災害運作管理中應急組織決策建模方法綜述

曹策俊，劉 桔

（1.重慶工商大學商務策劃學院，重慶 400067；2.華南理工大學工商管理學院，廣州 510641）

（*通信作者電子郵箱caocejun0601@tju.edu.cn）

0 引言

在第十九屆中共中央政治局第十九次集體學習中，強調應急管理是國家治理體系和治理能力的重要組成部分，指出要加強應急救援隊伍或組織建設，進而加強國家綜合性救援力量建設。另一方面，諸如汶川地震、印度洋海嘯、天鴿和山竹臺風等災害給社會造成了大量的人員傷亡、財產損失和環境破壞。為了盡可能地減少損失，管理者需要及時調撥應急組織執行災后涌現出的大量應急任務。由此可見，應急組織在災害運作管理（Disaster Operations Management，DOM）中扮演著至關重要的作用。Zhang 等［1］強調為了避免“想幫忙，反添亂”的現象，需要采用有效方法對應急組織決策進行建模，從而實現有效管理應急組織/隊伍/人員的目標。

近年來，國內外學者運用不同的方法對應急組織決策問題進行了建模研究，并取得了一定的成果，但由于不同的建模方法具有不同的適用條件和優劣勢，所能解決問題的特征也不完全相同。本文借鑒文獻［2］的觀點，為準確識別此領域的研究空白，提出未來的研究方向，以及試圖為本領域的學者和實踐者提供科學依據和參考，對應急組織決策建模方法的應用現狀進行了系統梳理和歸納總結。

基于此，首先，對災害運作管理和應急組織兩個核心概念進行了梳理和界定；接著，根據文獻采用的方法，分別梳理了語義X 列表（Semantic Bill of X，S-BOX）理論、分形理論、組織理論、數學規劃、演化博弈論、多主體仿真和其他方法在應急組織決策建模中的應用研究現狀；最后，對應急組織決策建模方法的研究進展進行總結，從雙層優化理論、多群體演化博弈論、大數據技術、數字孿生技術和區塊鏈技術五個方面，指出了未來潛在的研究方向。

1 核心概念

1.1 災害運作管理

在界定DOM 的概念前，還需要先梳理災害、運作研究或管理科學（Operations Research or Management Science，OR/MS）的含義。紅十字會與紅新月會國際聯合會在2012年將災害定義為：嚴重擾亂社會正常運轉，伴隨著人員、物品、經濟和環境損失的突發性和災難性事件，且這些損失超出了社會依靠自身資源來應對的能力［3］。此外，維基百科對災害也給出了類似的定義。

然而，關于OR/MS 的定義，學者們并未形成共識。Hillier等［4］認為OR/MS 是指科學方法、技術和工具在系統運作或組織優化問題中的應用，并為決策提供最優解。Winston 等［5］將OR/MS 定義為決策制定的科學方法，追求通過稀缺資源的配置，確定如何最佳地設計與運作系統。歐洲運籌學會協會指出盡管沒有OR/MS 的官方概念，但它仍然可被定義為：在復雜系統管理中，尋找問題解的科學方法。美國運籌學與管理學協會強調運作研究是運用先進的解析方法輔助制定更好決策的學科。借鑒并拓展上述觀點，筆者將OR/MS 定義為：以系統為對象，運用科學方法，合理配置稀缺資源，輔助制定最佳決策，實現既定目標的學科。

基于此，結合災害與OR/MS 的概念，Altay 等［6］將DOM 定義為災前/事前、災中/事中和災后/事后旨在減少死亡人數，降低災害對經濟的影響，使系統恢復常態的一系列活動。Hoyos等［7］將DOM 界定為減少傷亡人數、降低災害損失、促進系統恢復的操作順序。在此基礎上，筆者將DOM 定義為：運用OR/MS方法，對各種稀缺應急資源（如應急組織/人、救援物資/物）進行有效與合理的配置（計劃、組織、領導和控制），達到監測、響應、控制和管理災害的目的，從而降低災害帶來的影響/損失，促使系統恢復常態的一系列活動。

