现代应急管理面对的是复杂、多变、跨部门的灾害与事故场景——从自然灾害(洪水、地震、台风、火灾)到公共安全事件(疫情、重大安全事故),都需要在极短时间内进行快速响应和全局协同。传统的集中式指挥模式虽然有效,但在数据爆炸、态势急速变化、资源分散管理等条件下,很难全面、实时地给出“最优”或“近似最优”的应对策略。为此,借助多智能体系统(Multi-Agent System, MAS) 和现代人工智能(AI) 技术,可以让多个“决策智能体”拥有自主决策能力,从而更好地支撑指挥调度、资源分配以及应急处置。
尝试从多智能体系统(MAS)的角度出发,结合应急管理需求与现代人工智能技术,探讨如何让各个“决策智能体”在应急场景中具备自主学习、实时感知和协同决策的能力。整体设计从以下五个方面展开:
- 体系结构总体设计:多层次、可扩展的智能体架构
- 核心技术方法:强化学习、规划算法与知识图谱推理
- 关键模块与算法:数据融合、任务规划、冲突解决、协作与通信
- 训练与部署:多灾种仿真、演练与实时动态修正
- 安全与容错:冗余设计与人机协同
力求在面对此类复杂、动态、跨部门的应急场景时,让多智能体系统既能快速感知和处理多源数据,又能根据灾情发展和资源状态实时给出“最优或近似最优”的应对策略。