地震灾害救援模型基于复杂适应系统理论

文摘

中国位于十字路口的两个地震带。由于这种特殊的地理位置,在中国地震灾害频繁发生。地震应急救援工作的一个重点建设中国的防灾减灾工作。本文主要研究了地震灾害救援模型基于复杂适应系统理论,建立了地震灾害救援模型通过分析复杂自适应系统理论,结合地震救援的过程。本文通过任务分配机制的任务,灾难救援任务分为简单任务和复杂任务,和行政任务主题分为单任务主题和多任务主题。的基础上考虑最短应急救援时间目标和救援队的部署效用最大化的目标,合理部署救援队伍实现通过一个复杂的自适应系统,也就是说,部署救援队的效用最大化。摘要地震灾害救援模型的仿真实验和比较基于复杂适应性系统理论。实验结果表明,本文中所使用的模型比其他两个模型算法收敛,救援数量和整体分数;在不同的场景中,本文模型的相对存活率是58.92%,67.85%,和77.46%,伤员救出的比例是66.31%,76.45%,和83.06%,高于其他两个模型。地震灾害救援模型基于复杂适应性系统理论提出了提供了一个有效的理论基础和方法体系对灾后应急救援决策和提高,提高应急响应处理大规模地质灾害事件的能力。

1。介绍

大规模地震灾害已成为研究的焦点和困难,因为其影响范围广,巨大的人口,严重的经济损失,高的不确定性,推导,进化。近年来,世界上大规模地震灾害频繁发生,这是一种严重威胁人类生命和财产的安全。例如,汶川地震造成超过80000人死亡和失踪人,370000人受伤。总共有4500万人受到影响,所造成的经济损失超过8000亿。可以看出,主要地质灾害有很大的影响范围,大量的人口的影响,和严重的经济损失(包括建筑、道路、经济作物、等等),可以对人们的生活产生严重的影响,甚至造成灾难性的后果。近年来,重大地震灾害的发生越来越频繁,导致严重损失和困难救助,这是应急管理研究的重点和困难。一旦发生重大地震灾害,其损失和影响是无法估量的。有必要加强应急救援工作,应对重大地震灾害。大地震灾害的应急救援过程中,核心是灾民的救援,救援队伍的主要参与者。救援队伍的有效部署和救援队伍之间的合作是重要保证控制灾难情况的进一步恶化,减少伤亡在灾区1,2]。

外国专家和学者进行了很多研究在应急救灾,许多研究成果都值得学习。基于文献研究和专家研究,布洛尼首先选择了相关的重要指标来评估优先级和获得这些指标的权重通过层次分析法(AHP)。然后,空间多准则决策分析方法用于建模的GIS分析灾区的优先级。最后,城市搜索和救援行动都基于这个分配。但是,他的研究并不适用于地震救灾。录像等人讨论环境的影响在每个行人疏散和提出了社会力量疏散模型。为了更好地描述单个行人疏散的力量,三个指标建立的模型包括自动驾驶,周围行人的影响,和周围的障碍的影响。然而,他们的结论是不支持的具体实验数据(3]。戈登使用一个数学模型来建立一个应急计划和建立了应急决策支持系统的自动响应,实现系统的自动决策通过之间的相互依存和制约关系响应紧急救援计划中的任务。然而,他的应急计划是不够全面的。

基于复杂自适应系统理论,本文建立了地震灾害救援模式。通过分析任务分配机制和团队部署模型,本文研究了优化方法的紧急救援团队的决策部署,可有效节省伤员和灾难造成的损失降至最低,从而实现提高应急救援的效果在一个真正意义上,提供一个可靠的救灾减灾工作的基础。

2。复杂的自适应系统的理论基础和建立灾难救援模式

2.1。复杂适应系统理论

2.1.1。复杂的自适应系统的理论基础

自适应的复杂自适应系统是由代理商,不断学习和积累经验的过程中互动,因此改变自己的结构和行为模式(4]。正是这种适应性行为使主体和环境的不断变化,因此,系统不断发展和变得更加复杂。复杂自适应系统理论包括两个层次:宏观的和微观方面。微程序级指的是适应性主体不断调整行为准则根据行为的影响与环境相互作用的过程中实现自适应生存;宏观的指的是系统适应性主体组成的,意识到适应,出现和分化的过程中交互主体与外部环境之间的迭代。