此外，根據美國聯邦應急管理署在2004 年對DOM 的階段劃分，DOM 的生命周期包括緩解、準備、響應和恢復四個階段［8］。Cao 等［8］還指出響應階段還可被繼續細分為黃金救援、緩沖救援和應急恢復階段。為提供更具針對性的措施，DOM的不同階段可能需要不同的OR/MS 技術或方法。例如，在緩解或準備階段，決策主體可采用多主體仿真等方法對DOM中多元主體的行為進行模擬。在響應階段，決策主體通常運用數學規劃方法來制定應急組織指派策略，或優化當前的應急組織指派方案。在整個過程中，DOM 全生命周期涉及多個利益相關者，通常采用博弈論來研究利益相關者間的協作關系。

1.2 應急組織

關于應急組織的概念，Cao 等［9］與Chen 等［10］將應急組織定義為一類具有技術技能人員（personnel with technical skills）的集合。每個應急組織由經過特殊訓練的消防與救援人員、醫生、醫護人員、結構工程師、警犬訓導員/訓犬師、起重機司機等組成。Cao 等［9］與Wex 等［11］明確指出應急組織作為災害響應決策系統的關鍵要素通常被視為決策主體與需求主體間的橋梁，其在DOM過程中起著重要的作用。

2 應急組織決策建模方法研究現狀

在DOM 實踐中，應急組織決策建模的方法有多種，主要包括語義X 列表（S-BOX）理論、分形理論、組織理論、數學規劃、博弈論、多主體仿真等。前三種方法主要用于構建定性的概念模型（即設計頂層機制）；后面三種方法主要用于建立定量的數學模型。

2.1 基于語義X列表理論的應急組織決策建模

X 列表（Bill of X，BOX）理論是以物料清單（Bill Of Material，BOM）為基礎而提出，被用來描述企業系統的靜態與動態運行特征［12］。該理論最初的思想是將企業資源計劃體系劃分為廣義工作中心列表、資源消耗列表和企業過程列表三個層次［13］。但是，BOX 理論僅解決了以單元企業為對象的集成化管理問題。隨后，湯勇力等［14］基于多代理系統理論，融入了知識管理、智能工程的思想，使得BOX 理論的研究范圍不再局限于企業系統內部。此階段的BOX 理論聚焦于以同質同構集群企業為對象的集成化管理問題。隨后，結合語義網技術和云計算思想，Li 等［15］將BOX 理論擴展為解決異質異構系統集成化管理問題的S-BOX理論。

該理論最初在制造領域提出，隨后被DOM 領域的學者用來構建災害響應決策概念模型。由于此理論在應急組織決策建模問題中的應用研究成果較少，故將文獻梳理范圍擴大至災害響應決策系統。例如：李從東等［12］基于S-BOX理論，建立了考慮受災群眾滿意度的多階段應急資源調度層次結構模型；曹策俊等［13］結合S-BOX理論，構建了面向可持續發展的應急響應集成決策優化框架，并剖析了任務導向的應急組織指派優化內涵；洪宇翔等［16］結合BOX 理論，構建了社會情緒圖式與動力機制模型；Xie 等［17］基于S-BOX 理論，提出了核應急響應集成與推理空間決策框架；曹策俊等［18］運用BOX 理論，建立了云應急管理體系及其抽象層次結構模型。

通過文獻梳理發現：1）X 列表理論起源于制造領域，隨后被引入DOM 領域，且主要偏向于解決DOM 領域的粗粒度問題（如應急決策框架構建）；2）已有成果聚焦于采用定性方法對應急組織決策進行建模，如何結合X列表理論，定量研究相關問題是值得深入探究的主題。

2.2 基于分形和組織理論的應急組織決策建模

分形是數學家蒙特布羅特提出的新型的數學思維，它具有自相似、自組織、自優化等典型特征［19］。近年來，分形理論被廣泛應用于各個領域，特別是管理領域。在DOM 領域，分形理論認為災害響應決策系統是由若干分形元構成，可在考慮系統總目標的前提條件下實現自主決策。當外界環境發生變化時，這些分形元可根據不同情景進行動態重構，進而實現復雜的災害響應決策系統的演化。

