基于多智能體的多災(zāi)種耦合預(yù)測建模技術(shù)研究

中國是世界上受自然災(zāi)害襲擊最大的國家之一。如何準(zhǔn)確地預(yù)測自然災(zāi)害,采取有效措施減少自然災(zāi)害造成的損失,已經(jīng)成為災(zāi)害研究領(lǐng)域的熱點問題。目前單一災(zāi)害的預(yù)測技術(shù)研究較為活躍,也相應(yīng)出現(xiàn)了一些針對某種特定災(zāi)害的預(yù)測模型和信息系統(tǒng)或輔助決策系統(tǒng),然而,單一災(zāi)害模型往往只能反映一個災(zāi)種的影響,不能全面反映相關(guān)災(zāi)種之間的相互作用和影響。為此一些學(xué)者提出了自然災(zāi)害綜合管理和綜合減災(zāi)的概念,研究自然災(zāi)害間的相互影響、相互作用機(jī)制以及災(zāi)害綜合預(yù)測的理論和模型,以提高自然災(zāi)害預(yù)測的全面性和準(zhǔn)確性。多智能體技術(shù)是伴隨著計算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展起來的一項用于解決復(fù)雜系統(tǒng)問題的計算機(jī)模型和框架技術(shù),并在實踐中得到了廣泛的應(yīng)用。Tomoichi等人將智能體方法應(yīng)用于災(zāi)害救援仿真的設(shè)計。Zhao等人將多智能體技術(shù)應(yīng)用于大型結(jié)構(gòu)的健康檢測系統(tǒng)設(shè)計。Burmeister等人將智能體技術(shù)應(yīng)用于交通運(yùn)輸系統(tǒng)的設(shè)計。1自然災(zāi)害鏈的復(fù)雜性災(zāi)害鏈理論是應(yīng)用于自然災(zāi)害管理領(lǐng)域的重要災(zāi)害學(xué)理論之一。根據(jù)災(zāi)害鏈理論,源生災(zāi)害和次生災(zāi)害之間具有關(guān)聯(lián)性、復(fù)雜性等特點。自然災(zāi)害鏈的復(fù)雜性是構(gòu)建多災(zāi)種綜合預(yù)測系統(tǒng)的主要障礙,它不僅是由外部復(fù)雜環(huán)境所致,更主要的是災(zāi)害系統(tǒng)支配層次上的鏈?zhǔn)疥P(guān)系引起的,既有一災(zāi)一因、災(zāi)災(zāi)相連,又有一災(zāi)多因,一因多災(zāi),即自然災(zāi)害的系統(tǒng)支配層次上的鏈?zhǔn)疥P(guān)系是自然災(zāi)害復(fù)雜性的主要根源。為解決災(zāi)害預(yù)測過程中的復(fù)雜性問題,針對自然災(zāi)害的鏈?zhǔn)教卣?通過對然災(zāi)害鏈的分解,本文作者提出了基于災(zāi)害鏈的多災(zāi)種耦合預(yù)測模型。1.1災(zāi)變引發(fā)的災(zāi)變耦合模型自然災(zāi)變和作為人類社會承災(zāi)體的損失是構(gòu)成自然災(zāi)害的2個基本條件,因此,自然災(zāi)變和承災(zāi)體是預(yù)測模型的最基本元素。對于一個災(zāi)害過程而言,災(zāi)變是唯一的,承災(zāi)體是一個或多個,而孕災(zāi)環(huán)境直接或間接影響著災(zāi)變的時空、強(qiáng)度特征和承災(zāi)體的破壞程度,并伴隨承災(zāi)體狀態(tài)的變化發(fā)生著變化。自然災(zāi)害的鏈?zhǔn)教卣鳑Q定了只考慮一個自然災(zāi)害過程無法全面反映災(zāi)損情況,災(zāi)害鏈的主線是災(zāi)變的引發(fā)過程,其基本環(huán)節(jié)是單個自然災(zāi)害過程。