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原文传递铁路突发事件应急救援智能决策关键技术研究

论文题名：	铁路突发事件应急救援智能决策关键技术研究
关键词：	铁路运输;应急救援;智能决策;案例推理
摘要：	传统铁路突发事件应急救援工作采用基于应急预案的应急响应模式,而实际上突发事件很少能够和预先设计的情境相一致,因此研究更加有效的应急决策方法是保证铁路突发事件应急救援顺利开展的一项重要工作。本文采用实证调查分析、理论研究与系统建模、仿真计算、应用软件开发相结合的方法,以铁路突发事件应急救援智能决策为研究对象,探索构建铁路突发事件应急救援分布式群决策方法、体系及其决策支持系统,并对铁路突发事件应急救援智能决策关键问题进行了研究,提出了铁路突发事件应急救援的分布式多阶段动态群体决策模型以及基于案例推理的个体决策方法,对相关问题进行了研究,并通过科研项目的研发应用验证了方法的先进性与可用性。　　论文完成的主要工作有: 　　(1)对铁路突发事件应急救援群体决策方法及支持系统构架进行了研究　　在分析基于应急预案决策模式的局限性的基础上,确定铁路突发事件的应急救援决策实际上是以经验为主的经验加规则的决策模式,在决策实现上是以铁路应急救援领导小组为决策群体的分布式多阶段动态群决策系统,决策模式具有分布式、多阶段、动态、多Agent、群决策等特点,对群体中的个体决策采取基于案例推理的决策方法,提出了我国铁路应急救援决策体系以及铁路突发事件应急救援群决策支持系统的整体框架。　　(2)对参与铁路突发事件应急救援的个体专家的决策方法进行了研究。　　铁路突发事件应急救援决策的个体在决策过程中采用基于案例与基于规则相结合的决策方法,基于案例推理技术包括案例表示、案例检索、案例重用、案例调整、案例学习和案例库维护。　　(3)对铁路突发事件应急救援分布式多阶段动态群决策系统关键技术进行了研究。网络环境下分布式群决策模型是实现群体决策推理的关键。论文提出了基于任务的　　铁路突发事件多Agent群决策模型,根据铁路救援专业(任务)的不同分为机务决策、工务决策、电务决策等,采用Agent机制进行决策,各决策专家群分别生成各自的群决策方案。　　针对多Agent决策方案之间可能存在决策冲突,通过多Agent协调策略对资源、目标进行合理安排,调整各自的行为,最大程度的实现各自的目标或者系统的目标。论文提出了基于优化权值最优策略的多阶段群体协调策略模型,通过多Agent协调,形成决策聚类,最后形成群体满意决策方案,生成决策报告,用来指导突发事件的应急救援。　　鉴于铁路突发事件应急救援决策方案评价体系的层级性、定性定量结合性、多专家决策性、指标灰性等特点,对于群体决策方案在实施中的效果评估问题,论文提出了应用群体灰色层次分析法(GGAHP)对决策方案进行评价。　　(4)对铁路突发事件应急救援决策支持系统构架关键技术进行研究。　　铁路突发事件应急救援决策支持系统的研究是铁路突发事件智能决策关键技术研究方面的一个重要问题。论文根据群体决策系统模型以及铁路突发事件应急救援实际,构建了决策支持系统的平台体系构架,系统平台web应用采用轻量级J2EE框架SSH,并设计了系统的功能模块,最后以“铁路突发事件应急救援指挥系统”为原型,进行了系统设计与开发,并在成都铁路局和乌鲁木齐铁路局进行安装应用,实现了智能决策指挥功能。最后探讨了分布式多阶段动态群体决策方法在“区域铁路物流服务平台研发与应用”项目中的应用。　　本论文完成的创新性工作有: 　　(1)通过较为全面的文献检索与实证调查,提出了基于案例推理基础之上的分布式多阶段动态群决策为主的铁路突发事件应急救援决策方法体系及决策支持系统构架、基于任务的铁路突发事件多Agent群决策模型、基于优化权值最优策略的多阶段群体协调策略、基于群体灰色层次分析法的应急救援方案群决策评价方法; 　　(2)对基于案例推理技术进行了深入研究,提出了基于Petri网和XML相结合的案例表示方法,基于PSO-BP神经网络的案例检索算法、基于CBR与RBR相结合的案例调整模型以及基于BP神经网络和遗传算法相结合的案例学习算法; 　　(3)以铁路突发事件应急救援决策的技术路线和实现方法为基础,研发了铁路突发事件应急救援智能群体决策指挥系统平台,实现了基于WebGIS的救援资源管理、基于CBR的铁路突发事件应急救援个体决策、基于分布式多阶段的群体决策过程,通过在成都铁路局和乌鲁木齐铁路局的试用,验证了方法的先进性与可用性;将分布式多阶段群体决策方法应用于2012年国家科技支撑计划项目“区域铁路物流服务平台研发与应用”(课题号:2012BAH20F05),构建了以分布式群决策技术为基础的区域性铁路物流服务协同平台——乌鲁木齐铁路多元物流服务平台,使物流供应链业务决策与业务流程高度融合,实现商流、信息流、物流、资金流的一体化运作与协调统一,有效地推动了西部区域物流服务业务的开展。
作者：	李小平
专业：	智能交通与信息系统工程
导师：	任恩恩;蒋兆远
授予学位：	博士
授予学位单位：	兰州交通大学
学位年度：	2013
正文语种：	中文