孫 星 盧宏亮

(青島海事局 山東青島 266011)

0 引 言

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，郵輪市場(chǎng)呈現(xiàn)持續(xù)快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，其重心正逐漸由歐美轉(zhuǎn)移至亞洲地區(qū)，郵輪已經(jīng)成為水路運(yùn)輸行業(yè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。在此背景下，青島抓住機(jī)遇，大力發(fā)展郵輪經(jīng)濟(jì)。自2015 年開(kāi)港以來(lái)，截至2016年10月，青島國(guó)際郵輪母港共運(yùn)營(yíng)108個(gè)郵輪母港航次、接待郵輪旅客9.7萬(wàn)人次，成為國(guó)內(nèi)郵輪母港開(kāi)港首年靠泊郵輪最多的港口[1]。

郵輪運(yùn)輸包含運(yùn)輸和旅游2種功能，船舶結(jié)構(gòu)復(fù)雜，人員集中，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)高于一般的海上運(yùn)輸形式。而且一旦發(fā)生事故，后果更加嚴(yán)重，影響更加惡劣[2-3]。雖然隨著遠(yuǎn)洋郵輪大型化的發(fā)展趨勢(shì)，郵輪的導(dǎo)航、避碰、救生等安全設(shè)備設(shè)施不斷得以完善，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范更加嚴(yán)格，但是仍然無(wú)法完全避免海上安全事故的發(fā)生，郵輪航行安全問(wèn)題越來(lái)越成為業(yè)內(nèi)的研究熱點(diǎn)[4-5]。開(kāi)展在特定的通航環(huán)境下的郵輪航行安全評(píng)價(jià)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。

海上航行安全狀況具有復(fù)雜性和不確定性的特點(diǎn)，難以建立精確的郵輪航行安全評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型。云模型理論是由中國(guó)科學(xué)院院士李德毅提出并發(fā)展起來(lái)的，為解決復(fù)雜的評(píng)價(jià)及決策問(wèn)題提供了可能[6]。云模型理論集合了傳統(tǒng)模糊數(shù)學(xué)與概率統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢(shì)之處，放棄了傳統(tǒng)隸屬函數(shù)的概念，描述事物中的模糊性和隨機(jī)性，而且說(shuō)明了不確定性的關(guān)聯(lián)度[7-8]。

目前，熵權(quán)和云模型結(jié)合的方法被廣泛應(yīng)用到房屋安全評(píng)價(jià)[9]、漁船安全評(píng)價(jià)[10]等場(chǎng)合，展現(xiàn)出較好的模糊評(píng)價(jià)能力。但是還沒(méi)有在評(píng)價(jià)郵輪航行安全方面應(yīng)用的先例。由于郵輪安全評(píng)價(jià)涉及指標(biāo)復(fù)雜，機(jī)理分析難以開(kāi)展，引入新的智能方法開(kāi)展研究十分必要。筆者利用熵權(quán)理論計(jì)算安全評(píng)價(jià)中的指標(biāo)權(quán)重，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)建立云模型，將云模型與熵權(quán)結(jié)合，建立了郵輪航行安全評(píng)價(jià)方法模型，考慮了安全評(píng)價(jià)的隨機(jī)性，并盡量降低了主觀影響。

1 研究方法

1.1 正態(tài)云模型

根據(jù)云模型理論，云是一種不確定的轉(zhuǎn)換模型。任何事物都具有模糊性和隨機(jī)性，云模型把模糊性與隨機(jī)性這二者完全集成在一起構(gòu)成定性和定量相互間的映射。

論域U的定型概念為C，x表示C中一種可能情況，顯然x∈C，且有x對(duì)C的確定度μ(x) ∈[0,1]。在云模型理論中，x表示論域U中的一個(gè)云滴，眾多云滴構(gòu)成了概念C的云。云滴具有隨機(jī)性，但從整體來(lái)觀察，眾多的云滴準(zhǔn)確的反映了C的不確定性。

云的3個(gè)數(shù)字特征分別是期望EX、熵En和超熵He。其中EX表示云滴在U中的分布，反映了云滴群的重心；En表示概念的模糊性，體現(xiàn)了定型概念的裕度；He則是熵的熵，表示概念的隨機(jī)性，即離散程度[11]。

正態(tài)分布具有普適性，大量社會(huì)和自然科學(xué)中定性知識(shí)的云的期望曲線都近似服從正態(tài)或半正態(tài)分布。正態(tài)云模型是最基本的云模型，其數(shù)學(xué)期望曲線方程為

