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1、基于CBR的机场应急救援规模决策研究———梁世华韩松臣朱新平313基于CBR的机场应急救援规模决策研究梁世华韩松臣朱新平(南京航空航天大学南京210016)摘要机场应急救援是民航安全领域一项重要研究课题,这一研究对于减少事故损失和提高救援效率具有重要的作用。针对民航机场紧急事件非例行性、不确定性的特点,提出了以案例推理为技术主线,结合模糊推理等方法的机场应急救援规模决策模型。利用模糊数学方法对案例进行了处理,研究了设计实例的表达、索引、调整、修改和推理机制,解决了案例匹配的贴近度与相似性问题,经仿真验算,证明了该方法的可行性与科学性。关键词应急救援;案例推理;模
2、糊推理;规模决策中图分类号:V351.11文献标志码:A当在机场附件发生紧急事故后,机场应急救思想是搜索相似案例,根据匹配规则寻找相似案援工作需在短时间内完成危机态势及相关信息的例,再调整救援措施,生成救援方案。对于匹配获取、处理、分析以至做出相应的救援规模决策,不成功的案例,则应用规则的集合生成救援方以减少事故的损失,否则极易造成事件的升级,进案。有案例在库时,可以提高方案生成速度;如而带来更大的人员伤亡和财产损失。但是,因机果没有案例在库,则生成新的案例,并加入到案场事故的偶发性与不确定性,目前在机场事故救例库中,随着案例库的扩充,系统性能会不断提援的决策往
3、往由指挥人员在短时间内临场决定,高。即缺乏科学合理性也没有很好的利用以往实际事机场应急救援规模决策的框架结构图如图1故或演习的救援决策经验。因此,利用恰当的方所示,系统由7个部分组成,下面分别介绍各个法,建立合理的应急决策模型,供实际救援行动使子系统。用是当前民航领域亟须的研究方向。[126]综观国内外的研究,要么偏重于信息的处理,导致系统类似于简单的信息系统而不是决策系统;要么缺乏明确的推理匹配过程,使得系统缺乏有效的匹配方式。结合机场应急救援规模决策的研究,本文从理论上构建了基于案例推理的机场应急救援规模图1应急救援规模决策的框架结构图决策模型,该模型既发挥
4、了计算机处理即时信息的优势,更主要的是根据人工智能中案例推理方案例库(case2base,CB)中存放以往的救援案法,再利用模糊匹配过程对已有救援案例进行检例,由案例库管理系统(case2basemanagement索和适配,即提高了匹配的可用性又增加了可靠system,CBMS)管理。用户通过CBMS管理案例性,同时通过系统学习,案例的不断更新,该决策库。思想库(KB)集成了决策判断的规则,通过模型将更臻完善。归纳总结以规则形式存储在思想库中,上文述及的规则集合便是思想库的知识,同时诊断知识自模型的框架结构学习系统在案例库中进行知识的归纳总结,生成设计基于CB
5、R的救援规模决策模型的指导诊断规则,优化后存入思想库中。报警系统完成人机之间的交互工作。推理机是系统的核心。搜收稿日期:2008209219索案例、检验匹配度、如完全匹配则调出方案;如3国家自然基金委员会与中国民航总局联合项目(批案例匹配相似度大于或小于某一值就不完全匹准号:60776813)资助配,则应用思想库中规则调整,并把调整过程提供32交通与计算机2008年第6期第26卷总145期给决策指挥人员;如果案例库中没有相应案例,VT={uT(f1),⋯,uT(fm)}=则应用思想库中规则生成方案,同时将方案生成{uT(fj)
6、J=1,2,⋯,m}过程提供给决策
7、指挥人员。2.2.2案例贴近度的计算通过推理过程生成救援规模方案,一方面应贴近度衡量的是2个模糊集接近程度的度用到对紧急事件的救援实施,另一方面则作为新量。本系统用贴近度来度量预测方案与已有案例的案例加载到案例库中成为新的案例,供以后应的相似度。用和机器学习,决策者可以要求系统回溯案例推在用案例特征对案例进行相似匹配的过程理过程。中,各个特征的影响是各不相同的,所以在相似性判断运算中赋予各个特征因素以不同的权重是很2基于CBR的救援规模决策模型必要的。的技术实现令案例的特征因素{f1,f2,⋯,fm}的影响权2.1案例的表示重集为{w1,w2,⋯,wm}且满足:
8、[7]m案例的表达是一种基于知识的表达方式,∑wj=1,2,⋯,m为了便于后面的检索和适配,案例的表达要遵循j=1一定的规则,一个案例通常由问题的特征属性与则贴近度可表示为:m解决方案组成。案例可以由多个属性共同构成,∑uA“(xj)^uBŽ(xj)可用集合来表达:C={Cj=11,C2,⋯,Cn},其中的属N(A“,BŽ)=m性Ci=(i=1,2,⋯,n),又可以根据需要进一步细∑uA“(xj)ˇuBŽ(xj)j=1化为Ci=(Ci1,Ci2,⋯,Cin)。按照这种属性结构,2.2.3特征因素权重的计算一个案例由多个层次的属性构成,整个案例库则通常在不同的决策
9、环境下,同一特征因素对由
