基于情景探索的非常规突发事件中非战争军事行动应急计划方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    91024006
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    刘忠
  • 依托单位：
    中国人民解放军国防科技大学
  • 学科分类：
    G0110.服务科学与工程
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

非常规突发事件具有发生前兆不充分、行动环境不确定、衍生危害级联放大、行动效果难预测等特点，非战争军事行动应急计划方法的研究对应对非常规突发事件具有重要的意义。本课题将研究基于情景探索、人机一体的"场景感知-情景探索-推演验证"的应急决策计划体制，建立人机复合的适应性应急计划的计算决策框架。构建由人工社会、虚拟资源、人工环境和世界模型构成的非常规突发事件仿真模型体系。建立应急计划描述本体、规则、案例的描述方法，提出面向非常规突发事件应急计划的混合主导的生成机制。研究非常规突发事件过程与效果的不确定性，基于情景匹配进行面向情景的"行动-事件-效果"探索性计划生成。本课题的研究，将为非常规突防事件中非战争军事行动应急计划的制定，为在时间约束条件下复杂动态环境中的应急决策，提高指挥控制的正确性、及时性与稳定性提供理论方法。

结项摘要

本课题基于“人工社会+计算实验+平行管理”（APC）框架，研究人机复合的适应性应急计划的计算框架，强调人在计划中的中心作用，建立人在回路的“场景感知-情景探索-推演验证”的应急决策计划体制。围绕情景探索所需要的仿真世界，研究由人工社会、虚拟资源、人工环境和世界模型构成的虚拟世界建模与设计方法。面向非常规突发事件应急计划和虚拟资源中决策机制的建模，提出应急计划描述本体、规则、案例的描述方法和混合主导的推理机制，建立本体非常规突发事件应急计划。面向非常规突发事件应急计划的柔性，研究基于情景适应的计划生成方法，围绕最终的整体目标，以前一步的效果为依据，基于情景匹配进行探索性计划生成。最后，面向情景计划，提出“行动-事件-效果”的探索性分析方法，有效减少解空间，分析、呈现可能的发展情景。本课题的研究，将为非常规突防事件中非战争军事行动应急计划的制定，为复杂动态环境下的应急决策，提高指挥的正确性、及时性与稳定性提供理论方法。

项目成果

期刊论文数量（43）
专著数量（3）
科研奖励数量（4）
会议论文数量（23）
专利数量（0）
TaskShadow: Toward Seamless Task Migration across Smart Environments
TaskShadow：实现跨智能环境的无缝任务迁移
  • DOI：
    10.1109/mis.2010.32
  • 发表时间：
    2011-05
  • 期刊：
    IEEE Intelligent Systems
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Gang Pan;Yuqiong Xu;Zhaohui Wu;Shijian Li;Laurence Yang;Man Lin;Zhong Liu
  • 通讯作者：
    Zhong Liu
Heuristic search for planning with different forced goal-ordering constraints.
具有不同强制目标排序约束的规划的启发式搜索
  • DOI：
    10.1155/2013/963874
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    TheScientificWorldJournal
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Luo J;Zhang W;Cui J;Zhu C;Huang J;Liu Z
  • 通讯作者：
    Liu Z
Distributed Modeling in a MapReduce Framework for Data-Driven Traffic Flow Forecasting
用于数据驱动交通流预测的 MapReduce 框架中的分布式建模
  • DOI：
    10.1109/tits.2012.2205144
  • 发表时间：
    2013-03-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS
  • 影响因子：
    8.5
  • 作者：
    Chen, Cheng;Liu, Zhong;Wang, Kai
  • 通讯作者：
    Wang, Kai
不确定条件下大规模抗震救灾应急动员优化方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘亚杰;王文峰;雷洪涛;郭波
  • 通讯作者：
    郭波
面向抢险救灾非战争军事行动的动员优化模型及算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘亚杰;张涛;雷洪涛;郭波
  • 通讯作者：
    郭波

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其他文献

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    程天君
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  • 作者：
    方玉亮;柳光乾;金振宇;李鹏飞;刘忠
  • 通讯作者：
    刘忠

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信息-物理-社会空间指挥控制组织设计与优化方法研究
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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