应急行动方案决策研究综述

王 喆，王世昌，涂圣友，蒋 壮

(1.武汉理工大学 中国应急管理研究中心,湖北 武汉 430070；2.安全预警与应急联动技术湖北省协同创新中心,湖北 武汉 430070；3.武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,湖北 武汉 430070)

随着我国城市化和工业化进程的加快，各类突发事件频繁发生，对社会和谐发展带来了严峻挑战，并给政府执政能力和应变能力提出了更高的要求。特别是非常规突发事件通常前兆不充分，事态演化缺乏规律知识和处置经验，而且伴随次生衍生灾害。传统应急行动方案(incident action plans，IAP)制定决策，通常是在应急预案的指导下，结合相关行业的标准作业程序(standard operating procedure，SOP)制定。但实际应急处置需要在信息缺失、资源稀缺、目标模糊和时间紧迫等情况下开展。随着突发事件的复合性、不确定性、非常规特征日益明显，学术界逐渐认识到传统的决策方法用于应急行动方案决策的局限性。因此，发展和夯实应急决策理论，满足快速科学制定应急行动方案的实际需求，成为保障应急处置有序开展的关键性工作。

一方面，应急决策者在大量的应急管理实践中总结规律和经验来指导应急行动方案决策，即描述性应急决策方法。大多数地区在应急管理实践中积累了包括应急预案、应急案例、专家知识等3类资料，因此，依托这3类资料就形成了描述性应急行动方案决策方法的发展脉络。基于预案的应急决策方法根据预先设定的应急情景，设计可能的对策，并核定可动用的应急保障力量。但突发事件复杂多变，预案难以穷尽所有可能，往往只能给出应急行动的大致框架。为了弥补预案体系的局限，需建立应急案例库，以借助历史案例处置经验指导当前应急行动方案决策。而对于应急行动方案制定中的非结构化环节，需要应急专家根据实际情况做出判断和决策。为规范专家决策行为和提高决策效率，出现了临机决策等应急决策方法，进而出现了建立专家知识库，为应急决策者提供合理情报的研究。

另一方面，建立综合应急管理平台，运用仿真模拟和先验论证来指导应急行动方案制定，是应急决策的重要方法，即规定性应急决策方法。由于应急决策有时间紧迫、资源稀缺、环境模糊等特殊性，现实中少有绘制决策树进行方案优选的情景，而是根据问题结构化程度，建立智能规划或者调度模型。智能规划是人工智能中通过知识推理制定行动方案的方法，能将有领域知识的非结构化决策问题推理为半结构化或结构化问题。而调度模型则将结构化决策问题建模为优化问题，适用于资源和时间上的优化。

综上可知，不同的应急决策方法适用于不同的应急场景，且随着研究的深入，各决策方法相互融合，共同发展，出现了更多的新方法。为帮助应急决策者科学合理地选用应急决策方法，笔者分析了现有描述性和规定性应急决策方法在应急行动方案制定中的应用，探讨了各应急行动方案决策方法的特征及其适用场景，构建了规划与调度相集成的应急行动方案决策框架，并分析了现有研究的不足，对未来发展提出了建议。

1 应急决策过程

突发事件应急管理中，应急决策是在复杂应急形势下，确定应急目标，依据预案、案例、法律法规、专家经验等知识，合理调配应急资源，制定应急行动方案，以管控突发事件，减轻后果的过程。根据“应急三角形”模型[1]，应急管理是预防和减轻突发事件对承灾载体破坏的人为干预手段。应急决策[2]作为应急管理的核心，其主要环节如图1所示。每个环节均包括战略级、战术级、操作级决策问题，以支持各项应急管理工作。应急决策方法中既包括对突发事件演化过程与处置经验的描述性决策方法研究，又包括针对特定应急情景仿真推演和先验论证的规定性决策方法研究。

图1 应急行动方案制定决策流程

2 描述性应急决策方法

描述性应急决策方法适用于有大量处置经验的应急决策问题，主要包括基于预案、基于案例和基于专家经验的3类应急决策方法。

2.1 基于预案的应急决策方法

我国非常注重应急管理中预案的应用。针对“一案三制”[3]建设，我国学者在基于预案的应急决策方法研究中取得了丰硕的研究成果。如覃燕红[4]总结了应急预案完整性、快速性、可操作性、费用合理等特点，认为基于预案的应急决策可减轻决策者压力、缩短决策时间、增强决策的科学性。唐玮等[5]认为应急预案有效性的提高，可以从预案生命周期中的编制、演练、评估、修订上着手。刘晓慧[6]建立了应急决策本体模型，为应急预案的数字化和智能化提供了思路。

