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基于MPLDS算法的非常规突发事件应急任务规划研究--以饮用水污染事件为例

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第12-18页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究目的及意义第13-14页
    1.3 研究内容第14-16页
    1.4 技术路线第16-18页
2 文献综述与经验借鉴第18-28页
    2.1 非常规突发事件研究综述第18-19页
    2.2 应急任务规划领域研究综述第19-23页
        2.2.1 应急任务列表方面第20页
        2.2.2 应急任务分解方面第20-21页
        2.2.3 应急资源配置方面第21页
        2.2.4 应急任务排序方面第21-23页
    2.3 美国应急管理经验借鉴第23-25页
    2.4 本章小结第25-28页
3 饮用水污染事件描述性统计与分析第28-40页
    3.1 样本选取说明第28-31页
    3.2 描述性统计第31-39页
        3.2.1 区域分布第31-32页
        3.2.2 诱因统计第32-33页
        3.2.3 时间分布第33-35页
        3.2.4 应急任务处置数第35-39页
    3.3 本章小结第39-40页
4 基于内聚度的非常规突发事件应急任务的分解第40-50页
    4.1 应急任务分解方法确定第40-41页
    4.2 应急任务约束关系描述第41-42页
    4.3 应急任务关联矩阵构建第42-43页
    4.4 应急任务内聚度算法建立第43-45页
    4.5 应急任务分解层次确定第45-48页
    4.6 本章小结第48-50页
5 带有应急资源动态匹配的非常规突发事件应急任务的排序第50-62页
    5.1 应急任务排序原则第50-51页
    5.2 应急任务与应急救援平台描述第51-52页
    5.3 应急任务与应急救援平台建模第52-55页
    5.4 应急任务与应急救援平台动态匹配模型构建第55-57页
        5.4.1 动态匹配模型约束条件分析第55-56页
        5.4.2 动态匹配模型目标函数设定第56-57页
    5.5 应急任务与应急救援平台动态匹配模型求解第57-60页
    5.6 本章小结第60-62页
6 饮用水污染极端情景下的应急任务规划应用举例第62-90页
    6.1 饮用水污染极端情景构建第62-67页
        6.1.1 情景分类与结构内容第62-63页
        6.1.2 饮用水污染极端情景概要第63-66页
        6.1.3 饮用水污染极端情景事件后果第66页
        6.1.4 饮用水污染极端情景应对任务第66-67页
    6.2 基于内聚度的饮用水污染极端情景应急任务分解第67-80页
        6.2.1 应急任务第一层分解第68-69页
        6.2.2 应急任务第二层分解第69-71页
        6.2.3 应急任务第三层分解第71-74页
        6.2.4 应急任务第四层分解第74-79页
        6.2.5 生成无序应急任务列表第79-80页
    6.3 带有应急资源动态匹配的饮用水污染极端情景应急任务排序第80-88页
        6.3.1 参数列表给出第80-82页
        6.3.2 应急任务优先级求解第82-84页
        6.3.3 面向决策者生成带有资源配置的有序应急任务列表第84-86页
        6.3.4 面向执行者生成有序应急救援行动方案第86-88页
    6.4 本章小结第88-90页
7 结论与展望第90-94页
    7.1 研究结论第90-92页
    7.2 研究不足与展望第92-94页
致谢第94-96页
参考文献第96-102页
附录1 :案例数据源第102-113页
附录2 :143起水污染事件研究样本应急任务逻辑关系图第113-114页
附录3 :MPLDS程序代码第114-129页
附录4 :文中用语含义解释第129-130页
附录5 :在校期间参与课题及获奖情况第130页

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