災(zāi)害鏈的相互關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)在災(zāi)變的鏈?zhǔn)絺鬟f過程中,災(zāi)變的鏈?zhǔn)絺鬟f實質(zhì)上是能量的傳遞過程,能量的傳遞離不開物理介質(zhì)的存在,災(zāi)變的能量作用在一定的物理介質(zhì)上,物理介質(zhì)的存在狀態(tài)發(fā)生變化,由此產(chǎn)生新的災(zāi)變;災(zāi)害鏈的相互作用性表現(xiàn)在連續(xù)發(fā)生的災(zāi)變對承災(zāi)體的偶合作用過程中。基于災(zāi)害鏈的災(zāi)害耦合模型如圖1所示。通常災(zāi)害學(xué)中定義的承災(zāi)體是指社會環(huán)境中自然災(zāi)害的受體,是直接受到災(zāi)害影響和損害的人類社會主體。在災(zāi)變鏈?zhǔn)絺鬟f過程中的物理介質(zhì)可能是災(zāi)害學(xué)中定義的承災(zāi)體范疇,亦可能不在災(zāi)損的考慮范圍內(nèi)。為簡化模型,將承災(zāi)體定為一切傳遞災(zāi)變能量的介質(zhì)。模型中使用的承災(zāi)體分為生命承災(zāi)體、經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體、環(huán)境承災(zāi)體和虛擬承災(zāi)體4大類,其中生命承災(zāi)體定義為人類本身;經(jīng)濟(jì)承災(zāi)體包括各種建筑物、生命線系統(tǒng)、自然資源、財產(chǎn)和生產(chǎn)線系統(tǒng)等;環(huán)境承災(zāi)體主要是指其變化對人類社會不構(gòu)成現(xiàn)實的損害,但它會逐漸影響社會的生活、生產(chǎn)秩序,進(jìn)而對社會的可持續(xù)發(fā)展造成一定影響的自然環(huán)境因素,如大氣、水、土壤的變化等;對于災(zāi)變—災(zāi)變傳遞過程中目前尚無法明確定義的介質(zhì),模型將其定義為虛擬承災(zāi)體,虛擬承災(zāi)體的引入可以有效地保證模型的一致性和可擴(kuò)展性。1.2事件觸發(fā)機(jī)制自然災(zāi)害鏈?zhǔn)叫?yīng)的復(fù)雜性是架構(gòu)耦合預(yù)測模型的主要難點。模型通過構(gòu)建自然災(zāi)害事件鏈,建立基于事件鏈的以事件觸發(fā)機(jī)制為核心的模型耦合機(jī)制來解決該問題。事件鏈最初由清華大學(xué)公共安全研究中心提出,其概念源于一個事件的發(fā)生常常會引起其他的事件,其他事件又會繼續(xù)的引發(fā)事件。事件鏈的要素有3個:1)事件的引發(fā):事件的引發(fā)分為源生的事件與其他事件引發(fā)的事件,可統(tǒng)稱為事件引發(fā)的條件;2)事件的發(fā)生:事件發(fā)生之后會產(chǎn)生一系列的作用或者破壞;3)引發(fā)后續(xù)事件:在事件發(fā)生之后產(chǎn)生的一系列結(jié)果會引發(fā)其他的事件。所謂事件觸發(fā)機(jī)制是將遇到的災(zāi)害和災(zāi)害引發(fā)的事故、現(xiàn)象都?xì)w結(jié)為事件,事件可由相應(yīng)的條件觸發(fā),事件之間也可以相互觸發(fā)。當(dāng)一個災(zāi)害(源生事件)發(fā)生,或某一災(zāi)害的致災(zāi)因子(源生事件)產(chǎn)生,災(zāi)害發(fā)生事件和災(zāi)害風(fēng)險分析結(jié)果就成為新的致災(zāi)因子(觸發(fā)條件),各級次生事件根據(jù)系統(tǒng)中的致災(zāi)因子(觸發(fā)條件)情況自動判斷是否發(fā)生和產(chǎn)生新的致災(zāi)因子(觸發(fā)條件),直至沒有足夠的觸發(fā)條件啟動新的事件,模型停止運(yùn)行。通過事件觸發(fā)機(jī)制,模型可以有效地模擬自然界自然災(zāi)害鏈的影響過程,為解決自然災(zāi)害綜合預(yù)測提供一個復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng),同時可使模型具有良好的靈活性和可擴(kuò)展性。