舆情传播与应急决策的结构化描述及其相互作用规律

运用多案例分析方法从属性层次提出了舆情传播和应急决策的结构化描述方法,进而借助情景-应对研究范式,刻画了二者的相互作用机制,分析了二者的博弈关系.然后,考虑到博弈双方的行为具有动态性、多目标、目标偏好和公平偏好,引入演化博弈论方法研究了舆情传播和应急决策之间的相互作用规律.进一步,运用实际案例验证了理论研究的有效性,并运用仿真方法考查了该案例中博弈双方的目标偏好行为和公平偏好行为对演化博弈稳定性的影响.     

面向突发事件的模糊多目标应急决策方法

应急环境下的信息具有不确定性、模糊性, 运用单一的方法很难做出有效决策. 集成模糊理论, 灰色系统理论和多目标决策理论, 提出了一种改进的模糊多目标应急决策方法. 该方法首先结合灰色关联度计算各决策方案到TOPSIS正负理想解的距离, 然后采用三角模糊数, 处理决策信息的模糊性和不确定性, 突出了各决策方案之间的关联影响. 最后, 结合核电站事故应急决策的例子, 验证了所提出方法的可行性和有效性.     

人与组织的合作与冲突行为研究及鲁棒性分析——基于群体性突发事件

基于群体性突发事件,借鉴博弈理论和行为运作管理理论,研究人与组织之间合作与冲突行为的协同演化机制。建立了员工与组织对抗的博弈演化模型,并根据不同的发展状态给出博弈均衡的讨论。由于互联网的影响,得知员工的群体性冲突事件具有社会网络结构,同时建立了员工的合作与冲突演化模型。最后,通过对模型的设置,模拟分析了不同措施下员工的行为决策,也对冲突事件的网络结构进行鲁棒性分析,考察员工之间冲突行为的稳定性。研究表明:员工冲突行为的群体规模越大,组织的管理越难以进行;组织不同程度的强硬措施对员工的冲突行为的影响也不同;外界的惩罚越强组织的强硬措施就会相对减弱,而员工层面的对抗就会加强;员工的行为与组织的管理措施以及外界的惩罚程度是协同演化的;员工之间的网络关系在不同事态下的鲁棒性不同,在事情发展到更严重时,网络关系的鲁棒性更好。因此,组织的最优决策是正确认识员工冲突行为和外界的惩罚程度,给出合理的管理措施才能提高组织的绩效,避免群体性冲突事件。     

基于案例比较信息的多准则群决策分类方法

提出了一个基于案例比较信息的多准则群决策分类方法.该方法使用级别高于关系作为决策者的偏好模型.它要求决策者根据自己的偏好预先给出部分方案之间的比较信息.基于这些比较信息和决策者的重要度确定了具有最大可信度的群体一致案例比较信息集,并利用该信息集构建一个混合整数规划模型来计算方案的分类区间,从而引导决策者给出部分方案的精确分类信息.在此基础上,确定一个代表函数来获得其余方案的精确分类.最后通过一个实例说明了方法的可行性和合理性.     

基于案例的突发事件推演规则验证方法

为提高突发事件案例利用率和突发事件推演规则的适用性及准确率,结合应急管理和知识管理理论,提出了一种利用相似案例验证推演规则适用性的方法.该方法以共性知识元模型作为突发事件情景、推演规则、案例的共性表示基础.首先,利用当前情景匹配突发事件推演规则,提取匹配成功的推演规则;然后结合当前情景匹配突发事件案例,并以匹配成功的案例对推演规则进行推演验证,验证通过的推演规则用于突发事件情景推演,从而为应急管理提供决策支持;最后,以汶川县七盘沟等泥石流为例验证了该方法的有效性.     

