灾场内、外域相结合的应急响应建模方法研究

针对某些重大突发事件应急中暴露出的效率低下问题,分析原因在于两方面：救援人员的施援能力缺乏和受灾群体自救能力不足,为此提出了一套综合利用受灾者自救能力和施救者救援能力的应急响应模型。界定了灾场内、外域系统的划分,描述了模型基本框架,分析了双方应急过程的行为特点,并利用多智能体系统描述了内、外域结合的应急行为规律,通过想定案例模拟了内、外域协同救援效果。结果表明,提出的应急救援模型能够反映突发事件内、外域协作的内在规律,对辅助决策有一定参考价值。     

行为决策对突发事件的干预机制及其预案启动策略研究

通过分析决策者的行为特征,提出了行为决策的集合描述方法.然后,结合突发事件的结构化描述,从结构化组成要素层次设计了行为决策对突发事件的干预机制,并分析了干预效果在激变型突发事件和渐变型突发事件中的不同表现形式.进一步,在同时考虑到突发事件的情景危害和情景演变的情况下,采用应急预案两两对比的方式,运用累积前景理论从情景属性的评估视角提出了应急预案的评估方法和启动策略.最后,以2003年SARS为例验证了理论和方法研究的有效性.     

基于知识元的突发事件风险熵预测模型研究

突发事件风险预测中受到多因素高维数据和小样本数据信息不完备的约束,无法定量识别和描述事件风险的不确定性.本文根据突发事件已认知的知识要素描述事件的共性本体特征,构建了基于知识元的突发事件风险预测模型.该模型利用状态监测系统的实时数据,根据最佳投影方向对观测样本数据进行降维,将投影特征值隐含的风险信息在风险指标论域内进行扩散,获得突发事件不同风险等级发生的概率,利用风险熵预测突发事件发生的可能性.以2008年长沙突发雨雪冰冻事件为例,对提出的风险预测方法的可行性和有效性进行了验证.研究结果表明,基于知识元的突发事件风险熵能够定量地反映概率事件发生时传递的风险信息,可为应急管理部门科学决策提供依据.     

社会网络及其上的传播动力学集成研究

为应对重大非常规突发事件的挑战,增强与完善应急管理能力,开展了基于社会网络的传播动力学集成仿真原型平台的研究与构建工作.该原型平台融合了社会网络模型与传播动力学模型的研究内容,建立了针对应急管理的集成仿真原型的概念框架,提出了以非常规突发事件为情景的仿真规划等方法,以及相应的应急管理措施与定量评估指标为主、定性评估指标为辅的评估方法,并给出了疫情在香港爆发的历史事件作为应急管理的一个仿真示例.     

基于平行系统的非常规突发事件计算实验平台研究

针对非常规突发事件应急管理的特点,在平行系统基本思想的基础上,提出了一种高性能、可扩展、可定制、开放交互的突发事件动态模拟仿真与计算实验平台设计框架,讨论了平台体系结构、人工社会构建、人工社会培育、计算实验过程的管理与控制、平行系统协同演化、应急管理情景可视化等关键技术。该平台集成突发事件计算实验的各类基础资源和工具,通过组合和配置,可以支持对不同类型突发事件的人工社会建模、计算实验与平行控制和管理。平台将实现基于突发事件情景的应急建模、培训、措施评估、平行管理与控制,能够大幅提升非常规突发事件的应急准备、响应及管理控制的能力。     

面向应急管理的人工社会元建模方法

针对非常规突发事件应急管理建模的需要探索新的方法,面向应急管理的人工社会元建模方法尝试利用元模型描述人工社会基本要素,利用领域建模方法刻画应急管理领域模型,采用模型变换和代码生成支持计算实验.本文以公共卫生突发事件应急管理研究为案例,利用人工社会元建模方法构造了人工社会元模型、突发事件模型、应急管理模型,并采用仿真模型代码生成技术直接产生计算实验模型代码框架.案例的构造过程表明面向应急管理的人工社会元建模方法是一种自洽的、贴近应急管理问题研究的建模方法,可以在集成项目的工作中发挥重要的作用.     

