论文复杂环境下融合情景推理和多准则分析的应急决策，本文是推理有关在职研究生论文范文与应急决策研究和推理和复杂环境相关论文怎么撰写.
黄 山
（兰州交通大学土木工程学院,兰州730070）
[摘 要]突发事件具有明显的罕见性和不可预测性,典型的灾难性和不可控性等特征,给应急决策与管理带来很大的困难.在高度动态、资源稀缺、时间紧迫、严重不确定的复杂环境下,应急决策受到有限的时间、资源和人力等约束条件的限制,这要求决策主体能依据对突发事件当前情景的判断以及对未来发展趋势的把握,做出快速准确的决断.文章利用情景推理和多准则决策分析集成方法,研究如何在时间、资源有限、压力并存的环境下,避免冗余或不相干的信息,减少决策者的认知偏差,结合不同类型决策者对风险的态度,对突发事件做出实时有效的应急决策.
[关键词]复杂环境；情景推理；多准则决策分析；应急决策；方案绩效
doi: 10. 3969/i. issn. 1673 - 0194. 2017. 07.074
[中图分类号] TP309 [文献标识码]A
[文章编号]1673 - 0194( 2017 )07- 0160- 04
1 引 言
随着经济社会的快速发展,中国乃至全球发生着一系列的重大事件.如2003年的SARS; 2004年印度洋地震海啸；2005年人禽流感；2008年汶川特大地震；2009年中国大部分地区的强烈雨雪灾害；2010年中国甘肃舟曲特大泥石流灾害等一系列重大事件的发生,都造成了难以估量的负面影响,严重制约了社会的可持续发展.这些突发事件具有事发突然、事态复杂、高度不确定性、涉及范围广等共同特点,一般的管理方法难以应对如此复杂的灾害系统.这使得决策者面临的决策环境具有明显的特征,即动态性、复杂性、严重不确定性,受时间约束.
在高度动态、资源稀缺、时间紧迫、严重不确定的复杂环境下,依赖历史数据或经验案例进行应急决策是不切实际的.根据有限的专家资源所构想的决策问题经常是模糊的、不确定的,甚至是错误的；同时由于各种风险、压力和时间等限制性条件使得决策过程更加艰难.针对复杂环境下的决策,多准则决策分析(Multi-Criteria Decision-making Analysis,MCDA)方法已有较多研究.这种方法需要决策者给出某种偏好信息,例如准则之间的替代比、重要性权重或无差异、偏好和否决阈值等信息.
多准则决策分析常用的方法有多属性效用理论(Multi-Attribute Utility Theory,MAUT)和级别优先序理论等,而MAUT方法在将决策目标进行逐层分解的过程中,需要依托准确的预测、概率和决策者的判断等理论法则.在高度动态、严重不确定的复杂环境下,很难对突发事件的未来发展作出精确预测,由于决策者的认知偏差使得估计的主观概率加剧这种偏见,群体决策的一致性很难达到,最终使得提出的决策方案可能存在错误.而基于情景推理(Scenario-BasedReasoning,SBR)的方法不用借助于受决策者认知偏差影响的主观概率去解决不确定性问题,将传统处理突发事件的“预测一应对”方式转变为敏捷的“情景一应对”方式.情景是形成应急决策的重要要素,是决策主体面对的突发事件发生或发展的态势描述或假设.针对复杂环境下的突发事件,通过对当前情景的充分分析,决策者可以实现对海量信息的处理,做出快速及时的应急响应.
本文利用基于情景推理和多准则决策分析的集成方法,研究如何在时间、资源有限、压力并存的环境下,避免冗余或不相干的信息,减少决策者的认知偏差,结合不同类型决策者对风险的态度,对突发事件做出实时有效的应急决策.
2 BR与MCDA的集成模型
2.1情景规划模型构建
2.1.1构建决策图
目前存在诸多研究因果关系的方法如贝叶斯网络等,都属于有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graphs)．能有效地表达出变量间的因果关系,因此可利用DAG图进行因果图的构建.考虑到一个变量至少对一个属性有可度量的影响,本文将变量间的因果关系图与多属性决策的属性树集成构建决策图,进行决策问题的描述.每个决策图包括因果图和属性树两个部分,因果图构建“原因一结果”的信息流,属性树依据因果图的结果对其进行评估,最终确定出情景绩效,决策图如图1所示.
