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      基于感知的多代理的120急救系統(tǒng)

      2012-01-15 06:02:48姚俊霞張曦文
      電子設(shè)計(jì)工程 2012年15期
      關(guān)鍵詞:急救車代理消息

      姚俊霞,張曦文

      (1.西安急救中心 陜西 西安 710018;2.空軍工程大學(xué) 電訊工程學(xué)院,陜西 西安 710051)

      近年來(lái),我國(guó)醫(yī)療急救系統(tǒng)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展,隨著GIS、GPS、GPRS以及Internet等新技術(shù)應(yīng)用到 120急救車調(diào)度系統(tǒng)中,使得急救車能夠在最短的時(shí)間內(nèi)對(duì)傷病者施救,但上述應(yīng)用只是使得從120接受求救電話到急救車將病人帶到醫(yī)院這一過(guò)程所花的時(shí)間減少了;隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)計(jì)算的發(fā)展,代理技術(shù)(Agent)由于其普適計(jì)算能力和感知環(huán)境能力被廣泛應(yīng)用,從整體上改變醫(yī)療的急救,交互和決策模式,充分發(fā)揮急救車、病人和醫(yī)院醫(yī)生的交互協(xié)作,從而提高醫(yī)療急救系統(tǒng)的工作效率、急救成功率[1]。

      1 多代理的急救系統(tǒng)

      Agent作用于分布式人工智能領(lǐng)域,其重要特點(diǎn)是具有自主性和協(xié)作性,可以感知于自身和環(huán)境,并與其它Agent進(jìn)行通信[2]。 多 Agent系統(tǒng)(MAS:Multi-Agent System)是指一些自主的Agent通過(guò)協(xié)作完成特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)某些既定目標(biāo)的分布式計(jì)算系統(tǒng),其作用能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單個(gè)Agent,解決單個(gè)Agent所不能解決的問題[3]。

      1.1 多Agent的急救系統(tǒng)流程

      MAS是多個(gè)智能體的集合,各個(gè)智能體相互通信、協(xié)商、協(xié)作,共同完成單個(gè)智能體所不能實(shí)現(xiàn)的任務(wù),更適合復(fù)雜問題的求解[4],MAS的急救系統(tǒng)的代理包括:急救中心、急救車輛、醫(yī)院、急救專家、綜合信息管理。各個(gè)agent之間的信息交互方式如圖1所示。

      圖1 多代理的急救系統(tǒng)Fig.1 Emergency system of multi-agent

      在MAS系統(tǒng)中,Agent總處于一定的環(huán)境中并能通過(guò)某種感知方式探測(cè)環(huán)境,單個(gè) Agent是具有行為能力的實(shí)體,基于預(yù)先制定的目標(biāo)主動(dòng)地采取行動(dòng),并在執(zhí)行過(guò)程中不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互、充分地了解和適應(yīng)環(huán)境的變化。急救工

      作能夠高效、精確的完成依賴于多個(gè)代理的協(xié)作使得相關(guān)的信息能夠有效、準(zhǔn)確的傳達(dá)。

      1.2 MAS 的感知模型

      對(duì)于agent而言,其對(duì)環(huán)境的感知能力主要包括感知自身位置環(huán)境的變化、感知周圍物理?xiàng)l件的變化、感知信息的學(xué)習(xí)。多代理急救系統(tǒng)的感知模型如圖2所示。

      圖2 多代理急救系統(tǒng)的感知模型Fig.2 Perceptual model of multi-agent first-aid system

      該感知模型的信息采集過(guò)程是:物理傳感層從異構(gòu)執(zhí)行環(huán)境采集原始上下文數(shù)據(jù),多個(gè)代理傳感系統(tǒng)采集不同的原始信息,邏輯傳感從原始信息數(shù)據(jù)中提取相關(guān)的信息,對(duì)信息初步分類,交由信息協(xié)作層,該層對(duì)取得的信息進(jìn)行綜合處理,以確定系統(tǒng)所需,針對(duì)每個(gè)特定的信息選擇決策其合適的服務(wù)。

      2 MAS急救系統(tǒng)感知模型算法

      信息協(xié)作算法的主要思想是利用Agent的協(xié)作,對(duì)急救車實(shí)時(shí)位置信息進(jìn)行獲取,利用多位置信息進(jìn)行分析,做出最優(yōu)的決策,選出一輛最優(yōu)的急救車。