基于前景理论的突发事件应急响应的风险决策方法

针对应急方案对突发事件发展演变存在干预并可能导致不同的人员伤亡和财产损失的情形, 提出了一种基于前景理论的应急响应风险决策方法. 首先, 描述了突发事件应急响应的风险决策问题; 然后, 基于前景理论的思想, 计算突发事件不同情景的综合价值, 即定量化描述针对不同情景的人员伤亡和财产损失的决策者综合心理感知; 进一步地, 计算突发事件不同情景的权重, 即定量化描述针对不同情景出现的重要性程度的决策者心理感知; 在此基础上, 依据情景综合价值、情景权重和应急方案的成本投入, 计算各应急方案的综合前景值, 并依据综合前景值的大小确定应急方案排序. 最后, 通过一个案例研究说明了该方法的可行性与有效性.     

基于实时数据的应急交通疏散仿真方法研究

突发事件应急管理是非常态复杂系统问题,目前缺乏有效的研究手段.由于突发事件发生频率低,演化模型不明确,不确定性高的特点,在常态下广泛适用的传统仿真模型和基于数据的模型,通常难以直接应用在非常态情景中.本文提出了基于实时数据的应急交通疏散仿真方法,通过融合仿真模型和数据分析技术,使仿真系统能够兼容常态与非常态仿真计算,增强了其在非常态下的适应能力.本文以大规模交通疏散为例设计了仿真方法,该方法可以提高应急状态下交通仿真系统的预测准确性,并有能力提供多种事件的可能发生方向,为交通疏散应急管理提供决策支持.     

突发事件灾前应急物资政企联合储备模式

突发事件灾前应急物资储备在突发事件应急管理中有极其重要的作用。政府和企业联合储备应急物资能起到一定的互补。针对突发事件灾前应急物资需求特征,建立了一种基于生产能力储备的政企联合储备模式。进一步分析模式特征,给出并证明了政企联合储备模式的相关性质。这样的储备模式在大量减少政府应急物资实物储备量的同时,降低了突发事件灾中缺少应急物资的风险。同时,也合理地补偿了灾后应急物资生产企业被安排应急生产的成本,应急物资供应链实现了协调,政府和企业实现了双赢。最后利用一个算例计算分析,验证了政企联合储备模式的有效性和实用性。     

营区突发事件应急保障方案仿真推演评估方法

针对当前营区应对复杂突发事件情景下的应急指挥管理能力薄弱、应急方案效能难以量化评估决策的问题, 提出了基于兵棋的营区突发事件应急保障方案的仿真推演评估方法。结合营区应急作战特点和兵棋要素技术, 建立基于“情景-应对”应急模式的营区突发事件机理形式化描述, 采用案例推理方法将当前突发事件情景与历史案例库进行相似度对比分析, 构建一套适合突发事件快速响应生成应急方案的方法。以H营区油料库及核燃料库遭敌特偷袭引发的突发事件为想定背景, 采用兵棋方法开展对营区应急保障行动方案的仿真推演与效能评估, 验证了突发事件应急方案快速评估方法的可行性, 可为营区非常规突发事件应急决策提供重要的支持。     

基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化

重大灾难的灾后恢复一般分为应急恢复阶段和全面恢复阶段,前者面临时间、资金、资源有限等多重困难.传统交通网络灾后恢复研究缺乏结合应急恢复阶段特点的针对性研究.为此,提出一种基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化模型.首先,提出两个弹复性度量指标,分别从网络性能恢复速度和累计损失两方面度量弹复性.然后,针对应急恢复阶段,同时考虑上层系统弹复性和下层用户行为的交互,建立交通网络恢复策略双层优化模型.结合并行机调度问题算法和用户均衡配流问题算法,设计一种特殊的交互式双层算法.最后,通过案例验证了模型有效性,表明模型和算法能根据资源、资金、恢复目标、决策者偏好等因素,有效求解大规模交通网络应急恢复阶段的最优恢复策略.     

基于演化博弈的低碳城市电网长期韧性仿真方法

极端灾害频发,城市电网韧性重要性日趋凸显。而在碳中和政策背景下,城市电网的低碳化转型将影响电网韧性发展。使用演化博弈理论对低碳城市电网的长期韧性仿真方法进行研究,建立电网韧性演化仿真模型。该模型考虑居民安装光储系统以及电网韧性升级决策,并基于仿真模型分析演化博弈均衡结果。建立考虑灾害随机性的韧性演化仿真模型。对上述模型进行仿真验证,仿真结果可以为低碳城市电网韧性发展决策提供参考。     

