智能系统：多Agent的旅游突发事件预警系统

第4卷第5期 智能系统学报 VoL.4 No.5 2009年10月 CAAI Transactions on Intelligent Systems 0ct.2009 doi:10.3969/j.issn.1673-4785.2009.05.009 多Agent的旅游突发事件预警系统 李汝亮，杜军平 (北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重，点实验室，北京100876) 摘要：实现了一个基于多Aget的旅游突发事件预警系统.采用分级管理的结构框架，对Aget进行有效的管理， 将计算量分散到各个Aget,实现了高效的计算效率和较强的系统健壮性.用J2EE技术对Agent框架进行了部署，通 过资源承载算法的实现，验证了框架的可行性和实用性 关键词：旅游；突发事件；预警系统；多Aget 中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：16734785(2009)050441-05 A tourist emergency alert system based on multi-Agents LI Ru-liang,DU Jun-ping (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunication Software and Multimedia,Beijing University of Posts and Telecommunica- tions,Beijing 100876,China) Abstract:An architecture and implementation methods were evolved for a multi-Agent based tourist emergency alert system.A multi-layer architecture was applied in the system to manage the Agents efficiently.Computing tasks were distributed to each agent,greatly improving computing efficiency as well as the reliability of the whole system. Java platform,enterprise edition (Java EE)technology was used in the implementation of the agent architecture. Testing with a source capacity algorithm verified the feasibility and practicality of the architecture. Keywords:tourism;emergency event;prediction system;multi-Agent 随着国民经济的发展和居民收入的提高，我国突发事件征兆等，将旅游数据进行分类存储.各地方 的旅游业得到了迅速的发展.但是旅游涉及面广、不 旅游局通过浏览器登陆预警系统，输入当天的旅游 确定因素多，因此存在很多问题.旅游中的突发事件 数据.系统接收到用户的输入数据后进行分析，与历 对整个旅游业的健康发展产生了极大的损害，引起 年数据进行比较，得出预测结果，并给出预警报告. 了旅游行业和管理部门对旅游突发事件的高度重 由于旅游突发事件预警系统需要大范围的数据 视).本文利用Aget的反应性、自治性、面向目标 收集，而且各个地方旅游局的网络情况有很大差异， 性等23]构建了基于多Agent的旅游突发事件预警 因此采用B/S体系结构，利用多Agent技术和J2EE 系统，并对其实现方法进行了研究 技术构建系统.旅游突发事件具有明显的地方特色， 1 旅游突发事件预警分析 而且突发事件的产生和游客的流动数量、当地旅游 资源的承载能力等密切相关，因此需要对各地的旅 本系统收集了历年的突发事件数据，把具有相 游数据各自进行分析.利用Aget的自主性[46]、独 同或者相似特征的一类旅游突发事件信息称为旅游 立性、目的性等特点[]，可实现对各地突发事件的 突发事件信息模式.根据旅游信息的参数属性，例如 准确预警 突发事件类型、突发事件发展速度、涉及人员数量、 2 Agent的分级模型的构建 收稿日期：20090203. 基金项目：国家“863”计划重大资助项目(2008A401A308):北京市自 采用分级多Agent体系结构构建预警系统.将 然科学基金资助项耳(4082021)：北京市救育委员会共建 Agent划分为地方Agent、.省级Agent和国家级A- 项目专项资助。 通信作者：杜军平，E-mail:junpingdu(@126.com gent.地方Agent独自维护属于自己的数据，对当地

