非常規(guī)突發(fā)事件的模擬植物生長演化機(jī)制研究

李彤，周青，楊偉

(杭州電子科技大學(xué)管理決策與創(chuàng)新研究所，浙江杭州310018)

非常規(guī)突發(fā)事件的模擬植物生長演化機(jī)制研究

李彤，周青，楊偉

(杭州電子科技大學(xué)管理決策與創(chuàng)新研究所，浙江杭州310018)

把災(zāi)害要素的綜合作用以“情景”方式表達(dá)，借鑒植物生長動力學(xué)理論，設(shè)計(jì)非常規(guī)突發(fā)事件演化的微觀動力機(jī)制與事件宏觀發(fā)展的控制方法。在微觀動力機(jī)制的作用下，事件會形成演化路徑迥異的宏觀結(jié)果，不同演化路徑和宏觀結(jié)果將以不同的概率分布呈現(xiàn)出來，這些概率分布是對可能出現(xiàn)的各類演化結(jié)果進(jìn)行應(yīng)急管理的決策依據(jù)。有了基于微觀機(jī)制的動力學(xué)模型，就能對復(fù)雜事件發(fā)展的宏觀結(jié)果進(jìn)行推演，進(jìn)而從理論和試驗(yàn)的角度為提升應(yīng)對非常規(guī)突發(fā)事件的能力提供決策依據(jù)。

非常規(guī)突發(fā)事件;模擬植物生長算法;情景;演化

非常規(guī)突發(fā)事件是指前兆不充分，具有明顯的復(fù)雜性特征和潛在的次生衍生危害，而且破壞性嚴(yán)重，采用常規(guī)管理方式難以有效應(yīng)對的突發(fā)事件［1］。與一般性突發(fā)事件相比，它具有發(fā)生概率小、日常管理措施和應(yīng)對知識缺乏、次生災(zāi)害多的特點(diǎn)［2］。鑒于上述特征，傳統(tǒng)的“預(yù)測－應(yīng)對”型管理范式不再適用，取而代之的是“情景－應(yīng)對”型管理范式［3］。在此范式下，管理者必須根據(jù)事件情景的演化及時采取或調(diào)整管理措施，從而實(shí)現(xiàn)有效應(yīng)對非常規(guī)突發(fā)事件的目的。因此，探索非常規(guī)突發(fā)事件的情景演化規(guī)律就成為一個重要的理論與現(xiàn)實(shí)問題。

非常規(guī)突發(fā)事件中所指情景是在事件的發(fā)生和發(fā)展過程中，某一時刻所有災(zāi)害要素的狀態(tài)集合。事件的情景演化具有時變性、集合性和概率性生長三個基本特征。例如，在臺風(fēng)事件中，存在大風(fēng)、風(fēng)暴潮、暴雨、停電、交通中斷等多個災(zāi)害要素，特定時點(diǎn)災(zāi)害要素的集合構(gòu)成了該時點(diǎn)事件的情景，要素之間又存在一種概率性因果關(guān)系。此外，非常規(guī)突發(fā)事件的演化是從現(xiàn)有情景突變到另一種情景的過程，這種突變具有不確定性，某一災(zāi)害要素是否衍生出新的要素，是事件內(nèi)外部多種力量驅(qū)動的結(jié)果，這種驅(qū)動力越強(qiáng)，產(chǎn)生突發(fā)事件的概率也越大。

一、非常規(guī)突發(fā)事件情景演化的研究現(xiàn)狀

情景分析的目的不在于對結(jié)果的準(zhǔn)確預(yù)測，而是創(chuàng)建隨外部環(huán)境變化可能出現(xiàn)的多種場景，據(jù)此進(jìn)行決策［4］。情景分析方法在戰(zhàn)略管理領(lǐng)域得到了深入的討論和廣泛的應(yīng)用［5－6］。近年來，學(xué)者們開始將情景分析方法引入突發(fā)事件管理。情景是對未來情形以及事件由初始狀態(tài)向未來狀態(tài)發(fā)展的一系列事實(shí)的描述［7］。具體到不同的研究對象，對情景的界定又有所不同。在罕見重大突發(fā)事件應(yīng)急決策中，情景是決策主體正在面對的事件發(fā)生發(fā)展的態(tài)勢［3］。在貨車交通事故中，情景則被定義為由人，車輛，道路和天氣因素共同決定的事故發(fā)生情況［8］。在公共安全事件中，情景是特定條件下承擔(dān)特定職責(zé)的個體表現(xiàn)出的工作行為［9］。突發(fā)事件的情景演化是一個由初始狀態(tài)到中間情景再到最終結(jié)果的完整過程［3，12］?；谶@一認(rèn)識，一些學(xué)者使用災(zāi)害鏈、事件鏈等概念來描述情景演化的過程。李藐等構(gòu)建了突發(fā)事件的事件鏈概率模型［10］。季學(xué)偉等提出了針對突發(fā)事件鏈場景發(fā)生概率和后果的定量風(fēng)險(xiǎn)分析方法［11］。

