高 鵬

（大連大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 大連 116622）

0 引言

集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)海運、公路、鐵路集裝箱多式聯(lián)運中的轉(zhuǎn)換作業(yè)，其作業(yè)性能對整個多式聯(lián)運物流的效率有重要影響。集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)是一種隨機(jī)動態(tài)系統(tǒng)，目前，對其作業(yè)過程的研究主要包括作業(yè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、運營模式、裝卸工藝分析建模等[1]，由于其系統(tǒng)要素眾多，要素間的關(guān)系復(fù)雜程度高，大多數(shù)采用仿真建模方法。目前廣泛采用的系統(tǒng)仿真建模方法包括離散事件仿真[2,3]、Petri網(wǎng)[4]、多Agent 模型[5]等。但是，隨著對多式聯(lián)運系統(tǒng)中交通及物流鏈分析的對象及其復(fù)雜程度的日益增長，仿真模型的內(nèi)部邏輯日趨復(fù)雜，使得當(dāng)前的仿真建模工作面臨著新的困難[6]，主要是模型的龐大化和模型的可擴(kuò)展性、互操作和可重用性等問題。對此，解決的根本出路在于利用基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的分布式仿真建模方法。

分布式仿真方法包括分布式多Agent 仿真、Web仿真和高層體系結(jié)構(gòu)(HLA)仿真等。目前，分布式仿真的國際標(biāo)準(zhǔn)是IEEE 1516 HLA 標(biāo)準(zhǔn)。HLA 仿真具有可擴(kuò)展的模型結(jié)構(gòu)、可降低仿真建模的復(fù)雜性等優(yōu)點，近年，已應(yīng)用到航空運輸、智能交通和供應(yīng)鏈系統(tǒng)等的仿真建模[7-9]。

在進(jìn)行港口多式作業(yè)系統(tǒng)分布式仿真建模過程中，如何將系統(tǒng)合理分解以及如何使已經(jīng)分解的各子系統(tǒng)具有很好的交互一致性十分關(guān)鍵。對于前者，目前主要按從系統(tǒng)功能、位置、結(jié)構(gòu)特點等角度進(jìn)行人工區(qū)分和分解，如何從理論上對系統(tǒng)分解并找出各子系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是目前需要解決的問題；對于后者，則要在前者的基礎(chǔ)上根據(jù)具體系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)特點進(jìn)行交互性分析與設(shè)計。

對于復(fù)雜的系統(tǒng)來說，系統(tǒng)分解的目的是明確子系統(tǒng)的功能系統(tǒng)，建立系統(tǒng)各基本單元的結(jié)構(gòu)模型，即結(jié)構(gòu)建模。在結(jié)構(gòu)建模中，解釋結(jié)構(gòu)模型方法(ISM)是一種用于分析復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問題的方法。近年來，解釋結(jié)構(gòu)模型方法常被應(yīng)用于管理信息系統(tǒng)[14]、知識管理中的障礙識別[15]、定性仿真建模[16]、垃圾分撿系統(tǒng)[17]等，這些研究表明通過ISM 可以很好的分析復(fù)雜系統(tǒng)中的要素間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

本文以集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)為對象，研究其分布式仿真建模方法問題、基于ISM 原理分析系統(tǒng)分解方法以及基于HLA 的模型與數(shù)據(jù)的交互性和一致性等關(guān)鍵問題，為解決復(fù)雜物流系統(tǒng)的仿真建模問題提出新思路。

1 系統(tǒng)的構(gòu)成及活動分析

集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)通過泊位、堆場、鐵路場站、碼頭大門等不同區(qū)域的轉(zhuǎn)換作業(yè)連接水運船舶、公路集卡和鐵路火車三種不同類型的運輸方式。系統(tǒng)中與作業(yè)相關(guān)的要素（實體）如表1 所示，其中，①②③?為活動實體，其它要素為作業(yè)資源或稱固定實體。

