基于超网络的灾害下城市群应急资源调配优化研究

重大灾害事件频繁发生，单个城市资源有限、难以独自应对。以城市群为单位的多主体协同应急可以提高应急保障和救援的能力，其中资源调配优化是协同应急决策中的核心问题，它显著影响到应急管理活动的有效性。传统"多出救点、多受灾点"场景下的应急资源调配优化方法难以刻画具有差异化属性的各救灾/受灾城市之间相互协调合作的关系，且尚未充分考虑灾害的实时变化与资源动态调配之间的相互影响。本项目针对灾害环境下的城市群应急资源调配优化问题，将单个城市内部的调配运作体系视为一个多层级网络，拟构建面向差异化城市间协同应急的超网络模型，并且根据灾害演变机理建立灾害网络，拟研究灾害网络影响下各应急主体间调配决策方案的动态调整方法与技术。项目力图在应用超网络理论建模分析由多个"非同质化"网络构成的超网络结构、以及网络间的相互作用等方面有所创新。本项目研究中形成的新模型、方法和技术对于复杂环境下的应急决策具有重要意义。

重大灾害事件频繁发生，单个城市资源有限、难以独自应对。以城市群为单位的多主体协同应急能够提高应急保障和救援的能力，其中资源调配优化是协同应急决策中的核心问题，它显著影响到应急管理活动的有效性。本项目探索了面向灾害的城市群应急资源调配优化的创新模型、方法和技术，主要贡献如下：..全面调研了灾害场景中应急资源调配的本质特性和最新研究进展，构建了灾害风险下城市群应急资源调配的超网络模型，以实现对于跨区域各城市应急主体差异化属性特征、以及灾害变化与资源调配之间相互影响关系的刻画。强调关注城市群资源调配网络中各应急主体间不同调配方式的差异性，运用随机均衡配流理论，构建了决策者对各类差异化应急方式有偏好时的城市群超网络调配模型，并提出了基于Euler与MSA的两阶段混合求解算法，解决了面对决策偏好时的应急方案设计问题。同时，针对应急调配过程中有关应急资源描述常常存在信息异构的现象，提出了基于本体和MapReduce框架的应急资源数据匹配集成方法，以提高应急调配决策的准确性和效率性。另外，采用加权语言标签空间描述应急资源调配所需时间、费用以及资源需求量的不确定性，并构造了无差异函数来刻画决策者对风险的不同偏好，建立了面向应急资源调度的一种模糊规划模型，对应急灾害环境中信息缺失、数据难以收集与整理等复杂表征提供了模糊处理技术。上述工作也为后续深入研究基于复杂环境下应急决策的超网络优化方法打下了基础。