基于情景的非常规突发事件决策流程生成方法

非常规突发事件频发,有效而快速地识别决策问题、构建决策流程是亟待解决的重要研究问题。运用知识元模型分析非常规突发事件决策情景,在规则推理的基础上,应用模糊理论,提出模糊规则以及规则匹配算法,实现非常规突发事件决策问题的识别,进而通过问题与决策活动的映射关系、应用知识元和解释结构模型将决策活动结构化,提出决策问题关系到流程结构的转换方法,从而实现决策流程的生成。研究成果能够为决策人员快速识别决策问题、构建决策流程、制定决策方案提供支持。实例分析证明了该方法的有效性。     

基于知识元的突发事件案例信息抽取方法

为了获取突发事件案例中客观事物及其状态变化信息,将共性知识元模型引入到应急领域中,针对突发事件案例内容特征,从知识层面对突发事件案例进行结构化表示,进而提出一种基于知识元的突发事件案例信息抽取方法。该方法通过可定制的突发事件案例信息抽取模板,并结合规则匹配,能够实现对突发事件案例半自动化信息抽取,抽取结果存储到数据库中,可以为基于知识元的突发事件情景模拟仿真研究提供客观真实的数据支持。最后通过实验证明了该方法的可行性和有效性。     

基于案例的决策支持及其实现

本文在讨论基于案例推理的基础之上，提出了基于案例决策支持系统（ＣＢ－ＤＳＳ）的体系结构，并介绍了在ＳＸＳＥＳ－ＤＳＳ（陕西省科技经济社会协调发展宏观决策支持系统）的原模型上开发的ＣＢ－ＤＳＳ及其应用实例．ＣＢ－ＤＳＳ具有自学习的功能和完成自适应决策支持的特点，提高了决策支持的有效性．     

多目标决策的柔性电压控制

提出了一种新的电压稳定控制方法.基于帕雷托优化解集,多目标决策技术被用来实现对于电力系统电压稳定性的柔性控制.电压控制是一个多目标优化问题.首先用基因跳跃进化算法作为离线搜索的方法,寻找出帕雷托优化解集.当控制系统在线应用时,帕雷托优化解集提供了一系列可行解.多目标决策技术能够根据不同的控制需求选择其中之一,满足不同的操作参数选择.从而实现了对于电压稳定的柔性控制.这种基于多目标决策的控制策略提供了快速、柔性的系统响应.对于6母线的电力系统仿真证实了这一新方法的有效性.     

面向突发事件的复杂系统应急决策方法研究

突发事件应急决策问题具有典型的复杂系统特性,本文深入分析了传统决策问题和应急决策问题的差异,考虑应急决策问题的特殊约束条件,提出了面向突发事件的复杂系统应急决策方法——"基于跨域仿真的应急决策方法",该方法由三条基本准则、跨域仿真模型、基于跨域仿真的决策支持模型三部分组成.三条基本准则包括动态锚定、有效策略、底线原则,分别针对应急决策面临的决策目标动态不确定、方案评估缺乏评价依据、决策调整难以实施三大难题给出了解决途径;跨域仿真采用"数据-模型"融合的方式解决突发事件仿真的"仿不准"难题;基于跨域仿真的决策模型实现了复杂突发事件的有效决策.本文提出的基于跨域仿真的应急决策方法具有一定的方法论意义,可推广适用于多种具有复杂系统特征的广义决策问题.     

基于DEVS的多分辨率建模形式化描述规范研究

随着分布交互式仿真技术的发展，多分辨率建模成为建模与仿真的关键技术之一。提出了一种多分辨率模型系的概念，并分析了多分辨率模型系的重要性质。多分辨率模型系描述了同一实体的不同分辨率模型之间关系。在多分辨率模型系和DEVS描述理论的基础上提出了一种多分辨率模型系统的形式化描述规范MRMS，证明了该规范的重要性质，尤其是它的耦合封闭性。在MRMS的基础上，可以进一步深入开展多分辨率建模的理论和实现研究。     

群体性突发事件中非一致信任水平舆论传播建模与分析

群体性突发事件是影响社会稳定的重要因素,正确认识和理解舆论传播的演化机制, 可以建立快速、高效的应急体系和措施, 从而保证群体性突发事件的客观舆论导向. 针对群体中个体属性的多样性, 在Krause有界信任模型基础上提出了非一致有界信任模型, 进行了一系列计算机仿真实验. 结果表明: 当社会网络中个体的信任水平各不相同时, 要使社会网络的群体观点达到一致, 远比相同信任水平时要难; 而且, 社会网络中个体的数量与舆论传播的最终观点簇之间存在正相关关系.     