荷兰教授提出的复杂自适应系统包括四个特点、聚合、流、非线性、和多样性,和三个机制、标识、内部模型,构建块(5]。一般来说,所有的系统,满足上述七个基本要点是复杂的自适应系统,可以应用于解决相关问题。

2.1.2。复杂的自适应问题

复杂自适应系统是由多个个体积极和智能交互来实现系统的进化和迭代。适应指的是活跃的和重复的主题和环境之间的交互。所谓主题指的是活跃的个人系统。受试者聚合成较大的科目,然后形成系统。因此,研究对象在不同层次上也系统在不同的水平。当自适应代理具有自适应角色,它遵循通用模型系统规则(6,7]:(1)执行系统模型执行系统模型是“探测器输出输入+如果/那么规则集+效应”模型。探测器过滤器周围环境中的信息,接收有用的刺激,并将其传输到主题,反映了代理收集信息的能力。如果/那么规则集是一组规则,定义主题。在收到来自探测器的信息,代理使用规则集的过程,不断激活其他规则,或直接激活效应,反映了代理分析和处理信息的能力。效应被激活后,主体需要相应的行为反映了主体的应对环境变化的能力。(2)信贷分配在处理和应用规则,自适应代理将全面考虑环境和其他代理和等级的角色不同的规则。这个角色的分配是信任程度。一个规则的竞争力,信任程度,主要取决于过去的规则的有效性。在适应环境的过程中,各种规则变化的有用性和信任程度也发生变化。因此,修改规则的过程相信力量基于经验和学习是信贷分配。(3)规则生成复杂自适应系统的环境是复杂多变的,主体的适应性也发生变化。任何如果/那么规则集是积累和演化适应性活动。成功率高的现有规则生成新的规则通过复制和重组,从而丰富规则集和增加健身的主题。不断出现的新规则是一个重要的来源主体适应环境,也是系统进化迭代的主要驱动力。

2.1.3。复杂适应系统模型

复杂自适应系统的演化过程实现的刺激响应模型在宏观的微程序级和回波模型。刺激反应模型自适应代理,而回波模型是复杂的自适应系统。中科院的模型应用程序项目的特点,动态可操作性和层次结构。中科院研究进化过程的方式更符合事实,结合定性和定量的变化(8]。

(1)刺激反应模型。刺激反应模型描述了如何适应,学习,积累经验。自适应代理可以应对周围环境的刺激和其他代理通过建立行政系统模型,信贷分配,和规则生成,从而进化适应性的最高点在很多方向。

(2)回波模型。回声模型是基于刺激反应模型,模拟、描述和研究整个复杂的自适应系统的行为,从宏观的角度来看。在回波模型中,除了定义主题,网站和资源定义。复杂的自适应系统是由几个网站,彼此相连;每个网站都有资源和环境条件适应几个主要活动;主题网站进行资源和信息交换。回声模型的基本模型可以描述自适应代理的资源交流活动在同一水平,基本上反映了自适应代理之间的功能关系和行为机制。

在基本模型中,代理是由资源数据库,标识符攻击,防御标识符。图书馆的资源流程和商店获得的资源;攻击标志,积极与其他科目建立联系,探讨是否有需要的资源;国防识别用于接受其他学科的联系,用于响应当收到其他学科的联系9]。复杂适应系统的基本模型图所示1。

2.2。地震灾害救援过程的概述

2.2.1。灾难应急救援过程

灾难应急救援是指通过一系列的手段和对策,政府和其他公共组织的过程中预防、响应,响应和恢复的过程中突发性和破坏性的紧急灾害。目的是确保人民生命安全在灾区尽可能以减少灾难造成的损失(10,11]。灾难应急救援过程的三个核心环节是“准备灾难,”“紧急灾难,”和“灾难后恢复。”(1)防灾准备阶段防灾准备的目的是确保灾难后紧急救援工作的必要条件和能力。主要任务是采取的组织准备和应急支持提前为可能的灾难事件,以确保响应和处置后第一次灾害的发生,防止灾难紧急情况的恶化。主要工作包括应急资源的分布和分布的紧急材料紧急救援计划设计,等等。(2)灾难应急阶段灾难应急阶段指的是救援措施主要地质灾害发生后为了防止灾难事件的进一步扩大或恶化,最大限度地减少灾害造成的损失或损害。紧急阶段的主要研究内容包括应急资源的需求预测、应急资源的分配,人员搜索和救援和疏散。(3)灾后恢复阶段灾后复苏指或行动采取措施恢复生产、工作、生活和生态环境尽快到正常状态后控制灾难事件的影响。目前,复苏阶段的研究主要集中在应急反应能力的评估。