面向应急管理的大图重要节点中介度高效近似计算方法

社交网络中的重要节点对于信息的传播效率有着至关重要的作用,也是近年来的研究热点问题.同时,随着新媒体时代手机、微博、微信等新兴媒介日益变快的信息传播速度,政府部门和企业已经逐渐认识到通过识别社交网络中的重要节点对于管理和控制社交网络中的信息传播,在面向应急的非常规突发事件数据获取与分析中,有着举足轻重的作用.新媒体时代也扩展了人们社会活动的信息容量与交换速度,以MapReduce为代表的分布式计算系统在应急管理的大规模社交网络数据分析中也变得越来越普遍.为了便于应急管理中的信息传播控制,针对应急管理中大规模社交网络图上重要节点识别的关键问题,本文提出了一种新颖的基于轴节点选择策略的大图重要节点中介度近似计算方法和原型系统,并通过模拟数据和真实数据(包含一个连续六个月的真实社交网络数据集)进行了验证.实验结果表明,该方法能非常有效地找出社交网络上的重要节点,对于应急管理中的信息传播控制有着重要的作用.     

基于深度强化学习的应急通信网络规划方法

针对应急通信网络规划传统算法对先验知识要求高、时效性不强等问题,提出一种基于深度强化学习的应急通信网络拓扑规划方法。研究了基于蒙特卡罗树搜索与自博弈相结合的网络规划样本数据生成方法,设计了基于残差网络的策略网和价值网,在此基础上使用Tensorflow库对模型进行构建和训练。仿真结果表明,提出的规划方法能够有效实现网络拓扑的智能规划,且具有较高的时效性和可行性。     

基于深度强化学习的应急通信网络规划方法

针对应急通信网络规划传统算法对先验知识要求高、时效性不强等问题,提出一种基于深度强化学习的应急通信网络拓扑规划方法。研究了基于蒙特卡罗树搜索与自博弈相结合的网络规划样本数据生成方法,设计了基于残差网络的策略网和价值网,在此基础上使用Tensorflow库对模型进行构建和训练。仿真结果表明,提出的规划方法能够有效实现网络拓扑的智能规划,且具有较高的时效性和可行性。     

考虑动态重构的装备体系可用性及弹性分析

要素协同作战框架下武器装备体系具有可动态重构的系统特性, 既增加了体系的复杂性和交互性, 又使其具有了更为明显的弹性特征。本文首先提出了装备体系弹性多层级评价方法, 确定了组成体系的关键装备要素。其次, 以典型的关键装备要素——武器系统为对象, 提出了基于动态双阈值多状态权重k-out-of-n系统模型的装备体系的性能可用性及弹性分析评价方法。最后, 以编队协同防空作战体系为对象进行案例应用研究, 得到了性能阈值恒定、随时间变化和动态变化这3种情况下的火力网可用度和弹性随时间变化的规律, 并验证了所提模型与评价方法的有效性与实用性。     

突发事件情景应对案例库族谱设计

突发事件情景超越经验,应急行动又依赖于应对者的经验.应用案例推理是比较有效的学习历史经验的途径,有助于厘清突发事件应对情景的演变.面对多阶段、多目标、多主体的复杂灾情,单一领域的案例库系统难以满足应对需求,需构建跨领域的集成案例库.本文引入生物分类学方法与案例相似度概念,着重于案例库族谱设计,分别结合情景演化考虑事件链与情景相似度,阐述了案例族谱横向与纵向两个维度及其关系.基于这一架构理论,规划了深圳市突发事件应急案例库的族谱结构.     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

Probability Criterion in Inventory System with Bounded Emergency Order

In this paper,we consider the inventory system with a bounded emergency order,using aprobablility criterion.It is shown that there exist two critical numbers critical number x and x such that the optimalemergency order policy is order-up-to-x with a bound and the optimal regular order policy is order-up-to-x.     

基于装备体系韧性的作战网络链路重要度评估及恢复策略

韧性可以全面描述装备体系吸收打击或干扰、并从打击或干扰中恢复的能力, 体现了体系的综合性能。针对装备体系的韧性提出了一种量化评价方法, 以对装备体系作战网络链路进行重要度评估。首先给出了装备体系韧性的明确定义, 并建立了量化韧性的数学模型; 其次提出了基于韧性增加值的链路重要度指标, 并构建了一种基于装备体系韧性的作战网络链路重要度评估模型; 然后构建了不同的恢复策略,并分析了其对作战网络性能恢复的影响; 最后通过应用案例验证了所提方法与模型的适用性和合理性, 为优化体系结构、保障和提高体系作战性能提供了理论支撑, 也为进一步开展基于装备体系韧性的作战网络应用研究提供了参考借鉴。