随着突发事件的频繁发生,应急响应受到社会各界越来越多的重视。切实有效的应急任务规划是顺利实施应急响应的重要前提。应急任务规划具有问题规模大、层次性决策、任务关系复杂、时间紧迫、资源紧缺和环境动态变化的基本特征,决定了传统的数学建模求解方法在计算时间和柔性表达等方面不能适应应急任务规划需求。层次任务网络(Hierarchical Task Network,HTN)规划能够处理大规模规划问题,并且可以有效地模拟人的层次决策过程。本文根据应急任务规划的具体特征,进行了基于HTN的应急任务规划方法研究。首先,本文提出了基于“滚雪球”的应急任务网络构建方法和基于社会网络分析的应急网络分析方法。应急任务网络构建方法,为基于HTN的应急任务规划领域知识构建提供领域结构雏形;应急任务网络分析则识别了关键任务、关键关系和应急目标共享资源,为应急行动方案的执行监控过程提供针对性的决策指导信息。第二,针对应急任务规划问题时态资源约束复杂,而现有HTN规划算法处理时态资源约束能力有限的现状,进行了带有时态与资源约束的HTN规划算法研究,提出了新的能够同时实现时态与资源推理的HTN规划算法GSCCB-SHOP2。该算法在一定程度上突破了传统HTN规划算法在处理时态约束的同时不能进行充分的资源冲突推理的局限性。第三,针对应急响应任务方案执行过程态势动态变化的现实情况,提出动态执行环境下基于HTN的重规划方法。所提出的基于HTN的规划-执行统一框架,主要包含了方案执行异常监控方法和重规划问题文件生成方法。本文围绕应急任务规划的具体特征和目前HTN规划研究的不足,从系统性的领域知识构建、带有资源与时态约束的HTN规划算法和基于HTN的重规划三个方面进行研究。其根本目的在于提高HTN规划在应急任务规划问题上的适用性。本文设计的应急任务网络构建方法是HTN规划领域知识构建方法的新尝试,为复杂系统领域知识建模过程提供了新思路,在HTN规划领域构建方面具有一定创新性。而应急任务网络分析方法则使得应急行动方案的执行监控过程更具有针对性。本文提出的带有时态和资源约束的HTN规划算法是本文研究的难点和重点,能够在最大化保全HTN规划速度的前提下,同时实现一般性的时态约束和多容量资源的推理。新的HTN规划算法对应急任务规划问题具有更好的适应性。本文给出的基于HTN的重规划方法,克服了静态HTN规划模式不能适应动态应急态势的不足,为HTN规划应用于现实的应急响应决策过程奠定了基础。