應(yīng)急決策知識模型及其進(jìn)化推理研究.pdf

1、應(yīng)急決策體系可視為具有多自主、多因素、多尺度、多變性特征的一個開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)，包含著豐富而深刻的復(fù)雜性科學(xué)問題。本文圍繞范維澄院士所提出的未來5-10年內(nèi)，我國應(yīng)急管理基礎(chǔ)研究迫切需要解決的五大板塊關(guān)鍵科學(xué)問題之一——“復(fù)雜條件下應(yīng)急決策的科學(xué)問題”中的“多目標(biāo)應(yīng)急決策生成理論和方法”展開理論研究和實際工程背景的應(yīng)用。
　　 本文研究工作主要從以下四個方面展開。
　　 (1)通過剖析典型應(yīng)急案例，深刻反思應(yīng)急決策支持系

2、統(tǒng)(Emergency Decision Support System，EDSS)所面臨的極大挑戰(zhàn)。在查閱大量國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，綜述EDSS前沿動態(tài)，遵循大師西蒙所提出的“有限理性”的決策原理，提出融合時態(tài)邏輯和本體技術(shù)的多維知識表示的共享數(shù)據(jù)為信息平臺層，以雙基因變異混合進(jìn)化策略的多目標(biāo)應(yīng)急決策為業(yè)務(wù)處理層，可根據(jù)不同需求設(shè)計適合各類用戶使用的用戶接口層的三層應(yīng)急決策模型。
　　 (2)在信息平臺層，圍繞如何解決提高

3、決策知識表示的準(zhǔn)確性，對時態(tài)知識、本體知識兩大主流知識表示建立模型。
　　 ①圍繞時態(tài)邏輯，首先，深入討論了應(yīng)急決策系統(tǒng)中的時態(tài)知識模型構(gòu)建基礎(chǔ)理論與時態(tài)知識表示方法，從時態(tài)表示的邏輯基礎(chǔ)著手，概括介紹了時態(tài)基本元素和時態(tài)邏輯相關(guān)理論，以及知識的定義及層次、表示方法論和常用的時態(tài)知識表示方法。其次，把應(yīng)急系統(tǒng)中的時態(tài)知識分成兩類：一是描述事實的時態(tài)知識，二是描述事件關(guān)系的時態(tài)知識，設(shè)計了五元組的時態(tài)知識表示模型，用以描述應(yīng)急決策

4、系統(tǒng)中與時間關(guān)聯(lián)的時序信息，形式化地表示應(yīng)急決策系統(tǒng)中的各種時間信息，可更加準(zhǔn)確地表示時序關(guān)系的知識，提高決策方案的準(zhǔn)確性。
　　 ②圍繞本體技術(shù)，首先介紹了本體論基礎(chǔ)理論，包括本體定義、描述邏輯、本體建模元語、本體描述語言和編輯工具，提出一種基于本體論的應(yīng)急決策領(lǐng)域知識圖示化建模方法；具有圖示化建模直觀、便捷的特點。其次，著重研究并構(gòu)建了應(yīng)急預(yù)案和消防應(yīng)急本體知識模型，實例本體知識的建立驗證了本文所提出的基于本體論的應(yīng)急決策領(lǐng)

5、域知識圖示化建模方法的可操作性。這樣有利于開發(fā)人員和分析人員的溝通，大大提高了領(lǐng)域本體構(gòu)建的規(guī)范性和準(zhǔn)確性。
　　 (3)在業(yè)務(wù)處理層，本文針對決策自動生成的快速性難點，研究應(yīng)急決策生成的進(jìn)化推理機制，以及并行串匹配算法的實現(xiàn)機理。
　　 ①圍繞本體匹配實現(xiàn)時的并行串匹配算法，創(chuàng)新性的提出基于連續(xù)r位匹配規(guī)則的并行串匹配算法。從理論上分析并計算了連續(xù)r位模式串與文本串的匹配概率，并在并行集群環(huán)境下編程實現(xiàn)該算法，實驗結(jié)果

6、表明：在數(shù)據(jù)規(guī)模增加時，可加快本體匹配速度。將并行串匹配算法應(yīng)用到本體匹配中，可以使并行算法在本體匹配計算中充分發(fā)揮快速計算的優(yōu)勢，為并行計算領(lǐng)域和本體領(lǐng)域找到新的結(jié)合點。
　　 ②圍繞進(jìn)化策略的推理機制，把應(yīng)急決策自動生成歸結(jié)為尋找最佳決策規(guī)則參數(shù)的優(yōu)化問題，提出一種基于和的雙基因變異混合進(jìn)化策略算法。該算法采用Gauss算子和Cauchy算子的混合變異方法，對目標(biāo)函數(shù)值最優(yōu)的父代個體采用Gauss變異，對目標(biāo)函數(shù)值最差的父代

7、個體采用Cauchy變異，對搜索域進(jìn)行比較細(xì)致的搜索，無論是理論證明還是實驗驗證，都說明：在保持群體多樣性的前提下，可提高算法的收斂速度和準(zhǔn)確度。
　　 (4)建立了響應(yīng)時間最短與損失程度最小的多目標(biāo)消防應(yīng)急決策優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，理論證明其正確性，并將改進(jìn)的雙基因變異混合進(jìn)化策略算法與本體基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相結(jié)合，實現(xiàn)了基于本體的多目標(biāo)消防應(yīng)急決策快速進(jìn)化推理過程。同時還解決了具體實現(xiàn)中的技術(shù)難點，如案例預(yù)處理、本體推理接口以及算法模塊對本體

8、數(shù)據(jù)的操作等。
　　 本文雖然取得一定研究成果，但圍繞本課題還有一些方面值得深入研究和探討：
　　 (1)本文知識模型的建立是基于靜態(tài)知識元素的，動態(tài)描述邏輯的研究可用來完善規(guī)則性知識和過程性知識的形式化問題，進(jìn)一步理論證明多維知識模型的可滿足性，構(gòu)建應(yīng)急決策動態(tài)知識模型，這樣，應(yīng)急決策知識才滿足知識的完備性。
　　 (2)本體匹配的研究和應(yīng)用逐漸成為一個熱點，具有許多有待解決的挑戰(zhàn)性課題。進(jìn)一步的工作可以通過計