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专家系统在道路照明设计中的应用 2012/4/23 15:07:18
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专家系统在道路照明设计中的应用
The Application of Expert System on Road Lighting Design


       摘要:本文简要介绍了专家系统的基本概念,并初步探讨了专家系统应用于道路照明设计的基本思路。


       关键词:道路照明设计;专家系统;状态空间。


       1,引言
       当今世界科技高速发展,诞生了很多交叉学科和边缘学科。人工智能(Artificial Intelligence,缩写AI)是计算机科学及控制工程领域的一个重要研究方向,主要研究如何使用计算机来模拟和实现人类的智能行为,它是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学、哲学、语言学等学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科。
       工业革命延伸了人手的功能,把人类从繁重的体力劳动中解放出来;而人工智能则延伸了人脑的功能,实现了脑力劳动的自动化。


 


       专家系统(Expert System,缩写ES),是一些能模仿人类专家行为的计算机程序,它根据用户提供的信息进行分析判断,最后发表对某一方面问题的意见和建议。专家系统是人工智能领域最活跃、最有成效的一个研究方向,广泛应用于医疗诊断、图像处理、石油化工、地质勘探、金融决策、实时监控、遗传工程、军事指挥等各个领域。
       专家系统是一种基于知识的系统,它从人类专家那里获得知识,通过其内部的推理判断,得出专家级结论,其水平已接近甚至超过人类专家。
       良好的道路照明,既能美化城市,又可以有效地降低道路交通事故发生的概率。因此,道路照明设计(Road Lighting Design),是新建、扩建和改建道路中一项非常重要的工作。它根据道路的平面、断面、道路照明等级、车道数量、路面材料等条件,选择合适的光源电器和照明灯具,确定道路照明的各项参数,主要包括:灯具布置方式、安装高度、悬挑长度、仰角、灯杆间距等,以及确定照明控制方式。
 
       目前,道路照明一般是根据以往经验,做出粗略的设计,这样很难做到科学、合理、经济、节能。如果将人工智能中的专家系统理论和方法,正确地应用于道路照明设计之中,无疑可以提高道路照明设计质量,进而产生良好的社会效益和经济效益。


       2、关于专家系统
       2.1 专家系统的起源
       专家系统出现于20世纪60年代。世界上第一个专家系统是1965年由美国斯坦福大学计算机学教授费根鲍姆和遗传学教授雷登博格共同研制的DENDRAL系统(质谱学解释系统)。其后,许多专家系统也纷纷随之建立,但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。70年代,人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展,而各种知识表示法及算法也被广泛地研究,使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。从80年代后期开始,专家系统便逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各个行业之中。
       专家系统是由知识库、推理机及接口为基础而组成的计算机化系统,其目的在对于某一特定领域的问题作判断、解释及认知。由于此特定领域可大可小,且对认知的定义亦有不同的解释,故可有小如某些汽车专家系统只能依照外型等特征辨认十余种车,亦有大如某些医学专家系统可依据十二万个不同的医学表征分辨八千余种疾病。尽管专家系统的定义未尽明确,但基本上,当此系统所能处理的问题,其复杂性、对专业知识的需求、以及其执行的信度及效度足可与专家相匹敌时,我们便可称之为专家系统。而由于专家系统能够提供智能型的决策与辅助、解决问题、并对求解的过程做某种程度的解释,因而也可以称为“智能型知识库系统”(Intelligent Knowledge-Based System, IKBS)。
       适于专家系统开发的程序语言和高级工具相继问世,大大加快了专家系统的开发速度,进一步普及了专家系统的应用。
       我国在专家系统领域也取得了很大成就,比较突出的有:农业咨询、天气预报、地质勘探、故障诊断和中医诊断等方面的专家系统。


       2.2 专家系统的特性
       专家系统与一般的计算机系统的相异之处可用下表来表示:


