基于OWL本體和內(nèi)嵌謂詞SWRL的空軍智慧航材訂貨模型

周家萱， 徐常凱， 王振宇

(1. 空軍勤務(wù)學(xué)院航材四站系， 江蘇 徐州 221000； 2. 中國電子科技集團(tuán)公司第五十五研究所，江蘇 南京 210000)

航材訂貨工作是空軍航材保障的重要環(huán)節(jié)，合理、準(zhǔn)確的航材訂貨數(shù)量可以有效滿足日常訓(xùn)練備戰(zhàn)的航材供應(yīng)需求，減少因過量訂貨而造成的器材長期積壓問題。目前,航材訂貨工作主要根據(jù)航材訂貨決策人員長期積累的工作經(jīng)驗，對航材訂貨中某些關(guān)鍵屬性值進(jìn)行離散并賦權(quán)，通過經(jīng)驗公式計算訂貨數(shù)量。但是，隨著航材訂貨決策人員的崗位變動，長期積累的經(jīng)驗可能不會完整地保留下來，新的訂貨決策人員則需要較長時間積累經(jīng)驗，才能達(dá)到原有的訂貨效率。為解決這一問題，筆者提出一種基于航材訂貨決策人員工作經(jīng)驗，通過科學(xué)編制航材申請計劃策略，依托航材歷史消耗數(shù)據(jù)、維修性數(shù)據(jù)和可靠性數(shù)據(jù)，根據(jù)航材保障的實施情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整的空軍智慧航材訂貨模型，該模型使用OWL(Ontology Web Language)本體技術(shù)建立航材訂貨領(lǐng)域本體，運(yùn)用SWRL(Semantic Web Rule Language)語言形式化建立訂貨規(guī)則，采用Protégé軟件和Jess推理引擎實現(xiàn)空軍智慧航材訂貨系統(tǒng)的應(yīng)用模型。

1 空軍智慧航材訂貨模型

空軍智慧航材訂貨過程如下：

1) 對所有航材進(jìn)行預(yù)測基數(shù)計算，根據(jù)3年平均消耗區(qū)分正常消耗航材和低消耗航材，使用不同預(yù)測算法計算基數(shù)。

2) 對所需預(yù)測的航材進(jìn)行分類，分為消耗件、可修件和有壽件3種。當(dāng)進(jìn)行消耗件預(yù)測時，庫存折算只需考慮儲存期，預(yù)測影響因子中需要計算訂貨交付周期影響因子；當(dāng)進(jìn)行可修件預(yù)測時，庫存折算需要考慮儲存期和修理次數(shù)，預(yù)測影響因子中需要計算訂貨交付周期影響因子、平均修理周期影響因子和航材修復(fù)率影響因子，如果該可修件是直屬庫類器材，還應(yīng)計算直屬庫庫存占比影響因子；當(dāng)進(jìn)行有壽件預(yù)測時，其過程與可修件大體相同，區(qū)別在于庫存折算中還需考慮裝機(jī)日歷時間。

3) 將所有參數(shù)代入智慧航材訂貨模型：

M= (Xc1+S3|Xa3+S3|Xa3×β1)×

影響因子計算方式各有不同，這里以壽控影響因子(α3)和修復(fù)率影響因子(β4)為例進(jìn)行說明。壽控影響因子

α3= min(剩余飛行小時÷規(guī)定飛行小時,剩余

掛飛小時÷規(guī)定掛飛小時,剩余使用次數(shù)÷

規(guī)定使用次數(shù),剩余工作小時÷規(guī)定工作

小時)。

采用產(chǎn)生式規(guī)則表示修復(fù)率影響因子：

IF航材修復(fù)率IS NULL,

THENβ4=0.74(默認(rèn)平均修復(fù)率);

IF航材修復(fù)率= 0,

THENβ4=0.1 (防止擴(kuò)大倍數(shù)太高);

ELSEβ4=航材修復(fù)數(shù)÷航材故障數(shù)。

空軍智慧航材訂貨推理流程如圖1所示。

2 空軍智慧航材訂貨系統(tǒng)本體建模

空軍智慧航材訂貨系統(tǒng)可輔助航材訂貨人員根據(jù)累積數(shù)據(jù)做出航材訂貨決策，保證各項保障任務(wù)順利進(jìn)行。智慧航材訂貨系統(tǒng)本體的主要研究對象是智慧航材訂貨相關(guān)知識，目標(biāo)用戶是航材訂貨決策人員和上級航材管理人員。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于歷年航材部門累積的消耗數(shù)據(jù)，本文中的本體構(gòu)建主要從航材與訂貨相關(guān)的屬性入手。