总之，基于预案的应急决策方法将应急预案中的资源和操作信息文本化、组件化，并通过预案调整等方式来进行应急行动方案制定。但对何时启动何种预案，缺乏清晰的标准，难以指导复合型突发事件应急决策。同时由于突发事件复杂，预案难以穷尽所有可能，造成大多应急行动方案不能直接套用现成应急预案[7]。所以基于预案的应急决策不能灵活处理复杂应急情景，不能适应非常规突发事件应急决策的时效性。

2.2 基于案例的应急决策方法

基于案例的应急决策方法从历史案例中，寻找与当前突发事件相同或者类似的源案例，结合现有突发事件修改源案例的应急行动方案，主要包括案例推理技术(case-based reasoning，CBR)[8]和基于案例的决策理论(case-based decision theory, CBDT)[9]。

CBR将决策过程规范为案例检索、方案重用、方案修订和案例保存的R4模型。而CBDT提取每个备选行动方案的相似案例，在考虑实施效果的基础上，得出应急决策结果。FINNIE等[10]在R4模型中加入案例表达，建立了R5模型。汪季玉等[11]基于CBR，构建了应急决策支持系统的框架和运行机制，证明了案例推理的应用价值。

在应急案例的表示和储存方面，蔡玫等[12]提出了二维信息案例表示方法，并给出了对应的案例检索方法；黄超等[13]将文本案例推理技术和CBR结合，优化了案例库的组织结构。在应急案例搜索的成功率和效率方面，宋英华等[14]在城市洪涝灾害应急行动方案制定中，引入置信规则库专家系统推理方法(RIMER)，提出基于归纳索引法和RIMER的应急案例索引技术；封超等[15]将遗传算法和粒子群算法等智能算法引入案例推理中的属性权重计算环节。基于应急案例的决策支持系统设计方面，袁晓芳等[16]在案例推理中提出了基于结构和属性的双重检索策略，建立了煤矿瓦斯事故的应急决策系统。

总之，基于案例的应急决策方法能利用历史案例的经验求解新问题，在一定程度上弥补了单纯依靠预案的局限，特别是在应急物资需求预测上体现出良好的实用价值。但是，CBR的核心是对噪声数据较敏感的案例相似度进行计算，而在应急响应初期，需人为设置参数，可能会导致结果出现较大误差。同时，CBR系统属于增量式学习系统，随着案例库的增大，会出现冗余现象，导致系统性能变弱。

2.3 基于专家经验的应急决策方法

基于专家经验的应急决策方法需要决策者根据现场情况，结合自身经验制定应急行动方案。应急决策需要在决策条件不充分的情况下进行，两伊战争期间的Vincennes号事件[17-18]，美军指挥官由于时间紧迫和目标模糊，错误地下令击毁了没有回应美军呼叫的民航客机，导致乘客全部死亡。由于“不明身份飞机是民航客机”的概率很小，所以该指挥官的命令是符合经典决策论的。经过对此类事件的反思，研究者们指出不应直接将经典决策方法用于环境模糊、时间紧迫、资源稀缺、责任重大的应急决策。为此，学者们尝试设计应急决策模型，以提高应急专家的效率，同时增加应急方案制定的科学性。

自然决策理论将应急决策者的现场决策行为作为出发点，对应急决策方法进行研究。其中，KLEIN[18]在再认/启动决策模型中指出，决策者在动态环境中需要根据相似经验对当前环境进行评估，并依据相似性等条件进行决策。COSGRAVE[19]以领导决策过程模型为基础，在应急领域提出依据应急问题特性，以不同授权程度构建突发事件决策模型。MENDONCA等[20]将操作风险管理和黑板模型结合起来，为支持应急现场决策活动提出了应急管理临机决策理论。

基于情景分析的应急决策方法是对历史突发事件及其发展规律的认识和总结，将情景方法固化为情景模型，使应急决策能够比较全面地考虑各种趋势，并借助数学模型和专家经验来处理半结构化问题。程先富等[21]基于情景分析法，分析了洪涝灾害对各种应急情景的影响，为巢湖流域的洪涝防治提供了依据。张玲等[22]基于情景分析方法，考虑需求、成本等前提条件，分析了应急资源合理布局。

