999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

基于博弈賦權(quán)物元和證據(jù)理論的無(wú)線閉塞中心風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估*

2021-11-08 08:48:46董凱凱米根鎖

董凱凱,米根鎖

(蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

0 引言

無(wú)線閉塞中心(Radio Block Center,RBC)是CTCS-3級(jí)列控系統(tǒng)地面核心設(shè)備之一,依據(jù)地面設(shè)備獲取的線路狀況和車載設(shè)備獲取的列車狀態(tài)等信息,即時(shí)生成控車信息并傳輸至列控車載設(shè)備,對(duì)保障列車安全運(yùn)行起重要作用。因此,對(duì)無(wú)線閉塞中心進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估十分必要。

目前,國(guó)內(nèi)外針對(duì)鐵路信號(hào)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法主要包括失效模式與影響分析法、危險(xiǎn)與可操作性分析法、模糊綜合評(píng)判法、模糊層次分析法、基于證據(jù)理論的評(píng)估法、基于可拓學(xué)的評(píng)估法和云模型等[1-7]。由于無(wú)線閉塞中心安全受多方面因素影響,歷史風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)獲取困難,難以量化評(píng)價(jià),評(píng)估指標(biāo)權(quán)重需要基于專家定性經(jīng)驗(yàn)確定,評(píng)估過程中存在未知不確定性和隨機(jī)性[8]。直覺模糊層次分析法能處理專家對(duì)各指標(biāo)相對(duì)重要性評(píng)判的不確定性,可以在專家不參與的情況下改善指標(biāo)重要程度的協(xié)調(diào)性,較層次分析法有明顯的優(yōu)勢(shì)[9]。熵權(quán)法將多個(gè)指標(biāo)聯(lián)系起來進(jìn)行賦權(quán),能反映各指標(biāo)評(píng)估值對(duì)權(quán)重的影響,從而降低偶然情況的影響[10]。引入博弈論融合主、客觀權(quán)重進(jìn)行組合賦權(quán),可以得到更加合理的指標(biāo)權(quán)重[11]。證據(jù)理論在不確定信息的表達(dá)和合成方面有顯著優(yōu)勢(shì),物元理論能夠解決事物各個(gè)特征的不相容問題,通過構(gòu)造指數(shù)函數(shù)將證據(jù)理論和物元理論相結(jié)合的評(píng)估方法,可以得到更加客觀準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果[12]。

因此,本文將上述方法相結(jié)合,提出1種基于博弈賦權(quán)物元和證據(jù)理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,以期對(duì)無(wú)線閉塞中心進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。

1 無(wú)線閉塞中心風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)與權(quán)重

1.1 無(wú)線閉塞中心風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)

以國(guó)內(nèi)某無(wú)線閉塞中心為待評(píng)系統(tǒng),將通過故障樹分析法識(shí)別出的導(dǎo)致列車超速和列車冒進(jìn)的5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子作為評(píng)估指標(biāo)[13],如圖1所示。

圖1 無(wú)線閉塞中心風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)Fig.1 Risk assessment indexes of radio block center

1.2 直覺模糊層次分析法

1)構(gòu)造直覺判斷矩陣。專家根據(jù)評(píng)價(jià)等級(jí)及其對(duì)應(yīng)分值將評(píng)估指標(biāo)作兩兩比較,確定各指標(biāo)的相對(duì)重要性。評(píng)價(jià)等級(jí)及其對(duì)應(yīng)分值見表1[14]。

表1 評(píng)價(jià)等級(jí)及其對(duì)應(yīng)分值Table 1 Assessment levels and their corresponding scores

用直覺模糊數(shù)表示對(duì)應(yīng)分值,構(gòu)造直覺判斷矩陣如式(1)所示:

L=(lij)n×n=(μij,νij)n×n

(1)

式中:μij為隸屬度,表示專家認(rèn)為指標(biāo)i較j的重要程度;νij為非隸屬度,表示指標(biāo)j較i的重要程度;μij,νij∈[0,1]且μij+νij≤1。直覺判斷矩陣如式(2)所示:

(2)

2)一致性檢驗(yàn)及修正。檢驗(yàn)各指標(biāo)重要程度的協(xié)調(diào)性,若判斷矩陣未通過檢驗(yàn),則對(duì)其修正,直至通過檢驗(yàn)[15-16]。具體包括以下3個(gè)步驟:

(3)

(4)

(5)

式中:πij=1-μij-νij為猶豫度,表示專家不確定度。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

第j項(xiàng)指標(biāo)的主觀權(quán)重w1j如式(11)所示:

(11)

1.3 熵權(quán)法

信息熵用于度量數(shù)據(jù)所提供信息量大小。對(duì)于有n個(gè)評(píng)估指標(biāo),各指標(biāo)有m個(gè)評(píng)估等級(jí)的待評(píng)系統(tǒng),第j項(xiàng)指標(biāo)的熵如式(12)所示:

