系统故障演化过程最终事件状态及发生概率研究

为探究系统故障演化过程(SFEP)中系统故障的发生特征,基于空间故障网络(SFN)和量子博弈理论提出最终事件状态及发生概率确定方法,以管理者和操作者的安全和不安全行为制定博弈假设,通过量子力学方法表示混合策略概率;研究单一事件混合策略的概率、事件逻辑关系的量子博弈表示、最终事件状态形式及发生概率。结果表明:利用管理者和操作者的静态博弈确定预期收益,求导得到各方安全和不安全行为概率,即可得到最终事件全部状态的发生概率;但由于安全和不安全行为概率是由管理者和操作者收益确定的,因此最终事件全部状态的发生概率是不精确的。     

系统操作者与管理者行为的博弈演化与收益分析*

为研究工程项目系统中,操作者安全行为与管理者奖惩行为的相互博弈情况,确定操作者和管理者收益,提出博弈演化与收益分析方法。操作者代表系统实际使用者,行为包括安全和不安全行为;管理者代表系统管理者和所有者,行为包括奖励和惩罚行为。确定方法的基本参数;研究博弈演化过程的博弈逻辑关系,从悲观和乐观角度研究二者不同行为相互作用后的收益关系,给出操作者收益和管理者收益的逻辑表达式。结果表明:方法能得到博弈过程演化结果,同时能根据收益结果表达式判断博弈胜出方。     

基于非对称演化博弈的应急疏散人员行为冲突研究*

为了真实地描述紧急疏散过程中人员行为冲突的演化过程,提高疏散效率,基于非对称性演化博弈模型,首先,从生理角度出发,界定人员之间的非对称性;其次,基于非对称性“鹰鸽博弈”模型,探析各人员策略选择的规律,分析非对称性因子、冲突的成本收益对系统稳定与合作状态概率的影响;最后,在此基础上,探讨博弈双方的合作心理收益对系统演化的影响。研究结果表明:非对称性因子越大,冲突的单位成本越小,越有利于人员合作行为的演化;较大的合作心理收益促使双方开展合作。非对称性“鹰鸽博弈”模型揭示应急疏散情形下人员冲突行为的演化规律,为推动疏散人员开展合作,减少冲突,提高突发事件下的疏散效率提供参考。     

高危企业社会保险投资与员工忠诚度的博弈分析

运用经济博弈论方法,研究高危企业社会保险投资与员工忠诚度问题,建立博弈模型,得出混合策略纳什均衡解,并对影响企业社会保险投资概率和员工忠诚度大小的因素进行分析,得出以下结论:企业对于员工社会保险投资力度越大,或对于不忠诚员工的惩罚力度越大,或对于忠诚员工的奖励越高,越有助于员工忠诚企业。同时指出:企业对员工采取"一刀切"的做法,会挫伤忠诚员工爱企强企的积极性;启发企业实行公平分配机制,来提高员工忠诚度和企业效益,要从积极的态度出发,以人为本,加大保险投资力度,为员工提供安全和生活保障;只有使双方的"非合作博弈"逐步过渡到"合作博弈",才能调动和爱护员工的爱岗敬业积极性。     

不确定概率下安全控制博弈分析

为了研究建筑工程中的安全控制问题,建立不确定概率下施工企业与建筑工人之间的博弈模型,讨论博弈参与方的安全控制行为选择与收益矩阵中经济参数之间的关系。研究表明:施工企业和建筑工人的安全控制行为选择受多种因素的影响,包括双方对工程建设过程中的安全概率估计、工程顺利完成之后的收益、安全控制成本、发生事故之后的损失及赔偿以及对方的策略选择,继而建立了博弈双方策略选择与安全概率估计及经济参数之间的关系。     

基于最小径集的系统故障概率分配方法研究

为准确、快捷地解决在复杂系统中的可靠性分配问题,在基于最小割集的可靠性分配方法的基础上建立了基于最小径集的系统故障概率分配模型.该模型的分配思想不是对系统所有的单元都进行分配,而是选择最有可能导致系统发生故障的单元进行分配.最小径集分配法只需对最小径集中的基本事件直接进行分配计算,从而大幅度减少了中间计算工作量.它的另一个突出优点是‘能提供多个可选择的分配方案,因为每一个最小径集都代表1种分配方案.根据安全系统工程的优化思想,提出了不可靠度分配方案的选择原则:在基本事件数相同的最小径集中选择概率较大的最小径集;在概率接近的最小径集中选基本事件数较少的最小径集.对于最小径集中基本事件的分配,根据概率重要度来分配是合理的,因为重要度越大的基本事件对系统的影响就越大,分配的概率就应该越小.通过矿井火灾事故树的举例,进一步描述了基于最小径集的系统故障概率分配方法的定量计算过程.研究表明,基于最小径集的系统故障概率分配法是工作量最小的分配方法,还可以进行分配方案的比较选择.     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

