李懷明，劉 嬌，葉 鑫

（大連理工大學 信息與決策技術研究所，遼寧 大連 116024）

非常規(guī)突發(fā)事件［1］是指沒有或極少經(jīng)歷過的，缺乏其演化規(guī)律的知識和處置經(jīng)驗的突發(fā)事件。非常規(guī)突發(fā)事件應對決策作為重要的研究課題［2］引起了廣泛關注，國內(nèi)外學者做出了相應探索［3-7］。但相關決策的研究中，人們更為關注決策模型的構造、決策方案優(yōu)選以及問題的求解等，而對于決策問題的識別及決策流程生成研究甚少［8-9］。

著名的決策科學專家西蒙將決策制定的過程分為4個階段：情報活動階段、設計活動階段、決策活動階段和審查活動階段［6］。決策作為決策者決斷思考的過程，受到不同情景、不同對象的影響和制約，但是決策過程大體都遵循由問題發(fā)現(xiàn)到?jīng)Q策后評估［6］的過程，決策過程中所謂問題是決策者的期望與當前決策環(huán)境的偏差，而問題發(fā)現(xiàn)（又稱問題識別）是在特定的決策環(huán)境下，是決策者期望狀態(tài)與系統(tǒng)當前狀態(tài)是否存在偏差的評價，是決策者發(fā)現(xiàn)、意識到偏差的過程。由于決策問題定義上具有主觀性，決策問題識別缺少程序化的結構，決策者更多的依靠個人經(jīng)驗、理論知識等來識別決策問題。Mintsberg［10］指出，在決策制定過程的識別、研究和選擇3個階段中，識別是研究和選擇的前提。決策識別直接影響著決策求解的質(zhì)量，快速有效識別決策問題是整個決策過程的關鍵性步驟，科學的決策流程能夠提高決策效率，有效降低事件造成的損失。

非常規(guī)突發(fā)事件應急管理系統(tǒng)是一個開放的復雜動態(tài)巨系統(tǒng)，具有多主體、多學科、多因素、多變性、高度非線性和不確定性等復雜性特征［11-13］。如事件的情景高度不確定、快速多變，多科性和專業(yè)性特征突出，使得管理者難于精準地把握這些情景。又如多事件衍生、耦合和關聯(lián)，具有較強的多樣性和不確定性，使得管理者難于預估和應對這些事件。

上述特征導致了在非常規(guī)突發(fā)事件應對決策中，決策者很難在第一時間對當前形勢進行準確地把握和判斷。如果不能及時、準確地發(fā)現(xiàn)決策問題，或?qū)Q策問題識別不清或不完備，將導致難以構建科學的決策流程、無法保證應對的科學性和有效性，使決策變得盲目，貽誤了突發(fā)事件的最佳應對時機，造成無法彌補的損失。此外，由于每個決策問題的總體求解過程大體相同，可將針對某一決策問題的決策過程看作一個抽象的決策活動，而不考慮其具體內(nèi)部細節(jié)。故本文針對非常規(guī)突發(fā)事件，從決策問題的識別研究入手，進而研究決策活動間的關系構建。最后，提出決策流程的生成方法。

1 決策問題識別

在非常規(guī)突發(fā)事件的應對過程中，由于其涉及知識范圍廣，情景復雜多變，決策者會遇到一些無法準確描述與處理的決策環(huán)境。

王延章［14］提出的客觀事物認知的6層模型，以知識元的形式對客觀世界中的知識單元進行表示與管理，并給出了知識元模型。知識元模型包含3個子模型，分別為對象知識元、屬性知識元和屬性映射關系知識元。通過知識元對客觀事物進行表示，使事物之間的關系反映為事物間定性或定量的屬性之間的關系，某事物的屬性值的變化可對另一事物的屬性值產(chǎn)生作用。屬性間的關系采用映射關系知識元表達，可準確地刻畫屬性之間的作用關系。基于知識元模型的知識表示方式，滿足了非常規(guī)突發(fā)事件應對決策融合多領域、多學科知識的需求，同時也為后文的問題推理打下堅實基礎。因此，本文采用知識元對各類知識進行綜合詮釋，描述決策情景、決策活動及決策問題，實現(xiàn)跨學科、跨領域知識的有效管理。

