□劉 爽 曹萍萍,2 蔡青青

[1. 中國刑事警察學院 沈陽 110854；2. 遼寧大學 沈陽 110136；3. 華東理工大學 上海200237]

引言

近些年，人群聚集的娛樂活動、商業(yè)活動、體育活動、文化活動等越來越多地被公眾所關(guān)注。這些活動具有一個共同特點，就是活動場地空間有限且參與人數(shù)眾多。例如，沈陽五愛市場日均客流量超過30萬人次；2015年中超聯(lián)賽平均每場觀眾人數(shù)達到22 580人；2016年北京地壇春節(jié)廟會5天內(nèi)接待游客總?cè)藬?shù)達80余萬人。由于聚集的人群在指揮、控制和疏散等方面均存在著一定困難，一旦發(fā)生治安事件或安全事故，往往會造成較大的人員傷亡和嚴重的財產(chǎn)損失，且易引發(fā)一定范圍內(nèi)的社會恐慌。鑒于此，人群聚集區(qū)域的應(yīng)急管理研究受到了學者們的高度關(guān)注[1～8]。例如，Lee和Hughes[1]對已發(fā)生的人群擁擠和踩踏事故數(shù)據(jù)進行分析，探究聚集人群的行為與行動規(guī)律；Heigeas等[2]針對緊急事件環(huán)境中的人群聚集行為進行了研究，通過構(gòu)建粒子模擬系統(tǒng)來對此種環(huán)境中的人群行為演變方式進行分析；Liu等[3]針對地鐵車站中存在的擁擠踩踏風險進行研究，建立了基于DEA的風險評估模型；Wagner和Agrawal[4]采用仿真模擬的手段分析了音樂會現(xiàn)場可能發(fā)生的火災(zāi)事故，并基于群體行為評估系統(tǒng)對人群疏散的過程及效果進行了研究；劉德海和蘇燁[5]構(gòu)建了群體性事件應(yīng)急處置的社會調(diào)解、信息預(yù)警和警力防御的優(yōu)化模型，分析了多種應(yīng)急處置措施的最優(yōu)方案，并在沖擊行動類型和防御目標的四種信息情景下對理論結(jié)果進行數(shù)值分析。

為了能夠?qū)θ巳壕奂瘏^(qū)域的公共安全風險進行有效防控，如何選擇合理有效的應(yīng)急方案顯得尤為重要。目前，關(guān)于人群聚集區(qū)域應(yīng)急方案選擇方法的研究尚不多見，但可以看到針對其他突發(fā)事件背景下的應(yīng)急方案選擇（確定）方法的研究。這方面的研究可大體分為兩類：一類是基于多屬性決策技術(shù)而提出的應(yīng)急方案選擇方法[9～12]，例如，Xu等[9]建立了自然災(zāi)害應(yīng)急中的群體決策模型，并提出了一種去除風險的調(diào)節(jié)決策方法；Li 和Cao[10]給出了一種基于擴展TODIM方法的多屬性應(yīng)急決策方法，并以旅游景區(qū)的人群聚集風險為例說明了所提方法的適用性；Liu等[11]給出了一種基于故障樹的突發(fā)事件應(yīng)急風險決策方法；劉洋等[12]針對突發(fā)事件的演變過程中具有多種狀態(tài)的應(yīng)急決策問題，提出了一種基于概率計算的應(yīng)急方案評價值排序方法。另一類是基于案例推理技術(shù)（Case-based Reasoning，CBR）來研究應(yīng)急預(yù)案選擇或生成問題[13～20]，例如，Ricci等[13]針對森林火災(zāi)應(yīng)急救援問題進行研究，基于案例推理技術(shù)給出了應(yīng)急決策方法；姜艷萍等[14]對案例相似度計算進行深入研究，并以森林火災(zāi)發(fā)生后的應(yīng)急響應(yīng)為背景提出了一種應(yīng)急方案選擇方法；Fan等[15]針對煤礦瓦斯泄露的應(yīng)急決策問題，提出了一種基于CBR的應(yīng)急方案選擇方法；張愷[16]針對動態(tài)應(yīng)急響應(yīng)問題進行研究，通過情景相似度比較進行方案選擇，給出了應(yīng)急方案的動態(tài)調(diào)整方法；鄭晶和張愷[17]針對案例決策中決策者存在后悔規(guī)避心理行為的問題，提出了一種基于CBR的瓦斯爆炸案例決策方法；譚睿璞等[18]在研究異質(zhì)信息的基礎(chǔ)上，提出了基于案例推理的應(yīng)急決策方法。

