（交通运输规划与管理专业论文）机场应急救援系统中资源动态调配研究.pdf

南京航空航天大学硕士学位论文 i 摘 要 摘 要 民航应急救援的主体是机场，在突发事件的处理过程中，涉及的救援资源、救援单位比较 多，合理快速的调配所需资源，尽快施救成为救援的重中之重。 本文首先从资源动态源调配的整体角度上出发，运用 agent 思想建立了资源动态调配组织 结构模型，详细分析了指挥中心 agent、资源 agent、交通网络 agent、救援现场 agent 的主要 功能和结构，并且详细阐述了资源动态调配的协同运作模型和协同过程；在分析现应急资源筹 集研究现状的基础上，根据实际处置应急事件中应急资源的需求及消耗情况，将问题描述为离 散化消耗多资源多目标的资源筹集形式，分析了“多资源、多目标、离散化”三要素，建立其 数学理论模型并利用蚁群算法求解，最后通过一个医疗救援组需求量的案例来验证模型及算法 的正确性；资源动态调配的重要依据是路径的实时通行时间，先是对交通波理论进行分析，然 后运用交通波理论对路段分四种状态进行研究，建立“空间时间映射”模型，将路段距离大 小映射为时间大小，最后采用示例求解的方式验证模型；根据交通路网实时变化快的特点，将 应急救援车辆的工作时间划分为若干时间段，并且应急车辆行驶过程中运用动态规划路径的思 想，实现时间最短路径的实时模拟显示。 从整体上看， 该研究为机场应急救援系统中资源动态调配研究进行了全面的、 具体的论述， 其方法及理论具有一定的现实意义。 关键词:关键词:机场应急救援，动态调配，资源筹集，空间时间映射，时间最短路径 机场应急救援系统中资源动态调配研究 ii abstract the main unit of civil aviation emergency rescue is airport.it involves many resourses and units in dealing with emergencies, rescuing as soon as possible becomes the most important thing. firstly, the paper builds the organizational structure model based on the idea of agent from the overall perspective of resources dynamic allocation,the structure and function of command center agent,resource agent,transport network agent and rescur scene agent are analysised detailly.the collaborative model and cooperating steps were discussed on the basis of function analysis of the members of each agent group,also.secondly, for the problem of emergency resources demand and consumption in dealing with the emergency case, this paper describs the problem into the issues of the emergency supplies scheduling with multi-sites and multi-objective and multi-resources. and the the three factor:“non-line and multi-objective and multi-resources” is researched then established a new mathematical model for the problem of emergency resources allocation of nonconstant material continuous consumption with multi-sites and multi-objective and multi-resources, and finally