应急决策知识供给的敏捷性评价方法

决策者在应急决策过程中需要具有高敏捷性的知识支持.量化知识供给的敏捷性可以有效地评价突发事件的应急处置水平.本文从应急反应参与者所构成的知识交互供需网链角度出发,提出了一种基于知识供应通路的敏捷性评价方法(PAE).该方法量化了单个应急反应部门向上级部门提供应急决策知识的供给能力,求得每个环节到最终决策者的知识供应通路,从而根据每一条知识供应通路的敏捷性来评价供应网链的敏捷性.通过对禽流感应急反应过程的仿真实验,表明了该评价方法能比较客观地评价应急反应过程中向决策者供给知识的敏捷性.     

基于负荷局域择优重新分配原则的复杂网络上的相继故障

相继故障普遍存在现实的网络系统中,为了更好地探讨复杂网络抵制相继故障的全局鲁棒性,采用网络中节点j上的初始负荷为L_j=k^α_j（k_j为节点j的度）的形式,并基于崩溃节点上负荷的局域择优重新分配的原则,提出了一个新的相继故障模型.依据新的度量网络鲁棒性的指标,探讨了4种典型复杂网络上的相继故障现象.数值模拟表明, 关键词： 相继故障 复杂网络 关键阈值 相变     

面向韧性提升的相互依赖关键基础设施网络灾后修复模型研究

科学合理制定相互依赖关键基础设施网络(Interdependent Critical Infrastructure Network, ICINs)遭灾后毁坏组件的修复计划是其安全管理的至关重要内容。本文首先明确了ICINs的韧性测度,分析了其灾后修复策略;然后基于网路流理论,以最大化ICINs的韧性为目标,构建了在有限灾后修复资源约束下,ICINs的灾后修复任务选择与调度的混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解;最后通过不同规模的用例实验对模型和遗传算法进行了测试。研究表明:(1)该模型具有解决相关问题的可行性与有效性;(2)设计的遗传算法能获得质量较高的满意解,且对于大规模问题,遗传算法的求解时间与求解结果优于Cplex软件;(3)将网络之间的功能与空间相互依赖同时纳入模型中,能使ICINs的韧性达到更高。研究可为ICINs的灾后修复决策提供辅助。     

考虑节点综合重要度的物流网络级联失效模型

为提高突发事件级联失效对物流网络破坏程度的评估的可信性,提出一个考虑物流网络边权特征的节点重要度的综合度量方法,并在此基础上构建相应的级联失效模型。数值仿真结果表明：该模型对于物流节点重要度的衡量更为完善,所制定的失效负载分流准则及其对于级联失效破坏性的评估结果更具合理性。通过该模型可更加全面地掌握了解网络结构对于级联失效破坏的抵御能力,为物流应急管理提供理论支持。     

应急决策知识发现的推理方法研究

在复杂多变的应急决策环境中,如何根据已有的决策背景知识和当前发生的应急问题,进行有效的知识推理是在应急处置过程中实现知识发现的重要途径。本文基于范畴论和定型范畴论,提出了一种从联想和推演两个角度实现的知识推理方法。这种方法是通过类推定型函子(Functor)和推出(Pushout)来实现的,它将推理形式转变成一种范畴化知识结构上的计算过程。该方法能够通过有效的知识推理,从已知的决策背景知识中获得新知识,以辅助决策者进行有效的决策。     

Effect Attack on Scale-Free Networks due to Cascading Failures

Adopting the initial load of a node j to be Lj = [kj ∑mεГkm）]^α with kj and Fj being the degree of the node j and the set of its neighbouring nodes respectively, we propose a cascading model based on a local preferential redistribution rule of the load after removing a node. Assuming that a failed node leads only to a redistribution of the load passing through it to its neighbouring nodes, we explore the response of scale-free networks subject to two different attack strategies on nodes and find some interesting and counterintuitive results in our cascading model. On the one hand, unexpectedly, tile attack on the nodes with the lowest degree is more harmful than the attack on the highest degree nodes when α〈1/2. On the other hand, when α = 1/2, the effects of two attacks for the robustness against cascading failures are almost identical. In addition, the numerical simulations are also verified by the theoretical analysis. These results may be very helpful for real-life networks to protect the key nodes selected effectively and to avoid cascading-failure-induced disasters.     

数据包络分析在信用评估中的应用

提出了一种基于拒绝案例集的数据包络分析模型和边界为分段线性分离超平面的分类方法，探讨了在只掌握单方面信息(信用差的单位)的情况下，如何对新单位进行信用评估的问题，并给出了评价决策单元信用状况的具体方法，应用实例表明所提出的模型和方法是可行的。