分形理論已被逐漸引入解決應急組織決策建模問題，并取得了一定的成果。例如，李安楠等［19］基于分形理論，對非常規突發事件應急組織動態重構問題進行了建模，并以天津大爆炸案例驗證了構建的模型。李安楠等［20］采用分形理論，研究了應急組織跨地域、跨部門、跨功能等動態協同問題；結合計算數學組織理論，構建了分形應急組織的優化模型。并且，組織理論也被用于應急組織決策建模問題中，例如，唐攀等［21］運用組織設計理論對非常規突發事件應急響應組織結構進行建模。劉丹等［22］結合組織理論構建了契合行政級別和閉環反饋的應急指揮組織結構模型。此外，Gunasekaran 等［23］在國際期刊International Journal of Production Research上組織了主題為“Bridging humanitarian operations management and organizational theory”的專刊。此專刊進一步強調了采用組織理論對應急組織決策進行建模的重要性。

綜上所述：1）分形理論在應急組織決策建模問題中的應用研究團隊主要分布于國內，而組織理論在該領域的應用研究隊伍主要分布于國內外。2）盡管已有成果嘗試采用定量方法分別將分形理論與組織理論應用于應急組織決策建模問題中，但這些理論在相關問題中的定量研究仍需進一步探索。

2.3 基于數學規劃的應急組織決策建模

數學規劃作為運籌學領域經典的優化方法，是應用最廣泛的建模方法和工具，主要用于解決管理、經濟、工程、軍事和醫療等領域中的各類優化問題。在DOM 實踐中，該方法主要用于研究應急組織指派決策建模問題。特別地，Cao 等［9］和Wex等［11］強調了數學規劃在應急組織指派優化決策建模中的重要性和迫切性，其為解決復雜的應急組織決策建模問題提供了有效的手段。具體地，現場救援目標映射為應急組織指派數學規劃模型中的目標函數，環境等限制條件映射為約束條件，管理者需要確定的關鍵要素映射為決策變量。

假設用F表示應急組織指派決策的目標函數，k表示目標函數的數量；用x表示與應急組織分配相關的決策變量，用y表示與應急任務執行順序相關的決策變量；用g(x，y)和h(x，y)分別表示硬和軟約束條件，用i表示硬約束的數量，用j表示軟約束的數量。應急組織指派數學規劃模型的一般形式見式（1）～（4）：

其中，當k=1時，該模型屬于單目標規劃模型；當k≥2時，此問題被刻畫為多目標規劃模型。式（1）中的目標函數主要包括最小化加權完成/響應時間總和、最大行程時間、滯后完成時間、最小化應急費用總和、最小化碳排放總量、最大化感知滿意度與幸存者生存概率等；式（2）表示應急任務執行順序、應急組織能力，以及與應急組織和任務相關的其他硬約束條件；式（3）表示應急組織所承擔的工作負荷等軟約束條件；式（4）表示決策變量的取值范圍，若僅考慮應急組織分配問題，則僅需保留決策變量x。

