应急组织分形形式的系统动态仿真模型验证分形应急组织在响应效率和资源组织上的优势

可持续运营和计算机4（2023）29基于系统动力学仿真的分形与传统应急组织祖福浩a，b，赵秋红a，b，赵a中国北京，北京航空航天大学经济管理学院b城市运行应急保障仿真技术北京市重点实验室，中国北京aRT i cL e i nf o保留字：系统动力学仿真响应效率应急组织分形组织a b sTR a cT分形应急组织是一种新型的应急组织形式，与传统的应急组织相比具有许多优势。为了验证该方法的有效性，建立了系统动态仿真模型.在该模型中，应急组织形式在整个应急响应过程中起着首要的作用，它决定了应急组织的局部控制模式、信息传递模式和决策者等级制模式。对比分析结果表明，分形应急组织能够更有效地完成应急响应过程，使应急资源供应链更加敏捷，资源组织更加高效。当情况恶化，需求激增时，分形应急组织的优势更加显着。1. 介绍一旦发生非常规紧急情况，必须组织许多资源，包括人力资源、资金和其他必要的应急物资，以挽救生命和损失。如何有效地管理这些资源是救援队面临的最重要和最具挑战性的目标之一。应急组织的形式决定了应急的基本程序，在整个应急中起着基础性的作用。为了提高应急响应效率，人们进行了各种研究，主要集中在应急组织形式的设计和优化上。例如，Tang和Zhou（2013）设计了一个由两部分组成的应急组织，包括后方和现场应急组织结构。在非常规突发事件响应中，后方应急组织将派代表到现场，由现场应急组织机构作出决策。并将该结构应用于“7.23”甬温线重大铁路交通事故应急预案的优化中此外，Topper和Lagadec（2013）分析了分形理论与应急组织相结合的可能性，提出了分形危机的概念[2]。Ping（2018）构建了一个基于Netlogo的政府应急合作模型，并对其微观合作进行了模拟，期望通过模拟发现组织合作网络的宏观演化Zhang et al.（2021）阐明了政府应急组织之间的协作关系。他们指出，不足之处主要在于责任部门与联合中心之间、程度分布有限、不同类型突发事件之间应急协作不足[4]。学者们也对应急组织配置的优化问题进行了综述。为了提高大规模自然灾害中的人力资源利用率，减少各种损失，人们进 行 了 大 量 的 研 究 ， 并 通 过 数学 规 划 的 方 法 [5] 。 此 外 ， Li 等（2016，2017）提出了基于分形理论的非常规应急协调组织。在他们提出的组织机构中，应急任务、应急能力单元和应急指挥单元是应急响应系统的关键要素在对非常规突发事件的响应过程中，系统可以动态重构，以快速适应突发事件的变化[6，7]。在此基础上，利用分形系统与应急组织的相似性，设计了一种新的分形应急组织--分形应急组织[8]。这个组织的细节可以在我们以前的工作中找到[8]。面对多种多样的应急组织形式，如何对它们的效能进行比较和验证是另一个问题。而在这些研究中，对新组织响应效率的分析主要是通过案例研究的方式，而不是通过数值方法，这是一种缺乏说服力的方法。原因之一是，许多干扰因素也可以相互作用，使得很难用数学方程来表达响应效率。而系统动力学仿真方法可以处理复杂系统中的多重反馈问题，并已被应用于包括应急管理在内的许多领域北京航空航天大学经济与管理学院通讯作者。电子邮件地址：qhzhao@buaa.edu.cn（中）秋红）。https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.12.001接收日期：2020年11月24日;接收日期：2022年11月21日;接受日期：2022年12月28日2022年12月31日在线提供2666-4127/© 2022作者。由Elsevier B.V.代表KeAi Communications Co.出版，这是一篇CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）可在ScienceDirect上获得目录列表可持续运营和计算机期刊主页：http://www.keaipublishing.com/en/journals/sustainable-operations-and-computers/Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2930图1.