the article gave out a good solution that based on aco by giving a case of medical recue demand resources succor power. and prove it correct. thirdly, the real-time path is the basis of resources allocation.the article analysies the theory of traffic wave. then the four states of road is researched by using traffic wave theory, and the “distance to time” model is realized and proved it is exactitude by giving a demonstration. lastly, for the characteristics of changing soon in traffic network state, the working time being cut many small times and the idea of dynamic vehicle routing mode is exerted, lastly, the technology of gis and the tool of vb is used to realize showing of dynamic shortest time-path. above all, the study is all-around and embody for the resources allocation in airport emergency rescue system, its method and theory is realism meaning. key words: airport emergency rescue, dynamic allocation, rescources collection, distance to time mapping, shortest-time path 南京航空航天大学硕士学位论文 v 图表清单 图 2.1 单个 agent 的基本结构.7 图 2.2 机场应急救援资源动态调配 mas 组织结构图.7 图 2.3 协调推理模型.10 图 2.4 agent的协调推理过程图.11 图 2.5 基于 mas 机场应急资源动态调配协同工作过程.13 图 3.1 应急资源的筹集流程组织.15 图 3.2 资源j需求函数图.17 图 4.1 路段上两种密度情况下的车流运行情况.30 图 4.2 路段无排队时的区段示意图.31 图 4.3 瓶颈处流量与密度的变化图.31 图 4.4 路段有排队队列时的区段示意图.32 图 4.5 路段车流波状态判别流程图.36 图 4.6 路段示意图.37 图 4.7 路段的初试状态图.37 图 4.8 障碍车离开路段时的路段低速车队图.38 图 4.9 障碍车离开路段后的路况波形图.38 图 5.1 桶状存储图.43 图 5.2 动态最优路径算法流程图.46 图 5.3 应急车辆行驶路线动态规划图.47 图 5.4 距离最短路径显示图.49 图 5.5 初始时间最短路径显示图.49 图 5.6 实时时间最短路径显示图.50 图 5.7 实时时间最短路径显示图.50 表 3.1 资源出救点到事故地点的资源可用量/费用表 1.24 表 3.2 资源出救点到事故地点的到达时间表 1.24 表 3.3 资源出救点到事故地点的资源筹集方案表.27 机场应急救援系统中资源动态调配研究 vi 表 3.4 资源出救点到事故地点的资源可用量/费用表 2.27 表 3.5 资源出救点到事故地点的到达时间表 2.28 表 5.1 几种图的存储结构比较.43 表 5.2 路段的时刻通行时间表.44 南京航空航天大学硕士学位论文 vii 注释表注释表 mas 多 agent 系统（multi-agent system） gis 地理信息系统（geographic information system） gps 全球定位系统（global positioning system） gsm 