海上救助船舶模糊相似优选方法

2018-05-07 11:37吴晓林兰培真
中国航海 2018年1期
关键词:排序优先救助

吴晓林, 兰培真

(1.集美大学 海上交通安全研究所,福建 厦门 361021;2.交通安全应急信息技术国家工程实验室,福建 厦门 361021)

海上救助船舶模糊相似优选方法

吴晓林1,2, 兰培真1,2

(1.集美大学 海上交通安全研究所,福建 厦门 361021;2.交通安全应急信息技术国家工程实验室,福建 厦门 361021)

为使船舶在遇险后能得到及时、快速、有效的救援,根据遇险船舶的类型、可提供的救助船舶的性能和当时的水文气象条件,建立救助船舶模糊相似优先比模型来选择最合适的救助船舶参与救助行动。以人命救助时选择救助船舶来确定优选指标,应用绝对距离构建单个指标模糊相似优先比矩阵,通过λ-截矩阵确定单个指标的待选船舶方案与最优船舶方案的相似程度次序,根据各指标的优选结果对所有待选船舶方案进行综合排序优选。实例结果符合实际救助工作的要求,从而验证将模糊相似优先比模型应用到海上救助船舶的优选上是合理的、有效的。

船舶遇险;搜寻救助;模糊相似优先比;优先方法

随着经济全球化的快速推进和海洋资源开发程度的不断加深,人类在海上的活动越来越频繁,海上船舶遇险事故发生率随之不断上升。[1]船舶遇险之后,最关键的是要得到及时、快速、有效的救援。目前美国、日本和英国等发达国家的救助机构在船舶遇险之后更多的是借助现代化的信息管理系统和完善的海上救助决策系统(如VHF-FM灾难应急网络系统、全球卫星搜救系统、船舶互动救助系统、救助信息评估系统和COSPAS/SARAT系统等)来选择救助方式。通过利用这些先进的现代化信息管理系统对遇险船舶的信息要素进行综合分析,在5 min内即可作出救助指挥命令,能准确、快速、科学地选择出最合适的救助力量参与救援行动。国内的救助机构大多依靠人的经验来选择救助方式,认为选择距离遇险船舶最近的救助船舶参与救助效果最好,未对遇险船舶的遇险类型、可提供的救助力量及当时的水文气象等信息进行综合分析,以致影响救助效果、浪费救助资源,甚至影响遇险人员的及时救助。可见,在船舶遇险之后正确选择救助船舶对保证整个救助行动的成功起到至关重要的作用。朱玉柱等[2]通过对海上船舶遇险类型及可能造成的后果进行分析,构建海上救助船舶的择优选择模型,并验证模型的有效性。周江华[3]根据现代化决策理论和模糊数学综合评判方法,采用3种多目标优选方法,在给出多种可参与救助船舶的前提下,选择最合适的救助力量。黄跃峰[4]利用MATLAB软件建立三层神经网络模型对海上人命救助的困难度进行评价,得到比较准确可信的结果,为救助工作提供参考依据。邢胜伟等[5]建立海上搜寻力量0-1决策模型,对可参与搜寻力量的优化选择进行判断,通过分析不同船舶总量限制条件下各种方案的最优值与最优成本之间的关系,得出经济、可行的搜寻方案。杨东霞[6]采用层次分析法建立海难事故救助船舶优选模型,提出一种判断矩阵一致性调整的新方法,对最矛盾的元素进行调整,达到优化的目的。这里以人命救助为例,根据遇险船舶的类型和可提供的救助船舶的性能建立救助船舶模糊相似优先比模型,为科学地选择最合适的救助船舶提供一种有效的方法,使救助行动更快速、更有效。

1 救助船舶优选指标及权重的确定

1.1 救助船舶优选指标的选取

船舶在海上的遇险形式主要有碰撞、触礁、搁浅、触碰、火灾、爆炸、倾覆、沉没、冰损、漂浮、浸(进)水、浪损、失控、弃船和未指明等15种。[7]船舶遇险之后可能会造成船体受损、船舶机械故障、舱室进水、沉没倾覆、人员伤亡和落水等后果。[8]救助力量应根据救助行动的要求来选择最合适的救助方式。在实践中,实施救助的方式包括撤离伤员、救助落水人员、送医生上船、医生指导救助伤员、排水、堵漏、拖航、运送备件、减载、灭火和破冰等。

