《支持決策回響的人工特定情景社會計算實驗方法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由陳彬擔任項目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：支持決策回響的人工特定情景社會計算實驗方法研究
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：陳彬
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
針對“非常規突發事件應急管理基礎科學問題與‘情景-應對’型總集成升華平台”的集成需求，項目組基櫃蜜詢寒於公共安全三角形理論和ACP思想提出了一種支持匙芝舟決策回響的人工社會特定情景計算實驗方法。該方法為解決人工社會計算實驗平台和總平台的集成提供了理論方法和技術實現方案，從基於特定突發事件情景的人工社會構造、支持應急決策的計算實驗方案設計和基於應急決策的情景推演與狀態反饋三個方面解決計算實驗平台與總平台對接遇到的問題。基於這些工作，項目組提出了以下研究方案：“構造支持應急決策的疫情人工社會計算實驗模型與數據資源庫”、“設計面向疫情應急決策的人工社會計算實驗流程”和“利用高性能並行支撐驅動人工北京計算實驗”。項目的研究將為總平台的集成提供乎拜希應急決策建模理論方法和平台無縫對接的技術實現方案。
結題摘要
針對“非常規突發事件應急管理基礎科學問題與‘情景-應對’型總集成升華平台”的集成需求，項目組收集了國內外關於應急決策的建模方案和使用方法，確定了三個案例作為研究對象：公共衛生案船海例-北京市伊波拉疫情、事故災難案例-北京市危化品泄露人群疏散、社會安全案例-北京市霧霾輿情演化。根據案例分析的需要，項目組提出了面向應急決策的人工社會計算實驗流程。流程包括案例分析、情景設定、模型分析、系統集成、實驗設計、可視化展示七個步驟。在該流程指導下初步設計了應急決策集成方案，從數據集成、模型集成和平台集成三個方面完成向總平台的集成工作。其中數據集成方面是利用VDB和EM-MAP平台接口進行人工社會數據集成。模型集成是通過EM-BRAIN平台集成領域模型，並將人工社會模型注入總平台。平台集成的集成設計思路已經完成，從仿真集成平台的雲化封裝和構造應急決策方案的接入方式兩方面達到將應急決策方案自動化地習項講說傳入仿真集成平台並驅動計算實驗的目的。在以上工作的基礎上，利用集成平台對三個案例系統進行計算實驗並展開實驗結果分析。對於北京市伊波拉疫情案例，項目組結合中國疫情防治特點，實驗模擬了四級衛生應急回響下Ebola的防控效果，通過定量的實驗研章踏捆究，結果表明在現有的防控體制下，Ebola疫情在中國城市的大規模爆發的可能性很低。對於北京市危化品泄露人群疏散案例，平台能夠提供足夠的工具手段進行疏散方案的反覆演練能力，可以根據疏散地的不同反覆尋優，獲得最佳疏散方案。對於北檔想罪京市霧霾輿情演化案例，項目組發現霧霾持續越久，負面情緒峰值越高，霧霾持續越久，正面情緒下降。而隔離意見領袖使正面情緒增加，但是對負面情緒和負面態度並沒有顯著影響。總之，項目的研究成果有機地將仿真集成升華平台與總平台結合起來，達到為總平台提供應急決策方案的選優和定量分析能力。