(12)

式中:pji為第j項(xiàng)指標(biāo)處于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)i的概率。

第j項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)w2j如式(13)所示:

(13)

1.4 博弈論綜合賦權(quán)

博弈論組合賦權(quán)包括以下4個(gè)步驟:

步驟1:將經(jīng)2種方法計(jì)算得到的權(quán)重向量W1和W2組合,構(gòu)造綜合權(quán)重向量如式(14)所示:

(14)

式中:α1和α2分別為權(quán)重W1和W2的線性組合系數(shù)。

步驟2:尋找線性系數(shù)α1和α2的NASH均衡點(diǎn),使W1和W2與綜合權(quán)重W的偏差最小,如式(15)所示:

(15)

其最優(yōu)化1階導(dǎo)數(shù)條件為式(16):

(16)

步驟3:計(jì)算α1、α2,并將其歸一化如式(17)所示:

(17)

步驟4:指標(biāo)綜合權(quán)重向量為式(18):

(18)

2 基于物元和證據(jù)理論的評(píng)估模型

2.1 物元理論

物元理論研究事物拓展的可能性,解決矛盾問題。

1)經(jīng)典域矩陣如式(19)所示:

(19)

式中:Ni為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),i=1,2,…,m;Aj為第j項(xiàng)評(píng)估指標(biāo),j=1,2,…,n;Xji=〈aji,bji〉為Aj關(guān)于Ni的取值范圍。

2)節(jié)域矩陣如式(20)所示:

(20)

式中:q為全體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);Xjq=〈ajq,bjq〉為Aj關(guān)于q的取值范圍。

3)關(guān)聯(lián)函數(shù)。關(guān)聯(lián)函數(shù)表示論域中的點(diǎn)x與由經(jīng)典域Xji=〈aji,bji〉和節(jié)域Xjq=〈ajq,bjq〉所構(gòu)成的區(qū)間套的位置關(guān)系。定義實(shí)軸上任一點(diǎn)x與實(shí)域上任一區(qū)間X=〈a,b〉之間的可拓距如式(21)所示:

(21)

式(21)中關(guān)聯(lián)函數(shù)的選取與最優(yōu)點(diǎn)在經(jīng)典域中的位置有關(guān),若最優(yōu)值點(diǎn)x0取經(jīng)典域中點(diǎn),則關(guān)聯(lián)函數(shù)為式(22):

(22)

若x0不取經(jīng)典域中點(diǎn),則關(guān)聯(lián)函數(shù)為式(23):

(23)

式中:kji為第j項(xiàng)指標(biāo)隸屬于第i個(gè)等級(jí)的程度,即關(guān)聯(lián)度。

當(dāng)x0取經(jīng)典域左端點(diǎn),左側(cè)距ρ(xt,x0,Xji)如式(24)所示:

(24)

當(dāng)x0取經(jīng)典域右端點(diǎn),右側(cè)距ρ(xt,x0,Xji)如式(25)所示:

(25)

2.2 證據(jù)理論

證據(jù)理論用識(shí)別框架Θ={θ1,θ2,…,θm}表示由互斥且窮舉的命題所構(gòu)成的集合,識(shí)別框架Θ的冪集表示為2θ。對(duì)于Θ上的子集A,有函數(shù)m:2θ→[0,1],則m(A)為命題A的基本信度函數(shù),且滿足式(26):

(26)

若m(A)>0,則稱A為m的焦元。設(shè)m1、m2是同一識(shí)別框架Θ上的2個(gè)基本信度函數(shù),焦元分別為Ai和Bj,證據(jù)合成法則為式(27):

(27)

其中K如式(28)所示:

(28)

式中:i=1,2,…,p;j=1,2,…,g。

2.3 基于關(guān)聯(lián)函數(shù)的基本信度函數(shù)的獲取

記指標(biāo)j的關(guān)聯(lián)函數(shù)為Kj=(kj1,kj2,…,kjm),轉(zhuǎn)換為證據(jù)理論的基本信度函數(shù)mj:(mj(θ1),mj(θ2),…,mj(θm)),如式(29)所示:

(29)

式中:由于ex單調(diào)遞增,故kji的值越大,ekji越大,mj(θi)越大;kji越小,mj(θi)越小。

2.4 基于指標(biāo)權(quán)重的證據(jù)融合

由于各指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)安全的重要程度不同,故引入權(quán)重因子,先對(duì)指標(biāo)的基本信度函數(shù)修正,再進(jìn)行證據(jù)融合。

由博弈論組合賦權(quán)法得權(quán)重向量為式(30):