本體是對某個領(lǐng)域(資源)中的相關(guān)概念以及概念之間關(guān)系的精確描述[1]。目前，本體的構(gòu)建沒有統(tǒng)一的原則[2]，筆者采用斯坦福大學(xué)開發(fā)的7步法構(gòu)建本體[3]：1)確定本體所在領(lǐng)域；2)考察是否有可復(fù)用本體；3)列出本體中重要術(shù)語；4)定義類的層次結(jié)構(gòu)；5)定義類的屬性和特征；6)定義屬性的類型、值域和其他特征；7)創(chuàng)建類的實例。

根據(jù)7步法的本體構(gòu)建流程，首先要考慮是否有現(xiàn)成的本體。鑒于目前航材領(lǐng)域仍無現(xiàn)成的本體可復(fù)用，因此需要先構(gòu)建本體。

在定義航材本體概念時，可以從空軍智慧航材訂貨模型的屬性出發(fā)，從本體推理的語法特點(diǎn)著手，根據(jù)航材訂貨的不同類型建立概念層次，航材訂貨本體層次結(jié)構(gòu)如圖2所示。

航材本體的屬性一般包括航材的冊序號、型號、名稱、專業(yè)、類型、生產(chǎn)廠家、用途和單價等，但這些屬性多用于表示航材自身的特點(diǎn)，與訂貨工作的聯(lián)系不大，航材本體屬性主要是為了描述可能影響航材訂貨的屬性特征，如3年平均消耗、3年標(biāo)準(zhǔn)差、修復(fù)入庫次數(shù)、壽控系數(shù)和航材修復(fù)率等。航材本體的部分屬性詳細(xì)信息如表1所示。

表1 航材本體的部分屬性詳細(xì)信息

根據(jù)已建立的航材本體屬性，采用斯坦福大學(xué)開發(fā)的Protégé工具中的OWLClass標(biāo)簽頁，就可以完成本體的創(chuàng)建[4]，如圖3所示。

3 基于內(nèi)嵌謂詞SWRL的空軍智慧航材訂貨規(guī)則構(gòu)建

3.1 內(nèi)嵌謂詞SWRL規(guī)則構(gòu)建

SWRL由OWL DL和OWL Lite語言結(jié)合而成，是一種使用語義的方式表示規(guī)則的語言，其規(guī)則的概念由RuleML和OWL本體論的概念結(jié)合而成，形式語義和推理支持的實現(xiàn)通常是把本體語言對應(yīng)到已知的邏輯系統(tǒng)[5]，其規(guī)則形式表示如下：

A1,A2,…,An→B。

其中Ai(i=1,2,…,n)和B是原子公式(Atom)，Ai表示推理的前件，B表示推理的后件。當(dāng)其表示演繹規(guī)則(deductive rules)時可解釋為，如果Ai全部為真，則B也為真；當(dāng)其表示反應(yīng)式規(guī)則(reactive rules)時可解釋為，如果Ai全部為真，則執(zhí)行B[6]。

內(nèi)嵌謂詞一般用于對同一類的2個實例間不同屬性進(jìn)行操作，如比較Person類中2個人的年齡、工資，比較2個Ship類實例的排水量等。SWRL內(nèi)嵌謂詞的類型包括用于數(shù)值比較的swrlb:Equal()和swrlb:lessThan()，用于數(shù)值計算的swrlb:subtract()和swrlb:multiply()，用于布朗值運(yùn)算的swrlb:boolean等[7-8]。

3.2 空軍智慧航材訂貨規(guī)則構(gòu)建

根據(jù)已建立的空軍智慧航材訂貨模型和航材訂貨本體構(gòu)建訂貨規(guī)則。訂貨規(guī)則推理的流程為：先判斷航材消耗類別，推理消耗基數(shù)計算方式；再根據(jù)航材累計數(shù)據(jù)的不同屬性值分層次進(jìn)行推理，得到其在訂貨模型中對應(yīng)有關(guān)參數(shù)的數(shù)值；最后輸出推理結(jié)果。

空軍智慧航材訂貨規(guī)則分為訂貨基數(shù)推理規(guī)則和參數(shù)推理規(guī)則，由于篇幅有限，這里選擇其中有代表性的規(guī)則進(jìn)行介紹。