(1)

定性語(yǔ)言與定量數(shù)據(jù)相互之間的轉(zhuǎn)換時(shí)通過(guò)云發(fā)生器實(shí)現(xiàn)的，云發(fā)生器包括正向云發(fā)生器、逆向云發(fā)生器和條件云發(fā)生器[12-13]。正向云發(fā)生器是一個(gè)直接的、前向的過(guò)程，根據(jù)云的數(shù)字特征值產(chǎn)生云滴，實(shí)現(xiàn)了從自然語(yǔ)言定性概念中獲得定量數(shù)值，是從定性到定量的映射。逆向云發(fā)生器實(shí)現(xiàn)從定量數(shù)值向自然語(yǔ)言的轉(zhuǎn)換，它從所輸入的大量云滴中還原出云的3個(gè)數(shù)字特征值(EX，En，He)，最終轉(zhuǎn)化成人們所熟悉的自然語(yǔ)言，從而實(shí)現(xiàn)定量到定性的映射[11]。

1.2 基于熵權(quán)的權(quán)重確定方法

在信息論中熵值反映了信息的無(wú)序化程度，可以用來(lái)度量信息量的大小。某項(xiàng)指標(biāo)熵值越小，系統(tǒng)的無(wú)序度越小，表示該項(xiàng)指標(biāo)對(duì)決策的作用越大?；陟貦?quán)的指標(biāo)權(quán)重確定方法將定性與定量相結(jié)合，能夠盡量減少專家經(jīng)驗(yàn)中的主觀判斷帶來(lái)的誤差[14]。

假設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化測(cè)度值為(ui1,ui2,…,uik)，則計(jì)算指標(biāo)權(quán)重wij的方法為

(2)

(3)

(4)

式中：Hk為計(jì)算第k個(gè)指標(biāo)的熵值；vij為計(jì)算中間值;wi為指標(biāo)權(quán)重量,wi=(wi1,wi2,…,wim)。

2 郵輪航行安全評(píng)價(jià)模型

2.1 指標(biāo)體系

參考船舶航行安全評(píng)價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)[15-16]，船舶安全狀態(tài)評(píng)價(jià)體系是人(船員)-機(jī)(船舶、設(shè)備)-環(huán)境(航道、氣候)組成的有機(jī)整體。例如，劉文遠(yuǎn)等[17]在參考前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合專家咨詢和問(wèn)卷調(diào)查，并根據(jù)海上交通事故統(tǒng)計(jì)資料，提出的船舶航行安全評(píng)價(jià)體系包括船員、環(huán)境、設(shè)備、控制等4個(gè)二級(jí)指標(biāo)，并相應(yīng)的提出了各個(gè)三級(jí)指標(biāo)和四級(jí)指標(biāo)。

結(jié)合青島港郵輪的實(shí)際條件，筆者將青島港郵輪航行安全評(píng)價(jià)的影響因素分為人、船舶和環(huán)境3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，各一級(jí)指標(biāo)又相應(yīng)細(xì)化為不同的二級(jí)指標(biāo)，每項(xiàng)指標(biāo)分為安全、較安全、一般、較危險(xiǎn)、危險(xiǎn)5個(gè)安全級(jí)別。在郵輪航行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，鑒于郵輪體量巨大、操縱不便的特點(diǎn)，在指標(biāo)選取和權(quán)重中，對(duì)船舶尺度和操縱能力需要著重體現(xiàn)；青島港郵輪碼頭位于膠州灣內(nèi)，流速平緩，這方面可以弱化考慮；根據(jù)相關(guān)規(guī)定，在青島水域，當(dāng)能見(jiàn)度低于500 m時(shí)，客船不得開(kāi)航，因此，能見(jiàn)度僅影響外海航行，不影響靠離泊安全。

所建立的指標(biāo)體系見(jiàn)圖1。

圖1 郵輪航行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

郵輪航行安全評(píng)價(jià)的評(píng)分值采用百分制，分別為安全[90,100]、較安全[70,90]、一般[50,70]、較危險(xiǎn)[30,50]、危險(xiǎn)[0,30]。評(píng)語(yǔ)可以分為單邊約束評(píng)語(yǔ)和雙邊約束評(píng)語(yǔ)，前者的取值范圍只能上限或者下限，例如，“安全”和“危險(xiǎn)”，雙邊約束評(píng)語(yǔ)的取值范圍既有上限也有下限，例如，“較安全”“一般”“較危險(xiǎn)”。

