基于随机网络的非常规突发事件情景推演模型及其应用研究
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摘要
非常规突发事件往往涉及大量人员生命安全，经济与社会代价巨大，其研究也无法进行物理实验。此外，非常规突发事件的发生和发展还具有不可预测性、演变复杂性及影响广泛性等内在特点。因此对非常规突发事件的研究急需从传统的“预测-应对”型转变到“情景—应对”型，更需要将非常规突发事件的定性认知转变为定量计算的方法路径。
论文以非常规突发事件应急管理重大研究计划培育项目“基于GERTS仿真网络的非常规突发事件情景推演与测算问题研究”为依托，借鉴已有的非常规突发事件情景应对研究成果，采用定量研究与实例分析相结合的方法，讨论了非常规突发事件情景推演网络的构建方法，研究了非常规突发事件情景推演中事件间的耦合作用模式、应急对冲资源的优化配置、情景推演仿真系统的搭建等问题，以期为非常规突发事件的应急辅助决策提供理论参考。论文的主要研究成果有：
（1）搭建了基于随机网络的非常规突发事件情景推演网络结构。在总结分析非常突发事件情景推演特征的基础上，提出了基于随机网络的情景推演网络的描述原理，设计了非常规突发事件情景推演广义随机网络的基本结构，研究了非常规突发事件广义随机网络向随机网络的转化方法，并给出了非常规突发事件情景推演随机网络的求解方法。进一步地，研究了非常规突发事件情景推演随机仿真网络模型，并扩展了仿真网络仿真节点的结构和功能。该研究为非常规突发事件的情景推演提供了实验平台。
(2)提出并构建了基于随机网络的非常规突发事件情景推演耦合模型。通过对非常规突发事件间作用形式的分析，创新地提出了非常规突发事件情景推演共力耦合、互力耦合与驱力耦合概念；结合随机网络的特征，设计了三类耦合节点的逻辑结构，构建了三类耦合结构的情境演化模型，并给出了求解三类耦合模型参数的算法。该研究提供了分析非常规突发事件耦合的定量方法。
(3)构建了非常规突发事件应急资源配置情景推演模型。针对应急抢险过程中资源需求与供应不匹配这一问题，通过定义非常规突发事件情景推演随机网络的基本单元，建立一种综合考虑灾害自身演化过程及外界作用的相互关系的非常规突发事件情景演化随机网络，设计了求解不同资源配置情况下突发事件状态转移概率的极大熵模型；在此基础上，研究了应急资源的动态配置的情景推演模型。该研究提供了应急资源配置定性与定量结合的分析框架与工具。
(4)建立了基于不确定参数的非常规突发事件情景推演随机网络模型及其求解算法。针对非常规突发事件的情景推演具有的不确定性，提出了带有不确定参数信息的非常规突发事件情景推演随机网络模型，研究了不确定变量随机网络的矩母函数的构造，并对其具有的性质做了详细的探讨；结合信号流图原理和不确定性理论研究成果，研究了不确定信息非常规突发事件情景推演的随机网络仿真算法。
(5)搭建了基于随机网络的地震生命工程情境推演平台系统。以地震灾害中人员伤亡情景推演为研究背景，在考虑该事件情景推演中存在的不确定性，将构造的情景推演仿真随机网络方法、情景推演过程中的耦合模型、应急资源的配置模型等应用于地震生命工程情景推演；在Microsoft Visual Studio2005开发环境下，建立上述相关模型的计算机可执行语言，开发出地震生命工程情景推演平台系统。该平台系统为近一步的研究和应用提供了可实际操作的工具。
Unconventional emergencies always involve large number of people's securities as well astremendous economic and social cost, and it is out of the physical experiment's capacity. This fact andthe inherent characteristics of their occurrence and development, which are unpredictability,complicated evolution, and extensive influence, require not only the badly need of changing thetraditional "Predict-Answer" pattern to the "Scenario-Answer" pattern, but more a method totransform their qualitative cognition into quantity computation.
This paper is based on the Incubation Program of unconventional emergency management,which is Research on the scenario deduction and computation of unconventional emergency based onGERTS artificial network. Using the existed research achievement for reference, we integrated thequantitative analysis with case study and researched on the establishment of the induction networkunder the unconventional emergency scenario. Meanwhile, we studied on the coupling mode betweenevents during evolution, the optimized deposition of emergency hedge resources, the build up ofscenario deduction artificial network and so forth, in order to provide solid theory reference toemergency auxiliary decisions. The main achievements of the paper include:
First, the establishment of the scenario deduction network of unconventional emergencies basedon stochastic network. After summarizing and analyzing of its deduction characteristics, we broughtabout the description principle of the scenario deduction network based on stochastic network,designed a basic structure of scenario deduction GAN Network, researched on the transformingmethod from GAN Network to GERT Network, and provided the solving method. Further more, weextended the artificial GERTS network and the functions of network nodes. The research has offeredan experimental platform for the scenario deduction of unconventional emergencies.