此外，也有一些學(xué)者使用更加復(fù)雜的事件網(wǎng)絡(luò)描述和分析情景演化。陳長坤等以2008年冰雪災(zāi)害為例，構(gòu)建了冰雪災(zāi)害事件演化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分析了事件演化的特征［12］。姜卉和黃鈞提出了情景演化的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)方式［3］。袁曉芳等基于PSR與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了非常規(guī)突發(fā)事件情景演變的分析模型［13］。

非常規(guī)突發(fā)事件的情景演化是事件系統(tǒng)內(nèi)外部因素共同作用的結(jié)果。例如，災(zāi)害事件是由致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體相互作用的過程。賈增科等認(rèn)為突發(fā)事件的演化機(jī)理是具有脆弱性的系統(tǒng)暴露在一定強(qiáng)度的干擾下，系統(tǒng)承受不了干擾影響致使系統(tǒng)全部或部分功能喪失，并造成一定程度的損失［14］。范海軍等考察自然災(zāi)害內(nèi)部各子系統(tǒng)間的鏈?zhǔn)疥P(guān)系，并構(gòu)建了自然災(zāi)害鏈?zhǔn)叫?yīng)的數(shù)學(xué)關(guān)系模型［15］。楊保華等基于GERTS網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了非常規(guī)突發(fā)事件情景推演的共力耦合模型，并給出了求解方法［16］。

非常規(guī)突發(fā)事件情景演化雖然已取得了一些重要的研究成果，但在如下幾個關(guān)鍵問題上仍有待深入。首先，尚未形成一個可供操作和評價的情景定義?，F(xiàn)有研究主要是圍繞特定事件的構(gòu)成要素來界定情景，缺乏一個更具普適性的定義，也無有效的方法對情景進(jìn)行評價，進(jìn)一步約束了對情景演化模式的科學(xué)描述。其次，無論是使用鏈?zhǔn)侥Ｐ瓦€是網(wǎng)絡(luò)式模型來描述和分析非常規(guī)突發(fā)事件的情景演化，現(xiàn)有研究都未能充分體現(xiàn)情景演化的時變特征。在事件演化的不同時點(diǎn)上，情景狀態(tài)也有所不同。只有在動態(tài)視角下考察情景的演化，才能準(zhǔn)確描述情景演化的過程，也才能為后續(xù)的決策應(yīng)對提供依據(jù)。第三，對情景演化動力機(jī)制的研究還有待深入。非常規(guī)突發(fā)事件具有復(fù)雜系統(tǒng)的特征，宏觀的演化可視作微觀機(jī)制作用下的涌現(xiàn)過程。因此，需要深入挖掘情景演化的微觀動力機(jī)制，并通過計(jì)算實(shí)驗(yàn)等復(fù)雜系統(tǒng)研究方法進(jìn)行情景模擬。

二、非常規(guī)突發(fā)事件演化模擬的方法論依據(jù)

非常規(guī)突發(fā)事件情景演化是復(fù)雜系統(tǒng)非線性動力學(xué)的一種表現(xiàn)形式，復(fù)雜系統(tǒng)非線性動力學(xué)是研究微觀動力機(jī)制相互作用形成宏觀現(xiàn)象的一個跨學(xué)科理論，這一理論在揭示量子物理學(xué)的光波形式、地質(zhì)學(xué)的貝納德元胞、化學(xué)的BZ－反應(yīng)、生物學(xué)的植物生長等研究領(lǐng)域取得了令人矚目的成績(表1)。盡管以上研究分屬不同學(xué)科且宏觀表現(xiàn)迥然不同，但從微觀系統(tǒng)入手，找出動力學(xué)規(guī)律并不斷作用形成宏觀現(xiàn)象，是目前研究復(fù)雜系統(tǒng)演化問題的基本思想和方法。