1) 低消耗器材訂貨基數(shù)推理規(guī)則。該規(guī)則表示為

2) 有消耗變化趨勢的器材訂貨基數(shù)推理規(guī)則。該規(guī)則表示為

swrlb:greaterThanOrEqual(X1,X2)∧

swrlb:greaterThanOrEqual(X2,X3)→

swrlb:add(Xb,X1,S3)。

3) 參數(shù)推理規(guī)則。采用邏輯決斷圖[9]表示直屬庫器材影響因子正向推理過程，如圖4所示。

直屬庫器材參數(shù)推理規(guī)則表示為

直屬庫器材(?x)∧可修件(?x)∧有壽件(?x)∧

swrlb:notEqual(?訂貨交付周期,NULL)∧

swrlb:lessThan(?修復(fù)入庫次數(shù),3)∧

swrlb:equal(?航材修復(fù)率,NULL)∧

integer[>=10,<15](?器材儲存期)∧

integer[>=4,<6](?器材修理次數(shù))∧

float[>=0.1,<0.2](?直屬庫占比)∧

swrlb:add(?β4,0.74,0)∧

swrlb:add(?β5,1.2,0)∧

swrlb:add(?α1,0.9,0)∧

swrlb:add(?α2,0.7,0)∧

swrlb:add(?α3,壽控系數(shù),0)。

該規(guī)則表示當(dāng)某器材同時屬于直屬庫器材、可修件和有壽件，且訂貨交付周期不為空，修復(fù)入庫次數(shù)小于3次，航材修復(fù)率為空，直屬庫占比在0.1～0.2，器材儲存期在10～15年，器材修理次數(shù)在4～6次時，可推理得到訂貨模型參數(shù)最終為β2=2.15，β3=0.42，β4=0.74，β5=1.2，α1=0.9，α2=0.7，α3=壽控系數(shù)。

根據(jù)以上構(gòu)建規(guī)則的標(biāo)準(zhǔn)和原理，構(gòu)建空軍智慧航材訂貨推理規(guī)則，如圖5所示。

4 基于內(nèi)嵌謂詞SWRL的空軍智慧航材訂貨模型實現(xiàn)

空軍智慧航材訂貨模型采用OWL技術(shù)和SWRL語言進(jìn)行知識庫和規(guī)則庫的構(gòu)建，運(yùn)用Jess推理引擎進(jìn)行推理。基于本體的航材訂貨推理流程如圖6所示。

首先在航材管理信息系統(tǒng)中提取器材相關(guān)累積數(shù)據(jù)，如3年消耗數(shù)據(jù)、修理數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和壽控數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，計算3年平均消耗量、3年標(biāo)準(zhǔn)差、航材修復(fù)率和壽控系數(shù)等，并將所有特征信息保存為XML文件。航材訂貨特征信息如圖7所示。

將XML文件中的信息與構(gòu)建好的航材本體庫匹配，如果匹配成功，則激活相關(guān)SWRL規(guī)則，將OWL數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Jess推理引擎的可識別信息進(jìn)行推理，得到最終推理結(jié)果；如果匹配失敗，就需要根據(jù)特征信息構(gòu)建新的知識庫和規(guī)則庫，重新進(jìn)行匹配和推理。

筆者選擇Protégé3.5和SWRLTab插件創(chuàng)建本體和規(guī)則。新版SWRLTab插件可以整合Jess推理引擎，當(dāng)在Protégé中表示的OWL概念和SWRL規(guī)則導(dǎo)入Jess推理引擎后，就能進(jìn)行推理，在所有推理結(jié)束后，推理得到的事實可以為OWL知識。其中，無論是OWL概念和SWRL規(guī)則轉(zhuǎn)換為Jess事實，還是作為結(jié)果的Jess事實轉(zhuǎn)化為可用于推理的Protégé-OWL知識，都是由用戶驅(qū)動的[10]。

點(diǎn)擊OWL+SWRL→Jess按鈕，轉(zhuǎn)換知識和規(guī)則，轉(zhuǎn)換結(jié)果如圖8所示，此時完成從OWL概念和SWRL規(guī)則到Jess實時的轉(zhuǎn)換，從輸出可知：轉(zhuǎn)換規(guī)則34條，轉(zhuǎn)換概念36個，轉(zhuǎn)換實例78個，轉(zhuǎn)換主體屬性4個，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)屬性11個，轉(zhuǎn)換OWL原子命題303個。

點(diǎn)擊Run Jess按鈕執(zhí)行Jess推理，從輸出可知：推理得到86個公理，用時3 477 ms。最后點(diǎn)擊Jess→OWL按鈕，將Jess事實轉(zhuǎn)換為OWL知識，推理結(jié)果如圖9所示。

為了使結(jié)果更加形象直觀，使用與或圖表示空軍智慧航材規(guī)則，如圖10所示。

5 結(jié)論

空軍航材訂貨是一項非常復(fù)雜的工作，其中涉及多個學(xué)科和專業(yè)的綜合考量。筆者提出的空軍智慧航材訂貨模型是基于訂貨決策人員日常經(jīng)驗的總結(jié)，從影響航材訂貨的因素出發(fā)，運(yùn)用OWL和SWRL實現(xiàn)航材本體和訂貨規(guī)則構(gòu)建，再利用Protégé軟件和Jess推理引擎實現(xiàn)航材訂貨的推理。通過推理的方式構(gòu)建航材訂貨系統(tǒng)，可以有效提高航材訂貨效率，同時，在長期使用和修正過程中，也能不斷積累航材訂貨人員豐富的訂貨經(jīng)驗，有效避免因人員崗位變動而造成的航材訂貨經(jīng)驗“失傳”，為航材訂貨工作的發(fā)展和推進(jìn)以及訂貨效率的提高提供有力保障。