流域防洪工程的联合调度作为一项十分重要的非工程防洪措施，是充分发挥流域综合防洪效益的关键技术。流域防洪调度决策支持系统（DSS）是现行流域防洪联合调度的基本实现手段之一，近年来一直是国内外研究的热点[1-3]。研究者们针对系统中的许多关键技术进行了积极的探索，并且取得了丰硕的研究成果[4-5]。
摘要：针对传统的流域防洪调度决策支持系统“智能性”不足问题，基于Multi-AgentSystem（MAS）理论与技术，建立了流域实时防洪智能调度系统架构。具体来说，按照流域防洪系统多Agent分解模式，将流域防洪系统分解成相对独立、有限联系的若干智能体，提出了单体功能Agent的组成与设计方法，建立了多Agent系统的组织与运行机制，以及不同层级Agent之间的通信方式等。这一体系架构为实现流域防洪调度“智能化”开辟了一条新的途径。
关键词：自动化专业方面的论文,流域防洪,多Agent系统,智能调度,实时调度
目前，防洪调度DSS已形成了包含数据库、模型库、方法库和知识库的典型框架结构[6]，从而构成了以计算机、网络通讯、遥感等技术为基础，通过对防汛信息的自动采集、实时传输、综合分析和智能处理，为防洪调度提供有效信息支撑的服务体系。但是，随着流域防洪工程体系的不断扩大，防洪调度决策支持系统越来越显示出局限性：首先是“灵活性”不足，现行DSS大多追求系统的整体模拟，在防洪情势时空变化的情况下不能灵活实现动态建模；其次，人机交互任务繁重，当防洪节点较多时，决策者往往难以从纷繁的决策支持信息中抓住“重点”，给决策造成很大困难；再次，流域防洪DSS对降水、洪水、工程的不确定性识别和风险动态评价研究薄弱。因此，建立具有“智能性”的流域防洪DSS，使之具备感知信息和决策环境变化的能力，并能自主地协调处理由于变化带来的一系列关联问题，无论在理论还是在实践上都极具意义。
Agent是一种在分布式系统或者协作系统中，能够持续自主地发挥作用的计算实体，通常称为智能体[7]。多Agent系统（Multi-AgentSystem，MAS）理论与技术是分布式人工智能的一个研究热点，是目前解决复杂系统的方法和技术前沿[8-10]，其自主性、交互性、反应性等特点为解决防洪调度DSS存在的“智能性”不足问题提供了一条可行途径。其基本思路是将复杂的问题化为多个解决简单小问题的Agent，通过这些Agents的协作，解决超出单一Agent能力的复杂问题。MAS特别适宜于那些能根据空间、时间或功能划分的应用问题。流域水系统管理与调度问题，就具有这样时空可划分的特点，国内外己有部分学者涉足了MAS在跨流域调水管理与仿真[11]、流域洪水预报[12]、水库调度[13]、水资源配置[14]等方面的应用，对MAS在该领域的适用性以及应用进行了有益的探索，并取得了一定的成果。但是，现有的相关研究大多仅局限于信息的组织与利用上，尚未涉及到智能建模和智能决策的层面。
本文拟以流域防洪工程体系联合调度为研究对象，构建基于MAS理论的流域实时防洪智能调度系统框架，探讨防洪系统的分解和“智能”调度系统总体架构的设计，功能性单体Agent的设计，多Agent系统的组织与运行机制，以及不同层级Agent之间的通信模式等关键问题。
1系统总体架构设计
基于MAS的流域实时防洪智能调度系统分为三层：接口层、应用层和支持层（见图1）。系统的每一层由多个相互独立，又并行处理的Agent组成，这些Agent通过相互通信、协作，共同完成本层的系统的任务。
接口层是整个调度系统的外层，用户提出的任务需要经过本层转为相应的系统命令而进入应用层。接口层负责为用户提供一系列的分布并行处理的外部服务：键盘解释命令、语言编译器、文件目录以及与用户有关的系统应用服务，以及负责提供系统与外界环境的接口，将外界环境的实时变化信息（如水库水位、河道水位、各控制节点流量、降雨量等）传送到系统内部。因此本层主要包括负责人机交互的界面Agent，以及负责信息分析、处理和发布的实时信息Agent。
应用层是调度系统的核心部分，由一组具有特定功能的模块组成。各模块通过通信完成各自的任务，或通过协作共同完成系统特定的任务。该层主要任务包括：不同单元的实时洪水预报、不同类型的工程调度、河道洪水演进、调度方案风险评估以及调度方案管理等。主要防洪工程分水库群、蓄滞洪区群和河系堤防等三大类，每一类又由若干单体（或分支）组成。因此根据防洪系统的调度需求，该层分别建立洪水预报Agent、水库调度Agent、河段洪水演进Agent、蓄滞洪区调度Agent、风险分析Agent、调度方案管理Agent等，各功能Agent从控制Agent处接受任务，并通过自身的功能完成相应的分配任务，并将结果反馈给控制Agent。
支持层由数据库、模型库和知识库以及相应的管理模块组成，为系统提供一系列的数据支持、模型支持以及知识查找等服务，主要包括数据访问Agent、模型Agent和知识Agent等。