2.2.2。任务分配的灾难搜救

大多数的研究任务分配与工作分配和合作在multirobot系统(12]。事实上,任务分配的研究还可以应用于解决一些类似的问题在许多其他领域,如无人机合作,本届分配问题,应急救援合作。灾难搜救任务分配的主要因素和分类任务的复杂性和主体的功能。完成的任务分为简单任务和复杂任务根据他们的复杂性。只需要一个简单的任务代表任务代理完成,和复杂的任务代表的任务需要完成多个代理。根据功能、任务执行的主题分为单个任务主题和多任务主题。单身意味着主题任务最多只能执行一个任务在同一时间,和多任务意味着主体可以同时执行多个任务(13,14]。(1)单任务主题——简单的任务任务分配单个任务的上下文中主题和简单的任务实际上是一个经典的分配问题。假设有米单任务代理一个_我和n单一代理任务t_j每个代理可以完成任何任务,相应的成本c_ij和完成质量问_ij。的目标分配模型可以最小化总成本分配或达到最高后总完成质量或分配利益最大化(综合考虑总成本和完成质量)。假设米=n;然后,这是一个平衡的分配问题。 (2)单任务主题——复杂的任务这些问题可转化为设置分区问题。考虑一个非空的设置Y;一组Y分为几个非空的子集,这些子集非空的没有交集,和这些非空的子集的元素的结合就是等于什么Y。如果x用于表示集非空的子集,存在一个效用函数: 然后,我们需要找到一组分区方法X效用最大化。SPP是NP困难问题,但另一方面,提出了许多启发式算法来解决这个问题。(3)多任务主题——简单的任务这类问题在现实不是很常见,因为它需要一个的代理来执行多个任务同时,只有在极少数情况下出现。然而,解决这类问题的方法类似于单一任务复杂的任务问题上面提到的话题。spp等算法可以应用到这两个模型。(4)多任务主题——复杂的任务任务分配问题可以转化为集合覆盖问题。集Y作为一个非空的集合,在集合的元素Y可以形成多个非空的子集,这些非空的子集可以相交。如果X用于表示这些集非空的子集,然后有一个成本函数: 然后,我们需要找到的一个子集X最小化成本,这些子集的元素的结合是相等的Y。SCP的问题是NP困难,但许多学者提出了算法得到近似解。

2.3。地震灾害救援部署模型

大规模地震灾害发生后,有j灾区情况和分散的地理位置和不同的灾难我救援点参与救援。不同数量有救援队伍和能力在每个救援点。对于任何灾难站点,根据灾难我们收集的信息,我们可以知道类型的救援队灾区最需要的。因此,最优部署救援队伍可以转化为问题找到最相似的救援队伍。通过计算和救援队伍之间的相似性为部署选择相似度高的救援队伍,应急救援的效果是最好的15]。

根据实际情况的大规模地震灾害紧急救援后,以下假设:每一个救援团队可能包括四种类型的人员,也就是说,武警官兵,医生,护士,和志愿者;灾难站点所需的救援队伍的数量是高度相关的人口规模和幸存者的数量;道路条件和相应的地理位置信息是通过GIS。

一旦发生大规模的地震灾害,它经常造成损害灾区的道路网络。结合国际公认的定义72小时的黄金救援期在灾难之后,为了缩短救援时间,直升机也被用作紧急运输工具(16]。的参数t_ikj代表的运输时间k类型的运输车辆救援点我到灾难现场j道路网络条件下的损伤。考虑到运输车辆的特点,论述了在以下情况:(1)运输工具k∈H在救援点,由直升机运送。在这个时候,交通时间不受道路条件影响;因此, 。(2)运输工具k∈E在救援点,也就是说,采用公路运输。这时,运输时间将会受到路况的影响。根据损伤程度的必经之路λ_ij,它可以分为以下情况:(1)当λ_ij= 0,路上不受损,运输时间不受影响, 。(2)当0 <λ_ij<α,这意味着路已经被破坏,但可以通过和运输时间的影响。在这个时候, 。(3)当α≤λ_ij≤1,这意味着道路受损,无法通行,但可以修复。在这个时候,交通时间 。(4)当λ_ij= 1,这意味着道路受损,无法在短时间内修复,所以路线和运输时间并不可行 。总之,参数t_ikj可以表示如下:

基于上述分析,本文建立了一个救援队部署模型解决灾难的严重性和复杂性之间的矛盾救援队的过程中大规模地震灾害救援队部署,有效地描述救援队和灾难站点之间的区别,并实现个性化部署救援队伍。

发生大规模地震灾害后,救援队抵达灾区的早些时候,我们将能够减少人员伤亡和财产损失。此外,救援队紧急材料,不同和相同的救援队灾区部署到不同的有不同的效果17,18]。因此,合理部署大规模地震灾害救援队必须考虑及时和高效的目标,也就是说,将最合适的救援队部署到灾难站点在最短的时间内。(1)最短的时间内应急救援的目标救援队抵达灾区的时间将直接影响到救援效果。因此,应急救援时间最短的目标是一个重要的目标函数部署模型的大规模地质灾害救援队。本文使用的所有救援队伍到达灾区测量(19]。由于救援车辆在每个救援点可以并行,最大救援运输时间是作为最低。(2)救援队部署的效率最大化的目标救援队和灾难站点之间的差异导致了不同的效果相同的救援队部署到不同的灾区。因此,紧急部署的过程中,我们应该努力充分利用人民的人才和充分利用的人员。摘要复杂自适应系统是用来实现合理部署救援队伍,也就是说,最大化的部署救援队伍的有效性。

在此基础上,救援队的部署模型构建了基于复杂适应系统如下:

公式(7)(13)模型的约束,公式(7)表明,救援队的部署数量不超过可用的数量;公式(8)表明,救援队的部署数量不超过灾难灾区的需求;公式(9)表明,每个救援队只能部署到一个灾难站点无论使用什么运输方式;和公式(10)代表可用救援成本的约束在灾难发生后最初的阶段,这可能反映了金融约束在灾后时期,早期和应急管理器可以根据实际情况调整参数C0;公式(11)表明,至少0救援队伍应该参与救援工作,部署和∅是常数大于1;方程(12)是一个决策变量,指示是否部署救援队伍;与方程(13)代表运输时间从救援点到灾区道路网络时损坏。

3所示。救援模型仿真实验基于复杂适应性系统理论

3.1。比较的对象

本文建立了地震灾害救援模型基于复杂适应性系统理论。为了验证该模型的性能和效率,这是第一次与其他救援模型,然后与救援模型的基础上F-Max-Sum算法。F-Max-Sum也是一个分布式算法,改进的基础上Max-Sum算法。适用于解决类似的动态任务分配问题,具有良好的性能20.,21]。目前,Max-Sum算法和F-Max-Sum算法用于灾难环境中的任务分配,以及频谱资源和云资源的分配。的F-Max-Sum算法首先要解决的问题转换成一个因素图的表现形式和迭代变量节点之间信息传递的价值和功能因子图中的节点,直到收敛或迭代一定次数。

3.2。实验参数设置

本文使用R和Netlogo软件计算和模拟。假设灾区是一个圆形区域的半径150米,和一定数量的受伤是分散在几个埋葬地点。仿真步长虱子在几分钟内。当没有幸存者,仿真结束。仿真周期最长72小时。

结合近年来地震人员伤亡的统计结果,假设滑坡灾害的伤害程度的具体分布在不同的场景下,如表所示1在“极其严重”场景中,受伤死亡的比例是35%,重伤的比例是30%,轻伤的比例是20%,而没有受伤的比例是15%。

输入变量包括受伤的数量在每一个面具n_年代- - - - - -U(1、3);损伤程度每个受伤的人是给定的初始数量根据表1;和每个埋点的埋条件 - - - - - -N30 (120);结果表明,搜索速度是3米/分钟;所示的半径是年代_r= 3米;和救援速度年代_废墟= 0.5;当有埋点在搜索半径,仿真救援队可以找到一定的概率,假设概率的概率= 20%;合作范围年代_c是40米。