表1 非線性復(fù)雜系統(tǒng)的跨學(xué)科應(yīng)用

情景并不只是一個理論性的，沒有現(xiàn)實(shí)意義的概念，諸如場勢、社會或經(jīng)濟(jì)的力量、情感甚至思想都是具體的情景。復(fù)雜系統(tǒng)研究方法為自然科學(xué)和社會科學(xué)中的非線性復(fù)雜現(xiàn)象的研究，提供了一種啟發(fā)性框架。如果非常規(guī)突發(fā)事件情景演化可以用另外一類成功的非線性演化模式表達(dá)，那么我們就獲得了一種解決問題的新途徑。

從表1可以看出，物理現(xiàn)象、化學(xué)現(xiàn)象、生物學(xué)現(xiàn)象以及社會現(xiàn)象往往都是非線性復(fù)雜動力機(jī)制在不同領(lǐng)域發(fā)生作用的結(jié)果。在本項(xiàng)目所研究的非常規(guī)突發(fā)事件中，我們擬通過模擬植物生長機(jī)理，力圖揭示不同宏觀表象下的共性微觀機(jī)制，揭示非常規(guī)突發(fā)事件與植物生長系統(tǒng)共同的內(nèi)在機(jī)理，將可以最大限度防止非線性復(fù)雜系統(tǒng)的混沌出現(xiàn)，從而利用協(xié)同效應(yīng)的措施和手段給予突發(fā)事件以有效控制。

三、非常規(guī)突發(fā)事件的動力學(xué)機(jī)制與演化分析

從系統(tǒng)動力學(xué)的觀點(diǎn)看，非常規(guī)突發(fā)事件的情景演化過程，相當(dāng)于在事件相空間內(nèi)從一個初態(tài)向吸引子不斷演化的過程。就象江河湖泊都有自己的流域一樣，每一個吸引子在相空間也都有各自的流域，也稱吸引域。當(dāng)事件相空間中只有一個吸引子，此時整個事件發(fā)展空間都是這個吸引子的吸引域，然而，非常規(guī)突發(fā)事件往往具有多個吸引子，事件發(fā)展空間被以這些吸引子為中心的各吸引域所分割，而突發(fā)事件向哪個吸引子演化，取決于初態(tài)落在哪個吸引域。

不同時點(diǎn)情景上的環(huán)境因素影響著非常規(guī)突發(fā)事件的發(fā)生和發(fā)展態(tài)勢，事件的情景演化是一個由初始狀態(tài)到中間情景再到最終結(jié)果的完整過程，這一過程與植物系統(tǒng)形成的微觀動力學(xué)機(jī)制極為相似，根據(jù)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)，決定植物細(xì)胞分裂和枝芽生長的生長素信息并非是預(yù)先一個個賦予給細(xì)胞的，而是細(xì)胞系統(tǒng)從其生長環(huán)境中接受到了它的生長信息，依據(jù)這種信息，植物表現(xiàn)出明顯的“環(huán)境－應(yīng)對”特點(diǎn)，其中任意一個植物細(xì)胞發(fā)生分化，都可能產(chǎn)生出新的明確定義的空間結(jié)構(gòu)(圖1)。

我們將非常規(guī)突發(fā)事件視作一棵動態(tài)事件樹，其情景演化過程由初始情景、演化路徑、衍生情景和可能結(jié)果四個關(guān)鍵要素構(gòu)成，分別對應(yīng)植物生長中的根、莖、節(jié)和頂(圖2)。初始情景出現(xiàn)后，隨著事件的發(fā)展，將出現(xiàn)多種衍生情景，衍生情景將導(dǎo)致事件出現(xiàn)各種演化路徑，最終產(chǎn)生各種可能的事件結(jié)果。衍生情景的出現(xiàn)是一個概率事件，這與植物的生長過程也極為相似。在植物生長過程中，莖干生長的可能性取決于該位置的形態(tài)素濃度(形態(tài)素濃度較高的位置具有較大的生長可能性)。

