基于贝叶斯网络的抗震决策支持系统的若干关键问题研究

This project investigate the application of Bayesian Networks in civil engineering disaster prevention and mitigation by revealing the computing law of Bayesian Networks of continuous distribution, using data fitting and optimization methods. It clarify the principle of Bayesian network-based decision support system and establish post-earthquake transportation network emergency decision reaction system for regional roads and bridges based on Bayesian networks. This system has the following functions: seismic risk assessment of the individual bridge, analysis of the state of the entire transport network based on the on-site information after the earthquake. This system is useful for traffic control, fast and safe transportation of relief resources, and fast reconstruction.

本项目拟通过揭示任意连续分布的贝叶斯网络的运算规律，采用数据拟合和优化的方法，进行贝叶斯网络在土木工程防灾减灾应用方面的研究，本项目将研究基于贝叶斯网络的抗震决策支持系统的原理和算法，从而为建立基于任意分布的贝叶斯网络的实时的震后区域性道路桥梁交通网络应急决策反应支持系统提供理论依据，系统将具有如下功能： 交通网络中桥梁个体的地震风险评估， 地震发生后桥梁个体的状态分析， 地震发生后整个交通网络的状态分析， 在获取某些现场信息后桥梁个体和整个交通网络的状态分析。该系统建立后，对于震后的交通疏导，救援物质和人员的快速安全运输，震后救援，灾区的快速重建，都有着极其重要的帮助和指导作用。

本项目通过研究贝叶斯网络相关理论问题，致力于建立一套适用于桥梁管理系统的地震反应决策支持系统，对地震的强度、发生的概率、结构自身的抵抗力以及桥梁网络的空间分布等进行分析和风险建模，研究地震发生时单个桥梁的损伤状况以及桥梁网络的体系可靠度，从而帮助决策者在震前桥梁的升级改造和震后救援物资的迅速配置上做出正确决策。地震发生后的路径规划问题不同于传统的最短路问题和车辆路径规划问题，及时性与安全性成为最主要的约束目标，同时还需要考虑震害引起的路况变化和权值更新。本项目综合以往的救灾经验和研究成果，提出一种全面的地震救援路径优化问题模型，同时将启发式规则和遗传算法有机结合，在GIS平面坐标下对这类实际问题进行求解，最终结果考虑多目标的Pareto最优解，并与最短路问题中的经典遗传算法进行比较，通过仿真试验对比分析说明本算法拥有更高的求解精度和收敛速度。