shí)，D(t,T0,T)=ρ(t,T)-ρ(t,T0)=0，因此有：

2)區(qū)間型初等關(guān)聯(lián)函數(shù)

①T=，且最優(yōu)值在中點(diǎn)t′=(a+b)/2處取到時(shí)：

(10)

②T=，且最優(yōu)值在t′=a處取到時(shí)：

(11)

③T=，且最優(yōu)值在t′=b處取到時(shí)：

(12)

3.3　安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

各指標(biāo)關(guān)于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度為：

(13)

(14)

4　非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)實(shí)例分析

對(duì)于非正常條件下鐵路接發(fā)列車作業(yè)，運(yùn)用上述多級(jí)可拓評(píng)價(jià)法可對(duì)其人因風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。通過對(duì)蘭州鐵路局駱駝巷站非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，采用專家打分的方法采集數(shù)據(jù)，為保證可靠性，邀請(qǐng)不少于10位接發(fā)列車作業(yè)專家，每位專家都必須對(duì)接發(fā)列車作業(yè)有深入的了解，根據(jù)表3風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的定義對(duì)所建立的非正常條件下接發(fā)列車人因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分，以100分為滿分，得到其各單項(xiàng)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值如下：

{C11=96,C12=93,C13=98}{C21=91,C22=88,C23=93,C24=97}{C31=89,C32=96,C33=97,C34=93}。

下面以“工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)C2”為例進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

4.1　指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

1) 基于AHP法確定主觀權(quán)重

根據(jù)鐵路非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)專家結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況，確定“工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)C2”二級(jí)指標(biāo)相對(duì)重要程度，這里給出由4位鐵路接發(fā)列車作業(yè)專家構(gòu)造的判斷矩陣：

用MATLAB求得該判斷矩陣A最大特征值λmax=4.175 2，由式(1)得其判斷矩陣A的隨機(jī)一致性比率CR=0.065<0.1，即滿足一致性檢查；接著通過AHP法步驟3計(jì)算得到各指標(biāo)權(quán)重為：

ω21=0.207,ω22=0.464,ω23=0.233,ω24=0.096。

2) 基于熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

同樣結(jié)合4位專家根據(jù)非正常情況下接發(fā)列車的實(shí)際情況，對(duì)“工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)C2”二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行打分(滿分5分)，最終確定決策初始判定矩陣X為：

根據(jù)公式(2)～(4)提出的熵權(quán)計(jì)算法用MATLAB得到每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的熵權(quán)值為：

ω21=0.248 3,ω22=0.044 5,ω23=0.317 9,ω24=0.389 3。

3) 基于博弈論思想確定綜合權(quán)重

根據(jù)式(5)～(9)可得“工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)C2”二級(jí)指標(biāo)綜合權(quán)重為：

ω21=0.241 8,ω22=0.329 4,ω23=0.286 2,ω24=0.142 6。

4.2　確定指標(biāo)關(guān)于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度

對(duì)于表3中N1級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，分值越低，則隸屬于該風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的隸屬度越大，所以選擇式(11)最優(yōu)點(diǎn)在左側(cè)的關(guān)聯(lián)函數(shù)計(jì)算各指標(biāo)關(guān)于該等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，則該式中，a=0，b=79。

對(duì)于表3中N2級(jí)、N3級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，分值在區(qū)間中間時(shí)，隸屬于該風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的隸屬度最大，所以選擇式(10)最優(yōu)點(diǎn)在區(qū)間中點(diǎn)的關(guān)聯(lián)函數(shù)計(jì)算各指標(biāo)關(guān)于該等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，對(duì)于N2級(jí)，a=80，b=89；對(duì)于N3級(jí)，a=90，b=95。

對(duì)于表3中N4級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，分值越高，則隸屬于該風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的隸屬度越大，所以選擇式(12)最優(yōu)點(diǎn)在右側(cè)的關(guān)聯(lián)函數(shù)計(jì)算各指標(biāo)關(guān)于該等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，則該式中，a=96，b=100。

以“工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)C2”中“工作負(fù)荷狀況C21”風(fēng)險(xiǎn)為例計(jì)算其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度：

同理可求得“工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)C2”中其他指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)關(guān)聯(lián)度，如表4所示。

表4　C2評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)于各評(píng)價(jià)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度

4.3　安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

由表4單指標(biāo)關(guān)聯(lián)度與式(13)、式(14)可求得工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)(C2)關(guān)于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度為：

同理可得工作環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)(C1)及組織管理風(fēng)險(xiǎn)(C3)與各等級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度及等級(jí)特征值，如表5所示。

表5　評(píng)價(jià)指標(biāo)與各等級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度及等級(jí)特征值

由表5可以看出，工作環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)(C1) 與組織管理風(fēng)險(xiǎn)(C3)都屬于N4級(jí)，安全風(fēng)險(xiǎn)水平較低，只需定期分析即可；工作人員與班組合作交流風(fēng)險(xiǎn)(C2)屬于N3級(jí)，安全風(fēng)險(xiǎn)水平低，可以接受但不理想；另外由等級(jí)特征值可以看出C1與C3都偏向N3級(jí)，C2偏向N2級(jí)，有效修正了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的偏差，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。從現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況來看，該評(píng)價(jià)結(jié)果基本符合非正常條件下接發(fā)列車人因風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際情況。

5　結(jié)論

1) 在充分掌握非正常條件下鐵路接發(fā)列車作業(yè)的基礎(chǔ)上，辨識(shí)潛在的人因風(fēng)險(xiǎn)，以此建立非正常條件下接發(fā)列車作業(yè)人員行為形成因子PSFs評(píng)估指標(biāo)體系。

2) 構(gòu)建的非正常條件下接發(fā)列車認(rèn)知行為模型能夠較客觀、科學(xué)地辨識(shí)出人因風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于采取合理措施降低人因風(fēng)險(xiǎn)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

3) 通過實(shí)例分析得到人因風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)水平與等級(jí)偏向程度，評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況基本一致，為安全風(fēng)險(xiǎn)控制提供依據(jù)。采用博弈論思想對(duì)主、客觀權(quán)重進(jìn)行最優(yōu)組合，避免了單一使用賦權(quán)法的不足，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)與詳細(xì)。

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