全球移动通信系统（global system for mobile communications） bdi 信念、愿望、意图（belief、desire、intention） aco 蚁群算法（ant colony algorithm） fifo 先进先出（first in first out） emas 城市快速路监控信息系统（expressway monitoring and advisory system） fast-trac 更快捷安全的出行交通路线和高级控制（faster and safer travel through traffic routing and advanced control） fvd 浮动车数据系统（floating vehicle data system） advance 先进的驾驶员咨询与车辆导航概念（advanced driver and vehicle advisory navigation concept） vics 车辆信息与通讯系统（vehicle information and communication system） its 智能交通系统（intellectual transportation system） tqq 用两队列实现的图形增长算法 （pallottinos graph growth algorithm implemented with two queues） dka 用桶实现的迪杰斯特拉算法 （dijkstras algorithm implemented with approximate buckets） dkd 用两桶实现的迪杰斯特拉算法（the dijkstras algorithm implemented with double buckets） dvr 动态路径规划（dynamic vehicle routing） 承诺书 本人声明：所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下 进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注 和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或 部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本承诺书） 作者签名： 日 期： 南京航空航天大学硕士学位论文 1 第一章 绪论 1.1 研究背景 突发事件一直是社会生产中难以预测的问题，如何快速有效地应对突发事件，最大程度的 降低财产损失和人员伤亡对相关部门来说仍然是一个很大的挑战。当前，很多相关部门都建立 了相关的应急救援反应机制来尽最大可能的降低突发事件带来的损失 1。 民航运输业是我国快速发展的行业，推动了国家经济、政治、文化发展。然而民航运输业 受天气影响严重， 加上事故极低的生还率和较大的社会影响， 民航安全问题显得尤为引人注目。 近两年来在世界各地发生各类重大空难事故，如 2007 年 9 月 16 日，泰国“一二走”航空公司 一架麦道 82 型客机在普吉国际机场降落时滑出跑道， 折为两段并起火爆炸。 机上 123 名乘客和 7 名机组人员中有 89 人丧生，41 人受伤；2008 年 8 月 21 日西班牙一架客机在首都马德里机场 起飞时冲出跑道起火，飞机失事造成 153 人死亡。特别是“911”事件后，可以说民航安全问题 已经引起了整个国际社会的高度关注，成为整个社会的关注焦点。 在整个民航事故中， 机场是处置民航突发事件、 实施应急救援工作的主体。 民航总局于 2004 年 4 月 3 日颁布民用运输机场应急救援规则 2，要求个运输机场根据本地和本场实际制定 完备的、可具操作性的应急救援计划，以便在紧急的情况下，能够及时地对各类意外事故作出 快速反应，避免或者减少人员伤亡和财产损失。民用航空涉及到的紧急事件又是所有交通运输 门类中最多、最复杂的。民航机场应急救援关键技术研究综合多个学科和领域的先进理论和技 术，目的是大大提高应急救援工作的效率、减少突发事件造成的损失，也是避免因延误施救时 机而导致二次事故发生而造成更为严重损失的有效手段。该研究与开发对所有交通运输门类相 应的应急救援系统具有重要的指导和借鉴作用。