结合CBR和工作流的地铁应急演练系统

地铁应急演练系统是根据地铁运行管理、行车工作经验、各种预案等来处理常见故障
及突发事件。我们结合案例推理和工作流等关键技术，提出了相关的地铁应急演练系统的架构。它通过案例推理生成预案，并为新的事件发生提供智能决策；同时又结合工作流技术对于突发事件进行演练，实现了预案在多个角色之间的流转。本系统提高了地铁对突发事件的应急处理的效率和准确性。
基于案例的推理(case-based reasoning ,CBR),是利用以往经验，解决新问题。对于新出现
的问题，采取的方法是与以往的成功的案例匹配，从而避免了不正确的匹配，较成功的运用于智能决策系统和专家系统[1,2,3]。
工作流（Work Flow）是一类能够在多个参与者之间，利用计算机，按某种预定规则自
动传递文档、信息或者任务[4]。简单地说，工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。工作流引擎是驱动实体按流程定义从一个参与者流向下一个参与者的机制。
目前地铁公司存在海量的运行管理、行车组织工作经验、常见故障及突发事件的应急处
理预案。如：车辆故障、正线挤岔、脱轨、供电故障、地震、火灾、人潮、线路及附属设备故障、恶劣天气下运行组织、恐怖袭击等。这些事件、事故预案错综复杂、不同的预案在内容和形式上有较大的差别，难以用规则形式表示，但是基于案例的推理系统恰恰能满足其要求。因为CBR不需要进行规则推理,类似的案例可以通过相似度检索直接得到,这就使快速检索预案和生成预案成为可能。
地铁应急演练系统不仅包括智能决策系统，而且故障处理演练时预案信息要在不同角色
之间流转。预案表示中有不同角色（电调、行调、环调、值班主任、司机等），处理流程节点相互之间有着时间上制约关系，演练流程的结果进行优化后要重新添加到预案库中等等。
通过引入工作流的机制可以实现上述特点，从而达到应急演练的目的。