安全管理中“重处罚轻激励”问题的博弈分析

针对我国各行各业安全管理中存在“重处罚轻激励”问题,将博弈理论运用于安全管理者和员工间的激励机制,得出“安全管理者和员工都需要激励,激励运用在安全管理中可以有效的强化员工的安全行为,弱化不安全行为,从而更有利于安全生产”的结论。再通过对违章员工和安全管理者双方混合策略的博弈分析,得出“若要降低员工违章发生率,只加重违章员工的处罚,短期可以抑制违章率,长期反而会使安全管理者变得懒惰不履行职责,因此必须同时加强对安全管理者的激励管理”的结论。最终得出“激励是一种有效的安全管理方法,而处罚作为一种负激励,使用时需要注重其力度”的结论。     

SFEP中因素重要度计算及其不确定性修正方法研究

为研究系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中因素重要性及其不确定性，提出了基于相似性、联系数和信息熵的分析方法。以因素影响下的事件故障概率为基础数据，将因素重要性表征为事件在因素作用下的故障概率相似性和不确定性，建立研究方法和数学模型。首先，研究了因素重要性的由来及不确定性产生的原因。其次，建立了因素重要度计算和不确定性修正方法，提出了因素概率相似度、因素概率犹豫度、因素概率犹豫熵和因素重要度。最后，通过实例展示了分析流程。结果表明，系统故障演化过程中实现上述方法是可行的，能达到预期效果。研究方法和结果可用于系统故障演化过程中因素重要性的确定，并作为基础数据实现因素的化简、合并或删减，以降低演化过程复杂性，也可为类似的因素重要性分析提供支持。     

系统故障演化过程的事件故障概率分布熵构建及其性质研究

为研究系统故障演化过程带来的系统功能状态的不确定性，提出事件故障概率分布熵的概念和计算方法。系统故障演化过程的不确定性来源于事件故障概率分布和演化过程本身的不确定性，可等效为概率分布和演化的混乱性。基于上述考虑，借助信息熵的思想建立事件故障概率分布熵，对演化过程中事件故障概率分布的变化混乱程度进行度量。考虑事件故障概率分布特征，确定了分布熵模型的各参数，给出了模型推导过程，建立了分布熵表达式。研究表明：分布熵具有对称性、确定性、非负性、扩展性、可加性和极值性，符合信息熵规则；分布熵与因素数量、因素值域的等距划分点数量、故障概率变化程度均存在正相关性。通过实例演示了事件故障概率分布熵的计算过程，得到了不同事件分布熵的大小关系，表明了不同事件对系统功能状态不确定性的影响。为下一步建立系统故障演化过程的熵理论提供基础。     

基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布研究

为简化空间故障树理论中的系统故障概率分布计算方法,提出基于双链量子遗传算法计算该分布.双链量子遗传算法有收敛快、计算量小的特点;同时系统故障概率分布原有方法基于分段函数解析计算,虽可得到精确分布,但计算较为复杂,不适合现场应用.据此,给出了基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布确定步骤,并使用该方法分析了以往系统的故障概率分布.对比于前期研究成果,得到的故障分布可以分区表示故障的变化范围,且形成的分布图更为直观,同时体现了原分布中故障概率的变化特征,进而可得到符合故障概率要求的因素范围.     

基于ET-DFT分层模型的复杂系统动态概率安全评价方法研究

为充分体现复杂系统的动态行为对其可靠性的影响,减少系统动态故障概率计算时的工作量,应用层次化分析思想,综合事件树(ET)和动态故障树(DFT),提出基于ET-DFT模型的动态概率安全评价(DPSA)方法。应用二元决策图(BDD)和马尔科夫链(MC)分别对静态故障树和DFT进行求解,给出将静态故障树和DFT向BDD及马尔科夫链转移图的转化算法,以及系统各状态概率的求解方法。通过应用实例的分析验证,得到系统静态模块定量的发生概率及动态模块各个状态概率随时间变化的曲线,经综合求解得到系统故障发生的概率,实现对系统较为精确的DPSA。     

受限空间人员疏散模型的博弈论分析

应用博弈论的方法,针对受限空间内逃生者疏散行为的特点,建立了一个基于博弈论的疏散模型,通过求解混合策略矩阵博弈均衡解,并根据每个逃生者与各个出口之间的距离进行修正,得到人群疏散过程中逃生者选择的混合策略(即每个出口被选择的概率)的表达式。基于博弈论的疏散模型能够更好的模拟疏散过程中人与人以及人与环境之间的相互影响。     

基于演化博弈的应急医疗物资质量保障策略研究*

为保障突发公共卫生事件时应急医疗物资质量,满足医院物资需求,运用演化博弈理论构建政府、公立医院和医疗物资供应商三方博弈主体决策模型,并求解各方决策的纯策略纳什均衡解和混合策略纳什均衡解,探讨常态化和非常态化下三方博弈主体合作机制的动态演化过程。研究结果表明:减少政府监管成本并加大对医疗物资供应商的奖惩力度对供应商诚信销售效果不明显;减少供应商诚信销售成本、增加其隐性收益、加大医院投诉概率,可促使供应商诚信销售,同时提升政府公信力,最终三方博弈主体策略均收敛。研究结果可为突发公共卫生事件中保障医疗物资质量提出对策与建议。     