特别是近年来中央将各级政府应对社会重大突 发事件的能力作为“三个文明”中“政治文明”的高度进行建设，反观民航机场应急救援的现 状，民航机场应急救援的关键技术研究与建设需求显得十分迫切。 1.2 研究意义 本课题来源于国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局联合资助项目 （60776813） 机 场应急救援辅助决策系统关键技术研究 ， 对其中的子问题 （机场应急救援系统中资源动态调配 研究）进行探索研究。 在机场应急救援辅助决策系统中，所涉及的救援资源种类和救援单位比较多，各个救援单 位相互独立，相同救援单位的资源数量有限，救援单位到事故地点的距离各不相同，在发生应 急事件的情况下，筹集哪些救援单位的哪些资源参与救援更加合理；到达事故地点的道路状况 错综复杂，同一道路的车速也会由于车流量和车流密度不同存在较大的差异，同一天的不同时 机场应急救援系统中资源动态调配研究 2 间段道路交通状况也不同，车辆到达事故地点的时间不容易确定，这些问题主要体现在以下几 点： （1）救援资源单位筹集决策问题 由于各个救援单位的资源数量有限，很可能存在的情况便是所需同一类救援资源的救援单 位不仅仅是一个，此时决策最优单位组合能够使救援工作的更合理更有效的展开。 （2）路段的“空间时间映射”问题 普通的以路段平均行驶时间作为路阻函数不能充分体现动态性。分析路段，将道路距离大 小动态的转换为时间大小， 建立距离与时间的映射模型， 将空间道路网络映射为时间道路网络， 这显得更加符合常理。 （3）救援单位以最短的时间到达事故地点的问题 确定好救援单位以后， 各个救援单位协调一致， 根据动态路网结构决策出救点的出救路线， 以最短的时间到达事故地点，对整个救援工作的起了指导作用，使救援工作更加顺利的进行， 提高救援的效率。 鉴于存在的上述问题以及当前民航业的高速发展，各机场迫切需要尽快建立一套完善的民 航运输机场应急资源动态调配救援体系，从复杂的动态变化的道路网络中找到到离事故地点 “时间最短”救援资源，并且将救援资源以最短的时间、最小的费用调配到救援地点，实时地 决策出出救路线，指导救援车辆以最短的时间到达事故地点，使救援在更早的时间展开，在整 个机场应急救援工作中起了关键作用。因此，对机场应急救援中资源动态调配研究是十分必要 的，其直接影响着救援效果。 1.3 研究现状 机场应急救援由于其具有突发性、紧迫性等特点，利用先进技术解决此问题一直以来都是 研究的热点，吸引了国内外许多专家和学者的关注。该问题的解决对机场应急救援来说具有重 要的意义。从目前掌握的文献来看，研究情况如下： 在应急救援过程中资源调配方面，国外许多学者对资源动态调配问题进行了很多研究，主 要集中在医疗，火灾等方面，所研究目标多是侧重路径最短优化、路径显示、车辆的实时调配、 资源的筹集等目标，而在机场事故方面上着重分析及组织优化、模拟紧急救援、对人员培训和 配置救援设备等方面。1998年，george f.list 3在放射性危险品运输优化模型中引入了应急问 题，在他的模型中，总是离应急点最近的出救点参与应急救援，没有考虑单个出救点不能满足 需求时的情况。ali haghani 4将应急物流描述为有时间限制的多物品、多模式网络流问题，并 给出了求解方法。ali haghan 15并于2003年利用数学规划方法建立了应急医疗系统的急救车辆 调度优化模型并进行了仿真验证。alle 5等人介绍了紧急救援的训练程序，模拟飞机碰撞后的 救援， 它的重点放在机场救援人员和社会救援资源的协调上,通过该方式的训练， 提高了救援的 南京航空航天大学硕士学位论文 3 效率。tsai-yun liao 6以医疗紧急救援为背景，基于分布式gis网络，用无线电通信来安排和 调度应急资源，并用网络路径成功的解释了系统的动态模型。fiedrich等 7在时间、资源数量 和质量有限的情况下，以死亡人数最小作为目标，研究了地震后向多个受灾地点分配和运输资 源的优化模型。ali haghani 8将应急物流描述为有时间限制的多物品、多模式网络流问题，并 给出了求解方法。ali haghani 9并于2003年利用数学规划方法建立了应急医疗系统的急救车 辆调度优化模型并进行了仿真验证。g.derekenaris 10等人介绍了希腊的救护车管理和紧急事 故处理系统。在系统中，将gis、gps、gsm技术相结合，由指挥中心统一管理调度救护车，并对 救护车辆的路径进行优化，缩短了救援时间，提高了效率。