实际决策中还有多专家协作的情况,如叶光辉等[23]以特征融合、排名融合、意见融合为基础，开发了多专家应急会诊平台，该平台能多次匿名收集和分析各专家意见，最终得到收敛的应急决策结果。李纲等[24]使用D-S理论进行专家排名工作，再根据专家排名对多名专家的经验建议进行融合。

总之，基于专家经验的应急决策具有一定的灵活性，能借助专家的实际经验，有针对性地处理突发事件的特殊情况。但是这类方法难以处理突发事件中计算量特别大的战术推理和资源调度过程。

3 规定性应急决策方法

规定性应急决策方法通常适用于技术性要求较高的应急决策问题，侧重于通过计算机仿真等手段改进决策效率。目前，规定性应急决策方法的应用大多以应急决策支持系统等综合应急管理平台的方式实现。由于应急决策时间紧迫、资源稀缺、环境模糊、责任重大等特征，现实中少有使用规定性决策中的决策树进行方案优选的情景，而是根据问题结构化程度，建立智能规划或调度模型。特别是将人工智能等信息技术与规定性应急决策方法相结合的思路，已经展现出巨大的应用价值和广阔的发展前景。

3.1 应急任务调度

调度(scheduling)是运筹学的重要分支，其利用数学模型，在规定时间内将有限资源配置给一组特定任务[25]。在应急行动方案决策中主要用于物流组织、物资配送、紧急疏散等结构化程度较高的问题。

对于应急资源调度问题，LIST等[26]在处理放射性危险品转运时，将调度模型引入应急决策。WEX等[27]为减少海啸等灾害带来的损失，使用调度方法建立了决策支持模型。ZHENG等[28]提出了铁路货车的应急调度模型，该模型描述了多需求点、多供应点和货物分配中心站。ZDAMAR等[29]将多品种网络流量问题和车辆路径问题相结合，建立了应急物流数学模型，并基于拉格朗日松弛设计了求解算法。SHEU[30]分析了应急物流和普通商业物流的不同特性，并提出了混合聚类模糊优化方法来应对紧急物流需求。耿彪[31]基于GIS系统，建立了铁路应急资源调度模型，该模型能预测资源需求，并考虑调配时间最短和出救点最少这两个目标。

对于应急疏散类调度问题，ZILIASKOPOULOS等[32]以元胞自动机为基础，提出了线性规划模型，用以解决救援和疏散车流同步进行时总的加权行程时间最短的问题。CHIU等[33]提出了多优先组的紧急疏散-救援组合模型。SAEED-OSMAN等[34]将离散时间内的人员约束疏散问题建模为整数优化模型，与容量约束路线规划算法相比，该模型在疏散时间和路线方面有明显优势。

综上，调度算法有较强的优化性能，能处理应急行动方案决策中资源调度和人员疏散等结构化程度较高的问题。但应急任务调度算法建立了固定数学模型，针对特定优化目标，并不能处理应急行动方案决策中战略选择和战术推理等难以用结构化公式描述的问题。

3.2 应急智能规划

智能规划[35]是人工智能中专门研究动作推理的慎思型决策方法，其通过逻辑语言系统识别领域知识，并设计推理算法求取行动方案。国际智能规划大赛[36]制定了智能规划领域描述语言。其中，HTN规划是集成任务分解的智能规划方法，其推理过程与应急决策者制定应急行动方案的过程类似，因此在应急决策中应用广泛。NAU等[37-38]研发的HTN规划系统SHOP2实现了基于状态的偏序前向任务分解过程，增加了公理推理、外部函数调用、变量绑定排序、分支定界优化接口等功能，被广泛应用于应急疏散等应急行动方案决策问题。TANG等[39]对HTN模型进行了时态扩展，用于求解荆江防洪中的疏散转移问题。王喆等[40-41]对HTN 规划中层次资源推理机制进行研究，提出资源增强型HTN 规划模型REHTN，并应用于荆江防洪。SIEBRA[42]以HTN规划系统O-Plan2为核心开发了I-X框架系统，提供了时间约束和条件执行效果管理。DE-LA-ASUNCION等[43]通过引入因果链建立了时态增强型HTN规划系统SIADEX，并在森林火灾应急行动方案制定中得到了应用。SCHATTENBERG[44]设计了混合HTN规划系统，通过与偏序因果链规划的结合，较好地处理了规划问题中的时态约束。