從應急管理的知識域角度進行分析，應急管理系統(tǒng)可以分為突發(fā)事件過程系統(tǒng)、客觀事物系統(tǒng)和應急管理活動系統(tǒng)。突發(fā)事件是客觀事物系統(tǒng)的自然運動狀態(tài)向另一運動狀態(tài)的突變過程，而非常規(guī)突發(fā)事件是對人類財產(chǎn)和生命具有嚴重損害的突變過程，可稱為災變?？陀^事物系統(tǒng)是指由至少3個具體事物構成的有機聯(lián)系的整體，描述客觀存在的一切事物，包括山體、湖泊、城市基礎設施、設備等。應急管理活動是人對客觀事物系統(tǒng)運動狀態(tài)向另一運動狀態(tài)的突變過程的干預活動，本質(zhì)上是作為主動因的客觀事物系統(tǒng)的狀態(tài)變化過程，包括人類的決策、實施等一系列活動。上述三系統(tǒng)可以分別采用事件知識元、客觀事物知識元和應急管理活動知識元進行描述。從應急管理活動系統(tǒng)的決策角度出發(fā)，決策活動受到突發(fā)事件和客觀事物的影響，突發(fā)事件本身和客觀事物以及兩者之間復雜的相互作用關系構成決策情景。而決策活動的結果（實施方案）被執(zhí)行后，又可能會改變突發(fā)事件和客觀事物的屬性，產(chǎn)生新的情景，從而構成了復雜動態(tài)系統(tǒng)。

決策問題作為決策活動的屬性之一，是規(guī)則推理的結論，即通過決策問題識別，可以得到?jīng)Q策問題集合，進而通過屬性知識元與對象知識元間的映射，在保證多學科、領域間概念語義一致性的前提下，得到?jīng)Q策活動知識元集合。

1.1 模糊規(guī)則表示

基于規(guī)則的推理是專家系統(tǒng)的一種，是根據(jù)專家的經(jīng)驗歸納為一系列的規(guī)則，規(guī)則具有明確的前提，可以得到相應的結果?；谝?guī)則的推理方法容易理解，在推理過程中表現(xiàn)出了良好的性能和優(yōu)勢，已成為復雜系統(tǒng)中各要素間關系描述的一種成功的、統(tǒng)一的手段。而在應急領域中，規(guī)則的前提和結論無法采用確定的是與非的邏輯來表示，因而這里結合非常規(guī)突發(fā)事件不確定性的特點，在推理規(guī)則中引入模糊概念，使數(shù)據(jù)、信息、知識在推理過程中得到最大程度的匹配。

為解決知識的不確定性問題，引入可信度CF（Certainty Factor）模型。

考慮知識不確定性的規(guī)則表示形式：

規(guī)則1ifPthenH（CF（P，H））其中：P為規(guī)則前提集；H為規(guī)則結論；CF（P，H）為結論的可信度，其值越大，表示P對H的支持程度越高，H為真的可能性越大。

考慮證據(jù)不確定性的規(guī)則表示形式：

規(guī)則2ifP（CF（P））thenH（CF（P，H））其中，CF（P）為證據(jù)的可信程度，其值越大，證據(jù)的可信程度越高。

在非常規(guī)突發(fā)事件發(fā)生過程中，事件的情景數(shù)據(jù)很多不是確定性的，決策者掌握的信息也是較難準確描述的，因此，引入模糊隸屬度的概念，將不能準確描述的證據(jù)采用模糊表示，實現(xiàn)不確定信息的表示。同時前提引入權值，以保證將不充分的證據(jù)信息盡可能的與前提進行匹配。