人命和财产(船舶、货物)是海上救助的主要对象,无论是在时间上、救助方式上,还是在经济上,人命救助与财产救助均有较大差距,因此救助船舶的方法应从人命救助和财产救助这2方面进行确定。在选择救助船舶时,应对遇险船舶的遇险类型、可提供的救助力量和水文气象条件等进行综合分析,以确保所选择参与救助的船舶是最合适的,且能在不良的海况下高速、平稳地前进。例如:吨位小、抗风力差的船舶不适宜在恶劣的气象和海况下参与救助;油船和危化品船不宜参与灭火救助;吃水深的船舶无法靠近触碰、触礁和搁浅的船舶;干舷过高的船舶不便收放水上救生设备及救起落水人员;满载船舶无法帮助搁浅和触碰的船舶卸货减载;航速小、没有船医和医疗设施的船舶不利于及时抢救落水者和受伤者等。具体的救助行动要求需依据遇险船舶的遇险性质及遇险程度来决定。救助行动的总原则是“安全、迅速、经济”,这就要求救助机构在选取能参与救助行动的船舶时,依照“需要的救助工作→遇险船舶的遇险类型→可参与的救助力量”的思路进行择优选取。这里以人命救助为例,通过查阅文献资料、咨询相关专家和对救助部门进行实地调研,确定在选择救助船舶时应考虑的主要因素有救助船舶到达遇险船舶所在位置所需的时间、船舶吨位、船舶种类、船医、干舷高度、航速和目的港等7个,记为

X={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}

(1)

综合考虑这7项指标来选择最合适的救助船舶是合理的、科学的,满足实际救助工作的需要。

1.2 救助船舶优选指标权重的确定

救助船舶的不同优选指标对优选结果的影响程度有所不同,这里采用层次分析法来确定各优选指标的权重。[9]以进行人命救助时对救助船舶的优选应考虑的因素为对象,通过咨询专家,救助船舶优选指标两两比较的得分结果为

(2)

计算得出判断矩阵B中CR=0.08<0.1,当CR<0.1时,判断矩阵B可通过一致性检验。判断矩阵B归一化之后,得到权重为

W=[0.542,0.024,0.172,0.097,0.047,

0.086,0.032]

(3)

得出的权重结果与文献[1]中的结果相同,从而可验证权重确定的准确性。从权重的分布来看,在人命救助中,各指标在救助船舶优选中所起到的作用不尽相同,相对而言,救助船舶到达遇险船舶所在位置需要的时间所起的作用最大,船舶种类次之,吨位最小。

2 救助船舶模糊相似优先比模型

相似优先比是模糊性度量的一种形式,通过将任意2个待选方案与固定方案作比较来确定哪个待选方案与固定方案更相似,从而选择出与固定方案相似度最大的方案。[10]应用绝对距离建立单个指标模糊相似优先比矩阵,通过λ-截矩阵(0≤λ≤1)确定单个指标的待选船舶方案与固定船舶方案的相似程度次序,最后根据各指标的优选结果对所有待选船舶进行综合排序优选。

2.1 救助船舶模糊相似优先比矩阵

假设可参与救助的船舶为

Y={y1,y2,…,yn}

(4)

Rp=(rpij)n×n,rpij∈[0,1],1≤p≤7

(5)

(6)

式(6)中:1≤p≤7,1≤i,j≤n;0≤rpij≤1,且rpii=1;rpij+rpji=1,i≠j。

2.2 单指标救助船舶优先排序法

模糊相似优先比矩阵直接反映Y中任意2个待选船舶方案与最优船舶方案比较时,接近最优船舶方案的相对优先程度。为进一步确定在单个指标下Y中各待选船舶方案与最优船舶方案比较的相似程度,对Rp建立λ-截矩阵,即

式(7)和式(8)中:1≤p≤7;0≤λ≤1;1≤i;j≤n。

以λ从大到小逐个检查Rpλ,若Rpλ中第i行元素均为1,则yi即为与y*最相似的船舶方案,将原矩阵中最相似船舶所在的行和列划去,得到1个新矩阵,重复上述步骤,即可依次得到次相似船舶方案。

2.3 综合指标救助船舶优先排序法

若Y中有m个指标,则需首先对各指标进行排序,然后根据得分多少对这m个指标进行综合排序。多指标综合排序常用的方法有以下2种:

1)总分法。其排序标准为m个指标的得分总和,即

(9)

2)加权平均法。根据每个指标的权重值αp,其排序标准为m个指标得分的加权总和,即

(10)

3 实例应用

某海区冬季发生船舶遇险事故,风力较大,环境较为恶劣,遇险船舶附近可参与救助的船舶有10艘,各救助船舶的指标值见表1。

表1 10个船舶方案的指标值

表1中,考虑到不同船舶所能胜任的某种救助工作的能力,海事局巡逻艇等胜任能力较强的船舶取值为5,专业拖船取值为3,其他船舶取值为2。在实际使用时,船舶救助的胜任能力可依据优先适合度进行合理的调整。

3.1 单指标救助船舶优先排序

由表1,以各指标中10艘船舶的最优指标值建立最优船舶方案,有

y*=(0.6,4 190,5,0.48,5,30,15)

(11)

对于表1中的各指标xp∈X(1≤p≤7),根据式(6)建立单指标救助船舶相似优先比矩阵Rp,即分别对时间、吨位、船舶种类、干舷高度、船医、航速和目的港等7个指标建立7个优先比矩阵R1,R2,R3,R4,R5,R6及R7。例如,时间x1指标的优先比矩阵R1为