综上，HTN规划采用任务分解的方式实现动作推理，能有效支持应急行动方案决策。一方面，HTN规划使用逻辑语言对层次化的应急行动方案制定过程进行管理，对缺乏详细预案和相似案例，且无法建立数学模型的非常规突发事件，依然能利用动作推理进行应急行动方案决策。另一方面，HTN规划利用计算机强大的计算能力，自动进行复杂的动作推理和资源配置，大大缩短了响应时间，提高了应急决策效率。

图2 规划与调度相集成的应急行动方案决策框架

3.3 规划与调度相集成的应急决策方法

基于调度的应急决策方法准确快速，但是难以处理结构化程度低的决策问题。基于智能规划的应急决策方法推理能力强大，但是优化性能不佳。为此，学者们力图将两者集成起来，规划与调度相集成的应急行动方案决策框架如图2所示。MACEDO等[45]将CBR与HTN规划相结合设计了ProCHiP规划器，以处理不确定动态决策问题。PAIK等[46]将HTN和约束可满足技术相结合，实现了规划中逻辑推理和物理组合的结合，拓展了HTN的规划能力。因此，随着人工智能技术在应急管理领域应用的深入，规划与调度相集成的混合型决策方法体现出广阔的发展潜力。

4 结论

应急行动方案决策是应急决策者为应对突发事件，快速高效地制定切实可行的应急行动方案的过程，逐渐成为应急管理领域的研究热点。应急处置实践证明，成功的应急行动方案是开展应急救援行动的基础保障。2003年“非典事件”促使国内学术界开始关注应急行动方案制定的社会意义，学者们以提高应急预案的实际效能为基础，对构建权责分明的应急行动方案决策框架展开了研究。2008年汶川地震后，各地都加大了应急管理信息化建设力度，应急预案体系逐步健全，应急案例库、应急专家知识库和应急调度系统建设力度加大。借此契机，为解决应急行动方案制定问题，学术界出现了大量扩展传统决策方法的研究。2015年天津滨海新区爆炸事故后，人们体会到应急行动方案决策失误带来的巨大危害，提高了对应急行动方案决策特殊性和重要性的认识。学者们在加强应急决策者临机决策规律研究的同时，力图通过提高应急行动方案制定的智能化水平，增强应急决策的容错能力。2018年中国应急管理部成立，进一步推动应急指挥决策等应急管理研究，也促使灾害学、人工智能、运筹学、控制科学、系统科学、管理科学等不同背景的学者进入应急管理领域，极大地丰富应急决策的研究内容、理论和方法。应急行动方案决策也由单纯的决策科学问题，发展为综合交叉的前沿问题。学者们不仅关注应急行动方案制定的科学合理快速，还关注其决策过程的智能化、人性化、多样化和低风险等。

但由于社会发展、气候环境、国际形势等因素的变化，突发事件应急处置工作日益复杂，目前尚未很好地解决应急行动方案决策问题，可总结为以下5个方面：①人机协同的应急行动方案决策。现代应急行动方案决策责任重大，应急专家和智能系统都有其局限，应研究如何将两者的优势结合，并研究人在回路的决策机制和方法。②大数据驱动的应急行动方案决策。大数据有助于分析和挖掘应急情报，并指导应急决策。但应急行动方案决策时间紧迫，同时环境模糊，情报分析工作复杂，如何利用大数据提高应急决策的效率和水平还有待进一步研究。③多源异构数据影响下的应急行动方案决策。应急处置工作通常需要分布在不同地区的、从事不同性质工作、平时缺乏合作的多个参与单位通过“平战转换”紧急集结，共同完成。条块之间易产生多源异构数据，而如何自动抽取、验证和转换多源异构应急数据还需研究。④应急行动方案决策中的异常识别与处理。快速发现并及时处理应急行动方案中可能存在的问题，是提高应急行动方案决策容错能力的关键。未来可对应急行动方案决策的异常处理机制进行研究，还可引入鲁棒决策解决应急行动方案制定问题。⑤应急行动方案决策中的不确定信息处理。应急行动方案制定的科学性不可避免地会受到不确定信息的影响，如何降低不确定信息的不利影响，制定合理的应急行动方案是富有挑战性的工作。