考慮知識、規(guī)則及證據(jù)不確定性的規(guī)則表示形式：

規(guī)則3ifP（CF（P））thenH（CF（P，H），λ）P（CF（P））為

其中：Pi為規(guī)則的第i個前提；H為規(guī)則結果；ωi為前提Pi的權重，即前提Pi的重要程度，ωi∈（0，1］；Fi為不確定前提的模糊隸屬度，F(xiàn)i∈（0，1］；CF（P，H）為結論的可信度；λ為規(guī)則閾值，是規(guī)則被采納與否的判斷標識，λ∈（0，1）。

模糊規(guī)則可以將應急領域的不確定、不完備的知識和信息加以表示，同時也是下文實現(xiàn)決策問題推理識別的基礎。

1.2 模糊規(guī)則的匹配

規(guī)則匹配是指事實取值與規(guī)則集中的規(guī)則前提進行匹配，得到匹配的規(guī)則集合。而匹配度反映事實與規(guī)則前提匹配的程度。將情景信息與模糊規(guī)則的前提進行匹配，得到規(guī)則結論的可信程度，從而判斷決策問題發(fā)生的可能性，輔助決策者進行決策。

本文采用貼近度來描述匹配度，以描述模糊向量或者模糊集間貼近的程度。

1.2.1 匹配度與匹配算法 貼近度的定義如下：

設F（U）為論域U=｛μ1，μ2，…，μn｝，若映射f：F（U）×F（U）→［0，1］滿足以下3個條件：

（1）f（A，A）=1，?A∈F（U）。

（2）f（A，B）=f（B，A）≥0，?A，B∈F（U）。

（3）若對于?A，B，C∈F（U），?μi∈U，1≤i≤n，有μA（μi）≤μB（μi）≤μC（μi），或μA（μi）≥μB（μi）≥μC（μi），則f（A，C）≤f（B，C），f（）為F（U）的貼近度，f（A，B）為A、B的貼近度。

在匹配度的研究中，一些學者給出了相關算法，如海明距離、指數(shù)法與絕對值差積法等，文獻［15］中驗證了絕對值差積法能夠較其他方法更為完善，因此，本文結合領域特點將絕對值差積法的匹配度計算方法加以改善，來計算證據(jù)與規(guī)則前提的匹配度。

第k條規(guī)則中證據(jù)集E和前提集P的匹配度計算公式為

在貼近度算法中加入權重ωi來度量規(guī)則前提或證據(jù)的重要性，在匹配過程中考慮非常規(guī)突發(fā)事件情景要素中權重的作用，讓匹配結果更貼近實際。

1.2.2 特殊模糊匹配 前提集中特別重要的規(guī)則前提，稱其為特殊前提，將其匹配稱之為特殊模糊匹配。這些特殊前提體現(xiàn)了在規(guī)則中的特別重要性，因此，在特殊證據(jù)與前提進行匹配時，加入特殊前提匹配閾值，以保證特殊前提的匹配。設證據(jù)集和前提集中存在特殊模糊匹配，特殊匹配存在相應的匹配閾值，記為λi，則有

即在存在特殊模糊匹配時，只有在特殊模糊匹配閾值λi滿足的前提下，再進行規(guī)則的匹配計算。在模糊規(guī)則匹配中，對于第k條規(guī)則，如果（E，P）≥λ，則認為證據(jù)集E和前提集P匹配，規(guī)則k被激活。

1.2.3 傳播更新算法

（1）條件可信度的計算。根據(jù)規(guī)則的定義，條件的可信度由前提可信度和規(guī)則可信度來確定。對于前提和證據(jù)的每一個子項取其均值，即

目前，關于條件可信度的計算有和取、析取與加權平均等方法，在上述方法中，和取和析取運算算法簡單，但是中間丟失信息太多，實踐證明誤差較大；而加權平均運算雖然考慮了權重對于整體的作用，注重整體，但是這種運算方法忽略了個體的作用，因此，本文采用貼近度的計算公式。

