突发事件应急管理中的多核应急协同决策方法研究

发布时间：2017-05-21 17:07

  本文关键词：突发事件应急管理中的多核应急协同决策方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：突发事件应急管理中的协同式群决策问题是一种复杂系统在复杂条件下协同决策的科学问题。此问题不但要以应急预案体系和各协作成员的知识库与数据库为基础，同时还要考虑不同协作成员的协作方式、推理方式以及组织规范等因素。突发事件处置过程中的协同式群决策目标是基于应急预案中各种过程、组织与协作要求根据各个成员的局部可选方案快速生成针对突发事件的总体应急处置方案。目前由于突发事件的处置过程具有复杂巨系统的特点，在进行协同式群决策过程中，会产生决策方式各异、各个协作成员自律性差、组合方案庞杂和系统稳定性与有效性差等一系列问题。因此本文针对上述问题进行以下具体研究： 1、根据突发事件应急管理的协同处置过程，构建了基于规范的应急处置过程云计算服务框架。通过在应急多核决策系统中引入组织规范和约束要求，增强了各个成员对任务的自律性和协商能力，使得系统的协作方式与应急环境中各部门的协作形式更加接近，以充分调动云计算系统的服务资源。 2、建立了基于组织规范的多核心任务规划和协同逻辑推理模型。为能够提高系统决策的适应性和决策效率，设计了基于突发事件处置流程的多层次推理方式。处置过程中每个部门中都具有不同形式的推理行为，尤其是在物联网条件下，每个部门的专业领域系统都具有高度的独立性和智能性。因此这使得多部门联动的不同的推理方式之间的衔接成为成功进行决策推理的关键。 3、根据部门内部和部门间的应急协作方式，讨论了构架内核中心内部成员与核中心成员之间的协同关系，基于此建立了基于情景的核逻辑推理模式和基于情景的多核应急协同决策推理模型。使系统在做决策时将突发事件情景与各部门基于应急处理方式的逻辑推理模式同时考虑，以确定具体应急情景下的行动方案。 4、建立了基于情景和语义的逻辑推理模式匹配方法。系统进行决策时，情景确定不但要与真实的突发事件环境相一致，还要与相互协作推理部门的请求语义相一致。通过建立一种环境-情景-语义的逻辑推理模式匹配方法，能够为各个agent在进行决策时确定与环境和协作成员适应度高的情景。 5、从系统角度引入了多目标鲁棒优化方法实现应急处置过程中的推理鲁棒性和有效性。突发事件决策过程是一种分布式系统决策过程。因此从系统角度看，系统的稳定性、有效性以及应急管理所要求的时效性，必须满足突发事件处置过程的要求，，这就需要从系统角度对协同决策进行优化，实现其在真实环境中的鲁棒能力。由此通过建立相应的多目标鲁棒优化模型和设计非支配排序遗传算法实现了系统的稳定性。
【关键词】：应急管理 组织 情景 框架 优化
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：C934;D035
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-24
• 1.1 研究背景9-16
• 1.1.1 突发事件应急管理与处置过程9-11
• 1.1.2 国内外研究现状及前沿分析11-16
• 1.2 问题的提出16-19
• 1.3 研究的目的与意义19-20
• 1.4 研究思路与内容安排20-24
• 1.4.1 主要工作20-22
• 1.4.2 论文结构22-24
• 第二章 多核应急协同系统理论体系研究24-37
• 2.1 突发事件应急管理协同方式24-28
• 2.1.1 应急预案体系24-25
• 2.1.2 应急规划25-26
• 2.1.3 应急处置过程中的部门联动26-27
• 2.1.4 应急管理信息协同27-28
• 2.1.5 资源保障与处置实施协同28
• 2.2 应急管理决策支持理论与技术28-36
• 2.2.1 应急决策支持28-29
• 2.2.2 多agent系统29-36
• 2.3 本章小结36-37
• 第三章 多核应急处置过程云计算服务框架37-54
• 3.1 面向应急处置过程的云计算平台构架37-40
• 3.2 基于应急处置云计算服务总体框架的规范多AGENT系统40-42
• 3.3 面向应急事务的宏观服务层42-43
• 3.4 应急组织协调层43-45
• 3.5 应急广义工作空间协作层45-50
• 3.5.1 应急广义工作中心与核中心45-47
• 3.5.2 应急广义工作空间47-48
• 3.5.3 应急广义工作空间协作层48-50
• 3.6 应急规范实施层50-52
• 3.7 NEDCSA架构底层52-53
• 3.8 本章小结53-54
• 第四章 基于情景的多核应急协同决策模型54-91
• 4.1 NEDCSA构架中的多核心建模54-62
• 4.1.1 协作规划与合同协商过程54-56
• 4.1.2 核中心成员间的关系56-59
• 4.1.3 应急广义工作空间核中心的选择59-62
• 4.2 应急多核心协同62-65
• 4.2.1 各领域多核心协同关系62-63
• 4.2.2 领域多核心协同方式63-65
• 4.3 基于情景的核逻辑推理模式65-85
• 4.3.1 系统中的知识表达65-66
• 4.3.2 粗糙集与产生式规则系统66-69
• 4.3.3 NEDCSA构架中的基本推理模型69-80
• 4.3.4 基于情景的核逻辑推理模式80-82
• 4.3.5 多核心建模的情景分类模型82-85
• 4.4 基于情景的多核应急协同决策推理模型85-90
• 4.4.1 基于情景的多核应急协同决策模型85-87
• 4.4.2 领域核中心的调度与决策支持87-89
• 4.4.3 推理网络的关键指标定义89-90
• 4.5 本章小结90-91
• 第五章 多核协同的情景适应度研究91-105
• 5.1 具有语义接近范围的语义相似度模型91-99
• 5.1.1 领域本体91-96
• 5.1.2 领域本体概念语义相似度计算96-98
• 5.1.3 具有语义接近范围的语义相似度模型98-99
• 5.2 概念的关键属性云匹配模型99-103
• 5.2.1 概念的关键属性及其不确定性100
• 5.2.2 云分类器100-102
• 5.2.3 概念的关键属性云匹配模型102-103
• 5.3 基于概念与属性的联合相似度的情景确定模型103-104
• 5.4 本章小结104-105
• 第六章 多核应急协同模型的优化与仿真分析105-118
• 6.1 多目标鲁棒优化方法105-107
• 6.2 多核应急协同模型中优化指标的定义107-109
• 6.3 多核应急协同模型的优化方法109-111
• 6.4 系统仿真实验111-116
• 6.4.1 模型优化的计算111-114
• 6.4.2 求解结果与参数分析114-116
• 6.5 本章小结116-118
• 第七章 结论与展望118-121
• 7.1 研究结论118-119
• 7.2 前景展望119-121
• 参考文献121-128
• 发表论文和参加科研情况说明128-129
• 致谢129-130

【参考文献】

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本文编号：384267