設(shè)單邊約束評(píng)語(yǔ)的取值為[Cmin,C+def]或[C-def,Cmax]，其中C+def和C-def分別為評(píng)語(yǔ)區(qū)間的上限和下限，其評(píng)語(yǔ)云模型計(jì)算方法為[18]

設(shè)雙邊約束評(píng)語(yǔ)的取值為[Cmin,Cmax]，其評(píng)語(yǔ)云模型計(jì)算方法為[19]

取k=0.5，則可以計(jì)算獲得郵輪航行安全評(píng)價(jià)評(píng)語(yǔ)的云模型參數(shù)，見(jiàn)表1。

表1 郵輪航行安全評(píng)價(jià)評(píng)語(yǔ)云模型參數(shù)

根據(jù)表1中的云模型參數(shù)，建立5級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)云模型，以郵輪航行安全狀態(tài)評(píng)分作為橫坐標(biāo)，隸屬度作為縱坐標(biāo)，將5個(gè)評(píng)語(yǔ)云繪制在同一坐標(biāo)系下，構(gòu)成的云模型見(jiàn)圖2。

圖2 郵輪航行安全評(píng)價(jià)評(píng)語(yǔ)云模型

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的云模型

1) 二級(jí)指標(biāo)的云模型參數(shù)。采用逆向云發(fā)生器計(jì)算。

2) 一級(jí)指標(biāo)的云模型參數(shù)。采用浮動(dòng)云算法[20]計(jì)算，算見(jiàn)式(5)。

(5)

3) 最終安全評(píng)價(jià)結(jié)果云模型參數(shù)：采用虛擬云中的綜合算法[20]，見(jiàn)式(6)。

(6)

3 青島港郵輪航行安全評(píng)價(jià)實(shí)例

以青島港某郵輪為例，分析該方法在評(píng)價(jià)郵輪航行安全方面的應(yīng)用。對(duì)象船舶為中韓航線豪華郵輪，船長(zhǎng)196 m、寬26 m。于2016年10月5日14:20時(shí)左右進(jìn)入青島海域團(tuán)島口，然后于當(dāng)日15:05時(shí)抵達(dá)青島港六號(hào)碼頭。其航跡見(jiàn)圖3。針對(duì)該郵輪從團(tuán)島口駛?cè)?，到在郵輪母港靠泊這一過(guò)程，邀請(qǐng)了海事機(jī)構(gòu)人員進(jìn)行打分，他們依據(jù)對(duì)船舶駕駛?cè)藛T、船舶狀況與轄區(qū)通航環(huán)境情況的了解，對(duì)各個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了打分評(píng)價(jià)，共有8位相關(guān)人員參加評(píng)價(jià)過(guò)程。

圖3 對(duì)象船舶航行軌跡圖

3.1 權(quán)重的確定

以一級(jí)指標(biāo)“人”因素的二級(jí)指標(biāo)為例，介紹權(quán)重計(jì)算過(guò)程。該一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)包括“航行經(jīng)驗(yàn)”“精神狀態(tài)”“技能表現(xiàn)”3個(gè)方面，8位專家的評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 一級(jí)指標(biāo)“人”因素調(diào)查結(jié)果

二級(jí)指標(biāo)的測(cè)度值歸一化向量依次是：航行經(jīng)驗(yàn)(0, 0, 0.25, 0.5, 0.25)，精神狀態(tài)(0,0.125,0.375, 0.375, 0.125)，技能表現(xiàn)(0, 0, 0.125, 0.5, 0.375)。

根據(jù)式(2)，二級(jí)指標(biāo)的熵權(quán)計(jì)算值為

0.25×lg 0.25)=0.646

同理

H12=0.780，H13=0.605

H1=(0.646, 0.780, 0.605)

根據(jù)式(3)

v1=(0.354, 0.220, 0.395)=0.969

根據(jù)式(4)

w1=(0.365, 0.227, 0.408)

從而得到一級(jí)指標(biāo)“人”因素下3個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值，類似方法可以計(jì)算得到其他一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值，結(jié)果見(jiàn)表4。

3.2 評(píng)價(jià)指數(shù)云模型

首先，基于專家評(píng)分值，利用逆向云發(fā)生器計(jì)算每一個(gè)二級(jí)指標(biāo)的云模型參數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 郵輪航行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

