非常规突发事件的模拟植物生长演化机制研究

李彤，周青，杨伟

(杭州电子科技大学管理决策与创新研究所，浙江杭州310018)

非常规突发事件的模拟植物生长演化机制研究

李彤，周青，杨伟

(杭州电子科技大学管理决策与创新研究所，浙江杭州310018)

把灾害要素的综合作用以“情景”方式表达，借鉴植物生长动力学理论，设计非常规突发事件演化的微观动力机制与事件宏观发展的控制方法。在微观动力机制的作用下，事件会形成演化路径迥异的宏观结果，不同演化路径和宏观结果将以不同的概率分布呈现出来，这些概率分布是对可能出现的各类演化结果进行应急管理的决策依据。有了基于微观机制的动力学模型，就能对复杂事件发展的宏观结果进行推演，进而从理论和试验的角度为提升应对非常规突发事件的能力提供决策依据。

非常规突发事件;模拟植物生长算法;情景;演化

非常规突发事件是指前兆不充分，具有明显的复杂性特征和潜在的次生衍生危害，而且破坏性严重，采用常规管理方式难以有效应对的突发事件［1］。与一般性突发事件相比，它具有发生概率小、日常管理措施和应对知识缺乏、次生灾害多的特点［2］。鉴于上述特征，传统的“预测－应对”型管理范式不再适用，取而代之的是“情景－应对”型管理范式［3］。在此范式下，管理者必须根据事件情景的演化及时采取或调整管理措施，从而实现有效应对非常规突发事件的目的。因此，探索非常规突发事件的情景演化规律就成为一个重要的理论与现实问题。

非常规突发事件中所指情景是在事件的发生和发展过程中，某一时刻所有灾害要素的状态集合。事件的情景演化具有时变性、集合性和概率性生长三个基本特征。例如，在台风事件中，存在大风、风暴潮、暴雨、停电、交通中断等多个灾害要素，特定时点灾害要素的集合构成了该时点事件的情景，要素之间又存在一种概率性因果关系。此外，非常规突发事件的演化是从现有情景突变到另一种情景的过程，这种突变具有不确定性，某一灾害要素是否衍生出新的要素，是事件内外部多种力量驱动的结果，这种驱动力越强，产生突发事件的概率也越大。

一、非常规突发事件情景演化的研究现状

情景分析的目的不在于对结果的准确预测，而是创建随外部环境变化可能出现的多种场景，据此进行决策［4］。情景分析方法在战略管理领域得到了深入的讨论和广泛的应用［5－6］。近年来，学者们开始将情景分析方法引入突发事件管理。情景是对未来情形以及事件由初始状态向未来状态发展的一系列事实的描述［7］。具体到不同的研究对象，对情景的界定又有所不同。在罕见重大突发事件应急决策中，情景是决策主体正在面对的事件发生发展的态势［3］。在货车交通事故中，情景则被定义为由人，车辆，道路和天气因素共同决定的事故发生情况［8］。在公共安全事件中，情景是特定条件下承担特定职责的个体表现出的工作行为［9］。突发事件的情景演化是一个由初始状态到中间情景再到最终结果的完整过程［3，12］。基于这一认识，一些学者使用灾害链、事件链等概念来描述情景演化的过程。李藐等构建了突发事件的事件链概率模型［10］。季学伟等提出了针对突发事件链场景发生概率和后果的定量风险分析方法［11］。

此外，也有一些学者使用更加复杂的事件网络描述和分析情景演化。陈长坤等以2008年冰雪灾害为例，构建了冰雪灾害事件演化的网络结构，分析了事件演化的特征［12］。姜卉和黄钧提出了情景演化的网络表达方式［3］。袁晓芳等基于PSR与贝叶斯网络构建了非常规突发事件情景演变的分析模型［13］。

非常规突发事件的情景演化是事件系统内外部因素共同作用的结果。例如，灾害事件是由致灾因子、孕灾环境和承灾体相互作用的过程。贾增科等认为突发事件的演化机理是具有脆弱性的系统暴露在一定强度的干扰下，系统承受不了干扰影响致使系统全部或部分功能丧失，并造成一定程度的损失［14］。范海军等考察自然灾害内部各子系统间的链式关系，并构建了自然灾害链式效应的数学关系模型［15］。杨保华等基于GERTS网络构建了非常规突发事件情景推演的共力耦合模型，并给出了求解方法［16］。

