基于人因可靠性的核電廠數字化人機界面功能布局優化方法研究

蔣建軍，張 力，2，王以群，彭玉元，陳 文，青 濤，李鵬程

（1.南華大學經濟管理學院人因研究所，湖南衡陽 421001；2.湖南工學院，湖南衡陽 421002；3.廣州商學院計算機工程系，廣東廣州 510830；4.南華大學環境保護與安全工程學院，湖南衡陽 421001）

基于人因可靠性的核電廠數字化人機界面功能布局優化方法研究

蔣建軍1，張 力1，2，王以群1，彭玉元3，陳 文4，青 濤1，李鵬程1

（1.南華大學經濟管理學院人因研究所，湖南衡陽 421001；2.湖南工學院，湖南衡陽 421002；3.廣州商學院計算機工程系，廣東廣州 510830；4.南華大學環境保護與安全工程學院，湖南衡陽 421001）

監視信息過程中，人的可靠性很大程度上取決于數字化人機界面中功能塊之間的布局。本文提出了基于人因可靠性的核電廠數字化人機界面功能布局優化方法，對該優化方法建立了一個完整的優化流程，提出了線性逆向雜交方法，使用人因可靠性作為優化標準。對該優化方法進行實驗分析，實驗結果表明，線性逆向雜交方法有較好的穩定性，本文提出的優化方法有較好的精確性及收斂性。

數字化人機界面；人因可靠性；功能塊；布局；線性逆向雜交方法

核電廠數字化主控室操縱員通過人機界面獲取工廠當前運行狀況的信息。經驗表明，人機界面設計對信息獲取、狀態響應、狀態評估等一系列行為存在影響。在已出現的事故中，由人因引起的事故占主要地位，人因事故已成為當今事故的主要根源。

有關數字化人機界面方面的研究較多［110］，這些研究對人機界面進行了不同角度的設計，同時考慮了諸多因素來建立更加適應操作人員的界面。雖然有很多研究從人的因素來考慮人機界面設計，但是對核電廠數字化人機界面這一特定領域的研究很少，特別是根據人因可靠性建立數字化人機界面優化方法及相關優化函數的研究更少。

本文以核電廠數字化人機界面為研究對象，從界面布局出發，以人因可靠性為基礎對其進行優化，建立核電廠數字化人機界面單元布局優化方法，達到減少人因事故的目的。

1 優化方法

優化是指對單元布局形成一個序列，之后對該序列的順序不斷改變，每改變一次，計算出對應的監視人因可靠性，反復循環，從而找到一種最優的情況。核電廠數字化人機界面單元布局優化流程示于圖1。

圖1 核電廠數字化人機界面單元布局優化流程Fig.1 Optimal process of digital human-computer interface unit layout in nuclear power plant

1.1 模式參數編碼原則

目前的編碼方式有多種，常用的是二進制編碼，因為二進制通常具有直接的語義，能將問題空間的特征與位串的基因相對應。除二進制編碼外，還有實數編碼、樹編碼、自適應編碼、序列編碼、亂序編碼等。結合本文研究特點，本文采用序列編碼，因此，可設初始布局序列為：

其中：OS為人機界面各功能塊之間的布局序列；An為第n個功能塊。

模式是指某些特定位置的布局基本不變，選擇和交叉只在其他位置進行組合優化。有研究認為［11］：重要度與使用頻率對決定功能模塊在人機界面中的位置起到重要作用，因此把重要度與使用頻率乘積高的功能布局置于視線中央。

假定序列塊3、4、5的乘積較高，因此A3、A4、A5這幾個位置不參與選擇和交叉，此即一個模式編碼方式。為能很好地表示模式位置，模式位用粗體顯示，得到的模式序列編碼為：

1.2 布局組合的線性逆向雜交方法

通常使用的雜交算子有一點雜交、兩點雜交、多點雜交、一致雜交、啟發式雜交、輪盤賭雜交方法等［12］。這些雜交算法中：一點雜交、多點雜交、一致雜交等主要適應連續函數的優化數值計算，但對非數值問題顯得無能為力；啟發式雜交［13］在非數值搜索中收斂性及穩定性較差；輪盤賭雜交具有很大的隨意性，收斂性及穩定性也較差。在非數值計算中，為克服尋求雜交點問題，本文采用線性逆向雜交方法，該方法在尋找雜交位置時是通過線性函數來實現的。線性函數描述如下：

