海事应急决策中基于置信规则的失误扩散模型*

支云翔 张金奋 范腾泽 吴 兵 汪 洋*

(武汉理工大学智能交通系统研究中心1) 武汉 430063) (武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心2) 武汉 430063)

0 引 言

在应急救援活动中处于控制和管理的枢纽地位，称为应急指挥中心，负责部署、组织和调度等一系列应急处置活动，各应急处置单元据此做出的决策进行应急救援行动[1-2].

由于应急状态中存在大量不确定性因素，应急指挥人员在决策时可能会产生并非最佳、甚至是错误的应急方案，即产生应急决策失误，并对后续的应急行为产生不良的影响[3].提高对失误致因的认知来从源头减少失误发生，以及在决策工作流中增强对失误的控制，是降低决策失误对应急处置产生不良影响的主要方式.

由于事故决策环境的复杂性，决策者的逻辑思考过程往往难以完整地重现，而规则推理具有同时兼容定量观测数据和定性知识信息的特点，在决策过程的模拟上有较高的优越性.梅江钟等[4]将规则推理用作于案例相似度提升的修正，进而增强案例选取的有效性.曲毅等[5]运用置信规则库推理将突发事件演化中存在的不确定性信息转化为一致的信度结构.方志坚等[6]使用基于信度的规则推理与双边匹配决策方法按方法结合，提高决策的准确性.

应急组织结构中各个决策单元的职责划分直接影响应急指挥的有效性，禹明刚等[7]在系统组织互操作性研究中强调“清晰的角色映射”.刘丹等[8]从开放理性系统的视角将应急指挥组织结构分为应急指挥协调中心、应急辅助决策单位和应急方案执行单位.李安楠等[9]依据组织间的权责关系将划分为决策层、协调层和能力层.余昊等[10]梳理了三峡库区救援要素间的新国关系.

在借鉴现有研究的基础上，文中给出了单个应急决策单元的推理模型，将信度引入决策单元的规则推理中，用以表示决策结果的不确定性.根据应急指挥角色的功能划分构建应急决策的网络流模型，并说明决策单元间信息的交互传递.在网络流模型上提出决策失误定义，基于失误的反复性、潜在性、可预测性构建失误控制模型，最后将失误控制模型应用于应急救援案例的决策推理中.

1 应急单元的推理模型

1.1 应急单元决策

应急单元是应急指挥中最小的单元，也是进行应急决策的最小单元.应急单元决策就是决策主体通过对接收到的上级指令或事故信息的分析，根据自身的应急执行能力，面向应急目标，做出相应的应急决策，决策结果可作为指令信息指导下一步的应急行为，也可以是应急活动对应急对象进行应急处置.由于RIMER方法[11]是在传统IF-THEN推理的基础上引入分布式置信框架，能够很好地处理定量数据和定性信息，因此拟在RIMER方法上构建应急单元决策模型.

1.2 RIMER方法

1.2.1置信规则库的建立

(1)

1.2.2输入值的转化

i=1,2,…,T

(2)

1.2.3激活权重

计算规则Rk的激活权重wk，

(3)

1.2.4信度修正

由于突发事故情景具有复杂性，决策者可能无法完整地获取需要的决策信息，因此针对规则Rk的输入值可能是有缺失的.为解决这一问题需要对规则Rk的输出值的置信度进行修正，为

(4)

1.2.5证据融合

n=1,2,…,N

(5)

2 应急决策的网络流模型

2.1 应急决策工作流模型

按照在应急救援活动中的作用，可以将应急指挥分为决策层、调度层和执行层，其主体分别为应急决策单元(emergency decision-making unit,EDU)、应急协同单元(emergency coordination unit,ECU)以及应急执行单元(emergency execution unit,EEU).EDU负责救援方案的制定，ECU负责组织和调度EEU，EEU进行现场事故处置.