一、我国传统应急组织下的应急响应初期流程。我是说。这为分析不同应急组织的响应效率提供了一种很好的方法。因此，本文旨在通过SD仿真对分形应急组织的响应效率进行数值分析，并与传统应急组织进行比较。通过比较这两种组织的特点，建立SD仿真模型进行分析比较 分形应急组织与我国传统应急组织的响应效率。论文的其余部分组织如下。第二部分分析了两个应急组织的应急响应过程。在此基础上，第三部分建立了系统动力学仿真模型，分析了系统的响应效率紧急组织。第四部分将介绍模拟的结果，并比较两个应急组织的反应。第五部分总结了本文的结论、局限性和未来的发展方向。2. 应急组织2.1. 传统应急组织图1根据国内相关事故调查报告[9，10]，说明了我国传统应急组织下的初始应急响应流程在应急响应过程中，主要决策权由省、县两级的上级主管部门掌握。基层部门虽然在应急现场附近，负责组织资源，但上级部门才是整个决策的真正控制者。在这个计划下，紧急信息将首先由一个低级别的部门收集。这些信息应该上报上级部门。通常情况下，信息将由该省的专家进行仔细分析。一旦做出响应决定，它将被派往现场，新的资源也将被分配到那里。在非常规突发事件中，省级资源可能不足以应对突发事件。在这种情况下，将向国家一级的部门报告这些信息。将在那里作出进一步的决定，并将从附近的省份调拨额外的资源提供帮助。2.2. 分形应急组织分形应急组织是基于这些特征之间的相似性和对高效率应急组织的需求而建立的[8]。这个组织的细节可以在我们以前的工作中找到。自相似性、自组织性和自优化性是分形组织的三个主要特征从理论上讲，压裂-城市应急组织的应急能力都包含在分形单元中。基于自相似原理，它们可以更好地相互理解和合作。地方政府在收集信息的同时，可以根据自组织原理直接进行分析和决策，责权划分明确。因此，整个应对过程，尤其是决策过程，都可以从中受益。此外，基于自优化的分形单元还可以应对过程中的不确定性，提升组织如图2所示，分形应急组织下的初始应急响应过程相对于中国传统应急组织的初始应急响应过程来说，复杂程度要低一些。两者最大的区别在于决策权的归属，决策权的归属直接影响到信息的流动机制，最终影响到整个反应过程的效率。可见，在分形应急组织中，不同层次之间的沟通更加直接，决策权掌握在手中低级别的部门。由于分形理论的自组织原理，在当地建立的分形应急单元可以根据自己收集的第一手信息直接进行决策和组织资源，而上级部门则起到协调和监督的作用。通过对初期应急响应过程的比较，我们可以看到，在紧急反应过程中的一些重大困难这两种应急组织，包括信息传递的效率、局部控制模式和层级组织，chy的决定。并在接下来的部分中，运用SD模拟方法，对分形应急组织与我国传统应急组织应对突发事件的响应效率进行比较3. 模型描述在本节中，将建立一个系统动力学（SD）方法来比较这两个应急组织在应急响应过程中的效率差异。3.1. SD模拟法系统动力学（SD）仿真方法是由Jay W.Forrester[11]. 它已被广泛应用于分析结构与反馈、功能与动态的关系Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2931图二、分形应急组织下的初始应急响应过程。复杂系统在各个领域的行为，包括项目管理、供应链管理、企业战略等。将系统动力学模拟方法引入应急管理研究Cooke（2003）将SD模拟方法应用于矿井灾害响应过程，建立了基于行为导向的模拟模型[12]。Brouwers的研究（2005年）侧重于减少饥饿。他建立了一个巨灾模拟模型来检验不同政策下保险购买的效用，这对匈牙利政府很有意义[13]。Besiou等人发现SD可以准确地表示人道主义行动的动态复杂性，并可用作人道主义决策者的工具[14]。Chu等人采用SD模拟方法分析了汶川地震期间的应急药品供应情况[15]。Li等采用SD模拟方法对2005年松花江污染事故中的物料运输进行了模拟，找到了影响运输效率的关键因素[16]。