基于multi-agent的城市突发事件多部门协同应急模型及仿真研究

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1、东南大学博士学位论文基于Multi--Agent的城市突发事件多部门协同应急模型及仿真研究姓名：张岳峰申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：何建敏2012-06-06东南大学博1：论文摹于Multi—Agent的城市突发事件多部门协同盹急模型及仿真研究摘要城市是社会财富最为集中的地区，在一个国家的经济和社会发展中占据着重要的地位。在保障城市安全的驱动下，我国各城市都建立了自己的应急管理体系，有效地增强了我国城市突发事件的应急管理能力。然而，随着各类重大突发事件的频仍，我国的城市应急管理也暴露出了不少问题：部门分割，缺乏统一指挥；突发事件发生时临时搭建指挥机构，无法保证有效指挥；应急

2、资源重复建设，信息资源共享程度低等。这些问题限制了城市应急管理系统作用的发挥，需要借助协同机制进一步完善。因此城市突发事件多部门协同应急是我国应急管理中迫切需要解决的问题。本文在已有的研究基础上，借助协同理论、Petri网理论和Multi．agent理论等，考虑城市突发事件应急过程中信息、资源和任务协同，对城市突发事件的多部门应急决策、资源调度和现场任务控制进行建模和仿真。首先，从我国城市突发事件应急流程的实际情况出发，借助随机着色Petri网对城市突发事件应急流程进行建模，采用Petri网中的库所表示应急过程中几个主要的状态：突发事件被发现、接到报警、信息传递至应急办、应急方案已经确定、资

3、源运送到事发现场、突发事件的状态发生了改变和应急全部结束。并用变迁表示状态之间所需要经历的活动，包括：突发事件发生、报警接警、信息上报、现状分析、部署工作及应急准备、救援行动及扩大应急、善后处置。同时，设计状态对应的颜色集以及活动对应的随机时间集。构建城市突发事件应急流程的SCPN模型。为了对城市突发事件的应急流程进行定量分析，分别改变模型中的资源数量参数、运输时间参数和资源利用率参数等，通过对SCPN模型的多次仿真，观察整个应急过程的资源到达时间、资源消耗、整体应急时间等情况，找出应急过程中的几个瓶颈环节：决策环节、调度环节和控制环节。并基于MAS系统建模思想对这些环节进行深入剖析，形成M

4、ulti．Agent的主体要素和协同要素，构建基于Multi—Agent的城市突发事件协同应急框架。其次，对城市突发事件协同应急框架中决策环节进行分析，将整个决策过程分为资源种类、数量确定和最优全组合方案筛选两个阶段。(1)在资源种类、数量确定过程中，分析决策者在突发事件中的行为决策，采用Delphi法和SPAN法相结合设计主持人对资源数量平均值的求解以及决策者对资源数量的修改方法。在决策者和主持人多次交互后，确定各方案内的最优资源数量。(2)在最优全组合方案优选阶段，提出协同网络、方案支持集、组合方案协同度、不协同度等概念，并建立全组合方案的优选模型。设计基于遗传算法的最优全组合方案筛选方

5、法，并根据组合方案的链式特点对遗传算法的变异部分进行专项改进。最后通过算例仿真，跟踪决策者Agent的提案与其提案修改过程以及主持人对提案的评价和全组合方案的优选过程，体现出遗传算法在组合方案优选过程中的优势。再次，从资源出救点协同选择和资源出救路线协同确定两部分对资源调度进行深入讨论。(1)在对城市突发事件资源出救点协同选择时，设计出救点选择的Agent交互流程，并分析各出救部门的提案策略和修改策略，从而构建出救部门的Agent模型。分析各类资源对时间节点的要求，以此对出救部门的提案进行评价。在此基础上提出广义分割时I’日J的概念、与出东南大学博十论文救数量相关的临时入选集合和临时边缘集合

6、以及与时间相关的C1，C2集合，建立决策部门的Agent模型。(2)在构建出救路线协同选择Multi．Agent模型时，考虑道路时间和道路容量两个因素，根据城市突发事件发生后的要素变化过程设计道路Agent，并在出救部f-jAgent的基础上添加最优路线动态规划模块以及信息共享模块。同时构建用于出救部f-jAgent之间信息协同的黑板Agent和用于运输资源的车辆Agent。最后，通过算例跟踪仿真一次性组合资源的提案及其修改过程和车辆路线的动态选择过程，并对比了在各自相对独立决策与协同两种状态下车辆最终到达目的地的时间，充分显示出协同状态下的优越性。最后，对协同应急框架中的现场控制环节进行分

7、析，将任意两个应急部门的处置任务关系分为顺序关系、并行关系、单向依赖关系和双向耦合关系四类，并指出其中的冲突。为了解决这类冲突，设计应急处置部门的近视规划策略、协同请求策略、被动协同策略、主动协同策略和主线任务优先策略以及应急指挥中心的反馈策略。建立城市突发事件应急任务多部门协同控制的Multi．Agent模型。将协同程度由弱到强分为三组进行仿真，发现应急现场处置活动所消耗的时间逐渐变少，其结果充分体现出协同