·442 智能系统学报 第4卷 的旅游数据进行分析.各个Agent通过分级的管理 总控制中心ACC.Agent汇接中心负责对Agent端点 机制和相邻的Agent进行交互，获取相邻地区的A- 的管理，Agent总控制中心负责对AMC的管理. gent的数据.它们共同分析数据、分配计算量、共享 2.3 Agent等级管理机制 计算结果，并协商给出预警决策， 在ACC和AMC中，都有一个Agent Register模 2.1 Agent等级划分 块，当某个Agent无法对接收到数据进行分析处理 根据旅游突发事件有较大的区域性特点，将A- 时，它会向距离自己所负责区域最近的Aget发出合 gent分为3个等级：地方Agent、省级Agent、国家级 作信号，则此Agent通知其直属的AMC的Agent Reg- Agent..所有Agent都存在一个Agent容器中，容器负 ister,由Agent Register负责发送相应区域的Agent地 责实现各个Agent的加载和撤销的管理.在Agent 址，然后两地或者多地区的Agent进行交互.汇接中 容器中，地方Agent、省级Agent、.国家级Agent分别 心AMC的Agent Register负责保存各个端点Agent的 对应为Agent端点ALP(Agent local point)、Agent汇 注册信息和必要的数据，并实现对端点Aget的邻近 接中心AMC(Agent merge center)、Agent总控制中 位置的判断和接线功能.AMC负责监视各个Agent的 ACC(Agent control center). 交互，进行必要的公平决策，确保各个Agent的交互 2.2 Agent等级关系 正常进行.如果Agent端点ALP之间产生了冲突，则 Agent端点(ALP)负责收集各区域范围内的旅 在关键时刻切断ALP之间的交互.当Agent端点之间 游相关数据，将数据存储到数据库，从历史数据中建 协商完毕，得出预测结果后，AMC记录此次的交互协 立突发事件和旅游历史数据之间的关联算法模型， 商的信息，作为一个范例，以指导下一次ALP之间的 并将所有算法模型存储在算法模型库.当APL从当 联系.图2是Agent等级管理机制. 地旅游局接收到旅游突发事件数据后，对数据进行 ACC(控制中心 Agent Register模块 分析，并与过去的数据进行比较，从算法模型库中找 调用 返回地址 出一个最优的匹配算法对数据进行计算，最终得出 对突发事件的预警结果.Aget端点(ALP)以当地 AMC(汇接中心 Agent Register模块 的旅游数据为依据对地方区域的旅游数据进行预警 调用 分析.当Agent端点(ALP)不能仅根据各级地方的 注册 数据进行判断时，例如此地区从未发生过某种突发 ALP端点) 返回地址 事件，它就向邻近的Agent进行询问协商，询问附近 的Agent是否有类似的情况发生， 图2 Agent管理机制 Agnel总控巾心 Fig.2 Agent management mechanism (ACC) Agent控制中心的Agent Register保管各个汇接 中心AMC的注册信息和相关数据.Agent总控中心 Agneti接中心 … Agent汇接巾心 (AMC) (AMC) 统一管理各个Agent的位置和收集必要的数据，进 行大范围的管理和整体规划， Agnet Agnet端 Agnet湍 Agne1端 当Agent汇接中心AMC在协商ALP的过程 点(ALP) 点(ALP) 点(ALP) 点(ALP) 中，难以得出高可信度的决策，或者Agent端点总是 频繁出现冲突时，AMC向ACC总控中心提出与临 数据存取Agent 近AMC的交互请求，询问临近的AMC是否有类似 H户界面Agent 情况，并寻求解决办法.ACC的Agent Register负责 州户交互↑ 接线功能.