流域防洪工程的聯合調度作為一項十分重要的非工程防洪措施，是充分發揮流域綜合防洪效益的關鍵技術。流域防洪調度決策支持系統（DSS）是現行流域防洪聯合調度的基本實現手段之一，近年來一直是國內外研究的熱點[1-3]。研究者們針對系統中的許多關鍵技術進行了積極的探索，并且取得了豐碩的研究成果[4-5]。

　　摘要：針對傳統的流域防洪調度決策支持系統“智能性”不足問題，基于Multi-AgentSystem（MAS）理論與技術，建立了流域實時防洪智能調度系統架構。具體來說，按照流域防洪系統多Agent分解模式，將流域防洪系統分解成相對獨立、有限聯系的若干智能體，提出了單體功能Agent的組成與設計方法，建立了多Agent系統的組織與運行機制，以及不同層級Agent之間的通信方式等。這一體系架構為實現流域防洪調度“智能化”開辟了一條新的途徑。

　　關鍵詞：自動化專業方面的論文,流域防洪,多Agent系統,智能調度,實時調度

　　目前，防洪調度DSS已形成了包含數據庫、模型庫、方法庫和知識庫的典型框架結構[6]，從而構成了以計算機、網絡通訊、遙感等技術為基礎，通過對防汛信息的自動采集、實時傳輸、綜合分析和智能處理，為防洪調度提供有效信息支撐的服務體系。但是，隨著流域防洪工程體系的不斷擴大，防洪調度決策支持系統越來越顯示出局限性：首先是“靈活性”不足，現行DSS大多追求系統的整體模擬，在防洪情勢時空變化的情況下不能靈活實現動態建模；其次，人機交互任務繁重，當防洪節點較多時，決策者往往難以從紛繁的決策支持信息中抓住“重點”，給決策造成很大困難；再次，流域防洪DSS對降水、洪水、工程的不確定性識別和風險動態評價研究薄弱。因此，建立具有“智能性”的流域防洪DSS，使之具備感知信息和決策環境變化的能力，并能自主地協調處理由于變化帶來的一系列關聯問題，無論在理論還是在實踐上都極具意義。

　　Agent是一種在分布式系統或者協作系統中，能夠持續自主地發揮作用的計算實體，通常稱為智能體[7]。多Agent系統（Multi-AgentSystem，MAS）理論與技術是分布式人工智能的一個研究熱點，是目前解決復雜系統的方法和技術前沿[8-10]，其自主性、交互性、反應性等特點為解決防洪調度DSS存在的“智能性”不足問題提供了一條可行途徑。其基本思路是將復雜的問題化為多個解決簡單小問題的Agent，通過這些Agents的協作，解決超出單一Agent能力的復雜問題。MAS特別適宜于那些能根據空間、時間或功能劃分的應用問題。流域水系統管理與調度問題，就具有這樣時空可劃分的特點，國內外己有部分學者涉足了MAS在跨流域調水管理與仿真[11]、流域洪水預報[12]、水庫調度[13]、水資源配置[14]等方面的應用，對MAS在該領域的適用性以及應用進行了有益的探索，并取得了一定的成果。但是，現有的相關研究大多僅局限于信息的組織與利用上，尚未涉及到智能建模和智能決策的層面。

　　本文擬以流域防洪工程體系聯合調度為研究對象，構建基于MAS理論的流域實時防洪智能調度系統框架，探討防洪系統的分解和“智能”調度系統總體架構的設計，功能性單體Agent的設計，多Agent系統的組織與運行機制，以及不同層級Agent之間的通信模式等關鍵問題。

　　1系統總體架構設計

　　基于MAS的流域實時防洪智能調度系統分為三層：接口層、應用層和支持層（見圖1）。系統的每一層由多個相互獨立，又并行處理的Agent組成，這些Agent通過相互通信、協作，共同完成本層的系統的任務。

　　接口層是整個調度系統的外層，用戶提出的任務需要經過本層轉為相應的系統命令而進入應用層。接口層負責為用戶提供一系列的分布并行處理的外部服務：鍵盤解釋命令、語言編譯器、文件目錄以及與用戶有關的系統應用服務，以及負責提供系統與外界環境的接口，將外界環境的實時變化信息（如水庫水位、河道水位、各控制節點流量、降雨量等）傳送到系統內部。因此本層主要包括負責人機交互的界面Agent，以及負責信息分析、處理和發布的實時信息Agent。

　　應用層是調度系統的核心部分，由一組具有特定功能的模塊組成。各模塊通過通信完成各自的任務，或通過協作共同完成系統特定的任務。該層主要任務包括：不同單元的實時洪水預報、不同類型的工程調度、河道洪水演進、調度方案風險評估以及調度方案管理等。主要防洪工程分水庫群、蓄滯洪區群和河系堤防等三大類，每一類又由若干單體（或分支）組成。因此根據防洪系統的調度需求，該層分別建立洪水預報Agent、水庫調度Agent、河段洪水演進Agent、蓄滯洪區調度Agent、風險分析Agent、調度方案管理Agent等，各功能Agent從控制Agent處接受任務，并通過自身的功能完成相應的分配任務，并將結果反饋給控制Agent。

　　支持層由數據庫、模型庫和知識庫以及相應的管理模塊組成，為系統提供一系列的數據支持、模型支持以及知識查找等服務，主要包括數據訪問Agent、模型Agent和知識Agent等。