非常规突发事件情景演化虽然已取得了一些重要的研究成果，但在如下几个关键问题上仍有待深入。首先，尚未形成一个可供操作和评价的情景定义。现有研究主要是围绕特定事件的构成要素来界定情景，缺乏一个更具普适性的定义，也无有效的方法对情景进行评价，进一步约束了对情景演化模式的科学描述。其次，无论是使用链式模型还是网络式模型来描述和分析非常规突发事件的情景演化，现有研究都未能充分体现情景演化的时变特征。在事件演化的不同时点上，情景状态也有所不同。只有在动态视角下考察情景的演化，才能准确描述情景演化的过程，也才能为后续的决策应对提供依据。第三，对情景演化动力机制的研究还有待深入。非常规突发事件具有复杂系统的特征，宏观的演化可视作微观机制作用下的涌现过程。因此，需要深入挖掘情景演化的微观动力机制，并通过计算实验等复杂系统研究方法进行情景模拟。

二、非常规突发事件演化模拟的方法论依据

非常规突发事件情景演化是复杂系统非线性动力学的一种表现形式，复杂系统非线性动力学是研究微观动力机制相互作用形成宏观现象的一个跨学科理论，这一理论在揭示量子物理学的光波形式、地质学的贝纳德元胞、化学的BZ－反应、生物学的植物生长等研究领域取得了令人瞩目的成绩(表1)。尽管以上研究分属不同学科且宏观表现迥然不同，但从微观系统入手，找出动力学规律并不断作用形成宏观现象，是目前研究复杂系统演化问题的基本思想和方法。

表1 非线性复杂系统的跨学科应用

情景并不只是一个理论性的，没有现实意义的概念，诸如场势、社会或经济的力量、情感甚至思想都是具体的情景。复杂系统研究方法为自然科学和社会科学中的非线性复杂现象的研究，提供了一种启发性框架。如果非常规突发事件情景演化可以用另外一类成功的非线性演化模式表达，那么我们就获得了一种解决问题的新途径。

从表1可以看出，物理现象、化学现象、生物学现象以及社会现象往往都是非线性复杂动力机制在不同领域发生作用的结果。在本项目所研究的非常规突发事件中，我们拟通过模拟植物生长机理，力图揭示不同宏观表象下的共性微观机制，揭示非常规突发事件与植物生长系统共同的内在机理，将可以最大限度防止非线性复杂系统的混沌出现，从而利用协同效应的措施和手段给予突发事件以有效控制。

三、非常规突发事件的动力学机制与演化分析

从系统动力学的观点看，非常规突发事件的情景演化过程，相当于在事件相空间内从一个初态向吸引子不断演化的过程。就象江河湖泊都有自己的流域一样，每一个吸引子在相空间也都有各自的流域，也称吸引域。当事件相空间中只有一个吸引子，此时整个事件发展空间都是这个吸引子的吸引域，然而，非常规突发事件往往具有多个吸引子，事件发展空间被以这些吸引子为中心的各吸引域所分割，而突发事件向哪个吸引子演化，取决于初态落在哪个吸引域。

不同时点情景上的环境因素影响着非常规突发事件的发生和发展态势，事件的情景演化是一个由初始状态到中间情景再到最终结果的完整过程，这一过程与植物系统形成的微观动力学机制极为相似，根据生物学实验，决定植物细胞分裂和枝芽生长的生长素信息并非是预先一个个赋予给细胞的，而是细胞系统从其生长环境中接受到了它的生长信息，依据这种信息，植物表现出明显的“环境－应对”特点，其中任意一个植物细胞发生分化，都可能产生出新的明确定义的空间结构(图1)。

我们将非常规突发事件视作一棵动态事件树，其情景演化过程由初始情景、演化路径、衍生情景和可能结果四个关键要素构成，分别对应植物生长中的根、茎、节和顶(图2)。初始情景出现后，随着事件的发展，将出现多种衍生情景，衍生情景将导致事件出现各种演化路径，最终产生各种可能的事件结果。衍生情景的出现是一个概率事件，这与植物的生长过程也极为相似。在植物生长过程中，茎干生长的可能性取决于该位置的形态素浓度(形态素浓度较高的位置具有较大的生长可能性)。

图1 植物生长过程

图2 非常规突发事件情景演化与植物生长类比关系

本文借鉴植物细胞生长的“环境－应对”特点，将其对应于突发事件的“情景－应对”模式，情景演化的概率取决于各情景状态参量占整个事件系统状态参量的比重，比重越大，情景演化的概率也越大。随着事件的发展，不同时点上各情景的演化概率也在动态变化。根据这一思路，课题组将结合状态评价函数研究情景演化的路径及其概率分布规律。