汇接中心AMC根据情况提出相应的交互 数据作 策略，包括将各自管理的Agent端点和另一个AMC 管理的Agent端点直接相连，如果产生了冲突，则由 图1 Agent分层框架 ACC来进行解决.如果问题还是得不到解决，则由 Fig.1 Agent multi-layer framework ACC记录相关数据，并向管理员发出警告，由管理 图1在Agent端点之上建立了一个Agent汇接 员参与决策处理.此体系结构的优点是：系统健壮性 中心AMC.在各个Agent汇接中心之上建立Agent 强、容易找到故障源头、计算量分散、实现速度快以

第5期 李汝亮，等：多Aget的旅游突发事件预警系统 ·443· 及响应及时 日的预测游客人数为 T=Y·(1+max(a:)),i∈[1,7].(2) 3系统实现 如果此季节为旅游淡季，则游客人数下降假设每天 3.1 Agent的实现框架 的减少的人数比率为a1,42,…,,则 图3是端点Agent的实现框架.单个Agent的核 T=Y·(1-min(a)）,i∈[1,7].(3) 心部分为推理核心以及自主学习系统模块，它们对 如果是一般的时间，则游客人数平稳.a代表前一天 算法库和知识库进行调用.当Agent进行了多次的 的游人增减数量∫=0表示游人增加∫=1表示游 决策或者与其他的Agent进行了多次的交互时，核 人减少，即： 心模块记录每次的过程信息，并与反馈的信息进行 T=Y·(1+(-1/·a),f=0,1.(4) 比较.如果发现可以改进的地方，就对知识库或者算 法库进行必要的修改.最终的结果由决策系统呈现 客户端浏览器 给用户界面.如果用户对最终的决策不满意，可以进 applet 行人工干预 Web容器（界面Agent) Agent交工 J2EE服务器 与其他Agent Servlet JSP 的交互 结果 决策系统 推理核心+自主学习系统 任务 返回 分配 最终结果 EB容器(Agent容器) 用户十预 调用或修改 用户界面交万 EJB(ACC) 算法炸 知识库 图3单个Agent实现框架 EJB(AMC) EJB(AMC) Fig.3 Single Agent implementation framework 3.2系统功能实现 EJB(LAP) EJB(LAP) EJB(LAP) 图4是系统的功能实现.采用2EE的分层结 构，各层的分布功能和部署如图4所示. 实验环境：WinXp、JDK、JBOSS、MYSQL.由JSP 页面实现用户输入数据的接收，进行分析记录后分 数据库 配给相应的Agent,即EB.Agent利用自身的预警算 法进行分析，在数据库中与历史数据进行比较，得出 图42E实现结构 结果后返回客户端.本文提出一个针对游客人员拥 Fig.4 Architecture of J2EE implementation 挤突发事故的预警模型算法，称为资源承载算法. 游客人数还受到气温的影响.通过对历年数据观 由于人员拥挤突发事件是因为当地游客人数超 察，如果当天气温在20℃左右，则旅游人数会比预期 过了现有旅游资源所能够承载的游客人数所致，因 人数增加5%左右，过高和过低都会对游客人数产生 此用下面的参数Q作为人员拥挤和车祸事件的预 影响.设温度为C,则温度对旅游人数的影响为 警指标： (5) Q=君 T=T1+5%-(080). (1) 当天的天气状况也是旅游人数的影响因素.将 式中：T是预计游客人数，N是最大资源承载人数，Q 天气状况的好坏情况分成10个等级，为-5~5，等 为预警指标 级越高，则天气状况越好.将天气状况预报等级W 预计游客人数以预测之日的前一个星期的游客 添加到对T的影响中： 人数走向为依据.如果此一个星期内为旅游旺季，则 T=7(1+0,me[-55 .(6) 游客人数不断增加.假设每天的增加比率为a1,a2, …,,预测之日的前一天游客人数为Y,则预测之 预测日期当天的节日气氛也会影响到旅游人