圖1 植物生長過程

圖2 非常規(guī)突發(fā)事件情景演化與植物生長類比關(guān)系

本文借鑒植物細(xì)胞生長的“環(huán)境－應(yīng)對”特點(diǎn)，將其對應(yīng)于突發(fā)事件的“情景－應(yīng)對”模式，情景演化的概率取決于各情景狀態(tài)參量占整個事件系統(tǒng)狀態(tài)參量的比重，比重越大，情景演化的概率也越大。隨著事件的發(fā)展，不同時點(diǎn)上各情景的演化概率也在動態(tài)變化。根據(jù)這一思路，課題組將結(jié)合狀態(tài)評價函數(shù)研究情景演化的路徑及其概率分布規(guī)律。

(一)非常規(guī)突發(fā)事件情景演化的模擬植物生長模型

模擬植物生長算法(PGSA)由李彤于2005年提出［17－19］，借鑒植物細(xì)胞生長動力學(xué)模型，本文構(gòu)建非常規(guī)突發(fā)事件情景演化的模擬植物生長模型。建模的總體思路如下:將非常規(guī)突發(fā)事件視為一個植物生長過程，設(shè)(H(xi)，α，f(H，ρ))為一個子事件的當(dāng)前狀態(tài)。其中H(xi)為子事件xi狀態(tài)評估值，α為事件發(fā)展的不同路徑，ρ是外界要素影響參數(shù)，事件生長函數(shù)為f(H，ρ)?！埃邸贝淼暮x是將當(dāng)前信息記錄下來，即將該事件點(diǎn)的信息保存起來，先畫第一個事件分枝;而“］”表示的含義是將“［”時刻記錄的信息釋放出來，當(dāng)完成一個事件分枝后，利用“］”將上一個事件點(diǎn)的信息(即上一事件分叉點(diǎn)的狀態(tài))取出，然后從該事件分叉點(diǎn)繼續(xù)演化。

(二)非常規(guī)突發(fā)事件情景演化過程的演化模擬

使用模擬植物生長算法對典型案例和數(shù)理模型進(jìn)行仿真模擬。植物細(xì)胞中的形態(tài)素濃度是細(xì)胞進(jìn)行生長的觀察參量。隨著參量在0和1之間變動，模型的態(tài)空間是一條線段。如果這種形態(tài)素的濃度超過了一定的臨界值，細(xì)胞的生長函數(shù)開始起作用，細(xì)胞分裂形成新枝。根據(jù)以上原理，本項(xiàng)目的模擬算法可描述為:設(shè)有k個事件生長點(diǎn)(x1，x2，…，xk)，其評估值為(H(x1)，H(x2)，…，H(xk))，形態(tài)素濃度值為(P1，P2，…，Pk)

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連續(xù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，這些隨機(jī)數(shù)好像不斷向區(qū)間［0，1］上投擲的小球，球落在P1，P2，…，Pk的某一個狀態(tài)空間內(nèi)，所對應(yīng)的情景就得到優(yōu)先進(jìn)一步發(fā)展的權(quán)利。這個過程反復(fù)進(jìn)行，動態(tài)事件樹的樹枝按照植物生長模型在可行域中快速蔓延。

四、非常規(guī)突發(fā)事件的要素控制機(jī)制研究

控制策略、環(huán)境等情景要素至始至終影響著突發(fā)事件，事件的演化結(jié)果也會反過來影響控制策略和環(huán)境信息。正如陽光、土壤等因素不斷地影響植物的生長，植物的生長情況反過來又會影響光照環(huán)境和土壤環(huán)境一樣。事件的演化與這些影響因素就是這樣進(jìn)行著不間斷的信息交互，如何有效控制事件的演化路徑和概率是本專題的研究內(nèi)容。

(一)管理要素對突發(fā)事件的影響和控制

研究對不同情景非常規(guī)突發(fā)事件的演化實(shí)現(xiàn)不間斷的動態(tài)控制機(jī)制，本文借鑒植物受環(huán)境因素影響的生長函數(shù)模型啟發(fā)，模擬出控制策略等影響要素對于非常規(guī)突發(fā)事件的控制情況和作用，建立了一個管理要素對非常規(guī)突發(fā)事件情景演化的影響控制模型