Second, the introduction and establishment of scenario deduction coupling model ofunconventional emergency based on stochastic network. Through the analysis of functioning modeamong the unconventional emergency events, we invented the concepts of Co-coupling, Intercoupling,and drives coupling. Integrating with the characteristics of stochastic network, we designed andadded the logic structures of different couplings, established the corresponding scenario evolutionmodels and computed the optimization method to solve out the parameters. This research hasprovided a quantitative method the coupling of unconventional emergencies.
Third, the establishment an optimization model of GERT network-based emergency resource allocation under unconventional events during the rescue. Comprehensively considering the evolutionof the disaster itself and its interactions with the outside world, an emergency rescue GERT networkwas presented, and the maximum entropy model was designed to solve the transfer probability of theurgent state under different resources disposition. On the above basis, we revealed the simplificationproperty of the GERT network and put forward the algorithm for the optimum resource allocation.This research has supplied an qualitative and quantitative analysis frame and tool for emergencyresource allocation.
Fourth, the construction of a stochastic network model based on uncertain parameters and themodel's solving algorithm. The scenario deduction of unconventional emergency possesses greatuncertainty, hence a mature GERT network model with certain parameter distribution is no longeradaptive. To solve this problem, we brought about a new GERT network model with uncertainparameter information, studied the formation of moment function in this network, and conducted adeep research into its property. An artificial algorithm of GERT network with uncertain informationwas then studied which was grounded on signal flow chart principle.
Ultimately, the establishment of scenario deduction systems of the earthquake geneticengineering based on stochastic network. Using the scenario deduction of earthquakes casualties asbackground and considering the uncertainties of the deduction, we applied the constructed scenariodeduction GERT network, the coupling model during the deduction, as well as the optimizationallocation of emergency resources in the scenario deduction of earthquake genetic engineering.Afterwards, an executable computer language of the above models was set up in Microsoft VisualStudio2005environment, and an scenario deduction system of earthquake genetic engineering wasdeveloped. This system could be an available tool for further research and application.
论文以非常规突发事件应急管理重大研究计划培育项目“基于GERTS仿真网络的非常规突发事件情景推演与测算问题研究”为依托，借鉴已有的非常规突发事件情景应对研究成果，采用定量研究与实例分析相结合的方法，讨论了非常规突发事件情景推演网络的构建方法，研究了非常规突发事件情景推演中事件间的耦合作用模式、应急对冲资源的优化配置、情景推演仿真系统的搭建等问题，以期为非常规突发事件的应急辅助决策提供理论参考。论文的主要研究成果有：
（1）搭建了基于随机网络的非常规突发事件情景推演网络结构。在总结分析非常突发事件情景推演特征的基础上，提出了基于随机网络的情景推演网络的描述原理，设计了非常规突发事件情景推演广义随机网络的基本结构，研究了非常规突发事件广义随机网络向随机网络的转化方法，并给出了非常规突发事件情景推演随机网络的求解方法。进一步地，研究了非常规突发事件情景推演随机仿真网络模型，并扩展了仿真网络仿真节点的结构和功能。该研究为非常规突发事件的情景推演提供了实验平台。
(2)提出并构建了基于随机网络的非常规突发事件情景推演耦合模型。通过对非常规突发事件间作用形式的分析，创新地提出了非常规突发事件情景推演共力耦合、互力耦合与驱力耦合概念；结合随机网络的特征，设计了三类耦合节点的逻辑结构，构建了三类耦合结构的情境演化模型，并给出了求解三类耦合模型参数的算法。该研究提供了分析非常规突发事件耦合的定量方法。
(3)构建了非常规突发事件应急资源配置情景推演模型。针对应急抢险过程中资源需求与供应不匹配这一问题，通过定义非常规突发事件情景推演随机网络的基本单元，建立一种综合考虑灾害自身演化过程及外界作用的相互关系的非常规突发事件情景演化随机网络，设计了求解不同资源配置情况下突发事件状态转移概率的极大熵模型；在此基础上，研究了应急资源的动态配置的情景推演模型。该研究提供了应急资源配置定性与定量结合的分析框架与工具。
(4)建立了基于不确定参数的非常规突发事件情景推演随机网络模型及其求解算法。针对非常规突发事件的情景推演具有的不确定性，提出了带有不确定参数信息的非常规突发事件情景推演随机网络模型，研究了不确定变量随机网络的矩母函数的构造，并对其具有的性质做了详细的探讨；结合信号流图原理和不确定性理论研究成果，研究了不确定信息非常规突发事件情景推演的随机网络仿真算法。
(5)搭建了基于随机网络的地震生命工程情境推演平台系统。以地震灾害中人员伤亡情景推演为研究背景，在考虑该事件情景推演中存在的不确定性，将构造的情景推演仿真随机网络方法、情景推演过程中的耦合模型、应急资源的配置模型等应用于地震生命工程情景推演；在Microsoft Visual Studio2005开发环境下，建立上述相关模型的计算机可执行语言，开发出地震生命工程情景推演平台系统。该平台系统为近一步的研究和应用提供了可实际操作的工具。
Unconventional emergencies always involve large number of people's securities as well astremendous economic and social cost, and it is out of the physical experiment's capacity. This fact andthe inherent characteristics of their occurrence and development, which are unpredictability,complicated evolution, and extensive influence, require not only the badly need of changing thetraditional "Predict-Answer" pattern to the "Scenario-Answer" pattern, but more a method totransform their qualitative cognition into quantity computation.