該算法對如下4個問題進行規范：1）在尋找雜交點位置時，若找到的位置為模式點則要繼續尋找雜交點，這樣可減少遺傳雜交次數；2）若雜交點位置前相鄰的基因位不包含模式位，則以該雜交點及其后面的基因位為雜交點；3）若雜交位置計算為0，則重新置雜交位為1；4）為計算方便，模式位置一般采用連續排列的方式。

雜交過程中，本方法采用逆轉的雜交布局形式，設原始序列為：

那么采用逆轉方式得到第一代雜交個體為：

從式（5）不難看出，采用逆轉雜交方式排列過程中產生了變異過程，這就可減少單獨變異過程所花的開銷。

總的來講，當處理對象的規模增大時，λ應隨之增大。為得到相對準確的參數值，取不同規模的串進行了相應的模擬實驗。根據實驗迭代情況得到線性逆向雜交方法規模與λ的關系及迭代性能，結果列于表1。

從表1可看出：1）迭代收斂性較好。2）當序列長度N＝10時，增量λ1或λ2的值均小于1；當N＝20或30時，λ1或λ2的取值可能增大到6，因此，增量λ1或λ2的取值一般與序列長度呈正比。3）當序列長度N＝10時，回退次數分別為9、6、6、6；當N＝20時，除λ1＝1、λ2＝4情況外，平均回退次數顯然比N＝10要??；同樣當N＝30時，平均回退次數更小，因此，回退次數與迭代的序列長度呈反比。4）大部分情況下，增量λ1或λ2的取值均小于1，因此，增量λ1或λ2的取值應偏小。

1.3 基于布局進化的人因可靠性評價方法

本研究的人因可靠性評價方法是以操縱員對人機界面監視過程為背景，因為界面布局對監視過程有重要影響，對狀態響應、狀態評估及行動過程影響幾乎為零。

表1 線性逆向雜交方法規模與λ的關系及迭代性能Table 1 Relationship between scale of linear reverse hybridization method and λand iteration performance

在Chang等［14］研究的基礎上，根據本研究的實際情況，人機界面監視過程中人的影響因子列于表2。另一方面，本研究考慮了物理影響因子，結果列于表3。除上述因子外，還應考慮時間因子，也即通過界面優化來調整移動時間與監視時間之和。這里需要說明的是，表2、3所考慮的因子僅對優化過程中人因可靠性計算結果產生影響，并未對這些因子進行優化。

表2 人機界面監視過程中人的影響因子Table 2 Human influencing factor in monitoring process of human-computer interface

表3 人機界面監視中物理影響因子Table 3 Physical influencing factor in monitoring process of human-computer interface

根據式（6）得到t時刻、n個節點的聯合分布為：

根據式（7）及本文的實際情況可得到整個監視過程的計算式為：

其中：λ為影響因子對應的參數值；Δ為監視時間每段的間隔長度，Δ＝T／n，n為時間間隔的數量；Δt為第一時間段與當前時間段的時間間隔。q與n的關系為q＝n＋1。為確定n的取值進行了實驗。從實驗分析中可以得到如下結論：1）n不能取0和大于5；2）時間范圍為1～300，n＝2較合適；3）時間范圍為300～400，n＝1較合適；4）時間范圍為400～600，n＝3較合適；5）時間范圍為600～1 000，n＝4較合適。

根據式（8）、（9）及表2、3中監視過程的影響因子，認知過程失誤率計算方法進一步化簡為：

其中：j為認知過程影響因子；λj為影響因子對應的參數值［18］。

1.4 遺傳算法的終止條件

根據以前的研究，遺傳算法一般采用如下方法終止迭代過程：1）事先設定最大代數的方法；2）根據群體收斂程度，通過適應值的穩定性來判斷；3）根據算法的離線性能和在線性能的變化進行判斷；4）采用精英保留選擇方式，按每代最佳個體的適應值的變化情況確定。

對于本研究，根據實際情況采用的方法類似第2種方式，即當人因可靠性基本趨于穩定時就終止該算法流程。

2 事例分析

2.1 實驗步驟與結果

本文選取核電廠在蒸汽發生器傳熱管斷裂過程中能總體反映工廠狀態的畫面來進行布局優化，該工況的原始界面示于圖2。

在實驗過程中，除主界面外還須有輔助的警告界面、事件規程界面、規程過程中需調用的參數人機界面及主界面在進化過程中呈現不同布局的界面，這一實驗用到的模擬界面共48個，由于界面較多，這里不予列出。