具有自主决策的应急主体组成协同组织网络.每个应急主体可以进行自主决策，它与其它主体进行协同来实现其应急目标.每一个决策单元都会接收到来自外界或者其他的决策单元的信息或指令(输入信息)，同时每个决策单元经过自主决策之后也会对外界或者其他的决策单元发出指令或执行动作(输出信息).

2.2 应急决策网络流模型

由于事故情景的复杂性，应急指挥是多工作流组成的交互网络，见图1a).应急指挥是一个群体决策的过程，决策网络中的个体都会根据已有的决策规则、知识库及事故信息，分析当前情景态势并判断演化趋势，提出适应当前事态的决策方案，形成决策循环直至事件结束.

图1 应急决策网络流模型与证据网络模型

应急决策流可分为由上而下执行的指令流与自下而上传递的反馈流.每个应急单元都会独立地进行决策，向下一级应急单元发送指令信息，或向上一级应急单元反馈.其中EEU会根据应急任务的完成情况产生反馈.因此，在网络流中产生的决策失误也会随着决策指令的传递而传递.

以船舶火灾事故为例，当发生火灾后，应急决策中心(A)发现事故可以通过：①收到遇险报警(I)，应急决策中心命令数据处理中心(B)收集事故信息，如0→1→1,2；②船舶交通服务端(D)和视频监控端(E)发现船舶遇险，将船舶信息和事故信息报告给数据处理中心，再传递给应急决策中心，如4,5→6.应急决策中心命令现场指挥中心(C)征调附近的巡航艇(H)和消防艇(G)赴现场进行灭火和落水人员救援调，并组织派遣救护车(F)赶赴事故现场进行人员救治.救护车、巡航艇、消防艇将事故救援信息反馈给现场指挥中心，并进一步反馈给应急决策中心，见图2.

图2 船舶火灾事故应急工作流

3 失误传递

3.1 工作流中的失误传递

已有的研究根据决策失误的表现形式，将群体决策失误分为决策错误、决策失效、机会失误[12].由于应急决策的主体是人，决策失误具有反复性、潜在性、不可逆转性以及一定的可预测性[13].决策失误的反复性和可预测性决定了可以通过历史数据统以及专家经验进行预测，并且通过有效手段尽可能地减少；潜在性表示其在事态演变过程中会不断传递和积累，并存在一个可能的触发点.因此，决策失误会随着决策工作流的进行不断传递和积累，直到与某种激发条件相结合带来难以避免的后果.

研究工作流中的失误传递，需要保证决策单元的连贯性，即在一条有向决策工作流中，前一个单元的决策输出值可以转化为后一个单元推理的输入值.假设单元B与C为有向决策工作流中的相邻决策单元，并有规则RB与RC为

式中：RB中的输出值集合DB={DBi;i=1,2,…,N}，与RC中的输入参考值集合AC={ACj;j=1,2,…,I}满足：DB⊆AC.

3.2 失误扩散模型

应急决策工作流中的失误传递就是在既有工作流上分析因果关系，识别决策个体，计算失误程度的变化.提出了一种应急工作流中基于置信规则的失误扩散模型，首先通过证据结构网络对上述工作流模型进行优化，继而通过RIMER方法获得决策结果，最后计算获得决策失误的偏差程度，应急决策工作流中的失误传递模型主要包括：①证据网络模型化处理；②单元决策模型构建；③推理结果一致性转化；④失误分析.

3.2.1证据网络模型化处理

证据网络是一种有向无环图模型，是D-S证据理论运行的基础.根据上节所述工作流模型，首先应该注意到：①上级指挥单元向下级单元发送决策指令，下级单元向上级单元反馈指令执行结果；②下级单元优先执行上级单元的决策指令，上级单元根据下级单元的反馈重新进行决策.

将决策信息作为决策失误的主要影响因素，针对既定决策群体在应急指挥过程中决策失误的传递进行研究.决策信息主要包括资源信息，情景信息等.由于决策环境复杂性，决策信息稀缺或泛滥都会增加了决策失误的机率，导致救援人力物资等资源不足，使得事故进一步恶化.