表1 系統(tǒng)節(jié)點元素

這些要素相互協(xié)作完成各種不同的作業(yè)任務(wù)，圖1 從作業(yè)時序的角度來描述港口多式作業(yè)系統(tǒng)中各種不同類型實體與不同類型的作業(yè)過程的對應(yīng)關(guān)系以及其相互協(xié)作關(guān)系。圖中的虛線框區(qū)分不同類型的業(yè)務(wù)活動，箭頭表示不同子業(yè)務(wù)之間的消息傳遞。

（1）船側(cè)作業(yè)：是集裝箱在泊位與堆場之間的裝卸與運輸作業(yè)，作業(yè)活動過程如圖1 中船側(cè)作業(yè)虛線框內(nèi)所示。首先由船舶到達(dá)港口為作業(yè)開始消息信號，船側(cè)作業(yè)時，由岸橋為船舶進(jìn)行裝卸船作業(yè)，內(nèi)卡在堆場由堆場裝卸設(shè)備之間進(jìn)行平行運輸作業(yè)。作業(yè)完成后船舶離開泊位。

（2）鐵路側(cè)作業(yè)：是集裝箱在鐵路場站與堆場之間的裝卸作業(yè)和鐵路場站與堆場之間的貨物運輸，其活動過程如圖1 中鐵路側(cè)作業(yè)虛線框內(nèi)所示。由火車到達(dá)編組站為作業(yè)開始，火車作業(yè)完成后，需要在編組站重新編組，然后離開編組站。

（3）門側(cè)作業(yè)：是指集裝箱在大門與堆場之間的裝卸作業(yè)和大門與堆場之間的貨物運輸，其活動過程如圖1 中門側(cè)作業(yè)虛線框內(nèi)所示。由外卡到達(dá)大門入口為作業(yè)開始，外卡到堆場完成裝卸作業(yè)后，返回大門出口，離開大門。

圖1 集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)作業(yè)關(guān)系圖

2 系統(tǒng)的解釋結(jié)構(gòu)模型分析

在對上述系統(tǒng)建立基于HLA 的分布式仿真模型時，需要為系統(tǒng)建立各種聯(lián)邦成員模型，前提是進(jìn)行合理的模型分解，然后根據(jù)劃分出來的子系統(tǒng)建立聯(lián)邦成員模型。解釋結(jié)構(gòu)模型方法以圖論中的關(guān)聯(lián)矩陣原理來分析復(fù)雜系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)，將系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分析轉(zhuǎn)換為同構(gòu)有向圖的拓?fù)浞治?，繼而轉(zhuǎn)化為代數(shù)分析，通過關(guān)聯(lián)矩陣的運算來明確系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征，達(dá)到系統(tǒng)分解的目的。

根據(jù)圖1 所描述的系統(tǒng)各節(jié)點元素之間的活動關(guān)系，將集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)活動抽象為系統(tǒng)的信號流圖，以描述系統(tǒng)中狀態(tài)變量的相互關(guān)系，如圖2 所示。在信號流圖中節(jié)點表示系統(tǒng)中的變量，即對應(yīng)表1 中的元素，節(jié)點之間的箭頭及其方向表示變量之間的關(guān)系和方向。根據(jù)信號流圖，可以對系統(tǒng)中變量之間的關(guān)系建立布爾連接矩陣，利用布爾連接矩陣可以對系統(tǒng)進(jìn)行分解計算。

圖2 系統(tǒng)信號流圖

根據(jù)解釋結(jié)構(gòu)模型的原理，模型分解的具體步驟如下：

（1）建立系統(tǒng)流程圖的n階初始矩陣A(aij)n×n，并根據(jù)布爾矩陣運算法則計算其可達(dá)矩陣其中I為與A(aij)同階單位矩陣；

（2）若R 中有0 元素，則說明系統(tǒng)是非強(qiáng)連接系統(tǒng)，既系統(tǒng)是可分，若系統(tǒng)可分，則計算得到的矩陣為對稱矩陣，且元素為1 表示對應(yīng)的節(jié)點為強(qiáng)連接，元素為0 表示非強(qiáng)連接；