然后，基于二級(jí)指標(biāo)的云模型參數(shù)，利用式(5)示出的浮動(dòng)云算法計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的云模型參數(shù)。結(jié)果見(jiàn)表4。

利用正向云發(fā)生器，可以得到3個(gè)一級(jí)指標(biāo)的云模型分別見(jiàn)圖4～6。

圖4 一級(jí)指標(biāo)“人”因素云模型

圖5 一級(jí)指標(biāo)“船舶”因素云模型

圖6 一級(jí)指標(biāo)“環(huán)境”因素云模型

圖4～6分別對(duì)應(yīng)人、船舶、環(huán)境3個(gè)一級(jí)指標(biāo)的云模型(83.89, 5.03, 0.49)、(85.40, 4.56, 0.54)、(81.32, 5.33, 0.45)。可以看出，3個(gè)指標(biāo)得分均在80～90區(qū)間，屬于“比較安全”等級(jí)，“船舶”指標(biāo)得分較高，但是較為離散。

最后，利用式(6)的虛擬云計(jì)算方法計(jì)算得到該郵輪的安全評(píng)價(jià)云模型參數(shù)(83.73, 4.92, 0.50)。

利用正向云發(fā)生器，可以得到該郵輪的安全評(píng)價(jià)結(jié)果云模型見(jiàn)圖7。

圖7 郵輪航行安全評(píng)價(jià)結(jié)果云模型

由圖7可見(jiàn)，該郵輪的安全等級(jí)云模型云滴主要分布在期望EX=83.73附近，介于“安全”與“比較安全”之間，評(píng)價(jià)結(jié)果為“比較安全”。另一方面，從3個(gè)一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，目前郵輪船舶本身的船舶狀態(tài)都比較良好，風(fēng)險(xiǎn)程度較低，主要的風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)在環(huán)境方面，這就對(duì)主管部門(mén)的交管服務(wù)提出了更高的要求，從而全力協(xié)助郵輪規(guī)避航路上的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

將云模型應(yīng)用于郵輪航行安全評(píng)價(jià)中，能兼顧等級(jí)概念的模糊性與隨機(jī)性，從實(shí)際數(shù)據(jù)分布中抽取等級(jí)概念，實(shí)現(xiàn)不同層次上的分析與綜合，實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)因素值向評(píng)語(yǔ)的不確定映射；用熵權(quán)法確定郵輪航行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相對(duì)權(quán)重，減少了人為主觀因素的影響，使評(píng)估中指標(biāo)權(quán)重更具有客觀性。因此，基于云模型和熵權(quán)法的評(píng)價(jià)方法為郵輪航行安全評(píng)價(jià)提供了一種新的思路。云理論和熵權(quán)用于郵輪航行安全評(píng)價(jià)還只是初步嘗試，有一些問(wèn)題仍需要進(jìn)一步研究，如影響指標(biāo)體系的構(gòu)建和適用性等，應(yīng)在基于實(shí)踐比對(duì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步郵輪航行安全評(píng)價(jià)云模型更加完善，預(yù)測(cè)結(jié)果更加符合實(shí)際。

參考文獻(xiàn)

References

[1] 焦蘭坤.青島港郵輪母港新時(shí)代即將開(kāi)啟[J].中國(guó)港口,2015(2):3.

JIAO Lankun. The opening of the new era of Qingdao port cruise home port[J]. China Ports,2015(2):3. (in Chinese)

[3] YIP T L, JIN D, TALLEY W K. Determinants of injuries in passenger vessel accidents[J]. Accident Analysis & Prevention,2015(82):112-117.

[4] 諶 強(qiáng).我國(guó)大型郵輪安全監(jiān)管研究[J].中國(guó)海事,2015(7):48-50.

ZHAN Qiang. On the maritime safety control for large scale liners in China[J]. China Maritime Safety, 2015(7):48-55. (in Chinese)

[5] 章偉彬,程 磊.超大型船舶的制動(dòng)性探討[J].交通信息與安全,2010,28(3):100-103.

ZHANG Weibin, CHENG Lei. Braking performance of huge ships[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2010,28(3):100-103. (in Chinese)

[6] 王守信,張 莉,李鶴松.一種基于云模型的主觀信任評(píng)價(jià)方法[J].軟件學(xué)報(bào),2010,21(6):1341-1352.