下级单元无条件执行上级单元的命令，等同于只有最高决策单元做出决策；上级单元会根据下级单元反馈的信息进行二次决策，再对下级单位下达命令，每个单元都进行推理决策.因此基于上述工作流模型的证据网络结构见图1b).

3.2.2单元决策模型构建

应急单元的决策模型见图3，应急决策单元在接收上机指令或事故信息时，运用模糊理论将其转化为可用的信度结构数据，以作为规则推理的输入值；将输入值与规定规则进行匹配，计算出匹配程度并激活规则权重，对输出结果的置信度进行修正；运用D-S证据理论将规则推理的结果进行归一化处理，得最终输出值的可信度作为决策结果.

图3 应急单元决策模型

3.2.3推理结果一致性转化

推理结果的一致性转化是指将各个单元推理所得的结果转化为固定输出量的信度结构数据.这个过程为决策单元的二次推理过程，即决策单元根据下级单元所提供的信息进行推理获得推理结果，并根据这个推理结果二次推理获得固定输出量的信度结构数据.推理过程见图4.

图4 一致性转化模型

通过推理结果的一致性转化，决策工作流中所有单元的最终结果有同样的信度结构，可以更好地分析各单元之间的决策差异性，从而体现决策失误在工作流中的扩散.

3.2.4失误分析

在实际工作中，应急指挥人员的决策主要是依据个人经验或主观判断给出的.因此，由于经验的缺乏或者信息获取的不完整，指挥人员会在决策过程中产生失误，即决策偏差F.决策偏差F可由决策结果Y与理想结果Q的距离表示.

为方便计算，用置信度向量来描述每一次推理得到的信度结构，

B=v(S)=(β1,β2,…,βN)

决策偏差可表示为推理结果Y1的置信度向量B1与理想结果Q的置信度向量B0的距离偏移，即决策偏差,引用文献[14]中信度结构向量的距离公式：

F(Y1,Q)=d(Y1,Q)=

(6)

4 案例分析

以阳逻长江江面20万t货船起火事故为例，来说明应急决策失误在工作流上的扩散作用.2018年2月10日晚10：30，海事局水上指挥中心接到报警,青山王家屋锚地附近水域有一艘万吨货轮失火.指挥中心随即调遣两艘海巡艇、两艘大马力拖船赶赴事故现场进行救援，并通知长航公安消防支队派遣消防人员乘坐海巡艇同去灭火，消防人员于10 min后到达江边.11：30将火扑灭，两艘拖船将事故船舶拖往武钢码头.据悉,船上装有4 000 t铁矿粉和10 t柴油，有4名船员.

案例中有一个EDU(海事局水上指挥中心，节点A)作为总指挥，下属有两个ECU：①应急数据处理中心(节点B)负责从船舶交通服务端(节点D)获取船舶信息，以评价船舶类型及所载货物的安全威胁等级，从视频监控端(节点E)获取事故信息以评价事故严重程度；②现场指挥中心(节点C)负责现场救援指挥，协调巡航艇(节点F)、拖船(节点G)和消防人员(节点H)进行应急救援，见图5，其中各个节点含义与状态描述见表1.其中，将海事局水上指挥中心制定的应急方案按照应急目标分为三类，计划Z以人员救助为主，计划Y以消防灭火为主，计划Z以维护交通为主.根据上述事故信息结合三位专家经验判断，建立相应推理规则，见表2(共整理规则49个，由于篇幅所限仅列出前15项)，并由式(2)以及专家经验计算实际输入值与参考值的匹配程度，见表1.

