海洋交通风险应急决策系统设计与实现

汪靖，林植，靳焰

（1.武汉工业学院计算机与信息工程系，湖北 武汉 430023；2.武汉通信指挥学院一系，湖北 武汉 430010）

海洋交通风险应急决策系统设计与实现

汪靖1，林植2，靳焰2

（1.武汉工业学院计算机与信息工程系，湖北 武汉 430023；2.武汉通信指挥学院一系，湖北 武汉 430010）

针对海洋交通风险事故的特点，采用基于分层推理思想设计了海洋交通风险应急决策处理模型。在模型中提出了以行为和状态为核心的知识规则描述方法。以该模型为基础给出了系统的设计与实现。通过将海洋交通风险事故分解为事务级、情况级和执行级三级处理，使系统能综合应用海洋交通事务各种信息进行有效决策，提高了海洋交通事务风险控制能力。系统的实现对于促进海洋交通风险控制的智能化水平，深化海事管理信息化平台建设具有现实意义。

海洋交通风险；应急决策；分层推理

1 概 述

海洋交通事务风险管理主要处理自然因素和人为因素等诸多方面造成的海上交通安全问题。从对象上看，海洋交通事务风险管理涉及风险的预控和风险监管两大方面，相关单位有各地方的海事局、海事局下属的支局和分支单位、以及港口码头桥梁和船泊公司等[1]。由于海洋交通风险控制涉及人员、单位众多，地域广，相互关系复杂，如何有效的组织各种信息，形成综合化的决策控制资源是实现海洋交通事务风险决策控制系统的关键。

现在，海洋交通事务风险管理信息化建设不是很完善。国内许多单位都开始研究电子海图显示与信息系统 (ECDIS)[2]。但这些系统大多侧重于研究电子海图本身的处理，对风险控制智能化研究并不深入，没有提出较好的风险管理和控制方法[3]。针对这种现状，本文提出了基于分层推理的风险控制应急决策模型。此外，考虑到国内外在决策分析中对推理的知识规则描述方法一般采用描述性语言管理或程序逻辑控制[4,5]，两种方案中前者可计算性差，而后者实现复杂。针对这个问题，本文在模型中提出了以行为和状态为核心的知识规则描述方法，较好的解决了知识规则的描述问题。

本文采用分层推理的思想给出了海洋交通事务的应急决策模型。在此基础上，设计了海洋交通事务风险决策控制系统，并给出了最终的实现方案。该方案对于提高海洋交通风险控制的智能化水平，深化海事管理的信息化建设具有重要的促进作用。

2 应急决策分层推理模型

应急决策分层推理模型以分层管理为基础，逐级求精分析推理。在具体的应急决策过程中，以行为和状态为核心描述管理知识规则，每一层的推理均以状态为条件，力求推理出在不同抽象层次上应采用的行为动作。

2.1 风险事故处理的层次化描述

基于分层推理的思想主要应用于网络安全策略的逻辑推理和分析[6,7]，这一理论在海洋交通风险控制方面的应用并不多见。但是，考虑到海洋交通风险控制涉及要素众多，相互间关系复杂，采用分层推理的思想能使系统开发和应用人员理清思路，有效综合各种信息；同时也能简化风险控制的系统实现。

风险管理分为事务级、情况级和执行级。在每一级都有前提条件、监管措施、预控措施；监管和预控措施进一步细分为管理级、支持级、操作级措施。其中，事务级主要有台风事务、碰撞事务、污染事务、自沉事务、搁浅事务、违规航行事务等。情况级主要涉及针对不同事务要采用的基本预控和监管措施，要求具体到相关单位，确定要预控或监管的人或事的基本类型等信息。执行级描述风险控制具体的人员、物资、设备，要求能基本量化，确定相关时限等要求。

2.2 决策知识规则的可计算化描述

由于决策知识规则的抽象性，可计算性差。当前国内外对决策分析中的知识规则一般采用专用的描述性语言或程序逻辑控制。由于描述性语言一般针对特定的对象或应用条件制定，不具有通用性；程序逻辑控制实现很复杂，也不具有通用性。针对这个问题，模型提出了以行为和状态为核心的知识规则描述方法。

从基本计算原理来看，有限状态自动机模型是计算系统的典型模型[8]。以此为参考，本文借助有限状态自动机的两个基本要素：行为和状态作为知识规则描述的核心。具体而言，针对决策规则中的条件，模型以状态描述；对于应急处理的方案措施则最终转化为系统的行为描述。