W=(w1,w2,…,wn)

(30)

設(shè)wd=max(w1,w2,…wn),得到相對(duì)權(quán)重向量W*=(w1,w2,…wn)/wd,則:

(31)

式中:βj為量權(quán),反映第j項(xiàng)指標(biāo)的重要程度。將量權(quán)作為折扣系數(shù)對(duì)證據(jù)源進(jìn)行修正,如式(32)所示:

(32)

式中:j=1,2,…,n;i=1,2,…,m。

3 實(shí)例分析

本文綜合上述方法對(duì)無(wú)線閉塞中心進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。首先,依據(jù)我國(guó)鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)規(guī)定,并參照EN50126標(biāo)準(zhǔn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分,將安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行分級(jí),見表2。然后,邀請(qǐng)鐵科院研究員、鐵路局電務(wù)段運(yùn)維人員、鐵路信號(hào)專業(yè)教師共10人組成專家組,賦予各專家相同權(quán)重。從風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生度、檢測(cè)度和嚴(yán)重度出發(fā),各專家參照表2分別給出各評(píng)估指標(biāo)的分值。

表2 安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)定義Table 2 Definition of safety risk levels

3.1 建立評(píng)估指標(biāo)物元模型

1)確定經(jīng)典域和節(jié)域。根據(jù)表2、式(19)與式(20)確定指標(biāo)Aj關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Ni的經(jīng)典域矩陣Ri(i=1,2,3,4)及節(jié)域矩陣Rq,如式(33)~(37)所示:

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

2)確定待評(píng)物元。根據(jù)專家組對(duì)各指標(biāo)的評(píng)估值,確定待評(píng)物元如式(38)所示:

(38)

3)計(jì)算關(guān)聯(lián)函數(shù)。依據(jù)式(21)~(25)得各項(xiàng)指標(biāo)與各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度矩陣,如式(39)所示:

(39)

3.2 確定指標(biāo)權(quán)重

1)計(jì)算指標(biāo)主觀權(quán)重。綜合各專家對(duì)指標(biāo)的重要性比較,確定直覺判斷矩陣L如式(40)所示:

(40)

(41)

(42)

(43)

根據(jù)式(10)~式(11)得主觀權(quán)重向量如式(44)所示:

W1=[0.182 0,0.148 9,0.189 3,0.257 6,0.222 2]

(44)

2)計(jì)算指標(biāo)客觀權(quán)重。將指標(biāo)的基本信度函數(shù)mj(θi)作為第j項(xiàng)指標(biāo)處于第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率pji,并根據(jù)式(12)~式(13)得客觀權(quán)重向量如式(45)所示:

W2=[0.265 1,0.233 1,0.226 4,0.172 3,0.103 1]

(45)

3)確定指標(biāo)綜合權(quán)重。利用博弈論組合賦權(quán)法經(jīng)式(14)~(16)計(jì)算得主、客觀權(quán)重的線性組合優(yōu)化系數(shù)為α1=0.401 0、α2=0.641 9,即納什均衡解,如圖2所示。

圖2 納什均衡解Fig.2 Nash equilibrium solution

W*=[0.233 2,0.200 7,0.212 1,0.205 1,0.148 9]

(46)

3.3 確定指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

首先根據(jù)表2對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分,建立識(shí)別框架Θ={θ1,θ2,θ3,θ4},各元素表示為N={N1,N2,N3,N4}。然后建立基本信度函數(shù)mA1~mA5。根據(jù)關(guān)聯(lián)度矩陣K,并將其數(shù)據(jù)代入式(29),可得指標(biāo)Aj的基本信度函數(shù),見表3。

表3 指標(biāo)的基本信度函數(shù)Table 3 Basic reliability function of each index

根據(jù)最大隸屬度原則,得各指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),見表4。

表4 指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Table 4 Risk level of each index

3.4 確定系統(tǒng)整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

綜合權(quán)重向量,可得β1=1。根據(jù)式(31)得到量權(quán):β1=1,β2=0.860 6,β3=0.909 5,β4=0.879 5,β5=0.638 5。

將量權(quán)作為折扣系數(shù)并通過式(32)修正基本信度分配函數(shù)mA1~mA5,然后利用式(27)~(28)進(jìn)行證據(jù)融合,用M1代表mA1⊕mA2,M2代表M1⊕mA3,M3代表M2⊕mA4,M4代表M3⊕mA5,則各指標(biāo)的融合結(jié)果見表5。