图5 海事应急工作流与证据网络结构模型

表1 应急工作流节点及其状态描述

表2 决策工作流信度规则表示

根据所建立的失误扩散模型对此案例进行计算，以阶段“4、5”为例，“船舶交通服务端D”和“视频监控端E”的观测值分别为{(G,0),(M,0.8),(B,0.2)},{(G,0),(M,0.3),(S,0.7)}，根据式(3)可求得R6～R14的权重w1=w2=w3=w4=w7=0，w5=0.270 3，w6=0.504 5，w8=0.067 6，w9=0.157 7，w1+w2+w3+…+w7+w8+w9=1，表示该规则是完整的.再根据式(4)～(5)求得B的结果为{(L,0),(M,0.414 5),(H,0.585 5)}.根据规则R32～R34重复上述过程进行结果一致性转化，求得B的结果为{(Z,0.150 8),(Y,0.374 8),(X,0.474 4)}，通过式(6)与理想方案进行比较，求得节点B的决策偏差为0.044 9.上述案例所得推理结果见表3.

由表4可知，在上述案例中，进行了10次应急决策，这10次决策的决策偏差分别是：FA1=0.115 3，FD=0.074 5，FE=0.281 2，FB=0.044 9，FA2=0.040 3，FF=0.202 2，FG=0.220 4，FH=0.004 4，FC=0.049 4，FA3=0.015 8.其中，海事局水上指挥中心作为最高级的应急决策单元共进行了3次应急决策：FA1=0.115 3，FA2=0.040 3，FA3=0.015 8.结果表明：①随着工作流的进行，上级决策单元的决策偏差明显小于相邻的下级单元的决策偏差；②上级决策单元的决策偏差普遍小于下级单元的决策偏差；③同级决策单元的决策偏差不具备可比性；④海事局水上指挥中心所做出的3次决策，其决策偏差依次减小.因此，所建立模型能够较好地表示决策工作流中的决策失误，表示具有直接因果关系的决策单元之间的失误传递，在一定程度上体现决策工作流对决策失误的控制与纠正作用.

表3 推理结果

结合实际案例的应用分析，所构建的海事应急决策工作流中基于置信推理的失误传递模型对于人因失误的反复性、潜在性、情景驱使以及可修复性这四类特征有较好的体现.

1) 反复性 人的失误往往会在某些特定的情景下多次出现，推理规则的引入拓展了决策模型的适用性，将失误效果的表征与失误致因直接建立逻辑关系，在同样失误致因作为输入的条件下会得到同样的失误率，符合失误反复性的特点.

2) 潜在性 人因失误会一直伴随着人的行为而存在，并在某些特定情景下触发并造成损失.模型对工作流中决策个体的决策失误进行量化表示，能够反映出每个决策单元在工作流进行中的决策偏差，可以直观地表现决策偏差由小到大至失误触发以及由大到小得到纠正的过程.

3) 情景驱使 环境因素是失误触发的重要条件，通过将应急情景因素作为规则前件纳入置信规则推理中，可以即时反映情景信息变化对决策的影响，符合失误情景驱使的特征.

4) 可修复性 人可以通过某些手段发现自己或他人存在的人因失误并进行纠错，失误在决策工作中不是持续累加的，而是可以被发现并纠正的.建立的决策工作流能够规定了信息流传递先后顺序，通过决策信息的汇集克服了情景信息稀缺的问题实现对决策失误的纠正，如第～阶段.

综上所述，本章所建立的海事应急决策工作流中基于置信推理的失误传递模型是一种对决策失误的量化表示以及研究失误传递的有效手段.

5 结 束 语

提出了一种应急决策工作流中基于置信规则推理的人因失误扩散模型，建立条件信度模型下的工作流网络，通过RIMER方法获得决策结果，并将所有决策单元的决策进行一致性转化，统一决策结果的信度结构，求出相应的决策偏差，研究该决策偏差在工作流中的扩散作用.案例分析表明，上级决策单元的决策偏差明显小于直接相邻的下级单元的决策偏差，且普遍小于所有下级单元的决策偏差；随着决策信息的增加，决策次数的增多，决策单元的决策偏差会越来越小；决策网络对于决策失误具有一定的控制和纠正作用.将置信规则推理应用于事故应急处置与应急决策，能够较好地描述决策单元的决策偏差程度，有助于提高决策者在群体决策中对失误的识别，在一定程度上反映群体决策的效能，控制决策失误对应急处置效果的影响.