基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能布局优化方法研究

蒋建军，张 力，2，王以群，彭玉元，陈 文，青 涛，李鹏程

（1.南华大学经济管理学院人因研究所，湖南衡阳 421001；2.湖南工学院，湖南衡阳 421002；3.广州商学院计算机工程系，广东广州 510830；4.南华大学环境保护与安全工程学院，湖南衡阳 421001）

基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能布局优化方法研究

蒋建军1，张 力1，2，王以群1，彭玉元3，陈 文4，青 涛1，李鹏程1

（1.南华大学经济管理学院人因研究所，湖南衡阳 421001；2.湖南工学院，湖南衡阳 421002；3.广州商学院计算机工程系，广东广州 510830；4.南华大学环境保护与安全工程学院，湖南衡阳 421001）

监视信息过程中，人的可靠性很大程度上取决于数字化人机界面中功能块之间的布局。本文提出了基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能布局优化方法，对该优化方法建立了一个完整的优化流程，提出了线性逆向杂交方法，使用人因可靠性作为优化标准。对该优化方法进行实验分析，实验结果表明，线性逆向杂交方法有较好的稳定性，本文提出的优化方法有较好的精确性及收敛性。

数字化人机界面；人因可靠性；功能块；布局；线性逆向杂交方法

核电厂数字化主控室操纵员通过人机界面获取工厂当前运行状况的信息。经验表明，人机界面设计对信息获取、状态响应、状态评估等一系列行为存在影响。在已出现的事故中，由人因引起的事故占主要地位，人因事故已成为当今事故的主要根源。

有关数字化人机界面方面的研究较多［110］，这些研究对人机界面进行了不同角度的设计，同时考虑了诸多因素来建立更加适应操作人员的界面。虽然有很多研究从人的因素来考虑人机界面设计，但是对核电厂数字化人机界面这一特定领域的研究很少，特别是根据人因可靠性建立数字化人机界面优化方法及相关优化函数的研究更少。

本文以核电厂数字化人机界面为研究对象，从界面布局出发，以人因可靠性为基础对其进行优化，建立核电厂数字化人机界面单元布局优化方法，达到减少人因事故的目的。

1 优化方法

优化是指对单元布局形成一个序列，之后对该序列的顺序不断改变，每改变一次，计算出对应的监视人因可靠性，反复循环，从而找到一种最优的情况。核电厂数字化人机界面单元布局优化流程示于图1。

图1 核电厂数字化人机界面单元布局优化流程Fig.1 Optimal process of digital human-computer interface unit layout in nuclear power plant

1.1 模式参数编码原则

目前的编码方式有多种，常用的是二进制编码，因为二进制通常具有直接的语义，能将问题空间的特征与位串的基因相对应。除二进制编码外，还有实数编码、树编码、自适应编码、序列编码、乱序编码等。结合本文研究特点，本文采用序列编码，因此，可设初始布局序列为：

其中：OS为人机界面各功能块之间的布局序列；An为第n个功能块。

模式是指某些特定位置的布局基本不变，选择和交叉只在其他位置进行组合优化。有研究认为［11］：重要度与使用频率对决定功能模块在人机界面中的位置起到重要作用，因此把重要度与使用频率乘积高的功能布局置于视线中央。

假定序列块3、4、5的乘积较高，因此A3、A4、A5这几个位置不参与选择和交叉，此即一个模式编码方式。为能很好地表示模式位置，模式位用粗体显示，得到的模式序列编码为：

1.2 布局组合的线性逆向杂交方法

通常使用的杂交算子有一点杂交、两点杂交、多点杂交、一致杂交、启发式杂交、轮盘赌杂交方法等［12］。这些杂交算法中：一点杂交、多点杂交、一致杂交等主要适应连续函数的优化数值计算，但对非数值问题显得无能为力；启发式杂交［13］在非数值搜索中收敛性及稳定性较差；轮盘赌杂交具有很大的随意性，收敛性及稳定性也较差。在非数值计算中，为克服寻求杂交点问题，本文采用线性逆向杂交方法，该方法在寻找杂交位置时是通过线性函数来实现的。线性函数描述如下：

该算法对如下4个问题进行规范：1）在寻找杂交点位置时，若找到的位置为模式点则要继续寻找杂交点，这样可减少遗传杂交次数；2）若杂交点位置前相邻的基因位不包含模式位，则以该杂交点及其后面的基因位为杂交点；3）若杂交位置计算为0，则重新置杂交位为1；4）为计算方便，模式位置一般采用连续排列的方式。