校正的子項可信度計算公式為

條件的可信度計算公式為

（2）推論可信度的計算

（3）結果可信度計算

2 決策活動關系構建

2.1 決策活動知識元

決策活動是決策者為應對突發(fā)事件而采取的一系列客觀活動，是相對于實施活動而言的。決策活動知識元屬于應急管理活動知識元。應用知識元將非常規(guī)突發(fā)事件的應對決策活動表示為

其中：N為決策活動名稱，描述當前決策活動的名稱；D為決策問題，是指該決策活動針對的決策問題；I為決策活動標識，包括研判型活動和方案制定型活動，研判型活動是指活動需要進行研究判斷，該類決策活動得到的結果是是與非的選擇性活動，而方案制定型活動是需要決策者進行方案的制定和選擇的活動，該類決策活動得到的結果是活動的解決方案?！盎顒訕俗R”屬性為狀態(tài)屬性。Se為初始要素，描述活動的初始狀態(tài)的屬性集合，這些屬性與活動的目標密切相關，初始要素的屬性由客觀事物、突發(fā)事件以及應急管理活動的屬性構成。“初始要素”屬性集中既有狀態(tài)屬性又包含輸入屬性，反映了其他對象知識元對該決策活動的作用影響。Te為目標要素，描述決策者的期望的屬性狀態(tài)，活動的目標體現(xiàn)應對管理對突發(fā)事件引起的矛盾問題進行干預的目的?！澳繕艘亍睂傩詾檩敵鰧傩?，體現(xiàn)了決策者的干預作用，以及決策活動作用的客觀事物屬性及突發(fā)事件屬性的變化。Do為決策領域，描述決策活動所在的應急知識領域，決策活動領域范圍越小，決策活動所對應的決策目標與方案越為清晰明確，例如決策活動“震后災民傳染病防治”所屬的應急知識領域是“震后衛(wèi)生防疫”?！盎顒宇I域”屬性為狀態(tài)屬性。T為決策活動類型，描述在突發(fā)事件應對決策過程中決策活動本身的類型，在事件處置階段問題類型包括：信息的報送發(fā)布、事件的分級響應、事件原因機理分析、事件的危害評估、發(fā)展趨勢預測以及應急救災資源保障?！皼Q策活動類型”屬性為狀態(tài)屬性。O為決策客體，描述決策活動所作用的客體對象，該屬性為狀態(tài)屬性。Sa為決策活動執(zhí)行的狀態(tài)，取值包括準備、就緒、開始、暫停、恢復、結束，該屬性為狀態(tài)屬性。S為可采取的方案，是決策支持實施活動的行動方案集合，該屬性為輸出屬性，體現(xiàn)決策活動對實施活動的作用。In為評價指標，是衡量決策方案和決策活動成果的標準集合。

通過決策問題的識別，可以得到?jīng)Q策問題集合，決策問題是決策活動知識元的屬性，因而通過問題與活動的映射關系，可得到?jīng)Q策活動知識元集合。

決策活動之間存在著復雜的關系，這種關系可以通過決策活動知識元的輸入輸出屬性來展現(xiàn)，如圖1所示。在實例化決策活動知識元中，如果決策活動A的輸出屬性是決策活動B的輸入屬性，則認為決策活動A對決策活動B有影響，活動A和活動B之間存在關系。

圖1 決策活動知識元的關聯(lián)

2.2 決策活動結構化

通過推理得到的決策活動集合中活動之間的結構關系是復雜且不清晰的。而解釋結構模型（ISM）作為系統(tǒng)工程中的一種有效的結構分析方法，通過系統(tǒng)內(nèi)部要素的相互作用以及影響關系的分析，構建系統(tǒng)的多級遞階層次結構，以幫助理解系統(tǒng)的結構，使得原本復雜錯綜的系統(tǒng)結構有條理的展現(xiàn)。因此，采用解釋結構模型分析、構建決策活動間的結構。