2多智能體技術(shù)賦能下的災(zāi)變預(yù)測模型多災(zāi)種耦合模型的復(fù)雜性決定了要實現(xiàn)該模型必須提供一個統(tǒng)一的、耦合的、模塊化的和可擴(kuò)展性的體系結(jié)構(gòu)。智能體是物理的或抽象的實體,它處于一個環(huán)境之中,獨立于環(huán)境,并作為環(huán)境的一部分,能夠感知環(huán)境,并能根據(jù)自身的信念、愿望、意圖對環(huán)境的變化做出主動的反應(yīng),從而影響環(huán)境。由于在同一個多智能體系統(tǒng)中各智能體可以異構(gòu),同時具有自主性、交互性、響應(yīng)性、功能性等特點,因此,多智能體技術(shù)對于復(fù)雜系統(tǒng)具有無可比擬的表達(dá)力。借助于多智能體技術(shù),研究人員可以專注于單災(zāi)種預(yù)測方法的研究,通過災(zāi)種間觸發(fā)閥值的設(shè)計,自動構(gòu)建災(zāi)害鏈系統(tǒng)體系;研究人員可以采用不同的編程方法和單災(zāi)種預(yù)測模型建模手段,便于其發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢;智能體可以設(shè)計成不同的對象,面向?qū)ο笏枷氲膬?yōu)勢可充分體現(xiàn)在智能體設(shè)計過程中。本文將各種災(zāi)變和承災(zāi)體的預(yù)測模型以模塊的形式封裝于不同的智能體中,各智能體內(nèi)部采用靈活的結(jié)構(gòu)形式以及相同的通訊協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)的事件接口。此外,構(gòu)建系統(tǒng)所需的用戶界面、決策支持、預(yù)警評估等模塊分別封裝與不同的智能體中。因此,系統(tǒng)的主要智能體可以分為5種類型,即界面智能體、致災(zāi)智能體、承災(zāi)體智能體、決策支持智能體、預(yù)警評估智能體。5種不同類型的智能體構(gòu)成系統(tǒng)的5個不同的功能層,5個功能層間通過事件機(jī)制形成松耦合的開放框架體系,如圖2所示。系統(tǒng)功能層間的通訊通過智能體間的交互實現(xiàn)。界面智能體錄入災(zāi)變參數(shù),激活相應(yīng)的災(zāi)變智能體,災(zāi)變發(fā)生的特征通過特定的界面智能體反饋給用戶;災(zāi)變智能體通過與災(zāi)變智能體、承災(zāi)體智能體的協(xié)作完成災(zāi)害鏈的仿真過程;災(zāi)害預(yù)測過程中災(zāi)變智能體或承災(zāi)體智能體根據(jù)需要向決策支持智能體發(fā)出請求,雙方協(xié)作完成預(yù)測過程;承災(zāi)體智能體通過其管理功能控制孕災(zāi)環(huán)境數(shù)據(jù)庫中承災(zāi)體的狀態(tài);評估智能體通過孕災(zāi)環(huán)境數(shù)據(jù)庫中承災(zāi)體狀態(tài)的變化對災(zāi)害造成的影響進(jìn)行評價,并通過界面智能體展現(xiàn)給用戶或做出相應(yīng)的預(yù)警。3主要智能設(shè)計1環(huán)境事件感知層和處理層災(zāi)變智能體針對自然災(zāi)變設(shè)計,采用反應(yīng)型智能體的3層組織結(jié)構(gòu)設(shè)計,即感應(yīng)層、處理層和效應(yīng)層。感應(yīng)層負(fù)責(zé)接收環(huán)境事件信息,并對環(huán)境事件參數(shù)進(jìn)行處理,轉(zhuǎn)換為處理層模型可以接受的數(shù)據(jù);處理層封裝專業(yè)災(zāi)變預(yù)測模型;災(zāi)變預(yù)測模型的輸出主要體現(xiàn)在自然災(zāi)變的范圍、強(qiáng)度、時間的三元組合關(guān)系,效應(yīng)層以事件參數(shù)的形式組織預(yù)測結(jié)果,并以事件的形式向系統(tǒng)環(huán)境發(fā)布。