考虑到当前主流的软件系统即面向对象软件中状态体现为对象的状态，并最终由对象的变量描述，因此知识规则中的条件（状态）最终由一系列变量描述。这样，在模型中只需定义一系列相关基础变量，而决策推的条件状态则由不同的变量组合和变量的不同取值实现不同的状态描述，从而解决了状态的可计算性问题。具体描述形式为：

state((variablei, valuei)| 0 ≤i≤n, n表示状态中的变量个数)。

从一般的特性看，行为的执行有一些基本要素：行为执行的主体、行为的作用对象（即客体）、行为执行的动作、行为执行条件等因素。根据这一特点，模型将应急决策处理的措施和方案统一为主体对客体在某条件下的动作。具体描述形式为：

behavior(subject, target, action, constraint) ：表示subject对target在constraint下执行action。其中subject表示行为的主体；target表示行为的作用客体；action表示行为的执行动作；constraint表示行为的执行条件。其中constraint表示主体执行动作时的进一步特征，如时间，数量等约束要求。constraint进一步描述为：

constraint{(variablei, valuei)| 0 ≤i≤n, n表示约束中的变量个数}。

2.3 模型的推理过程

风险决策的基本推理过程是：首先进行事务级推理，要求输入事务类型，并检索规则，得出相应的结论。事务级推理主要判断风险事故类型，针对不同类型给出总体的监管措施和预控措施。在情况级推理中，进一步输入情况级前提条件，检索规则，得出相应的结论。情况级处理针对事故的时间、地点、风险等级等条件给出具体的监管和预控措施，确定具体要落实的事情或行动的时限、负责的单位、或针对具体事务的进一步处理人员或物质的初步量化。最后在执行级推理中，输入执行级前提条件，检索规则，得出相应的结论，最后综合结果。执行级推理涉及具体人和具体的现场环境条件。

推理过程以知识规则为依据。规则的基本描述方式为：“if condition then behavior”，其中condition和behavior按2.2节所述的状态和行为描述方式进一步规范。需要说明的是：推理过程就是对应急处理方案的条件和措施的不断精确化的过程。由于所有的条件最终都采用变量描述，因此推理条件具有较好的计算判定能力。此外，由于所有的措施都采用主体、客体、动作和条件描述，使最终的应急决策措施更明确，具有较强的可操作性。

3 系统设计

3.1 系统架构设计

海洋交通风险决策系统主要由基础数据管理模块、海洋交通风险源知识库管理模块、应急处理规则库管理模块和推理机管理模块等组成。系统总体结构流程如图1所示。

图 1 决策基本流程Fig.1 Flow chart of decision-making

3.1.1 海洋交通风险事务基础数据管理模块 基础数据管理模块主要实现对风险事务基础数据的管理；同时管理海洋交通风险源数据。

3.1.2 推理机管理模块 推理机以知识规则库为基础，实现对给定海洋交通事务危险的逐级推理，给出相应的预控和监管措施建议方案。

3.1.3 规则库管理模块 库管理模块按逐级推理的思路建立推理规则库。

3.1.4 风险源知识库管理模块 风险源知识库管理当前海上交通风险源知识。

3.2 系统详细设计

3.2.1 风险事务基础数据库设计 海洋交通事务数据表采用分级的方式进行设计。具体分为三类，分别是海洋交通事务元数据表、海洋交通事务总表、海洋交通事务业务分类表。元数据描述交通风险相关元信息，如风险事故类型、船只类型、所涉及的码头信息、辖区信息等。海洋交通事务总表记录海洋交通事务的概要信息，如事故的时间、地域、事故类型、损失程度等。分类表描述针对每类事故的具体信息，如针对碰撞的船只大小信息、船只安检信息、船只货物类型数据信息等。总表和分类表采用事故编号关联。

3.2.2 风险源知识库设计 风险源知识库按海洋交通事务类型的不同，给出不同的风险源知识信息。风险源知识库主要记录当前风险事务类型、发生的时间、地点、损失程度等信息。同时，针对每类风险事故，还要给出相应事故的特征信息。

3.2.3 风险应急处理规则库设计 风险事故应急处理规则库主要保存针对不同的海洋交通事故应采取的应急处理措施信息。与分级推理模型相适应，规则库分为三级，分别为事务级应急处理规则、情况级应急处理规则和执行级应急处理规则。每一级规则包含存在的条件及在预控和监管方面的措施。具体的措施又进一步可分为管理级、操作级和支持级措施。

3.2.4 推理机设计 推理机按三级推理的方式进行。在事务级推理主要是确定针对事务应采用的基本处理方式和方法。事务级推理基本方式是判断风险事故类型，针对不同类型给出总体的监管措施和预控措施。同时，针对监管和预控措施，还要给出管理级、支持级和操作级的具体举措。

在情况级推理中，主要确定采取行为的时限、责任单位及基本行动的量化处理。例如，针对地域，取得相应的辖区信息，上级单位，下级单位等。情况级推理方式是：由风险事故的时间、地点、风险等级等条件给出具体的监管和预控措施。确定具体要落实的事情或行动的时限、负责的单位、或针对具体事务的进一步处理人员或物质的初步量化。