        而与人类专家相比,专家系统则具备了以下主要特性:
       (1),不受时间限制:人类专家的工作时间有限,但专家系统是恒久的。一旦开发完成,可随时使用,并可二十四小时持续运作。
       (2),操作成本低:人类专家稀少且昂贵,虽然专家系统在起步发展时必须花一笔不小的开发经费,但日常操作的成本比起人类专家便宜许多。因此在专家不在或因为经济原因无法请专家的情况下,利用专家系统仍能处理以前只有专家才能完成的工作。
       (3), 易于传递及复制:专家与专家知识是稀有资源,在知识密集的工作环境下,新进人员需要作相当多的训练,而关键人物的知识随着人事变动而不能储存,传递起来亦是耗时费力。但专家系统则不然,它能轻易地将知识传递或复制。
       (4), 具有一致性:人类专家在判断决策的结果常会因时或因人而异,而专家系统对于所处理的问题则具有一致性的输出。
       (5), 可处理费时及复杂的问题:由于专家系统具有既定的知识库与严谨的推理程序,因此往往比人类专家还能胜任一些执行起来较费时、复杂度较高的工作,如需要庞大计算量的问题。另外,如果工作的内容重复性很高,专家系统尤其能比人类专家有更佳的表现。
       (6),使用于特定领域:由于搜集知识库建构以及推理规则建构的有一定的困难,因此专家系统通常只使用于小范围的特定知识领域。而当问题的知识牵涉较广,或是没有一定的处理程序时,就必须靠人类专家的智慧来处理。


       2.3 专家系统的组成结构
       一个基于规则的专家系统一般是由知识库、推理机、综合数据库、人机界面、知识获取和解释机构组成,如图3所示。
 


    (1)知识库:用来存放领域专家的知识。
       (2)综合数据库:用于存储初始数据和推理过程得到的中间数据(或信息)。
       (3)推理机:用于记忆所采用的规则和控制策略的程序,使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。包括推理方法和控制策略两部分。
       (4)知识获取:专业知识从知识源到知识库的转移过程。
       (5)解释机构:向用户解释专家系统的行为,包括解释推理结论的正确性和系统输出其他候选解的原因。
       (6)人机界面:系统与用户进行对话,使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。


       按照任务类型,专家系统主要可以分成:解释型、预测型、诊断型、设计型、规划型、监测型、维修型、教育型和控制型九类。显然,道路照明设计专家系统属于设计型。这类系统根据给定的条件和要求,提供最佳的、科学合理的方案或图样描述。


       3,专家系统在道路照明设计中的应用初步


       3.1 道路照明设计中的专家知识
       道路照明设计中的很大一部分专家知识已被编入《城市道路照明设计标准》[2]中,这些内容可以整理归纳后存入专家系统的知识库中,其中的部分建议设计限定值,可以作为求解时的边界条件或约束条件。如:
        机动车交通道路照明应按快速路与主干路、次干路、支路分为三级。
        常规照明:灯具安装在高度通常为15m以下的灯杆上,按一定间距有规律地连续设置在道路的一侧、两侧或中间分车带上进行照明的一种方式。
        常规照明灯具的布置可分为单侧布置、双侧交错布置、双侧对称布置、中心对称布置和横向悬索布置五种基本方式。
        对同一级道路选定照明标准值时,应考虑城市的性质和规模,中小城市可选择低档值。
        对同一级道路选定照明标准值时,交通控制系统和道路分隔设施完善的道路,宜选择低档值,反之宜选择高档值。
        水泥混凝土路面,其平均照度值可相应降低约30%。
        灯具的悬挑长度不宜超过安装高度的1/4。
        灯具的仰角不宜超过15°。
        灯具的布置方式、安装高度和间距可按表2经计算后确定。
 

       注: Weff为路面有效宽度(m),用于道路照明设计的路面理论宽度,它与道路的实际宽度、灯具的悬挑长度和灯具的布置方式等有关。当灯具采用单侧布置方式时,道路有效宽度为实际路宽减去一个悬挑长度。当灯具采用双侧(包括交错和相对)布置方式时,道路有效宽度为实际路宽减去两个悬挑长度。当灯具在双幅路中间分车带上采用中心对称不布置方式时,道路有效宽度就是道路实际宽度。悬挑长度是灯具的光中心至邻近一侧缘石的水平距离,即灯具伸出或缩进缘石的水平距离。