2體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)承災(zāi)體智能體是集GIS數(shù)據(jù)、知識、方法于一體的復(fù)合結(jié)構(gòu),基于GIS表達(dá)的承災(zāi)體對象的形狀、屬性等是承災(zāi)體智能體狀態(tài)的重要組成部分。承災(zāi)體智能體采用四層組織結(jié)構(gòu),即感應(yīng)層、融合層、處置層和效應(yīng)層,如圖3所示。承災(zāi)體智能體不僅要與環(huán)境交互作用,更主要的是處理和解釋接收的信息,達(dá)到自己的目的,所以信息融合起著非常重要的作用。融合層提取承災(zāi)體狀態(tài)信息和災(zāi)變參數(shù),根據(jù)承災(zāi)體損失預(yù)測模型提供以下3種判斷模式,一是災(zāi)變的影響范圍是否覆蓋該承災(zāi)體,二是災(zāi)變的影響時間段內(nèi)承災(zāi)體的狀態(tài),三是災(zāi)變的強(qiáng)度是否會對承災(zāi)體的狀態(tài)產(chǎn)生影響,并根據(jù)判斷的結(jié)果決定是否響應(yīng)接收到的災(zāi)變事件。3應(yīng)急響應(yīng)評估智能體預(yù)警評估智能體的功能是統(tǒng)計系統(tǒng)當(dāng)前所有承災(zāi)體智能體的數(shù)量,計算區(qū)域當(dāng)前的損失狀況,產(chǎn)生人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失等數(shù)據(jù)。評估智能體是災(zāi)情數(shù)據(jù)與GIS的結(jié)合,接收來自用戶的災(zāi)害評估指令,產(chǎn)生可視化的動態(tài)風(fēng)險評估報告。評估智能體采用典型的反應(yīng)式智能體結(jié)構(gòu),其基本機(jī)構(gòu)與災(zāi)變智能體相同。4災(zāi)變智能體內(nèi)部協(xié)同反應(yīng)機(jī)制多災(zāi)種耦合預(yù)測模型中定義了模型的耦合機(jī)制,通過智能體間基于事件的通訊模式實現(xiàn)模型的耦合機(jī)制。系統(tǒng)中災(zāi)變的產(chǎn)生有2種方式,一是災(zāi)變智能體接收外界的激勵,產(chǎn)生一個系統(tǒng)激勵,災(zāi)變智能體感受到系統(tǒng)狀態(tài)的變化,接受該激勵和相關(guān)參數(shù),并作出主動反應(yīng);另一種方式是災(zāi)變智能體接收系統(tǒng)內(nèi)部激勵和相關(guān)參數(shù),并做出主動反應(yīng)。外屆的激勵來自于界面智能體發(fā)出的事件,內(nèi)部激勵來自于災(zāi)變智能體發(fā)出的災(zāi)變事件或承災(zāi)體智能體發(fā)出的受損事件。災(zāi)變智能體通過感應(yīng)層接收到有效事件后,將事件參數(shù)輸入災(zāi)變預(yù)測模型,產(chǎn)生災(zāi)變參數(shù),并通過效應(yīng)層事件發(fā)布器將災(zāi)變發(fā)生事件和災(zāi)變參數(shù)發(fā)布到系統(tǒng)中;承災(zāi)體通過感應(yīng)層接收有效事件,通過信息融合判斷是否對事件做出反應(yīng),如果達(dá)到承災(zāi)體智能體的條件規(guī)則,則將事件參數(shù)和自身狀態(tài)參數(shù)一并傳入承災(zāi)體損失預(yù)測模型,根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果改變承災(zāi)體自身狀態(tài),并通過效應(yīng)層發(fā)布承災(zāi)體受損事件。