george f 11以应急时间最短为目标， 从一次性资源消耗的角度对应急救援中的路径选择进行优化处理，分析研究了其数学模型。 cohn 12等人针对不同种类的机场，对机场进行紧急救援的最小需求进行了研究。这项研究分析 了以往的事故报告，从不同的来源对数据进行推断，讨论了属于不同部门的服务设施，提出了 不同资源数量和使用效率的最小需求，救援车辆的数量，救援的响应时间以及救援人员和其它 有关要素的最小需求。quentin k. wan 13考虑了路网中多重路线的设计并提出了一种混合整数 仿真方法，以便挖掘路径结构和价值最小的运输路径。haibo hu1 14分析了dijkstra算法和nn 算法，用一种叫做spie的模型来代替几何上的网络拓扑结构，该模型避免了不必要网络的价值 浪费，最后通过数学分析和试验证明该方法可行，能够在动态变化的网络拓扑结构中效率更高 的分配资源。he sheng-xue 15给出了动态有效路径的明确定义，并将深度优先搜索的树搜索算 法、寻路定向性、层次空间推理策略以及 * a算法中的定向估价函数相结合，提出了动态有效路 径的一种有效算法。在新算法中通过对交叉口延误的特殊处理，使得城市交通路网中的分向交 叉口延误得以充分体现，并有利于将交通导行系统与交通控制系统相融合。同时对动态有效路 径搜索在动态车辆路径导行和动态交通分配中的应用作了初步分析。 在应急救援过程中资源动态调配方面，国内许多学者对该问题进行了研究，主要是资源筹 集问题的联动处置，模糊数学方法优化道路，集中在路网中最短路径的优化设计、道路动态变 化因素等，而在机场方面上的资源调配优化研究的较少，也没有形成一个完整的概括体系。刘 春林、何建敏等 16-18研究了物资需求约束条件下多出救点的组合出救的资源调配问题，提出了 基于“时间最短”、“出救点数目最少”的多目标数学模型，并构造模糊目标集进行求解。高淑阳 19建立了基于最短和出救点数目最少为目标的的两层优化数学模型，并给出求解算法。数值算 例验证了所建立模型的合理性与算法的有效性。2005年，迟文学 20等人基于gis（地理信息系 统） 建立了一套机场应急救援与辅助决策支持系统， 并利用netengine网络工具包实现最短路径 分析。魏新宇 21以优化道路交通网中路段的权值为出发点，结合消防工作实际情况的特点，运 用模糊数学中的层次分析法评定道路的权值，建立了消防灭火救援最优调度模型。苏永云 22对 车辆导航系统中线路引导信息的供给与需求进行了综合分析, 提出了一种新的具有真实最短路 机场应急救援系统中资源动态调配研究 4 径意义的实时动态最优路径, 并设计了搜索该路径的改进dijkstra算法与改进 * a算法, 前者 适用于多车导航, 后者适用于单车导航。李元臣 23通过对dijkstra 算法运行速度分析, 在该 算法的基础上采用二叉树结构来改进dijkstra 算法, 在一定程度上优化了最短路径的计算过 程, 并提高了算法的分析效率, 实际数据测试也表明了该算法的可行性。李德龙 24从道路网络 拓扑结构的自动构建以dijkstra算法中快速搜索技术的实现入手，综合考虑核心算法和数据存 储结构两个方面,提出了直线优化dijkstra算法，该算法能够有效降低时间复杂性,提高系统的 效率。刘海燕 25通过对经典dijkstra算法的改进，使用完全二叉树结构来实现优先级队列的操 作, 在一定程度上优化了最短路径的计算过程, 并降低了算法的时间复杂度, 使时间复杂度达 (lg) n o e ,并用实际数据测试也表明了该算法的可行性。唐铁桥 26介绍了交通流动力学理论 的发展、研究，并结合当前国内发展现状提出它将来的发展趋势。顾国民 27等利用微观交通模 型的仿真现实交通,在模型中进行短期的交通预测，预测交通道路在未来某一个时刻的行车状 况，在这个基础上运用改进栅格法的dijstra算法演化方法进行动态的路径规划。孙海鹏 28等 研究动态路网模型及其算法的基础上,结合实时交通信息, 提出并实现了一种适合国内车载导 航应用的动态路径规划的改进方案，并用仿真结果验证了其有效性。李志鹏 29依据现有交通流 微观模型的基础上，提出了改进的模型，并进行相应的理论分析和数值模拟。此外，还探讨了 宏观交通流模型在路网交通状态分析中的应用。 