（3）按照（2）的結(jié)果，根據(jù)是否具有強(qiáng)連接性，將節(jié)點集合S 分成m 個互不相交的子集，屬于同一子集的節(jié)點為強(qiáng)連接節(jié)點，構(gòu)成一個子系統(tǒng)。而后對節(jié)點重新編號模型分解矩陣。

根據(jù)圖2 建立系統(tǒng)的要素的初始連接矩陣表達(dá)式A(aij)，其中的行和列的標(biāo)號對應(yīng)圖2 中的節(jié)點編號，矩陣階數(shù)n=12，其中元素aij定義如下：

根據(jù)布爾矩陣的運算法則，得到可達(dá)矩陣R：

由于R中存在0 元素，可知系統(tǒng)信號流圖是非強(qiáng)連接的，因此系統(tǒng)可以被分解。計算可達(dá)矩陣R的邏輯積為：

根據(jù)該矩陣，首先選取11j=，得到節(jié)點位置集合1{1}S= ；其次選取 2 2j=，得到集合再次選取j3= 3，得到集合S3= {3,6}；再次選取j4= 4，得到集合S4= {4,5}；再次選取j5= 9，得到集合S3= {9,10,11}；最后選取j6= 12，得到集合S6= {12}。

經(jīng)重新編號后的連接矩陣A(aij)變?yōu)锳’(aij)：

若將每個Si視為一個節(jié)點，則由矩陣A’(aij)，可以得到Si(i=1,2,…,6)之間的連接矩陣B。

由矩陣B可以看出，在第4 行第1 列元素為1，說明S1和S4之間有交互關(guān)系，且S1中只包含要素1既船舶，是一個活動實體，因此為簡化系統(tǒng)，將S1與S4合并，同理將S5和S6合并，得到新的集合為

對節(jié)點重新編號如下：

經(jīng)重新編號后的連接矩陣A’(aij)變?yōu)锳’’(aij)：

由矩陣A’’(aij)，可得到Si(i=1,2,…,4)之間的連接矩陣B’：

對A’’(aij)進(jìn)行分塊化簡，分別用S1、S2、S3、S4和C1、C2、C3來表示子模塊矩陣,其中，S1、S2、S3、S4分別表示堆場子系統(tǒng)、泊位子系統(tǒng)、大門子系統(tǒng)、鐵路子系統(tǒng)；C1、C2、C3分別表示S1和S2、S1和S3、S1和S3的關(guān)系矩陣。簡化后的A’’(aij)如下。

3 基于HLA 的分布式仿真建模

3.1 分布式仿真聯(lián)邦的構(gòu)成

本研究采用基于高層體系結(jié)構(gòu)HLA(High Level Architecture)的分布式仿真平臺進(jìn)行建模。HLA 可將具體的仿真功能的實現(xiàn)、仿真運行管理和底層通信三者分離，并能保證系統(tǒng)各成員之間的互操作和重用[11]。根據(jù)HLA 系統(tǒng)運行框架的要求，整個仿真模型作為一個聯(lián)邦，仿真聯(lián)邦的架構(gòu)如圖3 所示。

聯(lián)邦執(zhí)行包括物流作業(yè)及信息流的處理過程[12]。聯(lián)邦中設(shè)計了三類聯(lián)邦成員：作業(yè)類聯(lián)邦成員、信息管理聯(lián)邦成員和作業(yè)管理聯(lián)邦成員。

（1）作業(yè)類聯(lián)邦成員：根據(jù)前述的系統(tǒng)分解結(jié)果，與S1、S2、S3、S4對應(yīng)，可將系統(tǒng)作業(yè)類聯(lián)邦成員分為四類：泊位成員(BF)、大門成員(GF)、鐵路場站成員(RF)、堆場成員(YF)。各子系統(tǒng)被視為排隊系統(tǒng)，因此可以對每一類作業(yè)聯(lián)邦成員建立基于離散事件仿真模型。

（2）信息管理聯(lián)邦成員：提供仿真試驗的場景數(shù)據(jù)，收集各成員的仿真運行狀況、各對象類的信息和仿真統(tǒng)計數(shù)據(jù)等。