近年來，已有學者開始運用數學規劃方法對應急組織指派決策優化問題進行仿真建模，并取得了一定的成果。針對僅考慮應急組織分配的決策建模問題，Zhang等［1］將應急救援隊伍多階段分配問題刻畫為多目標0-1 整數非線性規劃模型，旨在最小化最大行程時間、最大化救援隊伍分配的感知滿意度；針對該模型，設計了帶精英策略的非支配排序的遺傳算法。Chen 等［10］針對城市災害搜索-救援中應急組織布局優化問題，構建了以最大化期望收益（如獲救災民的數量等）為目標函數的兩階段隨機規劃模型，提出了列生成算法。Lee等［24］將醫療隊伍和醫療物資分別視為可再生和非可再生資源，針對應急資源聯合配置完成傷員治療任務的問題，建立了以總滯后懲罰成本最小化為目標函數的混合整數規劃模型，設計了啟發式流程框架求解上述模型。Lei 等［25］針對充分供應條件下的醫療隊伍/人員調度和醫療物資分配問題，構建了最小化滯后完成時間的0-1 整數規劃模型，設計了滾動優化算法對其進行求解。Zhang 等［26］建立了資源分配（如救援隊伍）兩階段隨機混合整數規劃模型，旨在最小化總損失或成本（第1階段）和任務最晚完成時間（第2階段），提出了啟發式算法求解該模型。Ren 等［27］構建了考慮優先級和工作負荷的同質森林火災救援隊伍分配0-1 整數規劃模型，以期最小化救援隊伍總的行程距離；針對所提出的模型，設計了遺傳算法和粒子群算法。Su 等［28］針對多救援組織與多并行事件匹配問題，構建了以總加權行程時間和與總成本最小化為目標函數的整數規劃模型，提出了差分進化算法。Lassiter 等［29］針對具有不同技能的志愿者分配優化問題，建立了混合整數規劃模型，旨在最小化累積加權未滿足需求期望值和可行性懲罰函數，提出了帕累托優化方法對其進行求解。Falasca 等［30］將志愿者個體或群體分配問題刻畫為最小化人力資源缺乏總成本與匹配不佳的任務數量總和的多目標整數規劃模型，設計了加權求和與帕累托優化方法求解所建立的模型。Yan 等［31］采用時空網絡方法對巨災后救援隊伍分配問題進行建模，構建了以應急修復時間長度最小的混合整數規劃模型，提出了啟發式算法求解該模型。

針對帶路徑規劃的應急組織指派決策建模問題，Cao等［9］將融入可持續發展理念且帶任務順序的應急組織指派問題刻畫為多目標0-1 整數規劃模型，旨在最小化加權等待/準備時間總和、碳排放總量和應急費用總和，設計了分支定界法求解上述模型。Wex 等［11］針對救援組織指派、組織與事件匹配問題，構建了以最小化加權完成時間總和為目標的單層0-1 整數非線性規劃模型，提出了多個啟發式算法對其進行求解。Rauchecker等［32］將考慮任務順序的救援組織調度問題描述為單目標0-1 整數線性規劃模型，旨在最小化加權完成時間總和，采用了分支定價法求解此模型。Nayeri 等［33］聚焦于考慮疲勞效應、應急任務執行順序的救援組織指派與調度問題，并將其刻畫為最小化加權響應時間與開始延遲時間總和的混合整數線性規劃模型，設計了模擬退火和粒子群算法對其進行求解。Wang 等［34］聚焦于考慮任務執行順序的應急醫療隊伍指派問題，構建了最小化總服務完成時間的混合整數規劃模型，采用了兩階段混合啟發式算法求解該模型。Zheng 等［35］針對中國情境下的災害救援物資運作過程，聚焦于多救援團隊與多任務匹配問題，建立了最小化加權等待時間的多目標優化模型；針對此模型，設計了生物地理優化算法。Rolland等［36］將異質的應急組織/人員指派、組織與任務匹配問題描述為資源受限項目調度問題，建立了以應急費用最小為目標函數的0-1整數規劃模型，設計了自適應推理技術。

通過梳理文獻發現：1）已有成果主要聚焦于應急組織分配問題，較少涉及考慮任務順序的應急組織指派決策建模問題；2）更多地采用多目標優化理論對應急組織決策問題進行建模，雙層優化理論在應急組織決策建模問題中的應用研究成果極少；3）大部分文獻采用啟發式算法而非精確算法求解應急組織決策模型。

2.4 基于演化博弈論的應急組織決策建模

博弈論被廣泛應用于對管理領域中利益相關者間交互行為進行建模［37-38］。與數學規劃方法不同，博弈論主要用于研究應急組織協作決策機制設計問題。并且，研究表明，應急組織間的有效協作問題是DOM中的重要內容［39-42］。傳統或經典的博弈論假設局中人（players）是完全理性的，它很難刻畫管理實踐中參與者的真實行為特征。為了應對上述問題，演化博弈論被提出。該理論假設所有局中人是有限理性的，且局中人有保持學習的能力，會根據環境調整各自的策略。基于演化博弈論的應急組織決策建模框架如圖1。

