当今社会,突发事件频发,如何应对这些突发事件成为了一个重要的议题。其中,应急预案对有效应对突发事件具有重要意义。案例推理(Case-based reasoning,CBR)理论模拟人的认知推理过程,在应急管理决策方面具有天然优势。因此,使用案例推理技术进行应急预案的检索和复用是很有效的。但是,从案例库中检索和复用已有的案例作为应急预案的方式过于简单,且对突发事件的适用性较差。所以,本文提出了一个结合CBR理论和模糊引力搜索算法(Fuzzy Gravitational Search Algorithm,FGSA)的应急预案自适应生成系统。主要研究内容包括以下几个方面:(1)本文阐述了引力搜寻算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)的作用机制,并分析了其使用单一函数控制重要参数的不足。因此,提出了一个模糊系统,并结合新的控制函数和输入参数来衡量算法的种群多样性和优化进程。接着结合12种模糊规则智能控制GSA中的重要参数(70)和,使算法的探索和开发能力得到了平衡,提高了算法的收敛能力和避免了算法陷入局部最优。(2)适应度函数对于评价FGSA搜索空间中个体的优劣是非常重要的,即解决方案的优劣。本文设置了一个多属性适应度函数,其中包含了四种指标:处置成本、处置效率、敏感度、危险区域范围。每个指标的权重使用属性层次模型进行计算。(3)本文实现了CBR的全过程,并且着重讨论了案例自适应过程。首先案例检索得到的最相似案例中的解决方案当作初始解,即初始对象。接着,设置初始对象中每个属性值的范围,并随机生成初始种群。然后,基于所设的适应度函数,计算每个对象的适应度值,并根据所设的迭代次数循环FGSA的迭代过程。最后,找到最优适应度值的对象,即最优解决方案,实现应急预案的自适应生成。(4)本文使用了15种基准测试函数对所提的模糊引力搜寻算法的性能进行了测试,并与GSA、CGSA、CLPSO、NFGSA、PSGSA、EKRGSA进行了比较。比较结果表明,该方法具有良好的性能。在此基础上,设计了FGSA-CBR系统,并模拟某地区发生的一起爆炸和毒气泄漏事故作为案例研究以测试系统性能。结果表明,该系统在应急预案动态生成上具有良好的性能。综上所述,本文将案例推理技术和模糊引力搜寻算法的结合研究取得了很好的效果,实现了应急预案的动态自适应生成,为突发事件的决策者提供应急方案的指导和帮助,并为完善应急管理体系提供技术支持。