杂交过程中，本方法采用逆转的杂交布局形式，设原始序列为：

那么采用逆转方式得到第一代杂交个体为：

从式（5）不难看出，采用逆转杂交方式排列过程中产生了变异过程，这就可减少单独变异过程所花的开销。

总的来讲，当处理对象的规模增大时，λ应随之增大。为得到相对准确的参数值，取不同规模的串进行了相应的模拟实验。根据实验迭代情况得到线性逆向杂交方法规模与λ的关系及迭代性能，结果列于表1。

从表1可看出：1）迭代收敛性较好。2）当序列长度N＝10时，增量λ1或λ2的值均小于1；当N＝20或30时，λ1或λ2的取值可能增大到6，因此，增量λ1或λ2的取值一般与序列长度呈正比。3）当序列长度N＝10时，回退次数分别为9、6、6、6；当N＝20时，除λ1＝1、λ2＝4情况外，平均回退次数显然比N＝10要小；同样当N＝30时，平均回退次数更小，因此，回退次数与迭代的序列长度呈反比。4）大部分情况下，增量λ1或λ2的取值均小于1，因此，增量λ1或λ2的取值应偏小。

1.3 基于布局进化的人因可靠性评价方法

本研究的人因可靠性评价方法是以操纵员对人机界面监视过程为背景，因为界面布局对监视过程有重要影响，对状态响应、状态评估及行动过程影响几乎为零。

表1 线性逆向杂交方法规模与λ的关系及迭代性能Table 1 Relationship between scale of linear reverse hybridization method and λand iteration performance

在Chang等［14］研究的基础上，根据本研究的实际情况，人机界面监视过程中人的影响因子列于表2。另一方面，本研究考虑了物理影响因子，结果列于表3。除上述因子外，还应考虑时间因子，也即通过界面优化来调整移动时间与监视时间之和。这里需要说明的是，表2、3所考虑的因子仅对优化过程中人因可靠性计算结果产生影响，并未对这些因子进行优化。

表2 人机界面监视过程中人的影响因子Table 2 Human influencing factor in monitoring process of human-computer interface

表3 人机界面监视中物理影响因子Table 3 Physical influencing factor in monitoring process of human-computer interface

根据式（6）得到t时刻、n个节点的联合分布为：

根据式（7）及本文的实际情况可得到整个监视过程的计算式为：

其中：λ为影响因子对应的参数值；Δ为监视时间每段的间隔长度，Δ＝T／n，n为时间间隔的数量；Δt为第一时间段与当前时间段的时间间隔。q与n的关系为q＝n＋1。为确定n的取值进行了实验。从实验分析中可以得到如下结论：1）n不能取0和大于5；2）时间范围为1～300，n＝2较合适；3）时间范围为300～400，n＝1较合适；4）时间范围为400～600，n＝3较合适；5）时间范围为600～1 000，n＝4较合适。

根据式（8）、（9）及表2、3中监视过程的影响因子，认知过程失误率计算方法进一步化简为：

其中：j为认知过程影响因子；λj为影响因子对应的参数值［18］。

1.4 遗传算法的终止条件

根据以前的研究，遗传算法一般采用如下方法终止迭代过程：1）事先设定最大代数的方法；2）根据群体收敛程度，通过适应值的稳定性来判断；3）根据算法的离线性能和在线性能的变化进行判断；4）采用精英保留选择方式，按每代最佳个体的适应值的变化情况确定。

对于本研究，根据实际情况采用的方法类似第2种方式，即当人因可靠性基本趋于稳定时就终止该算法流程。

2 事例分析

2.1 实验步骤与结果

本文选取核电厂在蒸汽发生器传热管断裂过程中能总体反映工厂状态的画面来进行布局优化，该工况的原始界面示于图2。

在实验过程中，除主界面外还须有辅助的警告界面、事件规程界面、规程过程中需调用的参数人机界面及主界面在进化过程中呈现不同布局的界面，这一实验用到的模拟界面共48个，由于界面较多，这里不予列出。