圖1 基于演化博弈論的應急組織決策建模框架Fig.1 Modeling framework of emergency organization decisions based on evolutionary game theory

近年來，演化博弈論被廣泛應用于DOM 領域，并取得了一定的成果。例如，Li等［38］針對人道主義物流活動，基于演化博弈論，分別設計了基于績效管理和關系管理的應急組織（私人組織與人道主義組織）協作機制。Du等［43］針對救援物資分配問題，借助Netlogo 軟件，運用演化博弈論探究了中國情境下隸屬政府的與草根非營利性組織間的協作策略設計問題。Pan 等［44］聚焦于航空聯合應急響應問題，設計了聲譽合作與競標競爭機制來選擇非政府組織；在考慮利他主義和利己主義兩種偏好的基礎上，基于演化博弈論，探究了機場管理者與非政府組織合作機制的演化規律和路徑。郭繼東等［45］考慮協作意愿、投機傾向和協作成功概率，基于演化博弈理論構建了應急團隊成員協同關系的演化博弈模型。羅靜等［46］針對應急物資生產能力儲備問題，基于演化博弈理論，設計了政府與企業的合作策略。張樂等［47］針對突發水災害應急管理主體合作問題，構建了基于蜈蚣博弈實驗的異質主體合作行為演化博弈模型。

綜上所述：1）大多數文獻更多地關注非政府或非營利性組織與政府或營利性組織間的決策建模問題；2）大部分學者關注兩個主體參與的應急組織協作演化博弈問題，基于三方或多群體演化博弈的應急組織決策建模需要深入研究。

2.5 基于多主體仿真的應急組織決策建模

多主體仿真方法的思想來源于復雜性科學的興起，其建模的對象為復雜系統。該方法主要用于探究復雜系統中各要素間的關聯關系及其演化規律。災害響應決策系統是決策主體、供給主體、需求主體、應急任務、救援物資、災害基礎環境及其交互關系的總稱［13］。它是復雜的巨系統，加上災害本身的不確定性、時變性等特征，使得災害響應決策系統更加復雜多變。幸運地，多主體仿真為探究災害響應決策系統的演化規律提供了有效手段和工具。

通過梳理文獻發現，多主體仿真方法被廣泛應用于應急組織決策建模問題中。例如，Gonzalez［48］面向應急處置執行，基于多主體仿真對應急響應組織進行決策建模。Aros等［49］采用多主體仿真技術探索了組織間災害響應協作網絡的通信媒體選項。為了促進私人組織和救援組織間的災害救援協作，Fikar 等［50］建立了基于仿真和優化的決策支持系統，多主體仿真技術被用于分析上述決策優化問題。Manley等［51］針對機場應急疏散問題，提出了基于主體的模型來確定大型復雜結構的建筑環境變化對乘客群體的集體行為和總體疏散時間的影響程度。結果表明，此模型能夠指導公共和私人組織的準備工作。平鍵［52］從多主體仿真視角，基于Netlogo 平臺，構建了政府應急組織合作關系模型；以汶川地震為實際背景，探究了政府應急組織合作網絡的演化趨勢。劉丹等［53］基于多主體仿真方法研究了應急決策組織的交互過程和機制。高德華等［54］對多主體仿真方法在流行病應急管理應用中的研究進展進行了梳理。高德華［55］采用多主體仿真研究了流行病應急管理的防控策略。

通過梳理文獻發現，盡管大多數學者從多主體仿真視角，構建了應急組織決策支持系統，但較少研究所構建決策支持系統的敏感性、魯棒性等問題。

2.6 基于其他方法的應急組織決策建模

為了提高重大風險智慧治理水平，徹底貫徹“堅持底線思維著力防范化解重大風險”的要求與“打造共建共治共享的社會治理格局”的國家戰略，積極響應十九大和十九屆四中全會的重要舉措，需要運用各種技術手段對應急組織決策進行建模，從而提高DOM 的績效或效果。原因在于應急組織/隊伍/人員不僅是風險管理和治理過程中的執行主體，也是客體，它起著舉足輕重的作用。特別地，與風險管理相關的文獻相當豐富，為了清晰起見，本節主要梳理在風險管理和治理過程中應急組織決策建模的研究現狀。

