宮龍飛,劉 澤

(山東黃河河務(wù)局 黃河河口管理局,山東 東營(yíng) 257091)

防汛物資作為黃河防汛搶險(xiǎn)要素之一,是國(guó)家防汛搶險(xiǎn)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。在黃河防汛中,黃河水利委員會(huì)早已經(jīng)形成比較完善的黃河防汛物資定額管理體系,在防汛物資儲(chǔ)備定額管理上積累了一定經(jīng)驗(yàn)[1]。物資儲(chǔ)備定量的條件下,出現(xiàn)險(xiǎn)情如何合理的調(diào)度物資成為近年來(lái)的熱門(mén)話題。應(yīng)用CTAN算法[2],結(jié)合以往防汛物資經(jīng)驗(yàn),對(duì)物資調(diào)用實(shí)現(xiàn)智能分析,得出結(jié)果作為指揮調(diào)度的決策支持。

1 黃河防汛物資調(diào)度

在防汛物資方面,陳鴻起等[3]采用多供給點(diǎn)思路對(duì)物資儲(chǔ)備進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)造出3個(gè)數(shù)學(xué)模型,合理分配各倉(cāng)庫(kù)的物資儲(chǔ)備定額,在滿足防汛要求的基礎(chǔ)上節(jié)約了成本。崔萌等[4]通過(guò)對(duì)提防、河道、涵閘工程等物資儲(chǔ)備測(cè)算分析,計(jì)算出管理段倉(cāng)庫(kù)所需物資儲(chǔ)備數(shù)量。李曉曦[5]構(gòu)建了一種ISM模型,為防汛物資優(yōu)化配備及管理提供決策依據(jù)。

在物資調(diào)度方面,談文靜[6]針對(duì)不確定條件考慮需求緊急度的應(yīng)急物資調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究,綜合解決了物資調(diào)配和優(yōu)化問(wèn)題。宋曉宇等[7]通過(guò)改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法,應(yīng)用基于Pareto最優(yōu)解的多目標(biāo)應(yīng)急物資調(diào)度,構(gòu)建了多受災(zāi)點(diǎn)、多出救點(diǎn)的應(yīng)急物資調(diào)度模型。同樣對(duì)于多供應(yīng)點(diǎn)、多需求點(diǎn)問(wèn)題,李桂香等[8]利用遺傳算法最優(yōu)解,利用符號(hào)編碼、特殊交叉算子和變異算子,最終完成了民航應(yīng)急救災(zāi)物資的調(diào)度優(yōu)化。

黃河防汛的物資調(diào)度問(wèn)題不只是簡(jiǎn)單的兩點(diǎn)間最短路徑問(wèn)題,還應(yīng)該考慮到倉(cāng)庫(kù)物資數(shù)量、行政劃區(qū)、車輛調(diào)度、多地出險(xiǎn)等因素。研究將分類算法應(yīng)用于物資調(diào)度決策推理當(dāng)中,訓(xùn)練和測(cè)試樣本為歷來(lái)防汛物資調(diào)度數(shù)據(jù)。結(jié)合實(shí)際情況對(duì)CTAN算法參數(shù)等進(jìn)行研究,建立應(yīng)用于防汛的CTAN模型。

2 CTAN模型建立

2.1 CTAN分類器

CTAN分類器全稱為基于樹(shù)選擇的分類器,是對(duì)樸素貝葉斯分類器(NBC)與樹(shù)狀貝葉斯分類器(TAN)的結(jié)合改進(jìn)[2]。研究通過(guò)樣本試驗(yàn)來(lái)確定相關(guān)參數(shù),建立CTAN模型,并應(yīng)用于黃河防汛項(xiàng)目物資調(diào)度決策當(dāng)中。

CTAN分類器主要通過(guò)操作TAN保留對(duì)數(shù)來(lái)構(gòu)造模型。假設(shè)分類模型數(shù)據(jù)集有n個(gè)屬性,則其中包括一個(gè)分類屬性,n-1個(gè)非類屬性,具體構(gòu)造過(guò)程如下:

(1)取樣。對(duì)以往數(shù)據(jù)樣本取樣S1、S2。S1、S2均包含完整的非類屬性和類屬性。

(2)生成TAN模型。根據(jù)樣本S1求每對(duì)屬性之間的條件互信息CMI(Conditional Mutual Information),由公式(1)決定:

1(X,YC)=

(1)

式中X,Y為非類屬性,C為類屬性,Xi,Yj,c為三個(gè)屬性的任意取值組合,i≠j。根據(jù)條件互信息生成n-1個(gè)節(jié)點(diǎn)的最大生成樹(shù),確定一個(gè)根節(jié)點(diǎn)指定生成樹(shù)方向。將類屬性節(jié)點(diǎn)作為各節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)加入,生成TAN模型。此時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)有最對(duì)兩個(gè)父節(jié)點(diǎn)。