(一)非常规突发事件情景演化的模拟植物生长模型

模拟植物生长算法(PGSA)由李彤于2005年提出［17－19］，借鉴植物细胞生长动力学模型，本文构建非常规突发事件情景演化的模拟植物生长模型。建模的总体思路如下:将非常规突发事件视为一个植物生长过程，设(H(xi)，α，f(H，ρ))为一个子事件的当前状态。其中H(xi)为子事件xi状态评估值，α为事件发展的不同路径，ρ是外界要素影响参数，事件生长函数为f(H，ρ)。“［”代表的含义是将当前信息记录下来，即将该事件点的信息保存起来，先画第一个事件分枝;而“］”表示的含义是将“［”时刻记录的信息释放出来，当完成一个事件分枝后，利用“］”将上一个事件点的信息(即上一事件分叉点的状态)取出，然后从该事件分叉点继续演化。

(二)非常规突发事件情景演化过程的演化模拟

使用模拟植物生长算法对典型案例和数理模型进行仿真模拟。植物细胞中的形态素浓度是细胞进行生长的观察参量。随着参量在0和1之间变动，模型的态空间是一条线段。如果这种形态素的浓度超过了一定的临界值，细胞的生长函数开始起作用，细胞分裂形成新枝。根据以上原理，本项目的模拟算法可描述为:设有k个事件生长点(x1，x2，…，xk)，其评估值为(H(x1)，H(x2)，…，H(xk))，形态素浓度值为(P1，P2，…，Pk)

计算机系统连续产生随机数，这些随机数好像不断向区间［0，1］上投掷的小球，球落在P1，P2，…，Pk的某一个状态空间内，所对应的情景就得到优先进一步发展的权利。这个过程反复进行，动态事件树的树枝按照植物生长模型在可行域中快速蔓延。

四、非常规突发事件的要素控制机制研究

控制策略、环境等情景要素至始至终影响着突发事件，事件的演化结果也会反过来影响控制策略和环境信息。正如阳光、土壤等因素不断地影响植物的生长，植物的生长情况反过来又会影响光照环境和土壤环境一样。事件的演化与这些影响因素就是这样进行着不间断的信息交互，如何有效控制事件的演化路径和概率是本专题的研究内容。

(一)管理要素对突发事件的影响和控制

研究对不同情景非常规突发事件的演化实现不间断的动态控制机制，本文借鉴植物受环境因素影响的生长函数模型启发，模拟出控制策略等影响要素对于非常规突发事件的控制情况和作用，建立了一个管理要素对非常规突发事件情景演化的影响控制模型

其中，f(H，ρ)表示突发事件生长函数，ρi(x)是要素影响参数，Hi(x)为状态评估函数

状态评估函数Hi(x)是一个S函数，因此不论x如何取值，函数Hi(x)值均在［0，1］，之间分布，这可以限定状态评估函数的范围。此外，S函数在一定范围内对变量是敏感的，超出范围后该函数对于自变量极度不敏感，这符合管理策略在一定范围内对事件控制起作用而超出一定范围则失去作用的实际情况。

(二)非常规突发事件的要素控制

突发事件的演化本质是事件当前状态向另一状态转化的过程，相当于植物生长的一次迭代过程，每经过一次迭代，植物系统会创建和发送一个信息模块，信息模块中有新的环境信息(光照情况);管理要素模块收到信息后，经过内部处理，提取和处理成控制信息所需的数据，再以参数形式返回给植物模块;当植物模块收到从环境中返回的所有消息后，就根据生长函数的变化再进行下一次迭代与交互(见图3)。我们通过光照等环境因素对植物生长路径和生长速度影响的敏感程度，进而模拟政策因素对突发事件发展的影响程度，从而分析应对策略对非常规突发事件的干预和应对灵敏度水平。

图3 非常规突发事件的要素控制机制

五、结束语

本文通过引入非线性动力学微观机制分析非常规突发事件情景演化的宏观规律、模式和控制机制。首先，通过综合分析影响非常规突发事件存在的内外部环境因素，总结和归纳诱发非常规突发事件的情景事件，进而探讨非常规突发事件情景演变的基本规律。其次，借鉴植物向光性生长动力学模型，构建非常规突发事件情景演化的微观动力学模型。第三，借鉴植物受光照影响而改变生长方向的形态素浓度理论，模拟控制策略对于非常规突发事件路径和发展速度的控制情况和作用。本文希望通过设计一种计算实验和案例探讨相结合的方法，揭示非常规突发事件情景演化过程中面临的情景要素和应对策略，为非常规突发事件的应对提供科学依据。

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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

国家自然科学基金项目(71173066，711710701);浙江省自然科学基金项目(Y7100447，Y6110730);教育部人文社会科学研究规划基金项目(12YJAZH063)

李彤(1967－)，男，黑龙江哈尔滨人，教授，优化理论与技术．