WANG Shouxin, ZHANG Li, LI Hesong. Evaluation approach of subjective trust based on cloud model [J]. Journal of Software,2010,21(6):1341-1352. (in Chinese)

[7] 徐征捷,張友鵬,蘇宏升.基于云模型的模糊綜合評(píng)判法在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2014,14(2):69-72.

XU Zhengjie, ZHANG Youpeng, SU Hongsheng. Application of risk assessment on fuzzy comprehensive evaluation method based on the cloud model[J]. Journal of Safety and Environment,2014,14(2):69-72. (in Chinese)

[8] WU X, JIANG Z, ZHANG L, et al. Dynamic risk analysis for adjacent buildings in tunneling environments: A Bayesian network based approach[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment,2015,29(5):1447-1461.

[9] 趙挺生,任玲玲,周 煒,等.基于熵權(quán)法-CIM模型的高速公路施工臨近房屋安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2017,13(3):174-179.

ZHAO Tingsheng, REN Lingling, ZHOU Wei, et al. Safety risk assessment on buildings adjacent to construction site of expressway based on entropy-weight method and CIM model[J]. Journal of Safety Science and Technology,2017,13(3):174-179. (in Chinese)

[10] 姚 杰,吳兆麟,許志遠(yuǎn),等.基于云推理的漁船安全狀況評(píng)價(jià)方法[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào),2014,44(3):53-57.

YAO Jie, WU Zhaolin, XU Zhiyuan, et al. Fishing vessel safety conditions evaluation algorithm based on cloud inference[J]. Journal of Dalian Maritime University,2014,44(3):53-57.

[11] 李德毅,劉常昱.論正態(tài)云模型的普適性[J].中國(guó)工程科學(xué),2004,6(8):28-34.

LI Deyi, LIU Changyu. Study on the universality of the normal cloud model[J]. Engineering Science,2004,6(8):28-34. (in Chinese)

[12] 陳 昊,王代萍,張 莉.擴(kuò)展的正態(tài)云發(fā)生器[J].湖北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,33(2):251-255.

CHEN Hao, WANG Daiping, ZHANG Li. The extended normal cloud generator[J]. Journal of Hubei University (Natural Science Edition),2011,33(2):251-255. (in Chinese)

[13] LI X. Interval cloud model and interval cloud generator[C]. Second WRI Global Congress on Intelligent Systems， Wuhan, China: IEEE Computer Society,2010.

[14] MON D L, CHENG C H, LIN J C. Evaluating weapon system using fuzzy analytic hierarchy process based on entropy weight[J]. Fuzzy Sets & Systems,1994,62(2):127-134.

[15] 黃 志.對(duì)船舶安全狀況的評(píng)價(jià)及研究[D].大連:大連海事大學(xué),2000.

HUANG Zhi. The research and evaluation on the state of ship′s safety[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2000. (in Chinese)

[16] HWANG S J, KOBAYASHI E I, WAKABAYASHI N, et al. A new risk evaluation model for safety management on an entire ship route[J]. the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation.2016,10(1):93-98.

[17] 劉文遠(yuǎn),陶 娟.基于突變理論的近海船舶航行安全評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào), 2010,20(10):113-118.

LIU Wenyuan, TAO Juan. Navigation safety evaluation in coastal areas based on catastrophe theory [J]. China Safety Science Journal, 2010,20(10)：113-118. (in Chinese)

[18] 李 磊.基于云理論的船舶航行安全評(píng)價(jià)[D].大連:大連海事大學(xué),2015.

LI Lei. The evaluation on ship′s navigation safety by cloud theory[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2015. (in Chinese)

[19] 黃亮亮,姚安林,祁云清,等.基于云模型的石化企業(yè)應(yīng)急成熟度評(píng)價(jià)方法[J].石油與天然氣化工,2015,44(2):118-122.

HUANG Liangliang, YAO Anlin, QI Yunqing, et al. Emergency maturity assessment method of petrochemical enterprise based on cloud model [J]. Chemical Engineering of Oil & Gas,2015,44(2):118-122. (in Chinese)

[20] 張龍忠.基于云理論的液態(tài)危險(xiǎn)貨物鐵路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[D].蘭州：蘭州交通大學(xué),2015.

ZHANG Longzhong. The risk assessment of liquid dangerous goods by rail transport based on cloud theory [D]. Lanzhou：Lanzhou Jiaotong University，2015. (in Chinese)