生化恐怖事件应急决策支持的若干关键问题研究

本项目以大中城市人群聚集地区生化恐怖事件与紧急救助为主要背景，研究可集成于应急决策支持系统的若干关键问题。包括：医院救治能力分析、受害者急救车辆和医药品运输车辆调配、基于受害者症状和表征的毒物识别等问题。本研究利用运筹学和统计学方法，结合实际情景，建立相应的模型，提出实用有效的算法，为应急决策支持提供理论与方法支撑。相关研究成果可用于应急决策支持系统的开发，进而为政府部门对生化恐怖事件的快速响应决策提供技术支持和演练平台。

本项目以生化恐怖袭击应急为研究对象，开展决策辅助分析关键技术与方法的研究。在科学研究方面，主要研究成果为：（1）对生化恐怖袭击中不明毒物的识别进行了研究，通过在相关文献、相关机构中的采集并利用Bootstrap扩展和Gibbs修正来获得数据集，提出了一种基于贝叶斯网络推断框架的生化毒物识别体系；（2）对应急救援中相关医院的救治能力评估进行了研究，分析了生化恐怖袭击中人群运动分布模式，基于Monte Carlo模拟仿真方法建立了医院救治能力评估框架；（3）对医疗物资储备库选址、配送，以及车辆调度、伤员运送问题进行了研究，建立了生化恐怖袭击多情景下的车辆调度优化模型、医疗资源储备库选址和医疗物资配送模型，并提出了实数编码算法、进化算法的改进算法等进行模型的求解；（4）对具有传染性的生化毒物的时空分布特征进行了研究，应用了生化恐怖袭击应急时空重排扫描（Space- Time Permutation Scan）预警模型，并结合GIS系统进行可视化显示；（5）对恐怖网络的组织架构进行了研究，提出了基于序贯贝叶斯更新方法的链路预测模型；（6）对封闭、半封闭空间内的应急人群疏散进行了研究，以北京地铁西单站为原型，建立了基于元胞自动机模型的生化恐怖袭击应急疏散仿真模拟框架；（7）对决策系统的开发与集成进行了研究，通过模块化开发模型，利用敏捷思想技术，建立了生化恐怖袭击应急决策支持原型系统。这些研究成果的应用能够对我国在生化恐怖袭击情景下开展应急管理工作起到理论的指导，并对我国安全稳定起到积极的贡献。在论文方面，在国内外学术会议，核心学术期刊上共发表论文11篇，其中被SCI检索的有1篇，被EI检索的有7篇。另外3篇被ISTP检索；在人才培养方面，本项目支持了2名博士和11名硕士的学位论文。