需要指出的是，一方面，基于多屬性決策技術(shù)而提出的應(yīng)急方案選擇方法，通常需要獲取不同屬性下采用各應(yīng)急方案的損益值等信息，而對于人群聚集區(qū)域的公共安全應(yīng)急管理來說，由于環(huán)境狀態(tài)復(fù)雜多變，往往很難準確獲取所需的損益值，這就影響了多屬性決策技術(shù)在解決該問題中的可用性。另一方面，利用CBR技術(shù)進行應(yīng)急方案選擇，雖然可避免獲取損益值的困擾，但該決策技術(shù)是在歷史案例庫中尋找相似的、成功的案例加以運用，其無法做到借助歷史案例來對新擬定的解決方案判斷優(yōu)劣。事實上，Gilboa和Schmeidler所提出的基于案例的決策理論（Case-based Decision Theory,CBDT）可以較好地解決CBR的不足，該方法通過同時測定當前問題和備選方案與已有案例之間的聯(lián)系，從而對各備選方案進行綜合評估[21～24]。鑒于此，本文借助CBDT的思想，給出一種人群聚集區(qū)域的公共安全應(yīng)急方案選擇方法。通過計算目標案例與歷史案例的相似度，獲得備選應(yīng)急方案的效用值，并根據(jù)效用值的大小來確定當前公共安全應(yīng)急問題的應(yīng)急方案。

一、問題描述

若要準確地描述一個案例，需要對該案例的應(yīng)急問題和應(yīng)急方案進行細致的刻畫。通常，應(yīng)急問題、應(yīng)急方案以及應(yīng)急方案的實施效果均應(yīng)借助多個屬性來刻畫，并且不同屬性值的類型可能存在差別。例如，在某景區(qū)人群聚集風險事件的應(yīng)急處置中，所涉及的應(yīng)急問題可借助景區(qū)規(guī)模、人群密度和疏散通道數(shù)量等屬性來刻畫，其中“景區(qū)規(guī)模”的屬性值應(yīng)為符號型，“人群密度”的屬性值可為區(qū)間數(shù)型，“疏散通道數(shù)量”的屬性值應(yīng)為數(shù)值型；相應(yīng)的應(yīng)急方案可由工作人員數(shù)量、聚集人群疏導方法等屬性來刻畫，其中“工作人員數(shù)量”的屬性值應(yīng)為數(shù)值型，“聚集人群疏導方法”的屬性值可為符號型；應(yīng)急方案的應(yīng)急實施效果可由應(yīng)急措施效果評價、游客滿意度等屬性來刻畫，這些屬性值應(yīng)為語言短語型。在本文中，考慮4種類型的屬性值，即符號型、數(shù)值型、區(qū)間數(shù)型和語言短語型。

下面分別給出公共安全應(yīng)急問題、應(yīng)急方案、以及應(yīng)急實施效果的屬性（值）及其權(quán)重的符號含義說明（參見表1和表2）。

表1 公共安全應(yīng)急問題的屬性（值）描述

表2 應(yīng)急方案和實施效果的屬性（值）描述

（一）公共安全應(yīng)急問題的屬性（值）及其權(quán)重的符號含義說明

（二）應(yīng)急方案的屬性（值）及其權(quán)重的符號含義說明

（三）應(yīng)急方案實施效果的屬性（值）及其權(quán)重的符號含義說明

基于上面的論述，本文要解決的問題是：針對當前需要解決的人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急問題，依據(jù)應(yīng)急問題和應(yīng)急方案在歷史案例和目標案例下的屬性值和屬性權(quán)重，以及應(yīng)急方案在歷史案例中的應(yīng)急實施效果和應(yīng)急方案在目標案例下的成本等，如何通過某種決策分析方法在多個備選應(yīng)急方案中選擇出最優(yōu)的應(yīng)急方案。

二、公共安全應(yīng)急方案選擇方法

（一）目標案例與歷史案例的相似度計算

如上文所述，目標案例和歷史案例均刻畫為二元組形式，即案例=（人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急問題, 應(yīng)急方案）。因此，若要度量目標案例與歷史案例的相似程度，既要考慮兩者關(guān)于公共安全應(yīng)急問題的相似程度，也要考慮兩者關(guān)于應(yīng)急方案的相似程度。在分別計算出關(guān)于人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急問題和應(yīng)急方案的相似度后，將兩者集結(jié)可計算出目標案例與歷史案例的相似度。下面給出具體的計算公式。