纵观上述文献，在资源的筹集方面主要有多点组合的确定型应急资源筹集、应急时间最小 为目标的一次性消耗资源筹集、 在时间最早的前提下， 出救点数目最少多的目标应急资源筹集、 连续消耗应急资源筹集；在路阻函数方面有众多的模型，主要是从交通分配及控制的角度上进 行考虑研究。这些研究为机场应急救援管理系统中资源动态调配问题提供了可以借鉴的思路和 数学模型。但文献中有的侧重于机场应急救援工作的某一方面，如资源的优化筹集、救援机制 的建立等，有的研究的是工业、农业、医疗等单方面的救援路径优化，有的是对交通流路径优 化问题的研究。没有将机场应急救援系统中资源动态调配的整个过程充分整合起来，没有去考 虑应急筹集所形成的资源出动成本(费用)问题，充分形成一个完整的多资源多目标的应急资源 调配体系的研究讨论；没有从道路的空间与时间的关系上寻找最优映射模型、实现路段的空间 距离向时间大小的实时转化进行深入分析。 1.4 本文主要研究内容 1.4.1 研究目标 近些年来，随着计算机科学、人工智能技术、运筹学、交通工程学、地理信息科学、管理 学技术等学科的发展， 为本课题的研究与实施提供了强有力的理论支撑。 本课题的研究目标是： （1）在救援系统中所涉及的救援资源和救援单位比较多的情况下，借助计算机技术、人工 南京航空航天大学硕士学位论文 5 智能理论将各种救援资源的快速联动处理，快速建立资源筹集方案，并随时间的递进动态改变 救援动态调配方案。 （2）资源动态筹集的依据是时间，车辆行驶路径的选择依据也是时间。在车速和道路交通 状况动态变化且具有不确定性的条件下，采用“空间时间映射”的思想建立数学模型，将空 间距离转化为时间大小，获得时间最短的救援资源派遣优先权。 （3） 从理论上论证路段权值的确定方法及车辆路径的动态规划过程， 实现动态的时间最短 路径的搜索确定，形成救援资源的动态行走路线，进一步实现资源动态调配的优化，借助 gis 技术、vb 工具，实现路径动态变化的模拟显示。 1.4.2 研究内容 本课题的研究内容是，在救援等级和资源规模决策出以后，指挥哪些救援单位来筹集相应 的资源以及怎样确定救援资源调配优先权。具体内容安排如下： 第二章对资源动态调配进行整体分析。依据机场应急资源动态调配的特点，运用 agent 理 论构建了 mas 动态调配组织机构；详细分析了指挥中心 agent、资源 agent、交通网络 agent、 救援现场 agent 的主要功能和结构；并在分析资源调配过程的基础上阐述了协同推理机制模型 及过程。 第三章对资源动态筹集进行研究。将机场应急救援系统中的资源筹集问题描述为离散化消 耗多资源多目标调配形式，通过建立其数学模型来阐述“多资源、多目标、离散化”三要素， 并采用蚁群算法求解，验证其结果的正确性。 第四章对路段的“空间时间映射”模型进行构造。在路网的“空间时间映射”问题上 采用了交通波理论对各种情况下的路段进行分析研究，并确立了其对应的数学模型，最后通过 举例来计算求解，验证所建“空间时间映射”模型的可行性、正确性，体现出路段通行时间 的动态变化特性。 第五章是实现时间最短路径的动态规划实时显示。在时间最短路径的动态模拟显示上采用 了将工作时间划分为若干时间段的方法，以及在应急车辆行驶过程中动态规划的思想进行分析 研究，最后通过软件编程将车辆的运行过程的实时路径变化在地图上模拟显示。 最后， 对所做论文进行总结， 以及对机场应急救援系统中资源动态调配研究的进一步展望。 机场应急救援系统中资源动态调配研究 6 第二章 资源动态调配的整体组织结构分析 机场应急救援中涉及的单位众多， 包括驻场救援单位和协作救援单位。 当救援规模较小时， 调动小部分救援单位就可以完成救援任务，反之，则需要调动多个救援单位来参与救援工作。 救援工作中，救援指挥中心需要与救援单位、救援现场、交通部门及时协调沟通，获得实时相 关信息来动态的指挥救援。救援过程中，各相关部分之间的决策过程实质上属于分布式决策的 范畴，因此，在本章中，基于多agent理论在协同决策中的优势，从全局观出发，对资源动态调 配的进行整体上分析， 利用多agent理论对应急资源的各主体进行组织结构分析， 以协调指导救 援资源的实施方案。 2.1 agent理论及结构 agent 是一个具有控制问题求解机理的计算单元，它可以指一个机器人、一个专家系统、 一个过程、一个模式或求解单元 3033。 agent 既能完成各自的局部问题求解， 又能通过协作求解全局问题， agent 相互协作产生不 同的行为，适应不断变化的环境。