中文摘要：

突发事件应急管理决策非常困难，主要原因在于相关信息不完全，突发事件演化规律不明，应急措施效果难以预测。本项目针对应急管理的需求，构建一套实时仿真方法，以适应信息的逐渐丰富过程，充分利用可获得信息，及时预测事件演化趋势，帮助决策者寻找最优响应策略。拟采用多Agent仿真架构，将突发事件演化、应急管理多部门协同、大规模人群行为、应急资源调度等进行集成。接收真实系统实时数据，在线调整仿真模型的结构，渐进标定模型参数。以符合当前最新状况的仿真模型为基础，预测事件演化，评估措施效果，并结合启发式优化算法，寻求应急措施最优参数，为决策者提供支持。本项目的创新是提出一种适应应急管理决策的实时仿真多Agent架构，解决多个异构模型的集成问题；通过Agent的移动、分解、聚合等实现仿真模型的在线结构调整；通过Agent内嵌的自适应算法实现仿真参数的渐进标定。本项目将为应急管理实时仿真提供理论基础。

结论摘要：

突发公共事件是人类社会面临的严峻挑战，迫切需要发展应急管理理论，构建应急管理体系。建模仿真是应急管理的有效支持手段，尽管突发事件的发生难以预测，但是随着事件的发展，可以及时获得相关数据。如果可以有效利用动态到来的信息，及时调整仿真模型，就能够对事件发展进行比较准确的预测，提高应急管理的有效性。传统的仿真模型采用固定结构，不能满足应急管理的需求。项目组针对应急管理的开放性、动态性和不确定性，构建一套基于多Agent的建模仿真方法，适应信息的逐渐丰富过程，及时调整仿真系统，对突发事件进行更准确的预测和分析。项目组提出了五体耦合SoS模型，用于刻画应急管理系统的开放互联特性和动态演化过程。用演化网络描述事件体的动态发展，建立了决策体的混合结构模型，用Agent描述救援体、承灾体。采用多Agent建模方法，将突发事件演化、应急管理多部门协同、大规模人群行为、应急资源调度等进行集成，形成复合结构模型。项目组将现实系统与仿真系统连接在一起，对动态到来的实际数据进行挖掘，识别现实系统的定性和定量变化，驱动仿真系统进行结构调整和参数标定，提高仿真系统与现实系统的一致性。在应急管理系统的基础上提出动态耦合系统的概念，建立了动态耦合系统的动态图模型，对其中的结构变化进行了分析。针对动态耦合系统提出了模型动态重构框架，对动态重构过程中的一致性进行了分析，得到了几种一致性的判别方法。项目组选取实际领域对所提出的理论、方法进行验证。对城市交通建立了多Agent模型，表明多Agent仿真用于动态结构系统的可行性。针对传染病防控，建立大规模群体多Agent仿真模型，对甲型H1N1流感传播进行了参数标定，对免疫策略、学校关闭等防控措施进行了分析。应用表明采用多Agent方法建立应急管理系统仿真模型的有效性，所提出的结构调整和参数标定方法可行。项目组提出的动态结构系统多Agent仿真具有一定的理论意义和应用价值。应急管理系统是具有开放性、动态性、不确定性的复杂系统，对这类系统传统的建模仿真范式难以应用。项目组提出的动态耦合系统模型是对这类系统的一般描述，以此为基础可以对这类系统进行深入研究，具有理论意义。项目组提出的一系列基于多Agent系统的建模仿真方法可以对动态耦合系统进行仿真研究，在应急管理、柔性制造、移动通信等领域有很好的应用前景。