進行決策活動結構化的前提是建立決策活動間的關系，采用知識元表達的決策活動可以通過活動間的輸入輸出清晰表達活動之間的作用關系，在此基礎上，應用解釋結構模型及其擴展［14］構建決策活動的層次遞階結構。層次遞階結構示意圖如圖2所示。

圖2 層次遞階結構示意圖

決策活動的分層遞階結構反映了決策活動之間的結構關系。在決策活動的遞階結構中，按照決策活動間決策信息的流動，將關系分為并列關系、層次關系、強連通關系及跨領域關系。決策活動的結構FP=｛P，F(xiàn)｝，其中，F(xiàn)P為決策活動間的結構，P為決策活動集合，F(xiàn)為決策活動間關系集合，F(xiàn)=｛fi，fo，fe，fsc｝，fi為并列關系，fo為偏序關系，fsc為強連通關系，fe為跨領域關系。

具有內(nèi)部關系fi的決策活動之間信息交互少或無信息交互，決策活動處于同一層次，具有相同的鄰接節(jié)點；具有偏序關系lo的決策活動之間存在先后序的信息交互，上一層的決策活動的執(zhí)行依賴于下一層決策活動的完成；具有強連通關系fsc的決策活動之間信息交互頻繁，相互依賴程度高，每一個決策活動的執(zhí)行都依賴于另外的決策活動；具有跨領域關系fe的決策活動分屬于不同的決策領域，在決策流程中分屬不同的決策流程，但是之間存在信息的交互。

3 決策流程生成

3.1 決策流程表示與結構分析

決策流程是決策者為解決復雜決策問題而構建的決策活動序列，在活動序列中，每個決策活動都會針對相應的決策問題，決策問題與問題間關系構成決策流程結構。決策流程需要采用標準化的符號體系表示，本文借鑒業(yè)務流程的描述方法，采用業(yè)務流程建模標注（BPMN）對決策流程中的元素和結構進行定義。

采用BPMN進行決策流程的描述，流程中應用的BPMN圖元如表1所示。

表1 決策流程中的BPMN圖元內(nèi)涵

決策流程是一個有向圖D〈P，F(xiàn)〉，其中，P為決策流程中的決策活動（決策問題）集合，F(xiàn)為決策活動間的關系集合，其中P，F(xiàn)?GBPMN，GBPMN為BPMN中的圖元要素集合；流程的集合記為A（D），若?X，Y∈A（D），并且PX?PY，則稱決策流程X是決策流程Y的子流程，記為X∈Ysub。

決策流程D〈P，F(xiàn)〉滿足以下條件：

（1）對任意的決策流程D，有且僅有1個出度大于0的開始節(jié)點Pstart，并且有且僅有1個入度大于0的結束節(jié)點Pend，Pstart，Pend∈P。

（2）對任意的決策流程D，其中至少包括1個決策活動，即P≥1。

（3）對任意的決策流程D，在開始節(jié)點Pstart和結束節(jié)點Pend間至少有1條通路。

條件（1）說明，任意的決策流程都有唯一的開始節(jié)點和結束節(jié)點，條件（2）反映決策流程中決策活動的組合性，條件（3）說明決策流程的連通性。

決策流程結構是指在流程中決策活動間的結構關系，在決策流程中決策活動間的結構有以下幾種：

（1）順序結構。這類活動間存在單向的依賴關系，在活動序列中，后序決策活動的開展依賴于前序決策活動的執(zhí)行。前序決策活動完成之后，決策信息輸出給后序活動，后序活動才開始執(zhí)行，決策活動間呈現(xiàn)串行的單向依賴關系。順序型決策活動采用BPMN圖形表示，如圖3所示。

