案例推理方法：异质信息下的应急决策策略

在当今复杂多变的异质信息环境中，应急决策面临的信息多样性挑战日益突出。这种环境下的信息不仅包括精确数值，还包含区间数、语言术语、直觉模糊数、中智数以及梯形模糊中智数等多种形式，这增加了决策的难度。针对这一问题，谭睿璞、张文德、陈圣群和杨乐华等人在《控制与决策》杂志2020年的一篇文章中提出了基于案例推理的应急决策方法。 该方法的核心思想是利用案例推理技术来处理这种信息异质性。首先，他们定义了一种异质数据的距离和相似度测度，通过偏差最大化方法确定不同类型信息属性的权重，以确保在决策过程中能够充分考虑各种类型的异质信息。这种方法旨在平衡各种类型数据的影响力，使决策更加全面且准确。 接着，他们构建了一个综合相似度模型，依据这个模型，可以有效地从案例库中寻找与目标事件特征相似的历史案例。这些案例中的应对策略和解决方案能作为当前突发事件的参考，帮助决策者制定应急预案和处理措施。这种方法强调了实际经验在应急决策中的重要性，以及通过案例学习来适应不确定性环境的能力。 在验证阶段，作者通过一个真实的应急突发事件案例展示了所提方法的实用性和有效性。通过与传统的应急决策方法（如基于交叉效率的检索、基于匹配属性相似度的推荐等）进行比较，结果显示，基于案例推理的方法在处理异质信息时具有显著的优势，它不仅能够适应信息的不确定性，还能提供更为灵活和针对性的决策支持。 异质信息环境下基于案例推理的应急决策方法是一种创新的思路，它结合了案例推理的灵活性和处理多种信息类型的实用性，对于提升应急决策的质量和效率具有重要的实践价值。在未来的研究中，这种方法可能会进一步发展和完善，以适应更多元化和动态的应急场景。