        在行道树多、遮光严重的道路或楼群区难以安装灯杆的狭窄街道,可选择横向悬索布置方式。
        半径在1000m以下的曲线路段,灯具应沿曲线外侧布置,并应减小灯具的间距,间距宜为直线路段灯具间距的50%~70%,半径越小间距也应越小。悬挑的长度也应相应缩短。在反向曲线路段上,宜固定在一侧设置灯具,产生视线障碍时可在曲线外侧增设附加灯具。
        当曲线路段的路面较宽需采取双侧布置灯具时,宜采用对称布置。
        机动车交通道路的照明功率密度值不应大于表3的规定。



       其他的专家知识,可以从行业内的专家们那里获得,同样存入专家系统的知识库中。


       3.2 状态空间法
       状态空间法是专家系统最基本的问题求解方法。问题是用“状态”和“操作”来表示的,问题的求解过程是用在“状态空间”中的搜索来表示的。


       状态(State)是用于描述知识的一组变量,也可以说成是描述问题求解过程中任意时刻的数据结构。
       道路照明设计,首先要确定灯具布置方式(a),然后是设计的主要参数:灯杆的间距(s)、灯具的安装高度(h)、悬挑长度(b)和仰角(t)等。于是,可将解答表示成:
       Q = {a, s, h, b, t}
       当给每一个分量以确定的值时,就得到一个具体的状态。每个状态都是状态空间的一个节点。设计过程实际上就是在状态空间中搜索得到合适的点。


       操作(Operator)是把问题从一种状态变成另一种状态的手段。当对一个问题状态使用某个操作时,将引起该状态中某些分量发生变化,从而使问题由一个状态变成另一个状态。操作可以是一个机械步骤、一个运算、一条规则或一个过程。操作也可理解为状态集合中的一个函数,它描述了状态之间的关系。可表示为:
       F = {f1, f2, … , fm}


       3.3 系统流程图
     

       程序的每一次使用,都是它学习和增长知识的过程。通过初始“灌输”和一次次的“学习”,程序将变得越来越“聪明”。


       3.4 搜索策略
       搜索就是从初始节点出发,沿着与之相连的边试探地前进,寻找目标节点的过程。搜索通常与思维联系在一起,搜索与思维的过程就是寻找答案的过程。我们将知识、规则用符号表示后,就要依据这些知识、规则寻找答案、解决问题。由于搜索具有探索性,所以要提高搜索效率,找出最佳搜索路径,就必须重视搜索策略。
       用计算机来实现状态图的搜索有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。
       搜索可按正向搜索和逆向搜索两个方向进行。
       搜索策略又是非常灵活的。传统的方法,如单纯型法、爬山法、黄金分割法[4]等,在某些情形下,都是很有效的。近年来,人工智能领域出现了很多新的、效率更高的搜索算法,如遗传算法、人工神经网络算法等,都可以应用到道路照明设计专家系统中,给我们的工作带来更高的效率、更科学的成果。


       4、小结
    本文提出的将专家系统应用于道路照明设计的方法和思路,使普通设计者也能获得专家级的设计成果,这无疑可以极大提高道路照明设计的质量。


       参考文献
[1],李长青 主编,《人工智能》,中国矿业大学出版社,2006.8
[2],CJJ45-2006,《城市道路照明设计标准》,中国建筑工业出版社,2006
[3],李铁楠 编著,《城市道路照明设计》,机械工业出版社,2007.1
[4],Chu Xingwu, The Application of Golden Section Method on Road Lighting Optimization Design, CIE26, 2007.7.4-11,Beijing, China. P410.(黄金分割法在道路照明优化设计中的应用,《国际照明委员会第26界大会论文集》)
[5],初醒悟,道路照明参数的敏度分析,《2006中国道路照明论坛论文集》2006.4•杭州


注:本文发表于《2008中国道路照明论坛论文集》2008.3•扬州
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