（3）作業(yè)管理聯(lián)邦成員：制定系統(tǒng)的作業(yè)計劃，配置總體資源，在仿真運行后分析統(tǒng)計結(jié)果，評估仿真策略。

圖3 港口多式作業(yè)系統(tǒng)HLA 仿真聯(lián)邦結(jié)構(gòu)

3.2 各仿真子模型的集成

各仿真子模型集成的關(guān)鍵：一是保證各仿真模型的數(shù)據(jù)的一致性，二是保證業(yè)務(wù)邏輯層中各業(yè)務(wù)模塊之間的通信交互順暢。為有效解決此集成問題，在對作業(yè)過程的分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計HLA 的聯(lián)邦對象模型，定義聯(lián)邦成員間的作業(yè)交互時序。

3.2.1 FOM 設(shè)計

FOM（Federate Object Model）用于定義聯(lián)邦成員間交互的對象和事件，關(guān)注的是需在成員間共享與交換的所有信息，從全局的角度保證聯(lián)邦間交互數(shù)據(jù)的一致性及可重用性，基本構(gòu)成包括對象類和交互類。

對象類：對象類的設(shè)計根據(jù)圖1 中縱向坐標(biāo)軸上的對象。資源類(Resources)是系統(tǒng)中所有資源的公共抽象類，它的子類包括泊位、裝卸設(shè)備、大門類，是系統(tǒng)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)要素；運輸工具類(Transport)是系統(tǒng)運輸工具的抽象父類，包括火車、船舶、外卡、內(nèi)卡四種運輸工具類，是離散事件仿真模型中的實體；貨物類(Cargo)指系統(tǒng)中的實體集裝箱。各對象類及其與各成員對象的關(guān)系如圖4 所示。

圖4 分布式仿真系統(tǒng)對象類圖

交互類：分布式仿真系統(tǒng)中聯(lián)邦間的仿真事件是指作業(yè)類成員間的交互信息的發(fā)送和接收。根據(jù)對系統(tǒng)的分解結(jié)果，各系統(tǒng)間的交互關(guān)系實際上對應(yīng)著貨物從不同系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移。對此設(shè)置系統(tǒng)之間的交互類貨物轉(zhuǎn)移通知(CargoTransfer)；同時，作業(yè)的開始和結(jié)束是由實體的到達(dá)和離開事件來標(biāo)志的，因此對應(yīng)著各貨物到達(dá)通知(CargoArrives)和裝卸完成通知(U/LComlpeted)兩類交互類。交互類層次關(guān)系如表2所示。

3.2.2 聯(lián)邦成員間的交互時序

各聯(lián)邦成員之間的交互過程通過發(fā)送交互類觸發(fā)其它成員的仿真事件，實現(xiàn)子系統(tǒng)之間的互操作，通過更新對象類屬性改變自身系統(tǒng)的運行狀態(tài)。圖1所述的三個典型作業(yè)過程，對應(yīng)三種交互過程，由于篇幅有限，僅以泊位作業(yè)成員(BF)和堆場作業(yè)成員(YF)間的作業(yè)交互為例說明成員間發(fā)送的交互消息時序及其含義，如圖5 所示。

表2 聯(lián)邦對象模型中交互類的層次結(jié)構(gòu)表

圖5 聯(lián)邦成員BF 和YF 間的交互時序圖

4 結(jié)論

本文提出的采用解釋結(jié)構(gòu)模型對集裝箱港口多式作業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行分析，并依據(jù)分析結(jié)果設(shè)計基于HLA 的分布式仿真模型的這一針對復(fù)雜的交互作業(yè)系統(tǒng)的建模思路。該思路通過解釋結(jié)構(gòu)模型有效的解決的系統(tǒng)的分解的問題，并且通過系統(tǒng)分析，有效的解決了分解后的子系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)交互的一致性問題。可以預(yù)計：隨著對象系統(tǒng)復(fù)雜程度的提高，分布式仿真方法將顯示出其優(yōu)勢。本文為解決復(fù)雜物流系統(tǒng)的建模問題開辟了新思路

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