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摘要:基于CBR算法的电力应急物资应急需求的研究和应用,是专门用于电力单位在应对应急事件时对应急物资的需求预测。是研究CBR算法理念,分析各历史应急事件的基本信息和物资使用情况,为新的应急事件的应急物资需求提供决策支持和决策依据,提高应急事件响应的及时性和准确性。
关键词:应急物资决策;CBR算法
一、概述
基于CBR的应急物资管理决策机制是人工智能的一种,通过收集历史案例建立应急救援案例库,当发生新的应急灾害时,系统可以根据新的应急灾害的关键信息从案例库中查找可以与之匹配的案例,从而依据匹配案例的应急物资使用数据来预测新应急灾害救援需要的应急物资,很好地模拟了人的联想、直觉、类比、归纳、学习和记忆等思维过程,在新问题求解时,借助历史经验类似问题来进行推理,得出新问题的解决方案。当应急事件发生时对电力应急物资的需求,呈现出的要求是既要快,又要准。因此将CBR模型引入到应急事件的电力应急物资需求预测中,无论是对于处理水平不确定的决策信息,还是帮助处于复杂决策环境、面临巨大心理压力的应急事件管理决策者,其效果都是显著的。
二、应急物资管理决策机制方案设计
(一)构建信息空间
构建CBR案例库分为信息空间和解空间的构建。信息空间是客户进行前端操作的基础,信息空间是案例库的前端数据库。信息空间是对案例信息的总体描述。通过抽取应急灾害案例的关键因素对应急案例进行整体描述,信息空间存储的变量数据是区分各个案例的基础。案例库分为四个层级,第一层级按照不同自然灾害类型分为低温雨雪冰冻灾害、地震灾害、雷暴灾害和泥石流、山体滑坡灾害四类;第二层级是每一个具体的案例,案例按照不同自然灾害归类;第三层级是案例的问题描述层级,这一层级抽取案例的共同特征进行描述,从而收集每个案例的基本信息;第四层级是案例的决策描述,这一层包含相似性计算的关键信息。
(二)构建解空间
解空间是案例库的后台数据库,存储案例库中案例的实际应急物资需求相关数据。解空间中的数据是以应急物资需求比的形式存储的,案例的信息空间和解空间是一一对应的关系。当系统从案例库中查找到与新应急灾害相似的案例时,系统会从解空间中自动调取匹配案例对应的应急物资需求比清单。解空间通过输入应急物资台账进行数据分析,最后以应急物资需求比的方式存储。通过台账的应急物资需求数量与信息空间的受灾关键因素数值作比,得到历史案例应急物资需求比。当新案例通过相似性算法在案例库中找到匹配案例时,系统自动调出匹配案例的应急物资需求比,用新案例的信息空间关键指标的值乘以匹配案例的应急物资需求比就可以得到新案例应急物资的预测需求数量。
(三)基于CBR的应急救援物资需求预测机制
应急物资管理辅助决策推理模型包含新应急灾害受灾信息汇总与数据输入、案例相似性度量、案例匹配算法、结果输出和案例库更新五个模块。首先在用户操作界面选择应急灾害类型,系统包含低温雨雪冰冻灾害、地震灾害、雷暴灾害和泥石流、山体滑坡灾害四个应急灾害类型,在系统使用的过程中,应急灾害的类型可以根据用户的需求做增加或删减。输入新应急灾害的问题描述和决策描述信息后,系统根据案例匹配算法进行计算决策,从案例库中匹配出与新应急灾害最相似的历史案例,如果系统输出的结果不满意,可以加入案例修改规则重新从案例库中寻找匹配案例。系统查找到匹配案例后,自动从后台数据库调用匹配案例的应急物资需求比清单,然后根据新应急灾害的输入数据计算应急物资需求清单,经过人工修订后输出应急物资需求清单。在应急救援结束后,根据新应急灾害的特点和实际使用的应急物资种类和数量,完善系统输出的应急物资需求清单,最后加入专家修改意见,将新应急灾害纳入案例库完成案例库的自学习功能。
三、结语
本文研究设计了基于CBR的应急物资管理决策机制,首先,将CBR的理论模型与应急物资的管理决策相结合,从而将人工智能引入应急物资管理决策机制;其次,从信息空间和解空间两个部分构建适合应急物资决策系统的历史案例库,为应急物资管理辅助决策系统提供数据支持;再次,设计基于CBR的应急物资管理决策机制,使应急灾害救援时需要的应急物资需求预测更加科学、快速、准确,避免了人工决策的随机性、主观性和滞后性。基于CBR的应急物资决策机制设计基于人工智能的原理,使用历史经验和数据来指导新应急灾害的应急物资需求分析。从而避免了人为决策的随机性和主观性,大大降低了应急救援的时间成本和决策成本,为应急物资需求决策提供了科学、准确的参考依据。
参考文献:
[1]祁玉青.突发性自然灾害应急物资管理研究[D].中国科学技术大学,2012.
[2]郭素.应急辅助决策系统中案例表示与检索方法研究[D].大连理工大学,2009.
[3]陈德华.基于案例推理的突发案件辅助决策系统研究[D].上海交通大学,2007.
作者:张宸1,赵亚豪1,刘保德1,陈旭1,黄鑫2 单位:1、云南电网有限责任公司曲靖供电局,2、昆明能讯科技有限责任公司