災(zāi)變和相關(guān)的承災(zāi)體智能體構(gòu)成一個災(zāi)害智能體組,完成單個災(zāi)害的預(yù)測過程,智能體間通過災(zāi)變—承災(zāi)體受損—災(zāi)變通訊模式自動構(gòu)建災(zāi)害鏈預(yù)測過程。對于災(zāi)害鏈模擬過程中的災(zāi)變并發(fā)工況的時序控制問題,采用決策支持智能體———時序協(xié)調(diào)智能體作為并發(fā)工況時序問題的解決方案。當(dāng)時序協(xié)調(diào)智能體感應(yīng)到模型中存在多個災(zāi)變因子時,根據(jù)智能體內(nèi)部的知識庫對這些災(zāi)變因子和相應(yīng)的承災(zāi)體狀態(tài)進(jìn)行判斷,確定其執(zhí)行的時間特性和順序,如圖4所示。5地震災(zāi)害鏈下基本事件描述采用Microsoft.NET環(huán)境和C#語言開發(fā)了模型的原型系統(tǒng)MD-PWDSS(multi-disasterpredictionandearlywarningdecisionsupportsystem),系統(tǒng)中的所有智能體均以類的形式加以封裝,并通過類與類之間的事件的發(fā)布—響應(yīng)—發(fā)布機(jī)制實現(xiàn)多災(zāi)種耦合預(yù)測過程的自組織。汕頭市是廣東省重點抗震設(shè)防城市,境內(nèi)斷層發(fā)育,地震活動頻繁,以汕頭市地震災(zāi)害鏈為例,取汕頭市部分住宅、路段、人員和地質(zhì)地形(虛承災(zāi)體)作為承災(zāi)體,災(zāi)變包括地震、滑坡、建筑物破壞和交通破壞。實例中,源生災(zāi)變?yōu)榈卣馂?zāi)變,用戶通過界面智能體輸入震中位置(116.6°E,23.4°N)、里氏震級(7.5)和烈度角(10°),界面智能體發(fā)布地震輸入事件,地震災(zāi)變智能體接收該事件,啟動智能體處理程序,得出地震烈度分布范圍并發(fā)布地震災(zāi)變發(fā)生事件,住宅、路段和地質(zhì)地形承災(zāi)體接收地震災(zāi)變事件,產(chǎn)生承災(zāi)體受損事件,并向系統(tǒng)發(fā)布,隨之激活滑坡、建筑物破壞和交通破壞災(zāi)變智能體,滑坡災(zāi)變會再次激活路段智能體,滑坡導(dǎo)致的路段受損會加重交通破壞狀況,建筑物破壞災(zāi)變會激活人員承災(zāi)體智能體,由其進(jìn)行人員傷亡情況的預(yù)測。最后,預(yù)警評估智能體根據(jù)接收到的所有事件,對承災(zāi)體的損失進(jìn)行綜合統(tǒng)計分析,形成事件及次生事件分析報告反饋給用戶,整個實例的系統(tǒng)事件鏈工作流如圖5所示,圖中虛線部分分別為虛承災(zāi)體、虛事件和虛流程。圖6顯示了房屋、路網(wǎng)破壞預(yù)測結(jié)果,房屋和道路的破壞程度分為5個等級,圖中用不同的灰度表示不同的破壞結(jié)果,顏色越深表示破壞程度越高。從圖中可以看出,房屋的破壞分布情況與地震烈度分布緊密相關(guān),而道路受到路堤高度、場地條件以及滑坡災(zāi)害的影響,情況較為復(fù)雜。6災(zāi)變、承災(zāi)體綜合預(yù)測模型基于智能體的軟件開發(fā)方法是在面向?qū)ο筌浖_發(fā)方法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新型計算機(jī)建模技術(shù)。基于智能體建模方法為分割復(fù)雜系統(tǒng)問題空間提供了一條有效的途徑,是研究復(fù)雜系統(tǒng)的一個重要手段。本文應(yīng)用多智能體技術(shù)構(gòu)建了多災(zāi)種耦合作用機(jī)制和承災(zāi)環(huán)境,模擬災(zāi)變演化和綜合預(yù)測過程,為構(gòu)建多災(zāi)種綜合預(yù)測系統(tǒng)探索了先進(jìn)、可行的技術(shù)和方法。該方法與其他自然災(zāi)害預(yù)測方法相比,具有以下特點:1)構(gòu)