其中，f(H，ρ)表示突發(fā)事件生長函數(shù)，ρi(x)是要素影響參數(shù)，Hi(x)為狀態(tài)評估函數(shù)

狀態(tài)評估函數(shù)Hi(x)是一個S函數(shù)，因此不論x如何取值，函數(shù)Hi(x)值均在［0，1］，之間分布，這可以限定狀態(tài)評估函數(shù)的范圍。此外，S函數(shù)在一定范圍內(nèi)對變量是敏感的，超出范圍后該函數(shù)對于自變量極度不敏感，這符合管理策略在一定范圍內(nèi)對事件控制起作用而超出一定范圍則失去作用的實(shí)際情況。

(二)非常規(guī)突發(fā)事件的要素控制

突發(fā)事件的演化本質(zhì)是事件當(dāng)前狀態(tài)向另一狀態(tài)轉(zhuǎn)化的過程，相當(dāng)于植物生長的一次迭代過程，每經(jīng)過一次迭代，植物系統(tǒng)會創(chuàng)建和發(fā)送一個信息模塊，信息模塊中有新的環(huán)境信息(光照情況);管理要素模塊收到信息后，經(jīng)過內(nèi)部處理，提取和處理成控制信息所需的數(shù)據(jù)，再以參數(shù)形式返回給植物模塊;當(dāng)植物模塊收到從環(huán)境中返回的所有消息后，就根據(jù)生長函數(shù)的變化再進(jìn)行下一次迭代與交互(見圖3)。我們通過光照等環(huán)境因素對植物生長路徑和生長速度影響的敏感程度，進(jìn)而模擬政策因素對突發(fā)事件發(fā)展的影響程度，從而分析應(yīng)對策略對非常規(guī)突發(fā)事件的干預(yù)和應(yīng)對靈敏度水平。

圖3 非常規(guī)突發(fā)事件的要素控制機(jī)制

五、結(jié)束語

本文通過引入非線性動力學(xué)微觀機(jī)制分析非常規(guī)突發(fā)事件情景演化的宏觀規(guī)律、模式和控制機(jī)制。首先，通過綜合分析影響非常規(guī)突發(fā)事件存在的內(nèi)外部環(huán)境因素，總結(jié)和歸納誘發(fā)非常規(guī)突發(fā)事件的情景事件，進(jìn)而探討非常規(guī)突發(fā)事件情景演變的基本規(guī)律。其次，借鑒植物向光性生長動力學(xué)模型，構(gòu)建非常規(guī)突發(fā)事件情景演化的微觀動力學(xué)模型。第三，借鑒植物受光照影響而改變生長方向的形態(tài)素濃度理論，模擬控制策略對于非常規(guī)突發(fā)事件路徑和發(fā)展速度的控制情況和作用。本文希望通過設(shè)計(jì)一種計(jì)算實(shí)驗(yàn)和案例探討相結(jié)合的方法，揭示非常規(guī)突發(fā)事件情景演化過程中面臨的情景要素和應(yīng)對策略，為非常規(guī)突發(fā)事件的應(yīng)對提供科學(xué)依據(jù)。

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Abstract:The comprehensive effect of disaster factors is expressed with‘scenario’style herein．The research uses plant growth dynamics theory to design microcosmic dynamical mechanism and macrocosmic development control method of unconventional emergency evolution．Under the work of microcosmic dynamical mechanism，an unconventional emergency may generate different evolution paths and grades．The different evolution paths and macrocosmic results can be presented by different probability distributions，which is emergency management decision basis for all kinds of probable evolution results．Based on the microcosmic dynamical mechanism，the macrocosmic results of complex events development can be deducted，and then it can improve the emergency management ability in China from both aspects of theory and experiment．

Key words:unconventional emergency;Plant Growth Simulation Algorithm(PGSA);scenario;evolution

Application of Plant Growth Simulation Algorithm in Unconventional Emergency Research

LI Tong，ZHOU Qing，YANG Wei
(Institute of Management Decision and Innovation，Hangzhou Dianzi University，Hangzhou Zhejiang 310018，China)

X928．03;TP391．9

B

1001－9146(2012)03－0001－06

2012－09－13

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71173066，711710701);浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(Y7100447，Y6110730);教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(12YJAZH063)

李彤(1967－)，男，黑龍江哈爾濱人，教授，優(yōu)化理論與技術(shù)．