具體地，曹策俊等［56］結合災害成因理論，運用系統分析法對大數據時代城市公共安全風險中的治理主體（即應急組織）進行建模，將風險治理框架分為集中、分散和混合決策三種類型。曹策俊等［57］指出基于大數據技術對城市公共安全風險要素（包括治理主體和客體）進行監測、預測預警、控制與評估，從而建立應急組織指派模型，可有效治理大數據時代的城市公共安全風險。Mansson［58］聚焦于行政部門與社會部門組織中災害風險信息合成現狀的梳理，總結存在的挑戰，給出潛在的機會。Hollis［59］探究了區域組織在災害風險管理中的角色，試圖回答組織間是否值得合作。

綜上所述：1）大多數文獻采用諸如災害成因理論、大數據技術等方法或手段對應急組織決策優化問題進行戰略層面的建模或頂層設計；2）已有成果主要關注災前或事前應急組織間的決策建模問題，且致力于解決風險治理主體與客體間的交互機制。

3 研究結論與展望

3.1 研究結論

通過梳理文獻，得出以下幾點結論：

1）與救援物資決策建模問題相比較，應急組織決策建模問題的相關成果相對較少。

2）側重于采用諸如數學規劃、博弈論、多主體仿真等的定量方法或技術手段對應急組織決策問題進行建模。盡管將S-BOX 理論、分形理論、組織理論等用于應急組織決策概念模型的構建，但仍未清晰地從根本上回答應急組織決策問題建模的機理機制。

3）絕大多數學者關注橫向“府際”關系視角下的應急組織決策建模問題，較少研究考慮縱向“府際”關系的應急組織決策建模相關問題。

4）演化博弈論主要用于對應急組織協作優化問題進行建模，且主要聚焦于兩個主體間的應急組織決策建模問題，采用三方演化博弈論或多群體演化博弈論對應急組織決策建模的相關問題需進一步探究。

5）聚焦于S-BOX、分形與組織理論，數學規劃、博弈論、多主體仿真等傳統理論/方法在應急組織決策建模中的應用研究，如何運用大數據、數字孿生、區塊鏈等新信息通信技術對其進行研究的成果較少。

綜上所述，災害運作管理中的應急組織決策建模問題可從以下幾個方面進行深入研究。

3.2 基于雙層優化理論的應急組織決策建模研究

在DOM 實踐中，管理者不僅需要平衡同層級不同部門間的利益沖突（體現橫向“府際”關系），而且還需要關注不同層級間利益相關者的利益訴求（體現縱向“府際”關系）［60-61］。文獻表明，已有成果更多地聚焦于利益相關者間的橫向“府際”關系，且采用單層數學規劃模型或多目標優化理論對其進行刻畫；較少關注雙層優化理論在應急組織決策建模問題中的應用。相比較而言，應急組織間的縱向“府際”關系涉及多個主體，更難刻畫，更復雜，也更具挑戰性。然而，有效識別和刻畫應急組織間的縱向“府際”關系，有助于提高災害響應效率，有助于解決“條塊分割，聯動性不足”的問題，也更貼近實際［62-64］。因此，如何刻畫縱向“府際”關系，如何剖析縱向“府際”關系視角下應急組織決策優化問題的內涵，如何構建應急組織決策雙層規劃模型，以及如何設計求解應急組織決策雙層規劃模型的高效算法都是值得深入研究的問題。

