基于BDN和Multi-Agent的突发事件应急风险决策方法研究
[Abstract]:The sudden events have great harm to the social and economic development, the people's living standard and the social order. The emergency response is very complex, so it is necessary for multiple decision makers to make decisions together in order to improve the accuracy of decision-making. Because of the uncertainty of unexpected events, the decision makers who participate in the emergency, the decisions made by the decision makers, the set of alternative decision plans and the relationship between them are uncertain. The problem to be studied in this paper is how to reduce the risk of decision-making and make emergency decision by considering the uncertain characteristics of the relationship among decision makers, decision makers and decision schemes when dealing with unexpected events. First of all, in order to describe the emergency risk decision problem involving multiple agents, this paper introduces the idea of Agent, which is used to represent a single decision body, and uses Bayesian decision network (BDN), to describe the relationship among decision makers, decision makers and decision schemes. Secondly, considering the risks arising from the uncertainty of decision makers, decision schemes and their relationships, a multi-attribute decision scheme selection method is proposed. In this method, BDN reasoning and multi-Agent interaction are used to obtain the set of multi-agent alternatives that satisfy the current decision objectives. On this basis, according to the multiple attributes of the decision scheme, the profit and loss value of a single scheme in response to different scenarios is calculated, and the comprehensive evaluation value of each alternative set is calculated on the basis of the scheme profit and loss value and the strength of the relationship between the options. Then the optimal scheme set is selected. Finally, the result of case study verifies the feasibility and rationality of the proposed method.
【作者单位】: 华中科技大学自动化学院;
【基金】:国家自然科学类商业资助项目(71671071,71271094)
【分类号】:C934
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,本文编号:2392639
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