(12)

由优先比矩阵R1的第7行全为1.00,易得船舶方案y7绝对比其他船舶方案优先,即船舶方案y7的时间指标与最优船舶方案最相似。λ值从1.00开始,由大到小逐个检查R1λ,若R1λ中第i行元素均为1.00,则该行对应的船舶方案为最相似船舶方案。根据优先比矩阵R1可判断船舶方案y7优于其他船舶方案,将第7行和第7列划去得到新的矩阵。

当λ=0.75,λ-截矩阵R1λ=0.75第9行元素全为1.00,说明船舶方案9仅次于船舶方案7,同样地将第9行和第9列划去。以同样的方法取λ-的截集,重复上述步骤,即可依次得到次相似船舶方案。最后得到各船舶方案的第1项指标时间排序为

x1:y7>y9>y6>y3>y5>y1>y2>y4>y10>y8

(13)

同理,可求得余下各指标中10艘船舶与最优船舶的6个模糊相似优先比矩阵,以同样的方法对各船舶方案的其余指标进行排序,得各指标中船舶方案排序为

x1:y7>y9>y6>y3>y5>y1>y2>y4>y10>y8

(14)

x2:y3>y5>y7>y9>y8>y10>y4>y2=y6>y1

(15)

x3:y6=y7=y9>y3=y5>y1=y2=y4=y8>y10

(16)

x4:y1>y2=y6>y4>y10>y8>y9>y7>y5>y3

(17)

x5:y3=y5>y7=y9>y8=y10>y1=y2=y4>y6

(18)

x6:y7>y9>y6>y3>y1=y2=y5>y4>y8=y10

(19)

x7:y8>y10>y4>y9>y2>y1=y7>y5>y3>y6

(20)

3.2 综合指标救助船舶优先排序

根据“3.1”节中单指标10艘救助船舶的排序结果,归纳出10艘救助船舶的相似程度排序加权得分见表2。考虑到7个指标的权重不同,采取加权平均法进行综合指标救助船舶优先排序。船舶方案排序得分遵循的规则是第1名得1分、第2名得2分,以此类推,若名次相同,则平均给分。名次越靠前,相应的得分越小,加权和也就越小,即加权和最小者最相似。根据表2中的加权和排序结果,将各船舶方案按优选排序为y7>y9>y6>y3>y5>y1>y2>y4>y10>y8。

由模糊相似优先比方法的排序结果可判断船舶方案7和船舶方案9是优先考虑的救助方案,船舶方案7是最合适的救助方案,而船舶方案8和船舶10是不予考虑的救助方案。实例结果与救助机构多位有多年海上救助经验的救助人员对本案例分析总结出的结果是一致的,船舶方案7在此次救助行动中的救助效果最佳,从而验证将模糊相似优选方法应用到海上救助船舶优选上是有效的、合理的。

表2 10艘救助船舶的相似程度排序加权得分

4 结束语

在发生海难之后,及时采取救援行动是非常关键的,这就需救助机构在接到海上搜救中心发来的遇险船舶求助信息之后,在最短的时间内做出判断并派出最合适的救助船舶开展救援行动。本文以人命救助为例,基于对整个海难事故的类型和救助船舶的性能的综合分析,建立模糊相似优先比模型来优选救助船舶,从而科学地选择出最合适的救助方式,使救助行动更加快速、有效。

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FuzzySimilarityOptimizationMethodforSelectingSalvageShip

WUXiaolin1,2,LANPeizhen1,2

(1. Maritime Traffic Safety Institute, Jimei University, Xiamen 361021, China; 2. National Engineering Laboratory for the Emergency Information Technology of Traffic Safety, Xiamen 361201, China)

To make the ship in distress get timely, rapid, effective rescue, the most suitable salvage ship should be sent. For that purpose, the fuzzy similar priority ratio model of salvage ships is set up based on the types of the ship, available performance of salvage ships, and hydrology-weather condition, so as to ensure the best choice of assistance is provided in the rescue activity. The principle is that saving life has the highest priority. A single index matrix of fuzzy similarity priority ratio is established according to the absolute distance to determine the similarity degree sequence of ship scheme concerning single indicator. The comprehensive ranking of all alternative ship schemes, which is to guide the ship choice, are found based on all the indicators. The method is verified in practical tasks.

ship in distress; search and rescue; fuzzy priority similarity ratio; prior method

2018-01-12

交通运输部应用基础研究项目(2014329208290);福建省教育厅项目(JAT160278)

吴晓林(1991—),男,广东潮州人,硕士生,研究方向为交通运输规划与管理。E-mail:xiaolnwu@163.com

兰培真(1962—),女,福建古田人,教授,博士,研究方向为交通信息工程及控制、海上交通安全保障。E-mail:peizlan@163.com

1000-4653(2018)01-0074-04

U676.8+1

A

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