（二）應(yīng)急方案實施效果的效用值計算

（三）備選應(yīng)急方案的擇優(yōu)

三、算例

下面以W景區(qū)的防范人群擁擠聚集風險的應(yīng)急方案選擇為背景來說明本文方法的應(yīng)用。為了能夠有效防范W景區(qū)可能造成的人群擁擠風險，該景區(qū)應(yīng)急管理部門需事先制定出有針對性的風險防控應(yīng)急方案。該景區(qū)的應(yīng)急管理部門收集了若干個旅游景區(qū)人群聚集風險應(yīng)急響應(yīng)的歷史案例，經(jīng)過比較分析，挑選了10個與當前應(yīng)急響應(yīng)情境相似的歷史案例作為決策參考。具體地，案例所屬的應(yīng)急問題借助5個屬性來刻畫：景區(qū)規(guī)模（）、人群密度（）、老人兒童所占比例（）、人群不安全行為（）和應(yīng)急通道數(shù)量（）；應(yīng)急方案借助5個屬性來刻畫：工作人員數(shù)量 （）、應(yīng)急醫(yī)療救援能力（，用0～100的評分值表示）、游客進入策略（）、游客安全提示 （）和聚集人群疏導方法（）。應(yīng)急實施效果借助3個屬性來刻畫：應(yīng)急措施效果評價（）、游客滿意度（）、景區(qū)收入影響程度（），均采用7粒度語言短語集（={（非常差/低）,（很差/低）,（比較差/低）,（一般）,（比較好/高）,（很好/高）,（非常好/高）}）來刻畫。

該景區(qū)應(yīng)急管理部門通過聘請領(lǐng)域?qū)＜疫M行評判，確定出應(yīng)急問題的屬性權(quán)重向量為（0.10,0.25, 0.25, 0.25, 0.15），應(yīng)急方案的屬性權(quán)重向量為（0.20, 0.20, 0.20, 0.15, 0.25），歷史案例中應(yīng)急方案的應(yīng)急實施效果的屬性權(quán)重向量為（0.5, 0.3, 0.2），并初步擬定了3個備選應(yīng)急方案、和。備選應(yīng)急方案的成本向量為（單位：萬元）。表3給出了應(yīng)急問題的屬性值信息，其中包括歷史案例中的應(yīng)急問題的屬性值和當前公共安全應(yīng)急問題的屬性值。表4給出了應(yīng)急方案的屬性值信息，其中包括歷史案例中的應(yīng)急方案的屬性值和備選應(yīng)急方案的屬性值。表5給出了歷史案例中應(yīng)急方案的應(yīng)急實施效果的屬性值。

表3 應(yīng)急問題的屬性值信息

表4 應(yīng)急方案的屬性值信息

表5 歷史案例中應(yīng)急方案的應(yīng)急實施效果的屬性值信息

下面給出依據(jù)本文提出方法的部分計算過程與結(jié)果。首先，依據(jù)式（1）～（4），可計算出應(yīng)急問題的相似度其計算結(jié)果如表6所示。

表6 應(yīng)急問題與 的相似度

表6 應(yīng)急問題與 的相似度

當前應(yīng)急問題images/BZ_69_642_1637_676_1674.png歷史案例中的應(yīng)急問題images/BZ_69_810_1637_844_1674.pngimages/BZ_69_979_1637_1012_1674.pngimages/BZ_69_1147_1637_1180_1674.pngimages/BZ_69_1315_1635_1348_1676.pngimages/BZ_69_1483_1635_1516_1676.pngimages/BZ_69_1651_1637_1684_1674.pngimages/BZ_69_1819_1637_1852_1674.pngimages/BZ_69_1987_1637_2020_1674.pngimages/BZ_69_2149_1637_2195_1674.pngimages/BZ_69_383_1690_416_1727.png0.578 5 0.621 2 0.545 1 0.407 0 0.439 4 0.460 4 0.513 8 0.581 6 0.511 6 0.506 6

