李文婷 婁正良(北京全路通信信號研究設計院有限公司,北京 100073)
基于知識庫的鉤計劃自動編制系統已在武漢北編組站C IPS中成功實施,其知識庫管理系統與普通信息管理系統相比,差異主要有兩個方面。
一方面知識庫中的知識既要存儲在數據庫中又要解析顯示成漢語文本供專業人員閱讀理解。另一方面,由于知識庫內知識之間有較為復雜邏輯關系,涉及到知識之間是否相互矛盾,是否出現冗余等問題,為保證推理機正常使用,知識庫管理必須設計知識檢查功能。
知識庫管理系統根據知識庫的結構和特點進行設計實現,有怎樣的知識庫就有相應的管理系統。具體的鉤計劃知識庫管理功能圖如圖1所示。
用戶對知識庫的操作,包括禁用、增加、刪除、修改規則及調整規則優先級等,還可以方便的檢索解體規則,輸出知識庫文本。
系統內部會自動備份知識庫,有條件恢復知識庫;可以根據C IPS信息共享平臺,自動生成知識庫框架;可以將存儲在數據庫中的數據通過文本解析,翻譯成專業人員可以閱讀的文本;可以進行自我檢查,輔助人工維護知識。
另外系統具有一些統計功能,可以對自動編制功能的使用頻率和兌現率等進行統計。

李文婷,女,畢業于西南交通大學,工程師。研究方向為鉤計劃自動編制。

系統的結構圖,如圖2所示。與通常意義上的信息系統不同,知識庫管理系統增加了規則解析和完整性檢查兩個模塊。
系統將存儲在關系數據庫中的數據讀入到本地數據集中,通過解析模塊和完整性檢驗模塊將解體作業相關知識(規則)顯示在界面上,并為用戶提示出不合法的解體規則;用戶通過交互界面對解體規則進行修改,操作的結果通過完整性檢驗合格后才能寫入到數據集,數據集再更新到數據庫中,更新后的數據再次完成翻譯過程和完整性檢查過程,翻譯結果更新到界面上。


一條解體規則的結構如圖3所示,解體規則中“待解車輛信息、附加條件及基本規則的一部分”都用來描述條件{P},其具體內容涉及待解車輛、集結場車輛及未來車流等信息;基本規則中的另一部分用來描述結論Q,具體是指待解車輛的解體去向。
從總體上看,鉤計劃知識庫采用產生式規則表示法,其基本形式如公式(1)所示,表示如果條件集合{P}成立,則能得到結論Q。

“待解車輛信息”相同的規則組成一組,優先級高的規則優先匹配,狀態位決定本條規則是否可用。解體規則的具體內容由基本規則和附加條件來確定。
解體知識庫中存儲的是專業用戶的經驗知識和工作方法,由于漢語語言的二義性,經驗的表述具有一定難度。參照編組站調度計劃編制領域專業人員使用的術語和表達習慣,設計了一種簡潔的漢語表達方式,示例如表1及表2所示。
依據待解車輛的最終去向,基本規則被分為4個大類,分別是轉交流、放入有車線、開新線和其他。
每個大類中有細分的規則類型(類型眾多表中沒有完全列舉)。附加條件根據所涉及的車流數目,分為多車流和單車流附加條件,附加條件中可以描述未來車流并做車流運算。隨著自動解體知識庫需求變更,解體規則的類型可以不斷擴充。

表1 基本規則分類

表2 附加條件分類
知識庫中存儲的解體規則以一定的結構存儲在關系數據庫中,解析規則文本的過程首先是確定本條規則的類型,然后根據表1和表2中不同類型規則的文本,填寫“【】”中的內容。經過解析的知識庫文本顯示在圖4所示的管理系統界面中。
用戶在維護知識庫的過程中,需要選定要輸入的基本規則類型,以基本規則類型示例為模板,通過下拉框等控件填寫規則模板“【】”中的內容,從而完成一條規則的錄入。附加條件也采用同樣的維護方法。

知識庫是鉤計劃決策的依據,知識的錯誤必然導致決策的錯誤。對知識庫完整性的最基本要求是編組站內所有車輛都能匹配到相應的解體規則,系統依據解體規則進行決策,一定可以獲得車輛的解體去向。
基于知識庫的組織方式完整性檢查劃分為庫級、組級和條目級,具體內容如表3所列。

表3 知識庫完整性檢查
用戶每次修改知識庫時系統會自動進行條目級完整性檢查,禁止并提示用戶的不合理修改;用戶需定期執行組級和庫級完整性檢查,系統打印詳細檢查結果。
根據解體作業中存在的一些通用性知識、既定規律和工作方法,可以粗略的生成解體規則的框架。框架的生成以車流類型為基本分類依據,不同的車流對應不同的規則框架,如表4所示。鉤計劃自動編制系統可以依據知識庫框架做出最基本的決策,但是要達到日常應用水平,需要針對每個車站的作業特點對解體規則進行擴充和修訂。

表4 根據車流分類的規則框架
在實際生產中,調度對摘掛車流的處理方式比較靈活,在生成知識庫框架時,摘掛車流的解體按照列車成組的要求。
與以往采用各種算法和模型來生成解體計劃系統相比,知識庫方法的引入使解體計劃的編制過程和依據更加透明,增強了用戶的參與性與決策系統的靈活性。
武漢北C IPS系統中,鉤計劃自動編制系統已經成功實施并面向日常使用,證明了這種方法的可行性。針對系統部署周期較長,推廣難度也較大和維護成本較高等情況,維護系統加強了自動生成規則框架和完整性檢查功能,在一定程度上克服了上述情況,知識庫的自學習是一個待填補的空白。
[1] 婁正良,李文婷.基于知識庫的調車計劃自動編制系統[J].中國鐵路,2010(8):38-42.
[2] 丁昆.鐵路編組站GIPS系統的研究[J].中國鐵路,2009 (11):27-31.
[3] 疏禮兵.組織知識、知識分類和知識特性[J].情報雜志,2008(1):76-79.
[4] 熊巧.編組站站調IDSSG[J].鐵路運輸與經濟,2004,26(10):55-57.