(3)確定保留對(duì)數(shù)。上一步求得互信息生成樹(shù)后,會(huì)得到一個(gè)權(quán)重序列,依邊的權(quán)值大小排列,保留對(duì)數(shù)H∈正整數(shù),且H

(4)分類。對(duì)于待分類的實(shí)例X(x1,x2,…,xn-1),分類結(jié)果為公式(2)(3):

(2)

(3)

集合∏xk表示Xk屬性的父節(jié)點(diǎn)集合。

研究的CTAN分類器主要應(yīng)用在險(xiǎn)情分級(jí)與物資調(diào)度兩大模塊中。

2.2 CTAN分類器的應(yīng)用

將上述CTAN分類器應(yīng)用于智慧黃河(河口)平臺(tái)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中,根據(jù)現(xiàn)有歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本分析,得出最終CTAN分類器模型數(shù)據(jù)。研究的算法模型主要用于險(xiǎn)情分級(jí)與物資調(diào)度中。

當(dāng)黃河堤壩巡查人員發(fā)現(xiàn)黃河險(xiǎn)情時(shí),利用終端儀器輸入險(xiǎn)情探摸尺寸,形成立體模型,通過(guò)后臺(tái)計(jì)算出建議工程量,人工修改調(diào)整后,向系統(tǒng)提出險(xiǎn)情告警與調(diào)用物資請(qǐng)求。

2.2.1 險(xiǎn)情分級(jí)

在黃河防洪工程中,險(xiǎn)情有3個(gè)級(jí)別,CTAN模型中對(duì)應(yīng)類屬性值分別為一般險(xiǎn)情(1),較大險(xiǎn)情(2),重大險(xiǎn)情(3),無(wú)險(xiǎn)情(0)。根據(jù)歷史險(xiǎn)情處理記錄分析,將數(shù)據(jù)處理后,樣本集S1數(shù)據(jù)量為400,測(cè)試集S2數(shù)據(jù)量為200。CTAN模型中數(shù)據(jù)屬性如表1所示,屬性值全為0則表示無(wú)險(xiǎn)情。

表1 險(xiǎn)情分級(jí)模型數(shù)據(jù)屬性

樣本集共有7個(gè)非類屬性,對(duì)S1樣本操作求互信息,生成非類屬性節(jié)點(diǎn)的最大權(quán)值生成樹(shù)結(jié)果如圖1,邊權(quán)為對(duì)應(yīng)屬性的互信息值。

根據(jù)CTAN保留對(duì)數(shù)的不同,我們對(duì)樣本S2進(jìn)行測(cè)試,通過(guò)CTAN模型將S2樣本非類屬性組合進(jìn)行分類,分類結(jié)果與S2樣本類屬性比較,不同保留對(duì)數(shù)下準(zhǔn)確率結(jié)果如表2,由表2可得保留對(duì)數(shù)為2時(shí)準(zhǔn)確率最高,兩對(duì)屬性分別為(裂縫,坍塌)和(管涌,漏洞),此保留對(duì)數(shù)值將具體運(yùn)用到智慧黃河電子預(yù)案險(xiǎn)情分級(jí)模型中。

2.2.2 物資調(diào)度

巡查人員發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情后,會(huì)向后臺(tái)請(qǐng)求物資調(diào)用來(lái)處理險(xiǎn)情。各個(gè)倉(cāng)庫(kù)具有行政劃分歸屬,為了便于調(diào)配,一般情況下倉(cāng)庫(kù)選擇遵循行政劃區(qū)優(yōu)先,出現(xiàn)較大險(xiǎn)情或以上時(shí),則應(yīng)遵循最短距離優(yōu)先。倉(cāng)庫(kù)的選擇與后臺(tái)分析的險(xiǎn)情分級(jí)密切相關(guān)。

黃河沿岸大堤每隔一公里都會(huì)有樁號(hào)標(biāo)記,智慧黃河平臺(tái)里,數(shù)據(jù)以樁號(hào)為單位來(lái)計(jì)算。如圖2所示,圖中顯示的為D市部分流域倉(cāng)庫(kù)分布圖,其中三角符號(hào)表示樁號(hào),粗細(xì)線為交通路線,橢圓形表示倉(cāng)庫(kù)所在位置。倉(cāng)庫(kù)由所在行政單位負(fù)責(zé),因此物資調(diào)度并非完全按照最近倉(cāng)庫(kù)原則來(lái)執(zhí)行。