圖3 順序結構示意圖

（2）分支聚合結構。具有分支聚合結構的決策活動之間依賴程度較低，決策活動之間信息交互相對簡單或無信息交互，決策活動相互沒有影響作用關系，活動可以分別同步進行，決策活動間呈現(xiàn)并列的無依賴關系。并列型決策活動如圖4所示。

圖4 分支聚合結構示意圖

圖4中采用普通網(wǎng)關表示活動的分支和聚合，在決策流程構建中要考慮實際決策活動的特點來選擇活動間的分支聚合關系。

（3）復合結構。復合型決策活動的依賴程度高，決策活動之間信息交互頻繁，活動之間互相依賴。在進行決策時要同時考慮決策活動之間的信息交互，決策活動間呈現(xiàn)出交互耦合的狀態(tài)，決策活動之間信息反復交互，決策活動間依賴程度很高。復合結構如圖5所示。

圖5 復合結構示意圖

（4）通信結構。具有通信結構的決策活動分別位于2個獨立的決策流程中，決策活動分屬不同的決策問題領域，但是彼此間存在信息依賴，這種決策活動間的關系稱為通信關系，通信關系反映了決策流程之間的相互作用影響。關系如圖6所示。

圖6 通信結構示意圖

3.2 決策活動關系與流程結構的轉(zhuǎn)換

通過決策活動結構化，可以得到?jīng)Q策活動的層次結構模型。層次結構與決策流程的結構存在映射，通過決策活動層次結構到?jīng)Q策流程結構的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)決策流程的構建。在層次結構中，將底層決策活動設為第1層，頂層活動設為第n層，從決策活動的遞階層次結構模型到流程結構的轉(zhuǎn)換過程如圖7所示。具體步驟：

（1）選取初始節(jié)點，將節(jié)點標記為已訪問；

圖7 決策流程轉(zhuǎn)換過程

（2）判斷節(jié)點是否處于強連通關系，如果是，則具有強連通關系的節(jié)點構成復合結構，將與節(jié)點處于同一層次的節(jié)點標記為已訪問；

（3）判斷節(jié)點是否處于并列關系，如果是，則具有并列關系的節(jié)點構成分支聚合結構，將與節(jié)點處于同一層次的節(jié)點標記為已訪問；

（4）判斷節(jié)點是否處于偏序關系，如果是，則具有偏序關系的節(jié)點構成順序結構，將與節(jié)點處于同一層次的節(jié)點標記為已訪問；

（5）判斷節(jié)點是否具有上級鄰接節(jié)點，如果有，則選取節(jié)點的上級鄰接節(jié)點，將節(jié)點標記為已訪問，轉(zhuǎn)（2）；如果否，轉(zhuǎn)（6）；

（6）判斷是否所有節(jié)點已訪問，如果是，轉(zhuǎn)（7）；如果否，找到未被訪問的節(jié)點中層級最低的節(jié)點，將節(jié)點標記為已訪問，轉(zhuǎn)（2）；

（7）判斷是否有節(jié)點具有跨領域關系，如果有，則具有跨領域關系的節(jié)點構成通信結構；

（8）轉(zhuǎn)換完成。

3.3 決策流程生成過程

綜上，決策流程的生成過程分為4個步驟，如圖8所示。

（1）基于知識元的情景信息搜集?；谕话l(fā)事件過程系統(tǒng)和客觀事物系統(tǒng)的相關知識元以及所構成的知識元網(wǎng)絡，搜集相關情景信息，包括突發(fā)事件信息、承災載體信息以及孕災環(huán)境信息等，以科學、全面的刻畫當前的決策情景。

（2）決策問題識別。將決策情景信息與規(guī)則庫中的規(guī)則進行匹配，通過規(guī)則的匹配算法和傳播更新算法計算規(guī)則的匹配度，進行推理識別得到?jīng)Q策問題，進而得到?jīng)Q策活動知識元集合。