每个 agent 根据当前的状态决定自己的行为，协作解决当前 的全局任务。agent 有许多特性 30，本文主要研究 agent 下面三个特性30-31： (1)自主性。它是指 agent 具有自己的目标模式，并由目标引导自己的行为，这种行为不是 简单的反应行为，而是具有主动性，能实现单个 agent 最优。应急单位中心 agent 的基本目标 是调配合理，它基于自己的知识库和复杂的决策判断能力，给出合理的调配结果。 (2)适应性。 它是指适应环境， 具有从经验中学习的能力， 以实现在变化的环境中改善自己。 agent 在接受任务、完成任务的过程中不断地更新自己的知识库，使自己的行为计划与实际目 标的偏差不断减小。 (3)合作性和协调性。它是 agent 的重要特性，特别是在此多 agent 系统中。各单位 agent 和主控中心 agent 之间进行协调达到个体用户和系统较优，同时达到它们各自的目标。 在 agent 系统中， agent 总处于一定的环境中并能通过某种感知方式探测环境， 单个 agent 是具有行为能力的实体，基于预先制定的目标主动地采取行动，并在执行过程中不断地与环境 进行交互、充分地了解和适应环境的变化 30 。在应急资源筹集中，各个应急单位在实现系统 目标的同时，充分实现个体的目标。agent 对不断变化的环境的适应性和求解问题的自主性， 以及 agent 间的相互合作和协调的特性很适合于解决资源的调配。 基本的单个 agent 主要由环境、感知器、建模、规划、决策生成、通信、执行器等模块组 成。图 2.1 给出了单个 agent 的基本功能结构。 南京航空航天大学硕士学位论文 7 规划 其他agent 环境 反射感知器执行器 通信决策生成建模 agent 预测 协作与通信 一般情况 紧急和简单情况动作 请求/答应信息 图 2.1 单个 agent 的基本结构 2.2 资源动态调配组织结构的建立 2.2.1 基于 mas的资源动态调配组织结构模型 mas（多 agent 系统）是一种典型的分布式系统，基本结构为集中式、分布式、混合式。其 中混合式结构是由集中式和分布式两类结构组成，它包含一个或多个管理服务机构，该机构只 对部分成员 agent 以某种方式进行统一管理，参与解决 agent 之间的任务划分和分配、共享资 源的分配和管理、冲突的协调等。其它成员之间是平等的，它们的所有行为由自身做出决策。 此种结构平衡了集中式和分布式两种结构的优缺点，适应分布式 mas 复杂、开放的特性，因此 针对机场应急资源动态调配特点，从整体与部分的角度考虑整个系统的相互协调与协作，并需 要对于数据资源实现最佳协调共享。因此，提出了构造混合式多 agent 的机场应急救援资源动 态调配系统模型。系统组织结构模型如图 2.2 所示。 机场资源调配指挥中心agent 事故现场agent 交通网络agent救援资源agent 外部环境 交互 作用范围 组织关系 agent 图 2.2 机场应急救援资源动态调配 mas 组织结构图 机场应急救援系统中资源动态调配研究 8 2.2.2 各 agent主体的主要功能及结构 机场资源调配指挥中心 agent：它是最高级领导，包括信息收集 agent，协调 agent、管理 agent、监控 agent 等智能体。它负责对下面所辖四个 agent 组进行协调管理工作，根据资源消 息、救援现场信息、路网实时信息进行全局规划，领导整个 agent 系统实现全局目标，即最大 限度减少事故损失，防止二次事故发生。管理协调 agent 采用混合型，它能够在收到事故信息 报告以后，通过建模和规划，产生救援方案，并且根据消息反馈，动态修改救援方案，以达到 最佳效果。 救援资源agent：根据单位所拥有资源种类进行分类，生成单位agent。主要功能是接收机 场资源调配指挥中心agent传来的资源调配信息并根据调配信息形成资源调配方案， 派遣资源点 agent；资源点agent为一个移动agent，移动agent具有自治性、移动性、智能性、协作性和安 全性 31，它能够根据外界环境变化与交通网络agent进行协商计算出资源点agent到事故地点的 最短时间和最佳行车路线； 将最短时间和资源量等信息传给机场指挥中心agent和原来资源所在 单位agent。以便各救援点agent主要目标是尽快赶赴事故现场，实施救援。