海洋交通風險應急決策系統設計與實現

汪靖，林植，靳焰

（1.武漢工業學院計算機與信息工程系，湖北 武漢 430023；2.武漢通信指揮學院一系，湖北 武漢 430010）

海洋交通風險應急決策系統設計與實現

汪靖1，林植2，靳焰2

（1.武漢工業學院計算機與信息工程系，湖北 武漢 430023；2.武漢通信指揮學院一系，湖北 武漢 430010）

針對海洋交通風險事故的特點，采用基于分層推理思想設計了海洋交通風險應急決策處理模型。在模型中提出了以行為和狀態為核心的知識規則描述方法。以該模型為基礎給出了系統的設計與實現。通過將海洋交通風險事故分解為事務級、情況級和執行級三級處理，使系統能綜合應用海洋交通事務各種信息進行有效決策，提高了海洋交通事務風險控制能力。系統的實現對于促進海洋交通風險控制的智能化水平，深化海事管理信息化平臺建設具有現實意義。

海洋交通風險；應急決策；分層推理

1 概 述

海洋交通事務風險管理主要處理自然因素和人為因素等諸多方面造成的海上交通安全問題。從對象上看，海洋交通事務風險管理涉及風險的預控和風險監管兩大方面，相關單位有各地方的海事局、海事局下屬的支局和分支單位、以及港口碼頭橋梁和船泊公司等[1]。由于海洋交通風險控制涉及人員、單位眾多，地域廣，相互關系復雜，如何有效的組織各種信息，形成綜合化的決策控制資源是實現海洋交通事務風險決策控制系統的關鍵。

現在，海洋交通事務風險管理信息化建設不是很完善。國內許多單位都開始研究電子海圖顯示與信息系統 (ECDIS)[2]。但這些系統大多側重于研究電子海圖本身的處理，對風險控制智能化研究并不深入，沒有提出較好的風險管理和控制方法[3]。針對這種現狀，本文提出了基于分層推理的風險控制應急決策模型。此外，考慮到國內外在決策分析中對推理的知識規則描述方法一般采用描述性語言管理或程序邏輯控制[4,5]，兩種方案中前者可計算性差，而后者實現復雜。針對這個問題，本文在模型中提出了以行為和狀態為核心的知識規則描述方法，較好的解決了知識規則的描述問題。

本文采用分層推理的思想給出了海洋交通事務的應急決策模型。在此基礎上，設計了海洋交通事務風險決策控制系統，并給出了最終的實現方案。該方案對于提高海洋交通風險控制的智能化水平，深化海事管理的信息化建設具有重要的促進作用。

2 應急決策分層推理模型

應急決策分層推理模型以分層管理為基礎，逐級求精分析推理。在具體的應急決策過程中，以行為和狀態為核心描述管理知識規則，每一層的推理均以狀態為條件，力求推理出在不同抽象層次上應采用的行為動作。

2.1 風險事故處理的層次化描述

基于分層推理的思想主要應用于網絡安全策略的邏輯推理和分析[6,7]，這一理論在海洋交通風險控制方面的應用并不多見。但是，考慮到海洋交通風險控制涉及要素眾多，相互間關系復雜，采用分層推理的思想能使系統開發和應用人員理清思路，有效綜合各種信息；同時也能簡化風險控制的系統實現。

風險管理分為事務級、情況級和執行級。在每一級都有前提條件、監管措施、預控措施；監管和預控措施進一步細分為管理級、支持級、操作級措施。其中，事務級主要有臺風事務、碰撞事務、污染事務、自沉事務、擱淺事務、違規航行事務等。情況級主要涉及針對不同事務要采用的基本預控和監管措施，要求具體到相關單位，確定要預控或監管的人或事的基本類型等信息。執行級描述風險控制具體的人員、物資、設備，要求能基本量化，確定相關時限等要求。

2.2 決策知識規則的可計算化描述

由于決策知識規則的抽象性，可計算性差。當前國內外對決策分析中的知識規則一般采用專用的描述性語言或程序邏輯控制。由于描述性語言一般針對特定的對象或應用條件制定，不具有通用性；程序邏輯控制實現很復雜，也不具有通用性。針對這個問題，模型提出了以行為和狀態為核心的知識規則描述方法。

從基本計算原理來看，有限狀態自動機模型是計算系統的典型模型[8]。以此為參考，本文借助有限狀態自動機的兩個基本要素：行為和狀態作為知識規則描述的核心。具體而言，針對決策規則中的條件，模型以狀態描述；對于應急處理的方案措施則最終轉化為系統的行為描述。