圖8 決策流程構建過程

（3）活動關系構建。確定實例化決策活動知識元間的輸入輸出關系，構建決策活動的結構矩陣，通過可達矩陣、強連通關系劃分以及決策活動的層次劃分構建決策活動的結構模型，得到結構化決策活動集合，通過結構模型分析決策活動間的關系，得到活動間的關系，包括內(nèi)部并列關系fi，偏序關系fo，強連通關系fsc，跨領域關系fe。

（4）決策流程生成。通過決策活動關系與決策流程結構的轉(zhuǎn)換方法得到?jīng)Q策流程結構，并采用BPMN進行決策活動間的結構描述，形成決策流程。

通過以上方法，生成決策流程。在流程的生成過程中同時可以得到?jīng)Q策活動集合，決策活動間的作用影響關系。在非常規(guī)突發(fā)事件中，能夠幫助決策者對決策問題快速識別，構建科學的決策流程，實現(xiàn)突發(fā)事件的快速應對，將事件災害帶來的損失降到最低。

4 應用實例

以大型破壞性地震事件為例，驗證方法的可行性。2010年4月14日，我國青海某地發(fā)生里氏7.1級地震，因地震發(fā)生在上午7時49分，造成大量的人員傷亡，房屋損毀嚴重。由于地震災害影響廣泛，其應急措施涉及衛(wèi)生、救援、災后重建等多方面，篇幅限制不能進行全方位的描述，僅從中取出具有代表性的幾項，來驗證方法的可行性。

（1）規(guī)則表示：

規(guī)則aifPa1（ωa1），Pa2（ωa2），Pa3（ωa3），Pa4（ωa4），Pa5（ωa5）thenHa（CF（P，H）a，λa）。

規(guī)則bifPb1（ωb1），Pb2（ωb2），Pb3（ωb3）thenHb（CF（P，H）b，λb）。

規(guī)則cifPc1（ωc1），Pc2（ωc2），Pc3（ωc3），Pc4（ωc4）thenHc（CF（P，H）c，λc）。

規(guī)則difPd1（ωd1），Pd2（ωd2），Pd3（ωd3）thenHd（CF（P，H）d，λd）。

規(guī)則eifPe1（ωe1），Pe2（ωe2），Pe3（ωe3），Pe4（ωe4），Pe5（ωe5），Pe6（ωe6），Pe7（ωe7）thenHe（CF（P，H）e，λe）。

規(guī)則a表明，在前提集Pa1～Pa5滿足的情況下，高原病預防為真的可能性為0.9［17］。規(guī)則b表明，在前提集Pb1～Pb3滿足的情況下，鼠疫預防為真的可能性為0.9。規(guī)則c表明，在前提集Pc1～Pc4滿足的情況下，堰塞湖預防為真的可能性為0.886［18］。規(guī)則d表明，在前提集Pd1～Pd3滿足的情況下，泥石流預防為真的可能性為0.4［19］。規(guī)則e表明，在前提集Pe1～Pe7滿足的情況下，火災預防為真的可能性為0.93［20］。規(guī)則的具體取值如表2所示。

表2 規(guī)則的具體取值

（2）事實匹配。在情景信息中有事實：地震發(fā)生地位于海拔3 100 m的青海地區(qū)，該地4月份仍處于寒季，救援隊伍來自西北省區(qū)，其中藏族人數(shù)為60%左右，部隊采取緊急陸路的登陸方式，在進駐救援地前沒有進行高原病藥物預防措施。

根據(jù)情景信息，得到與規(guī)則前提進行匹配的證據(jù)集，其中，4月份的青海地區(qū)屬于寒季的隸屬度為0.7。根據(jù)規(guī)則，IF部隊進駐方式=緊急陸路THEN登高速率=快（0.8），部隊的登高速率為快的隸屬度為0.8。同理得到規(guī)則b、c、d、e的證據(jù)集的匹配度，如表3所示。