表7 備選應(yīng)急方案與 歷史案例中的應(yīng)急方案的 相似度

表7 備選應(yīng)急方案與 歷史案例中的應(yīng)急方案的 相似度

備選應(yīng)急方案images/BZ_69_644_1924_674_1962.pngimages/BZ_69_810_1924_844_1962.pngimages/BZ_69_979_1924_1012_1962.pngimages/BZ_69_1147_1924_1180_1962.pngimages/BZ_69_1315_1922_1348_1964.pngimages/BZ_69_1483_1922_1516_1964.pngimages/BZ_69_1651_1924_1684_1962.pngimages/BZ_69_1819_1924_1852_1962.pngimages/BZ_69_1987_1924_2020_1962.pngimages/BZ_69_2149_1924_2195_1962.png0.737 8 0.343 2 0.593 4 0.132 2 0.225 6 0.204 6 0.222 2 0.301 0 0.440 0 0.322 2images/BZ_69_379_1977_420_2015.pngimages/BZ_69_377_2027_423_2065.png0.400 0 0.330 2 0.621 2 0.209 0 0.572 6 0.505 6 0.190 0 0.147 6 0.362 2 0.232 0images/BZ_69_379_2077_420_2115.png0.466 2 0.227 6 0.610 0 0.501 4 0.337 2 0.380 0 0.276 6 0.380 2 0.332 8 0.387 2

表8 目標案例與歷史案例的相似度

表8 目標案例與歷史案例的相似度

目標案例images/BZ_69_474_2306_578_2343.png歷史案例images/BZ_69_652_2306_756_2343.pngimages/BZ_69_829_2306_933_2343.pngimages/BZ_69_1007_2306_1111_2343.pngimages/BZ_69_1184_2304_1289_2345.pngimages/BZ_69_1362_2304_1466_2345.pngimages/BZ_69_1540_2306_1644_2343.pngimages/BZ_69_1717_2306_1821_2343.pngimages/BZ_69_1895_2306_1999_2343.pngimages/BZ_69_2081_2306_2210_2343.pngimages/BZ_69_272_2359_389_2392.png0.653 3 0.461 7 0.568 7 0.232 0 0.314 8 0.306 9 0.337 9 0.418 4 0.474 5 0.404 0images/BZ_69_272_2405_389_2438.png0.481 0 0.452 9 0.581 9 0.291 7 0.501 6 0.482 5 0.312 4 0.293 0 0.430 5 0.342 8images/BZ_69_272_2450_389_2484.png0.519 3 0.376 0 0.576 6 0.451 7 0.384 9 0.418 3 0.377 0 0.470 2 0.412 6 0.442 9

表9 應(yīng)急實施效果的效用值

表9 應(yīng)急實施效果的效用值

images/BZ_69_309_2612_342_2654.pngimages/BZ_69_512_2612_546_2654.pngimages/BZ_69_715_2612_749_2654.pngimages/BZ_69_919_2612_952_2654.pngimages/BZ_69_1122_2610_1155_2656.pngimages/BZ_69_1325_2610_1358_2656.pngimages/BZ_69_1528_2612_1562_2654.pngimages/BZ_69_1731_2612_1765_2654.pngimages/BZ_69_1935_2612_1968_2654.pngimages/BZ_69_2134_2612_2175_2654.png0.725 5 0.688 5 0.857 0 0.801 9 0.723 6 0.577 0 0.675 1 0.753 4 0.808 5 0.730 4

表10 備選應(yīng)急方案排序結(jié)果

四、結(jié)束語

本文針對人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急方案選擇問題，給出了一種基于案例決策理論的應(yīng)急方案選擇方法。在該方法中，將多種形式屬性值下的人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急問題的相似度和應(yīng)急方案的相似度進行了有效刻畫，并將其綜合得到目標案例與歷史案例的相似度；然后在考慮目標案例中應(yīng)急方案的實施效果以及目標案例中備選應(yīng)急方案的成本的基礎(chǔ)上，利用CBDT思想求取各備選應(yīng)急方案的綜合效用值，并據(jù)此為目標案例選擇合適的應(yīng)急方案。本文提出的方法具有概念清晰、計算簡單等特點，為解決人群聚集區(qū)域公共安全應(yīng)急方案選擇問題提供了一種新的途徑。在今后的工作中，可進一步研究信息不完全情形下基于案例決策理論的應(yīng)急方案選擇方法，以及多元異質(zhì)案例信息環(huán)境下的應(yīng)急方案選擇方法等。