      當(dāng)急救中心獲得傷病者位置以后,定位到系統(tǒng)的電子地圖上,急救中心Agent通過(guò)搜索平臺(tái)上標(biāo)記為ambulance的Agent,可查找到所有急救車Agent。然后向每個(gè)急救車Agent發(fā)送內(nèi)容為query ambulance的REQUEST的消息。急救車agent收到有內(nèi)容為query ambulance并且類型為REQUEST的消息到來(lái)時(shí),急救車Agent將急救車信息封裝發(fā)送給急救中心Agent。急救車agent需要急救車的定位Agent發(fā)送的急救車位置信息。急救中心Agent發(fā)送查詢請(qǐng)求消息后,等待接收急救車信息的消息,由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響,勢(shì)必會(huì)有延遲發(fā)生。各急救車信息的消息到達(dá)急救中心Agent消息隊(duì)列的時(shí)間上會(huì)有一定的間隔。所以接收完所有急救車信息的消息后才進(jìn)行最優(yōu)急救車的計(jì)算會(huì)造成執(zhí)行時(shí)間上的浪費(fèi)。

      本急救系統(tǒng)中,充分利用分布式計(jì)算的特點(diǎn),利用消息到達(dá)時(shí)間不一致的空余時(shí)間,對(duì)每個(gè)到來(lái)的消息都立即對(duì)位置信息進(jìn)行計(jì)算。當(dāng)所有消息接收完畢時(shí),則整個(gè)最優(yōu)急救車選擇計(jì)算也隨之結(jié)束,并且急救中心agent內(nèi)部節(jié)省了保存急救車信息的列表,在存儲(chǔ)空間上也有了很大的優(yōu)化。該算法的協(xié)作過(guò)程如圖3所示。

      圖3 多急救車代理的信息協(xié)作算法Fig.3 Multi-ambulance agent coordination algorithm

      假設(shè),急救中心發(fā)送REQUEST的時(shí)間為to,共有1個(gè)急救車agent,沒有采用平行計(jì)算的模式時(shí),從急救中心發(fā)送查詢消息,到系統(tǒng)收到所有響應(yīng)消息的時(shí)間為而采用改進(jìn)的請(qǐng)求應(yīng)答以后,整個(gè)消息時(shí)間為to+max(ti)。算法大大提高了系統(tǒng)的急救響應(yīng)速度。

      這多種形式的多代理協(xié)作本質(zhì)上是一種有控制中心的通信協(xié)調(diào)和協(xié)作,急救中心是多急救車代理的控制中心,是多代理系統(tǒng)的決策中心,此時(shí)代理的主要目的是感知自身位置,并和控制中心保持通信。

      3 結(jié) 論

      信息協(xié)作算法的優(yōu)劣將極大的影響系統(tǒng)的工作效率,由于急救行業(yè)特殊性,對(duì)算法響應(yīng)的性能要求更高。論文研究的系統(tǒng)在操作上更加人性,決策上更加智能,急救上更加高效。將多代理計(jì)算應(yīng)用到了普適計(jì)算環(huán)境下的醫(yī)療急救系統(tǒng)中,設(shè)計(jì)了一個(gè)普適計(jì)算環(huán)境下的醫(yī)療急救模型。通過(guò)Agent對(duì)環(huán)境的感知與多Agent[7-8]的協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)智能決策的計(jì)算?;诙啻淼男畔f(xié)作,急救車決策能夠有效提高急救效率和成功率。

      [1]Laleei G B.Dogac A,Olduz M,et a1.SAt’ttlRE:A Multi-Agent System for Remote Heath care Monitoring through Computerized Clinical Guidelines.[EB/OL](2009-12) http://www.srdc.metu.edu.tr/projects/saphire/publications/SAPHIREB ookChapter.pdf.

      [2]劉大有,楊鯤,陳建中.Agent研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].軟件學(xué)報(bào),2000,11(3):315-321.LIU Da-you,YANG Kun,CHEN Jian-zhong.Agent research and development trend[J].Journal of Software,2000,11(3):315-321.

      [3]Garland A,Alterman R.Autonomous agents that learn to beRer coordinate[J].Autonomous Agents and Multi-Agent Systems,2004,8(3):267-301.

      [4]張?jiān)朴拢苿?dòng)Agent及其應(yīng)用[D].北京:清華大學(xué)出版社,2002.

      [5]Ohyperlink L,Ekinci E,Kucukyazici B.Emergency logistics planning in natural disasters[D].Annals of Operations Research,2004.

      [6]HAN Jia-wei,KamberM.DataMiningConceptsand Techniques[D].Jian Pei, 3ed, MK,2011.

      [7]李曉瑜,王剛.多Agent網(wǎng)絡(luò)信息檢索框架[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2011(6):86-88.LI Xiao-yu,WANG Gang.Multi-Agent frame for Network information retrieval[J].Modern Electronics Technique,2011(6):86-88.

      [8]李凱,萬(wàn)曉冬,荊艷,等.基于HLA的Agent仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子科技,2011(3):24-37.LI Kai,WAN Xiao-dong,JING Yan,et al.Design of an HLA based agent simulation system[J].Electronic Science and Technology,2011(3):24-37.

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