群体性暴力行为的多主体建模研究综述与思考

对基于复杂适应系统理论的群体性暴力行为多主体建模研究进行了综述,阐述并总结了群体暴力行为建模的社会学理论基础及主体分类、主体关系定义、主体的情绪产生、适应性决策和复杂行为进化等方面的工作,指出了目前的群体性暴力行为建模呈现出了由简单到复杂、由一般到具体的发展趋势,其中基于社会学与心理学理论的个体的个性化和差异化建模将会是一个重要的发展方向。提出了群体暴力行为多主体建模应考虑纳入高密度人群的谣言传播机制、加强社会学合作研究完善模型的可靠性和开展大规模虚拟仿真来服务于应急管理的建议与思考。     

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.     

基于社会物理学的群体性突发事件演化及仿真——群体意见和行为的演化研究

为研究群体性突发事件演化的一般规律,以社会物理学理论为基础,借用万有引力定律和动能原理的思想构建了群体意见和群体行为的演化模型,并通过Netlogo仿真平台对模型进行了仿真。通过对政府处置力度、介入时间,媒体和意见领袖的权威性、影响力及介入时间等参数的调整,得出政府在群体性突发事件演化中起主要作用,媒体和意见领袖起导向作用。因此,在事件发生时,政府自身应积极选择科学的行为方式,并利用媒体和意见领袖,充分发挥其导向作用,有效控制群体性突发事件的演化态势。     

基于多Agent的智能决策生成系统研究

分析了战略决策模拟系统中引入智能决策生成系统的必要性，介绍了多Agent理论，提出了基于多Agent的智能决策生成系统的框架结构，给出了系统工作流程、Agent结构和实现技术，最后总结了采用多Agent技术实现智能决策生成系统的主要优点。     

基于多层决策的作战群体行为建模研究

模拟训练设备是虚拟士兵技术的重要应用领域,作战群体行为的研究对提高模拟训练设备的训练效果具有重要作用。将多层决策理论改进为生理层、应激层、认知层、理性层和作战层,构建了基于多层决策的作战群体行为模型;提出了交互元的概念,将虚拟个体间的交互以交互元的方式进行存储和执行;在高层决策系统中引入了任务图对行为规划进行管理,并建立了交互管理器,对交互元进行管理;将作战行为分为7种基本行为,简化了作战目标的生成。在某装备培训与试验系统中对模型进行了应用与测试,结果表明模型自主性好,耗费资源少,具有较高的可信性,群体间的交互表现出较高的逼真性,能有效的满足装备培训与试验系统的需求,提升训练效果。     

基于LINGO的多目标攻击空战决策研究

在介绍了多目标攻击有关概念的基础上,分别建立了考虑目标威胁后的多机协同多目标攻击的数学模型和单机多目标攻击的数学模型,并采用Lingo软件通过具体算例分别对两类模型进行了数值仿真.仿真结果表明,利用优化软件Lingo可以实现快速准确的空战决策,从而为多目标攻击空战决策提供了一种有效的决策方法.     

政府不同应急管理模式下群体性突发事件的演化分析

在"事实-价值"的群体性突发事件分析范式下,借鉴奥野正宽和松井彰彦、刘德海和徐寅峰等不同文化接触下博弈均衡演化的分析思路,考虑了基层政府、上级政府和社会弱势群体等存在认知结构差异的心智模型,在此基础上建立了群体性突发事件博弈均衡演化模型,分析了"基层政府动用警力"和"上级政府介入"两种政府应急管理模式的适用条件,群体性突发事件博弈均衡演化的方向和影响因素.     

基于多进程的Agent行为描述及其仿真调度研究

在基于Agent的作战仿真中,描述作战实体的Agent的行为异常复杂,采用传统的面向事件例程的仿真策略,会使Agent仿真模型的描述和执行缺乏灵活性和可扩展性,不利于降低建模仿真的复杂度。提出采用进程交互法作为基于Agent的作战仿真的基本仿真策略,将Agent在物理域、信息域和认知域内的行为描述为不同的进程,降低各域内行为描述的耦合性,增强Agent行为模型的可扩展性,并通过进程交互仿真的控制方法约束各行为进程的启动、挂起、继续运行和终止,无需模型开发人员管理Agent行为进程的调度。这种方法使Agent行为描述更加清晰和易于理解,有效降低了Agent行为描述和仿真调度的复杂度。通过一个应用实例,验证了提出方法的有效性。