基于免疫学的非常规突发事件应急管理主动防御多智能系统

甲型H1N1流感、5.12大地震等非常规突发事件对应急管理体系提出了新要求。在总结借鉴免疫学、多Agent建模和仿真、应急管理等理论和方法的基础上，提出"基于免疫学的非常规突发事件应急管理主动防御多智能系统"课题。按照"理论框架建构-风险识别器多Agent优化-应急预案多Agent优化"的逻辑思路，就应急管理主动防御新体系构建和形成机理展开深入系统研究，重点解决应急管理主动防御系统中基因库的构建和更新、进化机制的优化算法、免疫接种模型等关键科学问题，力求突出理论深度和开创性。努力在基于免疫学的非常规突发事件应急管理主动防御多智能系统理论体系、风险识别器优化模型与算法、预案自学习与进化模型、建立具有中国特色的应急管理防御新体系等方面做出创新性成果，丰富和发展应急管理理论。课题研究具有很强实践意义，将为政府在复杂多变的环境中实施科学高效的管理、提高执政能力从而保障公共安全提供新的理念和范式。

非典疫情、汶川特大地震、甲型H1N1流感等非常规突发事件给人类社会带来了巨大危害，引起世界各国和整个国际社会的高度重视。如何进行这类突发事件的应急管理，是非常具有挑战性的重大课题，对应急管理体系提出了新要求。.从生物免疫学的全新角度，将管理科学、生命科学和信息科学等多学科进行交叉、渗透和融合，构建基于免疫学的非常规突发事件应急管理多智能系统，有利于形成非常规突发事件应急管理的新理论和新方法，充实应急管理新体系，丰富发展应急管理理论，强化基于免疫学的非常规突发事件风险识别、预控仿真理论研究，有助于提高我国该领域研究在国际上的地位与影响。.课题在总结借鉴免疫学、多智能体建模和仿真、应急管理等理论和方法的基础上，按照“理论框架建构——风险识别器多智能体优化——风险预控多智能体优化”的逻辑思路，对非常规突发事件识别和预控进行了深入系统研究。主要包括：基于免疫学的非常规突发事件识别和预控理论框架，非常规突发事件基因库，非常规突发事件风险识别模型，单一非常规突发事件演化与预控，非常规突发事件的多次联动演化与预控，案例仿真等。.本课题的创新点主要有三个：一是提出了基于免疫学的非常规突发事件识别和预控理论框架。假设抗原Agent代表非常规突发事件风险，是风险识别器Agent和预控方案Agent针对的对象；风险识别器Agent和预控方案Agent将针对特异性的非常规突发事件风险分别生成，并通过克隆选择作用，不断淘汰“亲和度”（适应度）低的，补充进新的“亲和度”（适应度）更高的，直至获得进化的最优的风险识别器和预控方案。二是构建了基于免疫系统的非常规突发事件风险识别模型。在揭示了非常规突发事件九种特质和三类演化机理的基础上，构建了“九三”双层非常规突发事件基因框架。提出了风险识别器抗体向非常规突发事件抗原进化的理论，建立了风险识别的亲和度、抗原清除效果、风险识别器数量和能量等识别标准体系及其模型，通过计算实验和算例分析，验证了研究成果的科学性和可行性。三是建立了非常规突发事件的演化与预控模型。建立了非常规突发事件的演化模型和主动防御的接种-隔离-释放多Agent模型，提出了突发传染病事件的SEIR-II演化和预控模型，通过对甲型H1N1事件的仿真分析和情景模拟推演，验证了模型的科学性和实用性。.这些创新成果丰富和发展了应急管理理论，具有重要的理论价值和实践指导意义。