表3 規(guī)則的要素隸屬度

（3）規(guī)則匹配與推理。根據(jù)

計算規(guī)則a的匹配度得到

大于λa（0.15），規(guī)則a被采納，觸發(fā)問題“高原病預防”。同理，計算規(guī)則b的匹配度，得到

規(guī)則b被采納，觸發(fā)問題“鼠疫預防”；計算規(guī)則c的匹配度，得到

規(guī)則c不被采納，不會觸發(fā)問題“堰塞湖預防”；計算規(guī)則d的匹配度，得到

規(guī)則d被采納，觸發(fā)問題“泥石流預防”；計算規(guī)則e的匹配度，得到

規(guī)則c被采納，觸發(fā)問題“火災預防”。

推理得到衍生次生災害預防決策活動集｛p1高原病防治，p2氣象監(jiān)測，p3抽調(diào)救災專家，p4調(diào)集救災物資，p5死亡動物尸體處理，p6傳染病防控，p7鼠疫防控，p8啟動應急響應，p9?；幹?，p10水源監(jiān)測，p11災民安置，p12空間預警（轉(zhuǎn)移人財物），p13管理易燃易爆物品，p14控制火源，p15檢修電氣設備，p16做好滅火準備工作，p17地質(zhì)監(jiān)測，p18泥石流預警，p19泥石流區(qū)域排查｝，如表4所示。

表4 相關決策活動知識元表示

經(jīng)過推理得到的決策活動通過屬性的輸入輸出關系來確定活動之間的影響作用關系。對于任意的pi和pj，根據(jù)

應用結構建模方法得到?jīng)Q策活動的結構模型如圖9所示。

圖9 決策活動結構圖

衍生次生災害預防決策活動包括衛(wèi)生防疫決策活動 集 合｛p1，p2，p3，p4，p5，p6，p7，p8，p9，p10，p11｝、火災預防決策活動集合｛p2，p3，p4，p8，p9，p11，p12，p13，p14，p15，p16，p17｝以及泥石流預防決策活動集合｛p2，p3，p4，p8，p11，p17，p18，p19｝，3個決策活動集合中含有子集｛p2，p3，p4，p8，p11｝，在決策過程中需要通信交互才能完成整個非常規(guī)突發(fā)事件的應急處理。經(jīng)過活動關系與流程結構的轉(zhuǎn)換可得該領域的決策流程BPMN，如圖10所示。

圖10 地震部分衍生次生災害決策流程圖

5 結語

本文針對非常規(guī)突發(fā)事件應對決策的特點，以知識元為研究基礎，提出了基于情景的決策流程構建方法。知識元的本源性有效解決了非常規(guī)突發(fā)事件決策情景要素和決策問題跨學科、跨領域的問題，使得決策情景表示更為完備。以決策情景為基礎，將模糊理論應用到應急領域，將不確定的情景信息和知識采用模糊表示，構建模糊推理規(guī)則，提出了加權模糊規(guī)則匹配算法，實現(xiàn)規(guī)則的模糊匹配和規(guī)則真值傳遞，從而實現(xiàn)了決策問題的推理識別。進而，基于事物是普遍可分且普遍聯(lián)系的觀點，從決策活動知識元間的結構關系入手，應用結構化建模方法構建決策活動結構模型，通過決策活動關系與流程結構的轉(zhuǎn)換實現(xiàn)決策流程的構建。

本文提出的方法一方面實現(xiàn)了非常規(guī)突發(fā)事件決策問題的快速、科學和有效的識別，另一方面實現(xiàn)了基于知識元的決策流程生成。本文的局限性在于流程的構建部分僅適用于應急管理某單一領域（如衍生次生災害預防）的決策流程生成，不能夠指導建立跨領域的決策流程，下一步將研究跨領域決策流程的集成以及多事件流程的集成方法，所提出的相關研究成果仍需在非常規(guī)突發(fā)事件的應急管理實踐中進行進一步的檢驗和完善。