表5 各指標(biāo)的融合結(jié)果Table 5 Fusion results of each index

將融合的評(píng)估結(jié)果以基本信度函數(shù)的形式表示為M4:(0.061 4,0.159 5,0.536 4,0.246 7)。根據(jù)最大隸屬度原則,無(wú)線閉塞中心整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為N3級(jí),即風(fēng)險(xiǎn)可容許。從各指標(biāo)評(píng)估結(jié)果來看,系統(tǒng)外部通信故障的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為N2級(jí),即風(fēng)險(xiǎn)不期望,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)外部通信相關(guān)設(shè)備的安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)力度,建立合理的預(yù)防性維護(hù)策略,從而確保其維持較高的安全狀態(tài)。

3.5 模型評(píng)估方法對(duì)比

采用與本文相同的待評(píng)物元矩陣和指標(biāo)權(quán)重,利用文獻(xiàn)[6]可拓法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,得到綜合關(guān)聯(lián)度為(-0.644 4,0.018 9,-0.175 3),即風(fēng)險(xiǎn)可接受但不理想。將文獻(xiàn)[7]對(duì)無(wú)線閉塞中心的評(píng)估結(jié)果表示為本文形式(0.385 6,0.361 8,0.251 9,0.000 7),即風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為N4級(jí),且偏向于N3級(jí)。對(duì)比結(jié)果見表6。

表6 評(píng)估結(jié)果及對(duì)比Table 6 Assessment results and comparison

由表6可知,3種方法評(píng)估結(jié)果存在細(xì)微差別,評(píng)估結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)使用情況基本相符,驗(yàn)證本文模型對(duì)無(wú)線閉塞中心風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

1)采用直覺模糊層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,考慮專家評(píng)判的猶豫性;引入博弈論對(duì)主、客觀權(quán)重進(jìn)行協(xié)調(diào),從而確定最終權(quán)重,可避免單一賦權(quán)法的片面性。

2)將物元理論的關(guān)聯(lián)函數(shù)轉(zhuǎn)換為證據(jù)理論的基本信度函數(shù),可以提高獲取基本信度函數(shù)的客觀性。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重采用證據(jù)組合規(guī)則對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行折扣融合,能減少評(píng)估過程中的不確定性。

3)無(wú)線閉塞中心整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“可容許的”,符合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況。其中,系統(tǒng)外部通信故障的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“不期望的”,需要重點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)外部通信相關(guān)設(shè)備進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。

主站蜘蛛池模板: 亚洲αv毛片| jizz在线观看| 亚洲第一区在线| 蜜桃视频一区二区| 久久精品娱乐亚洲领先| 色综合久久综合网| 国产幂在线无码精品| 美女一区二区在线观看| 欧美日韩精品一区二区在线线| 国产成人精品日本亚洲| 动漫精品中文字幕无码| 激情无码视频在线看| 91网红精品在线观看| 国语少妇高潮| 免费女人18毛片a级毛片视频| 久久久久九九精品影院| 国产成人AV大片大片在线播放 | 国产视频你懂得| 国产激情在线视频| 国产黑丝视频在线观看| 97人人做人人爽香蕉精品| 日韩黄色精品| 欧美在线天堂| 国产一区二区免费播放| 亚洲天堂免费观看| 香蕉精品在线| 99久久精彩视频| 亚洲男人的天堂久久香蕉 | 美女无遮挡拍拍拍免费视频| www.av男人.com| 日韩av高清无码一区二区三区| 女人av社区男人的天堂| 综合色亚洲| 噜噜噜综合亚洲| 日韩精品高清自在线| 老司机aⅴ在线精品导航| 色妞永久免费视频| 大香网伊人久久综合网2020| 日本免费高清一区| 97青草最新免费精品视频| 三级视频中文字幕| 国产超碰一区二区三区| 国产香蕉在线视频| 欧美亚洲第一页| 成人毛片免费在线观看| 第九色区aⅴ天堂久久香| 久久综合伊人77777| 亚洲最大看欧美片网站地址| 午夜丁香婷婷| 精品免费在线视频| 亚洲黄网在线| 国产无人区一区二区三区| 极品国产一区二区三区| 任我操在线视频| 97视频免费在线观看| 国产精品3p视频| 国产精品对白刺激| 国产超薄肉色丝袜网站| 18禁不卡免费网站| 一本大道无码日韩精品影视| 成年女人18毛片毛片免费| 91精品在线视频观看| 色综合热无码热国产| 91成人精品视频| 免费国产一级 片内射老| 97在线免费| 国产精品亚洲一区二区三区z | 一级黄色欧美| 国产精品妖精视频| 2021天堂在线亚洲精品专区| 亚洲欧美一区二区三区蜜芽| 天天操精品| 青草国产在线视频| 国产超碰一区二区三区| 天天操精品| 国产xx在线观看| 91精品国产自产在线观看| 中文字幕中文字字幕码一二区| 狠狠亚洲婷婷综合色香| 日韩欧美国产中文| 中文无码精品A∨在线观看不卡| 国产美女自慰在线观看|