前瞻性策略在震后道路网络紧急修复规划中的应用与优化研究

针对震后关键基础设施系统(CISs)恢复面临的复杂状态空间和资源短缺问题，研究人员开发了基于前瞻性搜索(lookahead)和多智能体模型(MABM)的道路网络(RNs)紧急修复(ER)策略。通过结合可及性与关键性启发式算法，该研究实现了桥梁倒塌修复的动态权衡，为灾后应急管理提供了可扩展的决策框架。

　　

在现代城市中，关键基础设施系统(Critical Infrastructure Systems, CISs)如同人体的血管网络，维系着社会运转的生命线。然而，地震这类自然灾害就像突如其来的血栓，可能引发连锁反应——2010年海地地震导致60%政府建筑倒塌，2011年东日本大地震造成超过1万亿美元损失。尤其令人担忧的是，灾后紧急恢复(Emergency Restoration, ER)阶段常因决策混乱加剧损失，如2008年汶川地震后部分道路抢修顺序不当延误救援。这种"二次伤害"暴露出传统灾后管理系统的致命缺陷：面对现代CISs庞大的状态空间和资源限制，如何科学规划修复顺序成为国际难题。

针对这一挑战，由Bo?idar Stojadinovi?和John Shawe-Taylor领衔的研究团队在《International Journal of Disaster Risk Reduction》发表创新成果。他们以道路网络(Road Networks, RNs)为研究对象，开发了融合前瞻性搜索(lookahead)的智能决策系统。研究团队首先构建了包含118座桥梁的法国真实路网模型，通过多智能体模型(Multi-Agent-Based Model, MABM)模拟不同震级场景。其中关键突破在于将两个修复小组分别建模为智能体：一组负责倒塌桥梁的紧急修复(ER)，另一组处理中度损伤的完全修复(Full Repair, FR)。系统创新性地引入可及性-关键性动态平衡算法，使修复顺序能根据实时路况自动优化。蒙特卡洛模拟显示，新策略在360天模拟期内使路网功能恢复效率提升40%，尤其在M_w7.0强震场景下表现突出。

研究方法上，团队采用四步技术路线：1)基于地震易损性模型生成桥梁损伤场景；2)开发包含贪婪算法(GR)、节点权重优先(PRNW)等基准策略的对比框架；3)构建融合马尔可夫决策过程的前瞻性搜索模块；4)通过多智能体仿真评估1080种情景。特别值得注意的是，案例研究选用法国N125国道网络，其包含53个市镇连接的复杂拓扑结构，为验证算法鲁棒性提供理想测试平台。

研究结果部分揭示多项重要发现：
The modelling framework 章节确立的吸收阶段-IAoE阶段双阶段评估模型显示，桥梁倒塌导致的路网断裂度与社区人口分布呈非线性关系。
Configuration of the case-study RN 证实山区地形会使桥梁修复时间标准差增加35%，凸显地理因素对ER策略的调节作用。
Scenario-based simulation 数据显示，新型可及性启发式策略使高密度人口区覆盖提前72小时达成，优于传统PRNW策略。
Simulation outcome 通过帕累托前沿分析证明，前瞻性搜索能将资源分配效率提升至89%，同时减少决策迭代次数60%。

结论部分指出，这项研究首次实现ER策略的三重突破：时间维度上通过lookahead机制实现动态调整；空间维度上整合地形与人口分布参数；系统维度上通过MABM捕捉基础设施互依性。正如作者Li Sun强调的，这套框架已应用于2023年土耳其地震的路网修复规划，证明其在实际灾害中的指导价值。未来研究将扩展至电力、供水等多CISs耦合系统，为构建"韧性城市"提供新范式。该成果不仅为灾后应急响应建立新标准，其智能体建模思路更可为气候变化背景下的灾害管理提供方法论借鉴。