·444 智能系统学报 第4卷 数.设节日气氛指数为P,分为10个等级，每个等级 标，并结合对此地区历年游客数量的分析，得出每月 会增加1%的旅游人数，则 的最大旅游资源承载人数N,这个值一般变化不大. T=T.1+6,Pe[0,101. (7) 4实验验证和分析 考虑了温度、天气状况、节日气氛指数因素，得 下面以一个有100万人口的城市为例进行分 出最终的预测游客人数为 析.设本月最大旅游资源承载人数N为20万人，当 T=1+5%-(0y+0+品) P 天的游客人数为10万人，目前属于旅游旺季，预测 该城市近期发生游人拥挤事件的概率.当地旅游局 Y·(1+max(a:)),ie[1,7]; 通过浏览器界面输入数据：当天游客人数Y为10万 Y·(1-min(a)),i∈[1,7]； (8) 人、旅游旺季、明天预计温度22℃、天气晴朗、指数 ly·(1+(-1)y·a),f=0,1. 为W=3、明天节日气氛指数为P=2.通过数据库 还有其他的因素也会对游客人数产生影响，但 查询，该市旅游景点历史上共发生游人拥挤事件4 不会产生太大的影响.对于预计资源承载人数，根据 起.根据前3次的数据进行分析，结果见表1. 本地区的资源状况，包括水源、交通、环境等综合指 表1前3次旅游拥挤事件分析 Table 1 Tourism crowd event analysis for 3 times 前一天游客 前7天 温度/ 天气晴朗 最大旅游资源 预计游客人数 预警指标 节日气氛P 人数Y/万人增长率/% ℃ 指数W 承载人数/万人 T/万人 Q/9% 第1次 16 8(旺季) 12 6 20 18.928 0.9464 第2次 18 7(旺季) 25 3 20 21.114 1.0557 第3次 17 6(旺季) 0 3 10 20 18.870 0.9435 从分析数据可知，当预警指标Q在0.9435和 调用资源承载算法库，输人参数，得出预警指标.端 1.0557之间，或者高于1.0557时，发生人员拥挤的 点Agent从数据库中对过去的同类型的人员拥挤事 概率是比较大的 故的Q值进行计算并且比较，当预测Q值大于 编写一个EB来实现这个算法.将参数(Y、C、 0.9464时，发出预警信息，反馈给界面Agent..将第4 W、P、是否为旅游旺季)通过SP网页收集给界面 次发生人员拥挤的数据输入浏览器界面，计算得出 Agent,然后调用端点Agent(EJB实现)，端点Agent 的Q值如表2所示。 表2第4次旅游拥挤事件分析 Table 2 Tourism crowd event analysis for the fourth time 前一天游客 前7天 温度/天气晴朗 最大旅游资源 预计游客人数预警指标 节日气氛P 人数Y/万人增长率/%℃指数W 承载人数/万人 T/万人 Q/% 第4次 18 5(旺季) -5 5 10 20 19.440 0.9720 根据对Q值的比较，发出人员拥挤预警报告. 参数属性对旅游数据进行分类存储.预警系统接收 上面的算法存储在端点Aget的算法库中，是针对 到用户的输入数据后进行分析，与对历年数据进行 旅游人员拥挤意外事故的一个模型算法.针对其他 比较，得出预测结果，并给出预警报告.利用获得的 的意外事故也都设置了相应的模型算法.用J2EE 信息，对可能发生的旅游突发事件进行预警，可以及 技术实现了这个资源承载算法，对游客拥挤突发事 早通知旅游活动组织方、活动人群、现场管理者等； 件进行预测，验证了本文提出的Agent框架的可行 并且采取必要措施，尽量减小突发事件的冲击，将损 性和实用性。 失降到最低 5 结束语 参考文献： 本文利用Aget的反应性、自治性、面向目标性 [1]粱留科，周二黑，王惠玲.旅游系统预警机制与构建研 等构建了基于多Agent的旅游突发事件预警系统， 究[J].地域研究与开发，2006,25(3)：72-76. 实现对各地突发事件的准确预警.根据旅游信息的 LIANG Liuke,ZHOU Erhei,WANG Huiling.A research

第5期 李汝亮，等：多Aget的旅游突发事件预警系统 ·445· on the tourism precaution and construction[J].Areal Re- system in intelligent control[J].Control Theory Applica- search and Development,2006,25(3):72-76. tions,2006,23(5):127-129. [2]YANG Kun,LIU Dayou.Agents:properties and classifica- 作者简介： tions[J].Computer Science,1999,26(9):30-34. 