【摘 要】
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近年来,全国各地突发事件频繁发生,如2019年爆发的新冠疫情,严重影响了人民的生活和社会的运转,同时给人民和国家的财产带来了巨大的损失。基于这种形势,在突发事件发生后,必须协助决策者开展应急救援行动,防止影响范围的进一步扩大,而应急救援行动的关键是一份有效的应急行动方案（Incident Action Plans,IAP）。科学合理的应急任务规划方案能够保障应急救援行动的顺利进行。为了制定出科学合
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近年来,全国各地突发事件频繁发生,如2019年爆发的新冠疫情,严重影响了人民的生活和社会的运转,同时给人民和国家的财产带来了巨大的损失。基于这种形势,在突发事件发生后,必须协助决策者开展应急救援行动,防止影响范围的进一步扩大,而应急救援行动的关键是一份有效的应急行动方案（Incident Action Plans,IAP）。科学合理的应急任务规划方案能够保障应急救援行动的顺利进行。为了制定出科学合理的应急行动方案,需要在应急问题的规划过程中考虑交通管控问题,选择合适的交通管控方式,使得后续资源的配送顺利进行,同时缩短应急响应的时间,提高应急救援的效率。本文将机器学习中的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）与层次任务网络（Hierarchical Task Network,HTN）规划相结合,建立了考虑交通管控的应急任务规划算法,大大提升交通管控的智能化水平。现有的应急任务规划都是由决策部门统一决策,而对于交通管控问题不能够很好的进行处理,往往会存在管控力度无法控制的问题。为解决这个问题,本文提出了交通管控应急层次任务规划框架,该框架包括SVM决策模块和HTN规划模块。当应急问题出现时,SVM决策模块根据应急任务的特点、应急环境、资源需求等,提取出高关联性的特征参数,通过模型决策得到交通管控方式;然后将模块决策结果编码进HTN规划的方法集中,HTN规划模块主要包括方法的扩展、读取任务列表、分解任务列表中的任务、方法实例化和实时状态更新。针对交通管控应急问题的特点,不仅对SHOP2规划的有序任务分解算法（Ordered task decomposition,OTD）进行改进,还设计了基于HTN和SVM的交通管控应急任务网络算法。本文所提方法不仅能够利用HTN规划的递归分解能力,还能够发挥SVM识别分类问题的长处,并对OTD算法进行改进使其适合交通管控的应急问题。最后,将基于HTN和SVM的交通管控应急任务规划算法应用在新冠疫情期间的应急问题中。在SHOP2规划平台上,结合不同情景进行实验,成功制定出了应急行动方案,证明了方法的可行性和实用价值,同时也为交通管控应急问题规划提供了新思路,具有不错的理论意义。
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