近年来，随着信息技术的发展与普及，在智能控制、商务、金融、实验科学研究、信息服务等应用领域提出了一系列新的复杂智能决策问题，它们具有海量数据、包含随机因素、要求环境适应性、自动决策、实时决策、高可靠性等特点。这些问题，对传统智能决策技术的建模方法和求解手段提出了新的要求。应急决策系统的根本思想是通过研究智能决策支持系统的理论和技术，提高应急决策的处理效率和决策方案的有效性。由于应急事件决策问题的复杂性、解决方案的不确定性和处理时间的紧迫性，这就要求应急决策系统要比其他系统具有更高性能，包括响应快捷、交互简便、运行可靠等特性。本体作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型，在应急决策系统中能够提供对某领域知识公共一致的理解，且能用来规范决策者的查询信息，为准确地查询和搜索相关决策信息提供保证。进化计算是一种借鉴生物进化机制求解优化类问题的求解范型，在机器学习等领域有着广泛应用。尽管己经取得了大量成功，但其应用潜力特别是求解复杂应用问题的潜力远未得到充分释放。若能构建普适可计算的决策规则模式，应急决策问题就归结为寻找最佳决策规则参数的优化问题，则可采用进化计算求解。本文以消防应急决策过程为研究背景，尝试将进化计算技术引入应急决策过程中，构建基于本体知识的进化推理决策模型，并分析其可行性及普适性。首先，在详细分析消防领域背景知识的基础上，研究面向应急决策系统的本体知识表示技术，建立消防应急决策过程领域知识的本体知识库及案例库，利用本体对领域知识描述的明确性及可形式化的特点，提高获取解决方案的效率和质量。其次，研究分析本体推理的相关技术，针对实际应急决策过程存在的反应速度慢及推理技术单一的问题，提出一种基于本体知识的进化推理决策技术。构建现代城市消防应急决策数学模型，该模型基于实际消防决策过程的时间及空间分布特点，以时间与空间资源调配两个方面为前提，建立了响应时间最短与损失程度最小的二层优化数学模型；建立基于(μ+λ+κ)-ES和混合(μ+λ)-ES的双基因变异混合进化策略算法，在保持群体多样性的前提下，提高了算法的收敛速度和准确度，并将此改进进化策略算法应用到该数学模型求解过程中；对本体数据存取技术进行了研究，设计了存取本体数据的接口模块，实现了算法模块对本体数据的操作。最后，本文在上述研究成果的基础上设计与实现了基于进化推理机制的消防应急决策原型系统。本系统以消防应急领域知识的本体知识库及案例库为数据源，通过本体匹配模块、决策知识模块及进化推理模块的处理，最终给出符合决策者要求的决策建议。运行结果分析表明，系统生成的决策建议合理性与决策建议生成时间基本符合消防应急决策的需要，并对所做的工作及进一步的研究方向进行了总结和展望。