This paper is based on the Incubation Program of unconventional emergency management,which is Research on the scenario deduction and computation of unconventional emergency based onGERTS artificial network. Using the existed research achievement for reference, we integrated thequantitative analysis with case study and researched on the establishment of the induction networkunder the unconventional emergency scenario. Meanwhile, we studied on the coupling mode betweenevents during evolution, the optimized deposition of emergency hedge resources, the build up ofscenario deduction artificial network and so forth, in order to provide solid theory reference toemergency auxiliary decisions. The main achievements of the paper include:
First, the establishment of the scenario deduction network of unconventional emergencies basedon stochastic network. After summarizing and analyzing of its deduction characteristics, we broughtabout the description principle of the scenario deduction network based on stochastic network,designed a basic structure of scenario deduction GAN Network, researched on the transformingmethod from GAN Network to GERT Network, and provided the solving method. Further more, weextended the artificial GERTS network and the functions of network nodes. The research has offeredan experimental platform for the scenario deduction of unconventional emergencies.
Second, the introduction and establishment of scenario deduction coupling model ofunconventional emergency based on stochastic network. Through the analysis of functioning modeamong the unconventional emergency events, we invented the concepts of Co-coupling, Intercoupling,and drives coupling. Integrating with the characteristics of stochastic network, we designed andadded the logic structures of different couplings, established the corresponding scenario evolutionmodels and computed the optimization method to solve out the parameters. This research hasprovided a quantitative method the coupling of unconventional emergencies.
Third, the establishment an optimization model of GERT network-based emergency resource allocation under unconventional events during the rescue. Comprehensively considering the evolutionof the disaster itself and its interactions with the outside world, an emergency rescue GERT networkwas presented, and the maximum entropy model was designed to solve the transfer probability of theurgent state under different resources disposition. On the above basis, we revealed the simplificationproperty of the GERT network and put forward the algorithm for the optimum resource allocation.This research has supplied an qualitative and quantitative analysis frame and tool for emergencyresource allocation.
Fourth, the construction of a stochastic network model based on uncertain parameters and themodel's solving algorithm. The scenario deduction of unconventional emergency possesses greatuncertainty, hence a mature GERT network model with certain parameter distribution is no longeradaptive. To solve this problem, we brought about a new GERT network model with uncertainparameter information, studied the formation of moment function in this network, and conducted adeep research into its property. An artificial algorithm of GERT network with uncertain informationwas then studied which was grounded on signal flow chart principle.
Ultimately, the establishment of scenario deduction systems of the earthquake geneticengineering based on stochastic network. Using the scenario deduction of earthquakes casualties asbackground and considering the uncertainties of the deduction, we applied the constructed scenariodeduction GERT network, the coupling model during the deduction, as well as the optimizationallocation of emergency resources in the scenario deduction of earthquake genetic engineering.Afterwards, an executable computer language of the above models was set up in Microsoft VisualStudio2005environment, and an scenario deduction system of earthquake genetic engineering wasdeveloped. This system could be an available tool for further research and application.
引文
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