执行级根据具体事务针对情况级的处理结果作进一步处理。其推理方式是针对具体的条件限制，给出采用监管和预控的措施的时限要求、执行地域要求、人员和物资准备要求等。

4 系统实现

海洋交通事务风险控制系统在windows环境下采用 .NET平台开发，基础数据采用oracle 10 g和XML进行管理。在系统实现中，难点在于风险源数据描述、应急处理规则库的管理。

4.1 风险源数据描述

风险源是对给定状态条件下的风险判断，由风险源及其存在的条件构成，其中条件由一系列变量构成。考虑到每一类风险源事务的条件各不相同，如使用数据库管理则对于添加、删除、修改和查询等都必须建立大量的数据字典，使用极不方便；而且可能一个表只有一条记录，资源浪费。同时，风险源的条件特征是一个不断完善的过程，不同时间可能存在不同的认识，有新的判断要即时更新，这样就要新建表和数据字典。基于这个特点，系统使用XML对风险源进行管理。

以台风风险源事例，对每年9月1日到10月30日福州可能存在的台风风险源表述为：

4.2 应急处理规则管理

与风险源数据描述知识规则一样，考虑到其数据表述类型各不相同，每类数据总量相对较少的特点。应急处理规则库采用XML描述。采用与三级推理相适应的形式描述规则。

事务级规则主要用于判断风险事故类型，针对不同类型给出总体的监管措施和预控措施。同时，针对监管和预控措施，还要分别给出管理级、支持级和操作级的具体举措。因此，事务级规则由事务规则存在条件和当前条件下的预控措施及监管措施构成，其中预控措施和监管措施中都包含有管理级、执行级和操作级应对方案信息。具体的XML描述示例如下：

与事务级规则相似，情况级和执行级的规则描述也由条件、预控措施和监管措施组成，其内部也都包含有管理级、执行级和操作级应对方案信息。

4.3 推理机的实现

4.4 性能分析

为了验证系统的有效性，本文给出了一系列历史的海洋交通风险事务作为风险源进行模拟运行。每类事故中，以状态为核心，输入相应的条件变量，并给定相应的值。系统通过分层推理，给出最终的结果。例如，针对台风事故，输入的条件有：“事故类型”、“台风等级”、“中心气压”等。输出的结果有：“海事局应在某时间发布警报”、“码头管理处理应在某时间停航”等。

系统推理出的结果与风险源当时所采用的应急处理措施进行对比，最终的结果如表1所示。

表 1 海洋交通风险评估实验Tab.1 Risk evaluation test for maritime traffic

从表1中可以发现，应急推理结果中台风的处理方案与实际的处理方案匹配效果最好，而碰撞效果最差。分析影响推理效果的原因，发现在现有的应急处理规则管理中，台风规则最详细，应急处理方案最成熟；相反，受船只本身性能、船上货物特征、船员操控和反应水平以及海上天气情况等众多因素的影响，很难针对具体的碰撞给出深入详细的规则。

5 总 结

本文给出了基于分层推理的海洋交通事务风险应急处理决策模型，并详细给出了系统的设计与实现。与已有的研究相比，本文首次将分层推理的思想应用于海洋交通风险控制实践中。该方法能针对海洋交通事务涉及面广，信息处理复杂的特点，通过逐级分层推理，较好的解决了风险应急决策问题，提高了海洋交通事务风险应急处理的信息化水平。特别是在当前国内海洋交通管理信息平台建设基本完成的条件下，本方法对深化海洋交通风险控制，提高海洋交通风险管理智能化水平，建立高效的海事管理具有重要的促进作用。

[1]全文兴.水上交通事故统计、分析、预测方法的研究 [D].大连: 大连海事大学, 1999.

[2]周永余, 陈永冰, 周岗, 等.舰船电子海图显示与信息系统发展评述 [J].船舶工程, 2005, 4: 62-65.

[3]杨家轩, 史国友, 贾传荧.水上交通事故管理系统设计与实现 [J].中国航海, 2008, 4: 375-378.

[4]陈文伟.决策支持系统教程 [M].北京: 清华大学出版社, 2004.49-54.

[5]吴泉源, 刘江宁.人工智能与专家系统 [M].长沙: 国防科技大学出版社, 2000.174-198.

[6]陈晓苏, 林植, 冯向东.基于分层模型的安全策略逐级求精算法 [J].小型微型计算机系统, 2007, 28(6): 998-1002.

[7]韩家新, 何华灿.一种分层的模糊知识表示与推理控制结构 [J].计算机工程与应用, 2006, 11: 4-6.

[8]陈文宇.有限状态自动机理论 [M].西安: 电子科技大学出版社, 2007.88-95.

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，湖北武汉人，讲师，硕士，主要研究领域为计算机系统结构。电子邮箱：geo-zhang@163.com