圖1 險(xiǎn)情分級(jí)最大權(quán)值生成樹(shù)

CTAN保留數(shù)CTAN(0)CTAN(1)CTAN(2)CTAN(3)CTAN(4)CTAN(5)CYAN(6) 準(zhǔn)確率0.7950.8200.8750.8500.8400.8150.815

圖2 D市部分流域倉(cāng)庫(kù)分布

構(gòu)建CTAN模型前,需要先計(jì)算出險(xiǎn)情分級(jí)以及出險(xiǎn)點(diǎn)到各倉(cāng)庫(kù)距離排序,所得結(jié)果作為CTAN屬性用于預(yù)測(cè)分類。其中險(xiǎn)情分級(jí)由上一小節(jié)2.2.1得出,各倉(cāng)庫(kù)距離則基于樁號(hào)來(lái)計(jì)算。D市所屬流域內(nèi)總共有樁號(hào)約190個(gè),每個(gè)樁號(hào)間隔1 km,兩岸間樁號(hào)不同,樁號(hào)之間的位置則用a+b形式表示,例如206+300表示樁號(hào)206往下游方向300 m位置。

研究模塊CTAN模型類屬性為14個(gè)倉(cāng)庫(kù),非類屬性包括險(xiǎn)情分級(jí)、行政區(qū)域、左右岸以及14個(gè)倉(cāng)庫(kù)距離屬性。險(xiǎn)情分級(jí)結(jié)果由上一個(gè)模型求得,取值0～3。行政區(qū)域包括黃河途徑D市的四個(gè)行政區(qū)域,L縣、D區(qū)、K區(qū)、H區(qū)。左右岸有兩個(gè)取值。倉(cāng)庫(kù)距離屬性取值為1～4,取值為出險(xiǎn)點(diǎn)至各倉(cāng)庫(kù)距離排名,為減少運(yùn)算量,第四名往后賦值均為5。計(jì)算距離時(shí),考慮到車輛阻塞情況,需后臺(tái)管理人員輸入阻塞點(diǎn)。

原始樣本數(shù)據(jù)中險(xiǎn)情記錄包含樁號(hào)位置、現(xiàn)場(chǎng)情況以及出庫(kù)記錄等,通過(guò)后臺(tái)計(jì)算樁號(hào)到各倉(cāng)庫(kù)距離后,生成新的樣本集以滿足CTAN模塊屬性分類。為了保證決策準(zhǔn)確性,根據(jù)實(shí)際情況,人工添加了部分?jǐn)?shù)據(jù),樣本集總量為700,S1數(shù)據(jù)量為500,S2數(shù)據(jù)量為200。對(duì)S1求互信息,按取值大小前五對(duì)結(jié)果為表3。

表3 物資調(diào)度互信息值排序前5

根據(jù)CTAN保留對(duì)數(shù)的不同,在保留對(duì)數(shù)取值0～5時(shí),通過(guò)CTAN模型將S2樣本非類屬性組合進(jìn)行分類,分類結(jié)果與S2樣本類屬性比較,得出準(zhǔn)確率。由表4可知,對(duì)比結(jié)果表明保留對(duì)數(shù)為1時(shí),效果最好,行政區(qū)域大多以黃河為界,因此結(jié)果具有合理性。在之后分類預(yù)測(cè)中,將沿用CTAN(1)模型。最終預(yù)測(cè)結(jié)果將保留前三個(gè)概率最大的倉(cāng)庫(kù),發(fā)生多處險(xiǎn)情時(shí),系統(tǒng)將不會(huì)選擇正在處理前一險(xiǎn)情的倉(cāng)庫(kù),而是順位選擇下一倉(cāng)庫(kù)。

表4 物資調(diào)度不同保留對(duì)數(shù)CTAN模型準(zhǔn)確率

3 結(jié) 語(yǔ)

兩種CTAN模型分別用來(lái)處理險(xiǎn)情分級(jí)和物資調(diào)度，通過(guò)構(gòu)建模型分類屬性建立數(shù)據(jù)集,并得出不同保留對(duì)數(shù)下CTAN模型的最優(yōu)解。試驗(yàn)表明，險(xiǎn)情分級(jí)模型最優(yōu)保留對(duì)數(shù)為2;物資調(diào)度模型最優(yōu)保留數(shù)為1。最優(yōu)解模型已應(yīng)用于智慧黃河(河口)平臺(tái)模塊中,為防汛物資調(diào)度提供決策支持。研究主要是針對(duì)險(xiǎn)情現(xiàn)狀,今后的研究方向會(huì)細(xì)化倉(cāng)庫(kù)出庫(kù)物資種類等,所構(gòu)建模型將主要是基于物資請(qǐng)求種類的分析。