4所示。不同的救援模型的仿真结果和性能比较

4.1。不同的救援模型的性能比较

如表所示2和图2,该算法在本文中使用的模型收敛40小时的运行仿真程序,而50小时后f-max-sum模型收敛。仿真结果表明,本文模型算法的收敛速度比其他两个模型的算法。原因在于,首先,本文中的模型算法并不盲目地处理所有感知到的信息,但只有选择影响的信息援助任务。其次,它使用筛选信息预测相关的状态,制定合作的策略,可以快速找到收敛路径后干扰,从而提高救援效率。

如表所示3和图3可以看出,72小时后,救援在本文模型的数量达到138人,高于其他两个模型。救援人员在这个模型的数量高于其他两个模型因为合作获得的信息更全面,提高预测结果的准确性,使用动作评价和触发类实现动态调整合作策略帮助任务的顺利完成。F-max-sum模型算法降低了合作的效率由于高信息处理算法的复杂性,很难获得最优合作策略,导致救援效率低。

如表所示4和图4,整体分数的三个模型在仿真实验中显示72小时内。其中,本文提出的模型的得分是最高的在三个模型在72小时之后,达到了98人。另外两个模型的分数是80和84,分别。模拟程序运行时大约40个小时,三个模型最接近的分数。结果在表4和图4进一步证明了该模型的性能优于其他模型。

4.2。比较不同的救援模型的仿真结果

如表所示5和图5,救援模型的仿真结果摘要与其他两个模型相比,和一些指标的前者比后者的两个。结果表明,与其他模型相比,该模型的性能不差,和一些指标都优于其他两种模型。这种模式的最大优点之一是低复杂性的计算过程。在迭代的过程f-max-sum算法,需要遍历函数节点周围的各种组合变量节点,这将消耗大量的时间,特别是当合作组大,也就是说,有更多的救援队伍周围部署救援任务。此外,f-max-sum最初的设计与计算设备之间的合作功能,如机器人和传感器。它有适应性问题时直接应用到灾难现场的救援队伍合作(表6和7)。

如数据所示6和7,平均情况下的相对概率和生产的比例在地震灾害救援伤员救出基于复杂自适应系统在2000年模拟步骤100年之后在三个不同的场景中模拟*所示。可以看出,在救援的初始阶段,相对存活率下降迅速。随着救援工作的发展,相对存活率的下降速度放缓后300分钟。在救援的早期阶段,平均存活率下降更快,主要是因为存在的严重受伤被困的人。然而,这种受伤的人们的生存概率下降非常快,约300分钟之后,重伤死亡或获救,只有轻伤或不受伤的人留在整个场景,和受伤的平均存活率下降缓慢。

4.3。近年来地震的频率

我们统计的频率近年来发生5级以上地震,也造成的财产和生命损失,如表所示8。

从图可以看出8近年来,全球地震的威胁更严重。平均而言,大约有5每年7级以上的地震。剩下的小地震甚至难以计数。地震造成的财产损失高达每年数千万。这也表明,抗震救灾系统本文提出尤为必要。

5。结论

重大地震灾害的频繁发生是世界上所有国家所面临的一个紧迫的问题。传统的应急管理和应急响应决策关注救灾物资的调度和分配,无视人类的角色。事实上,在救灾的过程中,救援团队参与的主体。背景下的频繁发生和重大地震灾害日益严重的影响,它不仅是重要的理论价值进行搜救研究模型来处理这样的灾害也有很强的现实意义指导灾后应急救援工作,提高救援决策方案的有效性。

本文的主要研究内容是一个地震灾害救援模型基于复杂适应性系统理论。针对大规模地震灾害的严重程度之间的矛盾和救援队伍的复杂性,地震灾害救援模型建立基于复杂自适应系统。模型考虑及时性和效率的两个目标,部署了最合适的救援队到灾难网站在最短的时间内,和更好的描述需求的大规模地质灾害应急救援决策。在大规模地震灾害的背景下,本文的研究内容可以解决许多困难面临在部署救援队伍,提高应急救援工作的效率。它提供了一个有效的解决方案的工具灾后应急救援决策和提高大规模地质灾害的应急响应能力。

尽管本文进行了有益的探索性研究的优化部署和决策大规模地震灾害救援队和取得一定的创新成果,仍有许多需要进一步研究的工作,主要包括以下几点:在未来,我们将研究需求数量救援队在灾区的张量分解和填充方法;注意数据收集救援的情况下,根据有关学者提出的模型,并利用有限的数据修正模型参数,以提高模型的适用性的实际情况。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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