考慮到當前主流的軟件系統即面向對象軟件中狀態體現為對象的狀態，并最終由對象的變量描述，因此知識規則中的條件（狀態）最終由一系列變量描述。這樣，在模型中只需定義一系列相關基礎變量，而決策推的條件狀態則由不同的變量組合和變量的不同取值實現不同的狀態描述，從而解決了狀態的可計算性問題。具體描述形式為：

state((variablei, valuei)| 0 ≤i≤n, n表示狀態中的變量個數)。

從一般的特性看，行為的執行有一些基本要素：行為執行的主體、行為的作用對象（即客體）、行為執行的動作、行為執行條件等因素。根據這一特點，模型將應急決策處理的措施和方案統一為主體對客體在某條件下的動作。具體描述形式為：

behavior(subject, target, action, constraint) ：表示subject對target在constraint下執行action。其中subject表示行為的主體；target表示行為的作用客體；action表示行為的執行動作；constraint表示行為的執行條件。其中constraint表示主體執行動作時的進一步特征，如時間，數量等約束要求。constraint進一步描述為：

constraint{(variablei, valuei)| 0 ≤i≤n, n表示約束中的變量個數}。

2.3 模型的推理過程

風險決策的基本推理過程是：首先進行事務級推理，要求輸入事務類型，并檢索規則，得出相應的結論。事務級推理主要判斷風險事故類型，針對不同類型給出總體的監管措施和預控措施。在情況級推理中，進一步輸入情況級前提條件，檢索規則，得出相應的結論。情況級處理針對事故的時間、地點、風險等級等條件給出具體的監管和預控措施，確定具體要落實的事情或行動的時限、負責的單位、或針對具體事務的進一步處理人員或物質的初步量化。最后在執行級推理中，輸入執行級前提條件，檢索規則，得出相應的結論，最后綜合結果。執行級推理涉及具體人和具體的現場環境條件。

推理過程以知識規則為依據。規則的基本描述方式為：“if condition then behavior”，其中condition和behavior按2.2節所述的狀態和行為描述方式進一步規范。需要說明的是：推理過程就是對應急處理方案的條件和措施的不斷精確化的過程。由于所有的條件最終都采用變量描述，因此推理條件具有較好的計算判定能力。此外，由于所有的措施都采用主體、客體、動作和條件描述，使最終的應急決策措施更明確，具有較強的可操作性。

3 系統設計

3.1 系統架構設計

海洋交通風險決策系統主要由基礎數據管理模塊、海洋交通風險源知識庫管理模塊、應急處理規則庫管理模塊和推理機管理模塊等組成。系統總體結構流程如圖1所示。

圖 1 決策基本流程Fig.1 Flow chart of decision-making

3.1.1 海洋交通風險事務基礎數據管理模塊 基礎數據管理模塊主要實現對風險事務基礎數據的管理；同時管理海洋交通風險源數據。

3.1.2 推理機管理模塊 推理機以知識規則庫為基礎，實現對給定海洋交通事務危險的逐級推理，給出相應的預控和監管措施建議方案。

3.1.3 規則庫管理模塊 庫管理模塊按逐級推理的思路建立推理規則庫。

3.1.4 風險源知識庫管理模塊 風險源知識庫管理當前海上交通風險源知識。

3.2 系統詳細設計

3.2.1 風險事務基礎數據庫設計 海洋交通事務數據表采用分級的方式進行設計。具體分為三類，分別是海洋交通事務元數據表、海洋交通事務總表、海洋交通事務業務分類表。元數據描述交通風險相關元信息，如風險事故類型、船只類型、所涉及的碼頭信息、轄區信息等。海洋交通事務總表記錄海洋交通事務的概要信息，如事故的時間、地域、事故類型、損失程度等。分類表描述針對每類事故的具體信息，如針對碰撞的船只大小信息、船只安檢信息、船只貨物類型數據信息等?？偙砗头诸惐聿捎檬鹿示幪栮P聯。

3.2.2 風險源知識庫設計 風險源知識庫按海洋交通事務類型的不同，給出不同的風險源知識信息。風險源知識庫主要記錄當前風險事務類型、發生的時間、地點、損失程度等信息。同時，針對每類風險事故，還要給出相應事故的特征信息。

3.2.3 風險應急處理規則庫設計 風險事故應急處理規則庫主要保存針對不同的海洋交通事故應采取的應急處理措施信息。與分級推理模型相適應，規則庫分為三級，分別為事務級應急處理規則、情況級應急處理規則和執行級應急處理規則。每一級規則包含存在的條件及在預控和監管方面的措施。具體的措施又進一步可分為管理級、操作級和支持級措施。

3.2.4 推理機設計 推理機按三級推理的方式進行。在事務級推理主要是確定針對事務應采用的基本處理方式和方法。事務級推理基本方式是判斷風險事故類型，針對不同類型給出總體的監管措施和預控措施。同時，針對監管和預控措施，還要給出管理級、支持級和操作級的具體舉措。

在情況級推理中，主要確定采取行為的時限、責任單位及基本行動的量化處理。例如，針對地域，取得相應的轄區信息，上級單位，下級單位等。情況級推理方式是：由風險事故的時間、地點、風險等級等條件給出具體的監管和預控措施。確定具體要落實的事情或行動的時限、負責的單位、或針對具體事務的進一步處理人員或物質的初步量化。