主实验设备为德国ManGold公司的Mangold Vision MV1型眼动仪与19寸一体联想电脑组成的桌面视线追踪系统。该眼动仪通过瞳孔反射原理采集眼动数据，其精度为0.1°，头部允许移动范围为：左右22 cm，上下11 cm，前后15 cm，整个过程至少1只眼睛的眼动能被捕捉到。除眼动仪外，还使用了另外5台电脑共构成6个显示屏，并使用了模拟界面软件平台。

实验前先假设原始模式串为l1＝A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10。通过模拟实验及眼动仪得到时间参数，之后根据相关公式计算得到该实验的所有结果。本次实验共进行了10次模拟，时间参数取平均值。经过统计和计算得到原始界面花费的平均时间为234.768 s，失误率为3.952 3×10－8。

在计算进化时需考虑一个问题，如果实验过程中操纵员对这一事故中有些模块功能无监视，那么该模块监视时间为0，显然失误率为0。

通过数字化人机界面模拟实验及眼动仪可得到监视功能块的时间，之后根据式（10）计算得到监视每种布局序列下的总失误率，具体结果列于表4。

从表4可看出，当进化到12次时，进化过程较稳定，可结束循环迭代。

2.2 实验结果分析

本实验是用10次实验花费的平均时间进行计算，花费的时间越多，表示移动时间越长，因为监视时间包括在屏中寻找信息的视线移动时间及获取信息的时间，同一信息的获取时间基本是一致的，总时间越多，说明移动时间越多，移动时间属于时间浪费，根据前面的计算公式，时间越多，失误率越小，因此，这里所得结果失误率小的界面反而布局较差，因此，从表4中得到该选取的主界面较好的布局是第3次进化得到的优化界面，该优化界面如图3所示。

3 结论

本文提出了核电厂数字化人机界面监视布局优化研究，目的在于提供一种对数字化人机界面的先进优化方法。为解决布局优化问题建立了一完整的优化流程迭代图，功能块布局采用线性逆向杂交方法进行布局组合，适应函数采用贝叶斯方法，基点是以人因可靠性为准则。最后实验证明提出的线性逆向杂交方法具有收敛性快、稳定性好、迭代次数较少等优点，并得到了所选取的蒸汽发生器传热管断裂事故的最优化界面。

表4 实验过程中的参数t及人因失误率Table 4 Human error probability and parameter t in experimental process

图3 选取的蒸汽发生器传热管断裂事故的优化界面Fig.3 Selected optimized interface of steam generator tube rupture accident

但本文提出的模型也存在不足：对认知影响因子考虑得不是很全面，人因可靠性分段计算次数与规模之间的关系须进一步完善。在今后工作中，将进一步对该模型进行扩展，进一步完善数据收集及实验，进一步考虑在特殊领域的应用和推广，以完善模型的精确度及完整性。

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Function Layout Optimal Method Research of Digital Human-computer Interface in Nuclear Power Plant Based on Human Reliability

JIANG Jian-jun1，ZHANG Li1，2，WANG Yi-qun1，PENG Yu-yuan3，
CHEN Wen4，QING Tao1，LI Peng-cheng1
（1.Human Factors Institute，School of Economic ＆Management，University of South China，
Hengyang 421001，China；2.Hunan Institute of Technology，Hengyang 421002，China；
3.Department of Computer Engineering，Guangzhou College of Commerce，Guangzhou 510830，China；
4.School of Environmental Protection and Safety Engineering，University of South China，Hengyang 421001，China）

In the process of information monitoring，the human reliability depends heavily on the layout among function blocks in digital human-computer interface.In this paper，the function layout optimal method based on human reliability for digital humancomputer interface of nuclear power plant was proposed，a complete optimal process was established，a linear reverse hybridization method was proposed，and the human reliability was used as optimization criterion.The experiment with the function layout optimal method was conducted.The results indicate that the linear reverse hybridization methodhas good stability and the proposed optimal method has good accuracy and convergence.

digital human-computer interface；human reliability；function block；layout；linear reverse hybridization method

X946

A

1000-6931（2015）09-1666-07

10.7538／yzk.2015.49.09.1666

2014-06-03；

2014-12-19

国家自然科学基金资助项目（71071051，71371070）；湖南省重点学科项目——管理科学与工程科学资助；湖南省教育厅基金资助项目（14C0974）；湖南省自然科学基金资助项目（14JJ7046）；南华大学科研支撑项目资助（2012XQD54）

蒋建军（1977—），男，湖南衡阳人，讲师，博士，从事人因工程、数据挖掘研究