3.3 基于多群體演化博弈的應急組織決策建模研究

實踐表明，針對特定的應急任務，利益相關者間會進行博弈，并且，如何獲得最佳博弈策略，如何探究各主體選擇策略的演化規律，是實踐界和學術界一直關注的問題。通過梳理文獻發現，在DOM 和商業運作管理中，大多數學者都聚焦于兩方演化博弈問題［37，65］。然而，災害響應決策系統中的利益相關者往往涉及三個或多個主體，其更復雜也更具實際價值。設計高效的多群體演化博弈策略有助于提高應急組織間的協作效率。從這種意義而言，基于多群體演化博弈論研究應急組織決策建模問題是迫切需要解決的。在未來研究工作中，致力于回答以下問題：如何識別災害響應決策系統中的利益相關者，如何構建應急組織-應急組織、應急組織-政府、應急組織-政府-應急組織的演化博弈模型，以及如何設計應急組織決策多群體演化博弈模型的求解策略。

3.4 基于大數據技術的應急組織決策建模研究

曹策俊等［56］、Gunasekaran 等［66］指出大數據技術被廣泛應用于商務管理、生產制造、公共管理和應急管理等領域。通過梳理文獻可知，大數據技術的應用逐漸從商業領域向公共服務領域（如公共管理）轉變。盡管如此，大數據技術在應急組織決策建模中的應用研究成果仍相對較少［67］。另一方面，大數據為災害運作管理策略的制定（如應急組織決策制定）提供良好的數據環境和技術手段，提高了應急決策的精度和可靠性，從而實現“經驗驅動”向“數據驅動”決策模式轉變的目標［68-69］。因此，如何將大數據技術有效地應用于應急組織決策建模中是當前亟待解決的重要問題。具體地，以大數據為基礎，如何探究事前、事中和事后調用應急組織的規則；借助大數據技術，如何設計數據驅動的應急組織決策模型；結合災害響應決策系統中數據間的內在關聯性，如何設計數據驅動的多元主體間的協作機制。這些都是未來值得研究的問題。

3.5 基于數字孿生技術的應急組織決策建模研究

由于應急組織是由具有技術技能的人員組成，有獨立思考的能力，加上救援活動本身的不確定性、災后環境的復雜性，對應急組織決策建模提出了較大挑戰。另一方面，數字孿生作為踐行智慧城市等先進理念的一種使能技術和方法，自2003 年在制造領域被提出后，得到了實踐界和學術界的廣泛關注［70-71］。它的基本原理是通過多維度、多尺度的動態虛擬模型來研究物理實體在真實環境中的屬性、行為和規則［72］。從這種意義而言，數字孿生技術為新時代應急組織決策建模提供了新的思路和方法。在這種情形下，如何將數字孿生技術運用于解決應急組織決策建模問題是重要且迫切需求的。未來的研究工作需要解決以下問題：如何構建應急組織物理子系統（物理實體）、應急組織虛擬子系統（虛擬模型）、應急組織智能決策服務系統，如何建立相應的孿生數據庫，以及如何構建數字孿生驅動的應急組織智能決策模型和模式。

3.6 基于區塊鏈技術的應急組織決策建模

以上梳理了S-BOX理論、分形理論、組織理論、數學規劃、博弈論和多主體仿真等理論/技術在應急組織決策建模中的應用研究現狀。文獻表明，災害響應決策系統是復雜巨系統，政府、企業、志愿者、災民等大量人員都參與救援，如何有效管理這些救援組織/隊伍/人員是災害響應的關鍵，也是當前面臨的機遇和挑戰。災害發生屬于無中心的事件，區塊鏈作為去中心化的技術為應對災害提供了有效的技術手段。從某種程度而言，區塊鏈技術被應用于中心化的應急管理工作，可大幅度提高響應效率。盡管此主題很重要，學術界的研究成果仍然相對較少，將區塊鏈技術應用于應急組織決策建模中的成果就更少［73-74］。從這種意義而言，基于區塊鏈技術的應急組織決策建模研究是值得深入研究的課題。如何詮釋和理解區塊鏈驅動的應急組織決策優化問題，如何識別區塊鏈金融在應急組織決策建模中的運作機制，如何探究智能合約在應急組織決策制定中的作用，如何構建基于區塊鏈技術的應急組織智能決策模型，以及如何創新基于區塊鏈技術的應急組織決策模式等問題都是未來的研究方向。