基于应急案例的情景决策支持方法研究

为满足突发事件“情景-应对”的需要,提供具体、可实施的应急决策方案,提升决策的科学性,提出了一种基于应急案例的情景决策支持方法。首先,根据突发事件情景演变的特点,提出突发事件的情景表示方法,将应急决策方案引入情景表示中。然后,在情景表示的基础上进行情景检索,获取相似情景中的应急决策方案,将其进一步分解为承灾体的应急措施向量。依据承灾体的应急措施向量在相似情景中实施的效果,从损益值、后续影响两方面对承灾体的应急措施向量进行评价并排序,依据排序结果组成当前情景的应急决策方案,为应急情景决策提供具体的支持。最后,通过实例验证了该方法的可行性。     

基于失效情景的应急设施选址问题

非常规突发事件巨大的破坏力以及发生时间、地点和规模的不确定性,使应急系统内设施有可能被破坏而失效,因此选址时必须考虑设施失效情景的发生.给出以最大限度覆盖用户需求为目标,基于失效设施数目具有不确定性情景的设施选址双层随机规划模型;通过计算模型上下界,给出减小规模的等价模型,降低了双层规划求解难度;最后实验验证了模型的合理性,并给出新增选址方案.     

基于情景分析的多维拟凸风险统计量

本文定义了三类特殊的多维风险统计量,分别是多维共单调拟凸风险统计量、多维拟凸风险统计量和多维经验分布不变拟凸风险统计量,并采用对偶方法给出了它们的表示定理.本文的结果既是一维拟凸风险统计量的推广,也是多维凸风险统计量的拓展.     

基于FTA方法的COVID-19疫情应急防控决策研究

鉴于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的易感染性与聚集性等特点,基于COVID-19的传播机制,应用故障树分析(FTA)方法,研究了具有不同特征的疫情突发事件风险决策问题,包括疫情突发事件的动态演化过程、多种情景以及应急方案对突发事件的影响。通过分析COVID-19疫情突发事件的演化过程,构建故障树来描述导致突发事件演变的条件与因素之间的逻辑关系,给出了不同的可行应急方案。利用FTA预估出疫情突发事件发生的概率,计算出可行应急方案的整体排序值,获得最优应急方案。最后通过一个COVID-19确诊患者的案例分析,验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

基于情景推演与网络图技术的应急处置模式研究

突发事件应急处置工作时间紧、任务重、压力大,要求工作人员分秒必争,传统的"兵来将挡,水来土淹"的应急处置模式已不再适用,时间压力要求以一种新型、高效的处置模式来代替传统模式.研究在有关突发事件情景演变的研究基础之上,结合项目计划与控制中的网络图技术,提出了一种基于情景推演与网络图技术的应急实时处置模式,确定了这种处置模式的流程.以2010年大连输油管道爆炸事件为例,对传统的处置模式与基于情景推演与网络图技术的应急处置模式做了比较分析,分析结果证明,基于情景推演与网络图技术的应急处置可有效节省时间45小时40分钟,这对于分秒必争的应急处置工作意义非常重大.     

具有gλ分布离散信源的信息熵及其应用

给出了sugeno测度空间上的 gλ条件概率,离散信源的信息熵、条件熵、联合熵的定义,并讨论了它们的性质,证明了sugeno测度空间上的Jensen不等式.给出并证明了具有 gλ分布离散元记忆信源的渐近等同分割定理及其变长编码定理.     

城市拆迁群体性事件演化机理的多情景演化博弈分析

加强和创新社会管理,妥善处置城市拆迁群体性突发事件是各级政府面临的重大挑战。城市公益性拆迁纠纷中,地方政府出于政绩竞争和执政理念的差异,存在着合理补偿或强制拆迁等多种备选模式;被拆迁户由于搬迁意愿和经济状况等差异,存在着利益受损下采取合理诉求或者在“闹大”心理驱使下采取过激行动等复杂行为类型。通过将城市拆迁问题的演化博弈模型与不同对抗成本下的情景预设相结合,研究城市拆迁突发事件中地方政府和被拆迁户之间博弈冲突多种情景下各种演化结果,以及城市拆迁突发事件的影响因素。研究结果表明,地方政府实施城市拆迁项目是否诱发群体性突发事件,其概率取决于一系列非常复杂的影响因素。一些重要的影响因素对于诱发群体性事件概率的影响,并不存在着简单的线性关系。尤其是,地方政府部门与被拆迁户之间在拆迁改造项目的成本和收益上,均存在着两个相互关联的最优分配比例。     

满秩多维平稳序列对线性系统的滤波问题

本文讨论满秩多维平稳序列对线性系统的滤波问题,给出了平稳序列值空间H_X中任一元ξ的最优滤波的谱特征及滤波误差Q=E|ξ-|~2的表达式。     

基于不同情景的群体性突发事件随机演化博弈模型

针对群体性突发事件在不确定环境下的演化问题,基于演化博弈理论研究了群体性突发事件中强势群体与弱势群体策略选择的演化过程,依据复制动态方程得到了两个群体的行为演化规律。考虑到群体性突发事件演化过程中的随机扰动,引入高斯白噪声来反映群体性突发事件演化过程中受到的随机干扰,建立了不确定环境下群体性突发事件的随机演化博弈模型,分析了弱势群体与强势群体行为策略的稳定性。运用随机Taylor展开理论和It^o型随机微分方程对模型进行了求解,并对模型进行情景仿真模拟,研究结果表明:在不确定环境下,受随机因素的干扰影响,当采取抗争策略成本较大时,随着白噪声强度减小,弱势群体会较快妥协,采取合作策略;当采取强硬策略获取额外收益较大时,随着白噪声强度增大,强势群体更倾向于采取强硬策略。结合不同情景仿真结果,为群体性突发事件"情景-应对"提供相关决策建议。     

改进型情景模糊集上基于距离的多属性决策方法

通过分析原始的情景模糊集模型在处理特殊投票模型中的局限性,我们对原始情景模糊集通过添加无效隶属度的方法进行拓展,给出了改进型情景模糊集的概念.然后,将原始情景模糊集上的标准欧氏距离测度拓展到改进型情景模糊集上的标准欧氏距离测度,并论证了它的合理性.针对改进型情景模糊信息下的多属性决策问题,我们在改进型情景模糊集的标准欧...