基于改进CPT的矿工HVB变化分析

为探究矿工习惯性违章行为(HVB)的变化路径,从演化博弈的角度,基于改进的累积前景理论(CPT),构建矿工与安全监管人员间的收益感知矩阵;在综合考虑双方利益的基础上,引入薪酬激励作为变量,构建奖酬变动对矿工HVB变化的影响模型;以王庄煤矿为例,运用Matlab仿真软件模拟验证改进措施。结果表明:以改进的CPT为基础的演化博弈能有效探究矿工HVB的变化过程;只有当4个约束不等式同时被满足时,安全程度才能达到最高;在一定条件下,薪酬激励程度越高,矿工违章行为发生概率越低。提高薪酬水平和矿工风险感知能力有利于降低矿工HBV的发生概率,提升煤矿安全管理水平。     

煤矿领导者和监管者的行为决策演化博弈分析

为完善煤矿企业内部安全监管体系,协调安全投入和监管的行为决策,对企业领导决策者和监督管理者的行为决策进行演化博弈分析.构建领导决策者和监督管理者的双群体演化博弈模型;根据博弈模型建立复制动态方程,通过雅可比矩阵对其进行局部稳定性分析并讨论系统的演化稳定策略(ESS);应用数值模拟分析验证博弈模型和结论.结果表明:安全投...     

基于SD的航空公司不安全事件处罚机制演化博弈研究

为科学地确定航空公司不安全事件的处罚机制,推动民航的国家安全监督,从航空公司与监管部门之间的博弈机理出发,构建了航空公司不安全事件处罚的演化博弈模型。采用系统动力学方法仿真分析模型的演化趋势。仿真结果显示,当采用静态的混合策略时,模型模拟的曲线不稳定呈现围绕中心振荡的波动性;采用与违规收益变动相适应的动态处罚策略可以有效抑制波动性,增加航空公司按章办事的概率;加大处罚力度可以有效地控制航空公司的违章概率,但处罚力度应适宜,防止监管部门过于信任高处罚力度的作用而放松监管;加大奖励额度,增加监管次数,可以明显地提高航空公司按章办事的比例。监管部门应建立与奖励相结合的问责制度,同时通过技术创新、加强内部运行控制等方法提高监管频率。     

多方博弈下建筑工人有意识不安全行为致因分析

为有效制定建筑工人有意识不安全行为防范措施,减少建筑施工人为事故的发生,本文结合博弈理论,通过建立多方演化博弈模型,得到了在不同情况下建筑工人、企业高层安全管理方、企业安全监管方期望收益的函数,并根据复制动态方程的平衡点求解各利益方策略的意愿策略,分析了建筑工人有意识不安全行为致因。结果表明,建筑工人有意识不安全行为除与工人自身有关外,还与企业高层安全管理方、安全监管方投入比例有关。此外,根据博弈结果对如何减少工人有意识不安全行为的发生提出了建议。     

中小企业劳资双方职业安全保障博弈研究

为寻求打破中小企业(SMEs)职业安全供求双低均衡状态的途径,提高SMEs职业安全保障水平,采用动态博弈方法分析SMEs劳资双方职业安全行为选择。首先,构建职业安全保障博弈模型,并进行均衡策略分析。其次,将安全管制因素引入博弈模型进行对比分析。结果表明:"低风险工资,加盟"是该模型的纯策略纳什均衡;政府安全管制因素的引入对自然选择概率和员工加盟企业的概率产生有益影响,对企业隐瞒概率的影响取决于对被隐瞒员工进行的补偿。通过提高隐瞒成本、安全投入产出比、低风险工资、员工职业伤害认知和安全管制力度等可以提高SMEs职业安全保障水平。     

SFN中不同角色事件重要性分析方法研究

为了了解系统故障演化过程(System Fault Evolution Process,SFEP)中不同事件以不同角色对演化过程的影响,提出了一种基于场论的事件重要性分析方法.在SFEP中,相同事件可以作为原因事件、结果事件或两者兼备,但不同角色发挥作用不同.场论可以研究SFEP中各事件与相邻事件的相互作用.使用空间故障网络(Space Fault Network,SFN)描述SFEP,将场论分析需要的参数替换为SFN参数分析各事件相互作用.将场论中的距离等效为传递概率的倒数,质量等效为事件的入度和出度,并提出了一系列概念和方法实现事件重要性确定.试验表明,通过该方法可得到SFEP中不同事件分别作为原因事件、结果事件和两者兼备情况下的事件重要性排序,包括综合入度势、综合出度势和综合入出度势.研究可为SFEP的防治和预测提供方法.