應(yīng)急決策系統(tǒng)中基于本體的進化推理機制的研究.pdf

1、近年來，隨著信息技術(shù)的發(fā)展與普及，在智能控制、商務(wù)、金融、實驗科學研究、信息服務(wù)等應(yīng)用領(lǐng)域提出了一系列新的復雜智能決策問題，它們具有海量數(shù)據(jù)、包含隨機因素、要求環(huán)境適應(yīng)性、自動決策、實時決策、高可靠性等特點。這些問題，對傳統(tǒng)智能決策技術(shù)的建模方法和求解手段提出了新的要求。應(yīng)急決策系統(tǒng)的根本思想是通過研究智能決策支持系統(tǒng)的理論和技術(shù)，提高應(yīng)急決策的處理效率和決策方案的有效性。由于應(yīng)急事件決策問題的復雜性、解決方案的不確定性和處理時間的緊迫

2、性，這就要求應(yīng)急決策系統(tǒng)要比其他系統(tǒng)具有更高性能，包括響應(yīng)快捷、交互簡便、運行可靠等特性。 本體作為一種有效表現(xiàn)概念層次結(jié)構(gòu)和語義的模型，在應(yīng)急決策系統(tǒng)中能夠提供對某領(lǐng)域知識公共一致的理解，且能用來規(guī)范決策者的查詢信息，為準確地查詢和搜索相關(guān)決策信息提供保證。 進化計算是一種借鑒生物進化機制求解優(yōu)化類問題的求解范型，在機器學習等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。盡管己經(jīng)取得了大量成功，但其應(yīng)用潛力特別是求解復雜應(yīng)用問題的潛力遠未得到充分

3、釋放。若能構(gòu)建普適可計算的決策規(guī)則模式，應(yīng)急決策問題就歸結(jié)為尋找最佳決策規(guī)則參數(shù)的優(yōu)化問題，則可采用進化計算求解。 本文以消防應(yīng)急決策過程為研究背景，嘗試將進化計算技術(shù)引入應(yīng)急決策過程中，構(gòu)建基于本體知識的進化推理決策模型，并分析其可行性及普適性。 首先，在詳細分析消防領(lǐng)域背景知識的基礎(chǔ)上，研究面向應(yīng)急決策系統(tǒng)的本體知識表示技術(shù)，建立消防應(yīng)急決策過程領(lǐng)域知識的本體知識庫及案例庫，利用本體對領(lǐng)域知識描述的明確性及可形式化的

4、特點，提高獲取解決方案的效率和質(zhì)量。 其次，研究分析本體推理的相關(guān)技術(shù)，針對實際應(yīng)急決策過程存在的反應(yīng)速度慢及推理技術(shù)單一的問題，提出一種基于本體知識的進化推理決策技術(shù)。構(gòu)建現(xiàn)代城市消防應(yīng)急決策數(shù)學模型，該模型基于實際消防決策過程的時間及空間分布特點，以時間與空間資源調(diào)配兩個方面為前提，建立了響應(yīng)時間最短與損失程度最小的二層優(yōu)化數(shù)學模型；建立基于(μ+λ+κ)-ES和混合(μ+λ)-ES的雙基因變異混合進化策略算法，在保持群體多

5、樣性的前提下，提高了算法的收斂速度和準確度，并將此改進進化策略算法應(yīng)用到該數(shù)學模型求解過程中；對本體數(shù)據(jù)存取技術(shù)進行了研究，設(shè)計了存取本體數(shù)據(jù)的接口模塊，實現(xiàn)了算法模塊對本體數(shù)據(jù)的操作。 最后，本文在上述研究成果的基礎(chǔ)上設(shè)計與實現(xiàn)了基于進化推理機制的消防應(yīng)急決策原型系統(tǒng)。本系統(tǒng)以消防應(yīng)急領(lǐng)域知識的本體知識庫及案例庫為數(shù)據(jù)源，通過本體匹配模塊、決策知識模塊及進化推理模塊的處理，最終給出符合決策者要求的決策建議。運行結(jié)果分析表明，系