2.1.2基于分布式的情景构建
情景构建阶段将产生一系列情景,每个情景包括的信息有变量、变量间的关系以及随时间的演变趋势.情景采用自下而上的方式构建,每个专家利用自身专业知识和获取到的信息对变量xi,赋值v(Xi),变量值不一定是数字的,可以是文本表示,也可以是照片、地图或声音文件.给变量赋值的过程需要专家有较强的能力在有限的时间内提出所需的信息清单,并能够及时获得所需的信息.
假设将一个全局决策问题分解成一个子问题集,其中每一个子问题由任务分工明确的特定的应急专家去解决；同时将变量信息描述成节点,节点间的关系用箭线表示.从而每个专家依据获得的应急信息（专家提出需要信息的要求,不需要的信息将被过滤掉）形成一个局部因果图,再由若干个局部因果图组合形成全局因果图.局部因果图（以属性i为例）如图2所示,图中大写字母VAR(i) 等于l,…,N)代表由专家直接给出的变量信息,小写斜体字母var1代表专家需要的信息；实箭线代表变量间的因果关系,虚箭线代表变量间的信息流.
利用每一个可选方案的AI,的决策图构建对应的情景集S (ai).假设可选方案q的因果图部分节点初始节点为i,i是独立的且其续前节点集（图3中黑色节点）.将所有的初始节点记为jind,由专家确定初始节点状态记为XJIND.经过因果图的初始化后进行情景构建,对于直接影响节点j的紧前节点集记为,如图3所示.由专家确定节点j的各种可能状态Siv,,形成节点j的局部情景集S,其中Ⅳ代表局部情景数量,如图4所示.图4中,由初始节点变量3和7形成节点变量6的6个局部情景.
基于分布式的多层级多部门的智能信息平台是情景构建的基础胡.分布式系统利用任务描述确保专家所获取的变量值在必要时能指导其执行任务；利用信息过滤方法可以减少冗余的、不相干的或不完整的信息；并依靠经验、知识和能力去挖掘潜在的相关信息.
2.2基于SBR和MCDA的情景绩效评估
情景构建阶段形成了一系列的情景,每个情景描述了可选方案可能的未来演变趋势.通过计算属性值、完成属性的集成,可以对每个多目标情景的适用性进行评估,利用每个情景绩效值R(Sj)∈[0,1]对情景进行排序.
情景绩效值依据决策者的风险态度不同而有所差异,复杂环境下的决策问题,不确定性贯穿于整个决策过程,使得
利用基于满意度的相关情景偏好确定情景权重,能构建决策者的一致性,但是对临界阈值和罚函数的确定要求很苛刻.
3 实例分析
本文引用应急决策研究的典型案例作为分析对象,假设一场由火车运输引发的交通事故,火车运输的物品是一种易挥发的化合物,一旦泄露会释放出大量的有害气体.现场事故处理决策者提出三个可选方案：方案A什么也不做；方案B为下风口人群提供庇护；方案C疏散影响严重地区人口,为其余人员提供庇护.应急管理专家提出应从三个准则层面考虑：一是卫生医疗安全问题,二是应急措施问题,三是社会影响问题.为了清晰明了,强调准则一（卫生医疗安全问题）下暴露的居民数量这一属性值对可选方案的影响.现场的数据整理结果是：装载化合物的容器使用了3种不同尺寸的容器,可能有2种泄露规模（容器翻倒造成化合物立即释放或者加油管破裂造成长时间的小规模泄露）,确定的1种化合物种类.由化学专家、气象学专家等为每个可选方案对应的情景集构建出28个情景.
3.1假设情景权重等值下的方案评估
4 结论
在高度动态、复杂的决策环境下,依赖分散的特定领域特定专家的经验知识进行决策,此时产生一个问题：收集什么信息在什么时间、以什么方式传递给谁.本文提出在复杂环境下采用分布式信息系统利用基于情景推理和多准则决策分析相集成的方法进行情景构建和评估,以保证所需的所有相关信息能够准确及时的传递给每个专家.并考虑不同类型决策者对风险的态度,利用满意度决策理论的思想进行风险一机会研究,提出基于满意度的相关情景偏好模型,帮助决策者进行快速准确的决策.
综上而言:本文论述了关于对不知道怎么写应急决策研究和推理和复杂环境论文范文课题研究的大学硕士、推理本科毕业论文推理论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
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