主實驗設備為德國ManGold公司的Mangold Vision MV1型眼動儀與19寸一體聯想電腦組成的桌面視線追蹤系統。該眼動儀通過瞳孔反射原理采集眼動數據，其精度為0.1°，頭部允許移動范圍為：左右22 cm，上下11 cm，前后15 cm，整個過程至少1只眼睛的眼動能被捕捉到。除眼動儀外，還使用了另外5臺電腦共構成6個顯示屏，并使用了模擬界面軟件平臺。

實驗前先假設原始模式串為l1＝A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10。通過模擬實驗及眼動儀得到時間參數，之后根據相關公式計算得到該實驗的所有結果。本次實驗共進行了10次模擬，時間參數取平均值。經過統計和計算得到原始界面花費的平均時間為234.768 s，失誤率為3.952 3×10－8。

在計算進化時需考慮一個問題，如果實驗過程中操縱員對這一事故中有些模塊功能無監視，那么該模塊監視時間為0，顯然失誤率為0。

通過數字化人機界面模擬實驗及眼動儀可得到監視功能塊的時間，之后根據式（10）計算得到監視每種布局序列下的總失誤率，具體結果列于表4。

從表4可看出，當進化到12次時，進化過程較穩定，可結束循環迭代。

2.2 實驗結果分析

本實驗是用10次實驗花費的平均時間進行計算，花費的時間越多，表示移動時間越長，因為監視時間包括在屏中尋找信息的視線移動時間及獲取信息的時間，同一信息的獲取時間基本是一致的，總時間越多，說明移動時間越多，移動時間屬于時間浪費，根據前面的計算公式，時間越多，失誤率越小，因此，這里所得結果失誤率小的界面反而布局較差，因此，從表4中得到該選取的主界面較好的布局是第3次進化得到的優化界面，該優化界面如圖3所示。

3 結論

本文提出了核電廠數字化人機界面監視布局優化研究，目的在于提供一種對數字化人機界面的先進優化方法。為解決布局優化問題建立了一完整的優化流程迭代圖，功能塊布局采用線性逆向雜交方法進行布局組合，適應函數采用貝葉斯方法，基點是以人因可靠性為準則。最后實驗證明提出的線性逆向雜交方法具有收斂性快、穩定性好、迭代次數較少等優點，并得到了所選取的蒸汽發生器傳熱管斷裂事故的最優化界面。

表4 實驗過程中的參數t及人因失誤率Table 4 Human error probability and parameter t in experimental process

圖3 選取的蒸汽發生器傳熱管斷裂事故的優化界面Fig.3 Selected optimized interface of steam generator tube rupture accident

但本文提出的模型也存在不足：對認知影響因子考慮得不是很全面，人因可靠性分段計算次數與規模之間的關系須進一步完善。在今后工作中，將進一步對該模型進行擴展，進一步完善數據收集及實驗，進一步考慮在特殊領域的應用和推廣，以完善模型的精確度及完整性。

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Function Layout Optimal Method Research of Digital Human-computer Interface in Nuclear Power Plant Based on Human Reliability

JIANG Jian-jun1，ZHANG Li1，2，WANG Yi-qun1，PENG Yu-yuan3，
CHEN Wen4，QING Tao1，LI Peng-cheng1
（1.Human Factors Institute，School of Economic ＆Management，University of South China，
Hengyang 421001，China；2.Hunan Institute of Technology，Hengyang 421002，China；
3.Department of Computer Engineering，Guangzhou College of Commerce，Guangzhou 510830，China；
4.School of Environmental Protection and Safety Engineering，University of South China，Hengyang 421001，China）

In the process of information monitoring，the human reliability depends heavily on the layout among function blocks in digital human-computer interface.In this paper，the function layout optimal method based on human reliability for digital humancomputer interface of nuclear power plant was proposed，a complete optimal process was established，a linear reverse hybridization method was proposed，and the human reliability was used as optimization criterion.The experiment with the function layout optimal method was conducted.The results indicate that the linear reverse hybridization methodhas good stability and the proposed optimal method has good accuracy and convergence.

digital human-computer interface；human reliability；function block；layout；linear reverse hybridization method

X946

A

1000-6931（2015）09-1666-07

10.7538／yzk.2015.49.09.1666

2014-06-03；

2014-12-19

國家自然科學基金資助項目（71071051，71371070）；湖南省重點學科項目——管理科學與工程科學資助；湖南省教育廳基金資助項目（14C0974）；湖南省自然科學基金資助項目（14JJ7046）；南華大學科研支撐項目資助（2012XQD54）

蔣建軍（1977—），男，湖南衡陽人，講師，博士，從事人因工程、數據挖掘研究