基于广义知识耦合的应急决策方法研究

突发公共事件发生后，应急决策需要面对复杂环境和诸多影响因素，根据时间、资源等约束条件，确定最优或可行的应急行动方案，完成非常规的科学决策，这也是当前应急响应中存在的现实困难之一。广义而言，应急预案、专家经验、应急案例、分析模型都是知识，均可为应急决策提供支持。本项目针对应急决策需求，首先通过对应急响应要素和现有预案库、知识库、案例库、模型库的分析，研究各类知识在应急决策中的适用面和局限性。然后结合公共安全科学、人工智能理论和决策科学技术已有研究成果，探索应急预案、专家经验、应急案例、分析模型之间的组合、嵌套和网络化等基本耦合机制。随后，基于系统论观点建立具普适性的应急决策模型，并通过典型突发公共事件案例对模型进行验证和完善，提出基于广义知识耦合的应急决策方法。为实现自动化、智能化程度高，便捷实用的应急决策支持系统提供指导，为提高突发公共事件应对能力提供理论和科学方法支撑。

突发事件发生后，应急决策需要面对复杂环境和诸多影响因素，根据时间、资源等约束条件，确定最优或可行的应急行动方案，完成非常规的科学决策，这也是当前应急响应中存在的现实困难之一。广义而言，应急预案、专家经验、应急案例、分析模型都是知识，均可为应急决策提供支持。针对上述问题和需求，本项目重点研究了对上述各类知识进行综合和集成的应急决策理论和方法，并用于指导应急平台中应急决策系统的建设。通过分析应急决策中共性的问题和面对的现实困难，基于系统论的观点，对各类突发事件（自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件）的典型案例进行了分析，确定了应急响应的共性问题，提炼出具普适性的应急响应要素集合和相应的流程，并结合各类知识的适用面及其相互之间可能的组合、嵌套和网络化等耦合机制，提出了基于广义知识耦合的应急决策方法。.本项目通过三年的研究工作，已完成项目计划内容。此外，依靠清华大学参与国家应急平台体系建设的优越条件，结合政府、行业应急平台的实施，本项目还开展了研究成果的转化和应用，取得了初步的应用效果。本项目的主要研究成果包括：.（1）广义知识基本耦合机制分析.在对应急预案、专家经验、应急案例、分析模型四种广义知识基本特征及其优势和不足进行分析的基础上，从知识的组合、知识的嵌套和知识的网络化三方面进行了研究，建立了针对上述四种广义知识的RBR（Rule Based Reasoning）、CBR（Case Based Reasoning）、MA（Model Analysis）三种推理技术自身或相互之间组合、嵌套和网络化耦合机制。.（2）具普适性的应急决策建模.基于广义知识耦合机制的研究成果，建立了针对一般性突发事件的应急决策模型，研究了基于决策要素模板的应急处置方案生成和调整技术，设计了基于多智能体技术的原型系统。.（3）模型推广应用.本项目提出的决策模型已在湖南省应急平台、宁夏自治区政府应急平台、昆明市应急平台等政府应急平台智能辅助方案系统，以及国家海洋局应急平台智能决策支持系统中进行了实现并得到初步应用，在提升应急平台决策支持子系统（模块）的科学性和效率方面体现了一定的技术先进性和应用价值。