執行級根據具體事務針對情況級的處理結果作進一步處理。其推理方式是針對具體的條件限制，給出采用監管和預控的措施的時限要求、執行地域要求、人員和物資準備要求等。

4 系統實現

海洋交通事務風險控制系統在windows環境下采用 .NET平臺開發，基礎數據采用oracle 10 g和XML進行管理。在系統實現中，難點在于風險源數據描述、應急處理規則庫的管理。

4.1 風險源數據描述

風險源是對給定狀態條件下的風險判斷，由風險源及其存在的條件構成，其中條件由一系列變量構成。考慮到每一類風險源事務的條件各不相同，如使用數據庫管理則對于添加、刪除、修改和查詢等都必須建立大量的數據字典，使用極不方便；而且可能一個表只有一條記錄，資源浪費。同時，風險源的條件特征是一個不斷完善的過程，不同時間可能存在不同的認識，有新的判斷要即時更新，這樣就要新建表和數據字典?；谶@個特點，系統使用XML對風險源進行管理。

以臺風風險源事例，對每年9月1日到10月30日福州可能存在的臺風風險源表述為：

4.2 應急處理規則管理

與風險源數據描述知識規則一樣，考慮到其數據表述類型各不相同，每類數據總量相對較少的特點。應急處理規則庫采用XML描述。采用與三級推理相適應的形式描述規則。

事務級規則主要用于判斷風險事故類型，針對不同類型給出總體的監管措施和預控措施。同時，針對監管和預控措施，還要分別給出管理級、支持級和操作級的具體舉措。因此，事務級規則由事務規則存在條件和當前條件下的預控措施及監管措施構成，其中預控措施和監管措施中都包含有管理級、執行級和操作級應對方案信息。具體的XML描述示例如下：

與事務級規則相似，情況級和執行級的規則描述也由條件、預控措施和監管措施組成，其內部也都包含有管理級、執行級和操作級應對方案信息。

4.3 推理機的實現

4.4 性能分析

為了驗證系統的有效性，本文給出了一系列歷史的海洋交通風險事務作為風險源進行模擬運行。每類事故中，以狀態為核心，輸入相應的條件變量，并給定相應的值。系統通過分層推理，給出最終的結果。例如，針對臺風事故，輸入的條件有：“事故類型”、“臺風等級”、“中心氣壓”等。輸出的結果有：“海事局應在某時間發布警報”、“碼頭管理處理應在某時間停航”等。

系統推理出的結果與風險源當時所采用的應急處理措施進行對比，最終的結果如表1所示。

表 1 海洋交通風險評估實驗Tab.1 Risk evaluation test for maritime traffic

從表1中可以發現，應急推理結果中臺風的處理方案與實際的處理方案匹配效果最好，而碰撞效果最差。分析影響推理效果的原因，發現在現有的應急處理規則管理中，臺風規則最詳細，應急處理方案最成熟；相反，受船只本身性能、船上貨物特征、船員操控和反應水平以及海上天氣情況等眾多因素的影響，很難針對具體的碰撞給出深入詳細的規則。

5 總 結

本文給出了基于分層推理的海洋交通事務風險應急處理決策模型，并詳細給出了系統的設計與實現。與已有的研究相比，本文首次將分層推理的思想應用于海洋交通風險控制實踐中。該方法能針對海洋交通事務涉及面廣，信息處理復雜的特點，通過逐級分層推理，較好的解決了風險應急決策問題，提高了海洋交通事務風險應急處理的信息化水平。特別是在當前國內海洋交通管理信息平臺建設基本完成的條件下，本方法對深化海洋交通風險控制，提高海洋交通風險管理智能化水平，建立高效的海事管理具有重要的促進作用。

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Design and implementation of emergency decision-making system for maritime traffic risk

WANG Jing1, LIN Zhi2, JIN Yan2

(1.Department of Computer and Information, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China；2.First Department, Wuhan Commanding Communications Academy, Wuhan 430010, China

In view of the characteristic of maritime traffic risk, an emergency decision-making model is proposed using hierarchy reasoning for reference.A description method for knowledge rules based on behavior and state is provided.On the basis of this model, we provide the design and implementation of risk decision system.By dividing maritime traffic into three classes as business, situation and enforcement, the system can make effective decision.The model can improve the control ability of maritime traffic risk.At the same time, the system will be of benefit to the improvement of artificial intelligence of maritime traffic risk control, and maritime information platform construction.

risk of maritime traffic; emergency decision; hierarchy reasoning

U698.6

A

1001-6932(2010)01-0101-06

2009-03-25；

2009-06-29

汪靖(1977－)，女，湖北武漢人，講師，碩士，主要研究領域為計算機系統結構。電子郵箱：geo-zhang@163.com