救援资源agent采用 分布式结构，资源agent独立运行，资源agent采用集中式结构，根据外在环境迅速决策出由那 些单位参与救援，生成资源调配方案。 交通网络 agent：主要包括区域路网 agent，区域路网 agent 又包括路段 agent、交叉路口 agent 等。主要功能是获得道路的实时交通信息，并根据这些实时交通信息建立“空间时间 映射”模型将路段的空间距离大小转化成时间大小，从而计算资源点到事故点的最短行程时间 及时间最短路径告诉资源 agent，以便资源点能够尽快的时间内筹集资源赶赴事故地点。各区 域路网 agent 是分布式的， 相临路网 agent 相互通信协作； 区域路网 agent 内部是集中式结构， 这样能够提高与移动 agent 实时交互效率。 救援现场 agent：该智能体在事故发生时生成，事故救援结束后消失。主要功能是接受资 源点 agent 的救援措施；协调救援步骤，使救援工作顺利展开；监视救援现场的进展情况，并 将救援进展情况反馈给机场资源调配指挥中心 agent。 图 2.2 中的最底层是外部环境，各个 agent 在系统运行过程中都会作用于一定范围的外部 环境，并从外部环境中获得信息用于本 agent 学习、管理、协调内部结构等。 2.3 基于 agent 的协同推理过程构建 协同推理过程是整个资源动态调配过程的关键问题，它能在实现各主体的充分自治和效用 的同时保证各主体在信息充分共享的基础上进行协调、协作，实现复杂系统的整体优化。协调 是指一组智能 agent 完成一些集体活动时相互作用的性质，是对环境的适应，在这个环境中存 在多个 agent 并且都在执行某个动作。协调一般是改变 agent 的意图，协调的原因是由于其它 南京航空航天大学硕士学位论文 9 agent 意图的存在。协作是非对抗的 agent 之间保持行为协调的一个特例 32。 2.3.1 agent 间的协同推理模型及结构 对于协调的需求，是由于实体、信息、资源的分布特性以及它们之间的相互依赖而产生的 32。各 agent 分布在不同的空间位置，如网络节点上，不可能也没有必要进行集中的全局最优 化计算。一方面，由于所研究的协调的应用环境一般是复杂系统，系统中信息量巨大，任何集 中的计算都是非常耗时的，无疑可能超过计算时限，使得需要实现的“事先”协调推理失效； 另一方面，由于资源限制和隐私问题，agent 只能感知局部环境，且不能完全感知其它 agent 的信息，任何 agent 不可能也不需要感知到整个系统的情况。这就决定了 agent 的信息是主观 的、局部的，甚至可能是不正确的。agent 只具有各自的局部视图，因此需要不断修正自己的 局部解，才能得到全局满意解。 agent 内部的协调推理结构在整个 agent 的生命周期内都处于活动状态，控制行为过程的 理性选择。它根据 agent 自己感知到的外部环境信息，通过交互、通信获知或预测其它 agent 的状态及行为规划，对自己的局部行为进行推理，评价活动规划的可行方案，从中选择一个最 优活动执行方案。agent 通过交互、通信，为自身的活动规划对其它相关 agent 做出承诺，以 保证在一定范围内 agent 社会的活动一致性。显然，agent 在这个过程中需要根据感知和通信 得到的新信息修正、补充自身的主观信息中不正确、不完全的部分。 在一个开放的系统中， 每个 agent 可能具有各自不同的的内部结构， 也就是说， 这些 agent 可以是异构的。但是，协调推理作为内部结构的一部分，无论如何实现都必需遵照个体理性的 原则，也就是自我利益驱动的原则。其作用是使 agent 的活动与其它 agent、环境协调一致， 以达成个体目标或团队的联合目标。 在多 agent 系统中，agent 通过感知器感知环境的变化和其它主体的行为，规划器根据这 些数据和变化产生 agent 状态转换之间的动作序列和时间安排， 并将这一规划交给协调推理机。 状态之间的转换可以有多条路径， 也就是多个可选择的计划， 协调推理机根据协调模型和信念、 愿望、意图知识库对这些计划路径进行过滤、筛选，找到最佳方案，然后交给 agent 执行机构 来完成。 如果把推理结构看作一个黑匣子， 可以通过输入输出模型描述协调推理模型， 如图 2.3 所示： 输入：感知到的外部环境和其它 agent 的信息； 输出：做出承诺的行为序列。 下面主要探讨协调的推理过程next函数，推理过程next函数是通过描述 agen