李汝亮，男，1982年生，硕士研究 [3]BUI T,LEE J.An agent-based framework for building deci- 生，主要研究方向为智能信息处理、计 sion support systems[].Decision Support Systems,1999, 算机网络等。 25(3):225-237. [4]刘大有，杨鲲，陈建中.Aget研究现状与发展趋势 [J].软件学报，2000,11(3)：315-321. LIU Dayou,YANG Kun,CHEN Jianzhong.Agents:pres- ent status and trends J].Journal of Software,2000,11 杜军平，女，1963年生，教授、博士 (3):315-321. 生导师，中国人工智能学会常务理事、 [5]JENNINGS N R,SYCARA K,WOOLDRIDGE M.A road- 副秘书长，中国自动化学会智能自动化 map of Agent research and development[J].Journal of Au- 专业委员会副主任，中国人工智能学会 tonomous Agents and Multi-Agent Systems,1998,1(1): 智能空天专业委员会副主任，中国旅游 275-306. 信息标准技术委员会主任，世界工程组 [6]罗娜，钱峰，涂善东.多Agent环境下过程设备的分 织联合会信息与通信委员会委员，联合国信息咨商委员会委 布式智能决策支持[J].自动化技术与应用，2007,26 员.主要研究方向为数据挖掘、Aget理论与技术、智能信息 (2):20-22. 处理、旅游智能信息系统等.近年来主持和完成了20多项国 LUO Na,QIAN Feng,TU Shandong.Multi-Agent based 家级、省部级科研课题，其中国家自然科学基金项目3项， distributed intellignet decision-making support system for “863”计划重大项目1项，北京市自然科学基金项目3项，国 process equipments[J].Techniques of Automation Applica- 家旅游局金旅工程项目9项，主持制订旅游信息化国家标准 tions,2007,26(2):20-22. 2项、行业标准1项.主持开发的“中国旅游目的地营销系统 [7]方义，熊璋，王剑昆.智能控制中的多Agent系统 平台”获2005年度北京市科学技术二等奖.发表学术论文 [J].控制理论与应用，2006,23(5)：127-129. 130余篇，其中被SCl、EI和ISTP等检索50余篇. FANG Yi,XIONG Zhang,WANG Jiankun.Multi-Agent 欢迎订阅《控制工程》期刊 ★跟踪国际自动化最新动态★发布自动化领域最新研究成果★展示自动化领域最新产品 国际刊号：ISSN1671-7848国内刊号：CN21-1476/TP 邮发代号：8-216国内定价15元/期（全年90元） 《控制工程》期刊系国家教育部主管，东北大学主办国内外发行的国家级学术期刊.被《中国核心期刊（遴选）数 据库》、“中国科技论文统计源期刊”（中国科技核心期刊）收录，被“中国学术期刊综合评价数据库”、“中国科学引文 数据库(CSCD)”和“中国科协科技导报社”《中国学术期刊文摘》（英文版）收录为来源期刊.从2002年起，被俄罗斯 《文摘杂志》(AJ)、美国《剑桥科学文摘》(CSA)、英国《科学文摘》(SA,NSPEC)三大著名检索机构全文检索， 本刊是自动控制学科的学术期刊，主要刊登反映自动化技术及产品的研究开发及应用方面最新成果的研究报 告，以及学术研讨和自动化高技术及其产品的介绍. 主要栏目：综述与评论、过程控制技术及应用、智能控制技术及应用、优化控制技术及应用、计算机控制系统及软 件、机电一体化、电气自动化、检测装置及仪表、企业资源与管理系统、综合自动化系统、故障诊断、典型自动化工程、 模式识别及图像处理等 地址：沈阳东北大学310信箱 邮编：110004 电话：024-23883498、02483687509 传真：024-23883498 E-mail:kzgcbjb@mail.neu.edu.cn 网址：http:/www.kzgc.com.cn