此外，还用于检验三峡库区应急救援的效率[17]和水污染事故中的城市供水危机[18]。近年来，德尔加多-阿尔瓦雷斯等人。（2019）使用SD模型来确定紧急情况后的志愿者和卡车供水需求，可以向决策者提供有关人道主义行动的有用信息，以通过SD模型提高整个人道主义供应链的绩效[19]。Sundara等人开发了一个SD模型来评估救灾过程中伙伴关系的影响[20]。此外，Li et al.建立了SD模型，探讨了煤矿地质灾害易损性的影响机制，考虑了暴露性、敏感性和适应性三个特征指标[21]。Lawrence等人提出了一种方法，其中SD模拟用于提高效率，降低风险，改善同步，并应用系统思维来管理灾难情况下的物流操作[22]。总体而言，现有的研究主要集中在应急响应的因素分析，以确定特定应急组织下的关键因素这些结果表明，SD仿真方法可以有效地分析具有多反馈和时滞的非线性系统。3.2. 因果循环图因果回路图是SD仿真方法的基本组成部分，用来反映系统内不同变量之间的因果关系。这一部分将构建应急响应过程的因果循环图。在应急响应过程中，组织的主要目标之一是组织和提供足够的资源，以有效和高效地满足需求。因此，应急响应链可以看作是一个特殊的供应链，由两部分组成：需求满足和供应提供。我们的模型基于关于斯特曼提出的通用库存管理系统[23]。 为了比较两个应急组织的响应效率，增加了信息传递效率、地方控制模式和决策者层级三个因素。这三个因素是前一部分分析的组织之间的主要差异。因果循环图如图3所示。在我们的模型中，应急组织形式在整个过程中起着首要的作用，它影响着地方控制模式、信息传递模式和决策者的层级结构。决策者的高度通过决策效率影响实际调度时间，最终决定调度效率。局部控制模式影响协调效率，协调效率与应急响应时间共同影响协调效率。此外，由信息传递方式决定的信息传递效率也影响着需求缺口。图4说明了模型中的两个反馈回路，忽略了影响因素。图4中的上循环显示了实际总需求和需求缺口之间的相互作用。 很明显，实际需求与供给之间的差距将反过来增加总需求量。以COVID-19的防控过程为例，更多的人将被感染如果确诊的病例得不到治疗，这将使情况变得更糟。图4中的底部循环说明了供应链。 当突发事件发生时，需求缺口将激活运输过程，这将增加整个过程中的运输资源、可用资源和参与资源的数量，最终减少需求缺口。3.3. 流程图该图是SD模拟模型的基本图，说明了每个参数基于因果循环图，建立了一个因果循环图，如图5所示。所有参数均已排序并显示在表1中。如前所述，在应急响应过程中，响应链中有两个部分，需求满足部分和供应提供部分。对于需求满足部分，“需求缺口”（DG）将通过产生额外需求而使情况变得更糟。SD模型，影响程度由“影响度”决定。需求缺口（IDDG）。并考虑了由信息传输效率决定的信息传输时延。在供给部分，主要有三个关键因素：Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2932图3.第三章。应急响应系统因果回路图。见图4。 两个反馈回路的结构。4. 仿真分析4.1. 赋值在本部分中，所有这些参数将根据第3中的流程图进行分配。4.1.1. 需求部分“原始需求”（OD）、“需求缺口”（DG）和“实际总需求”（ATD）是需求部分中的三个主要参数。OD由突发事件决定，突发事件是一个外生参数.如图5所示，DG由ATD确定，“参与资源”（APR）和“信息传输效率”（IE）。面对突发事件，只要APR实际需求和供给之间的差距。DG的分配考虑了时间延迟。由于DG的分配如等式所示。（一）.表1参数和缩写。参数缩写需求缺口DG实际总需求参与资源量APR信息传输效率IE原始需求OD关于Gap DFG需求缺口的影响程度最大延迟时间MDTDispatch E accurciency DE公交资源总量ART交通效率TE可用资源量AAREX可用资源量EE参与资源量APR运输时间TTCoordination E应急响应时间决策效率PLC就地控制模式实际派工时间ADT决策者层次信息传递模式PI平均调度时间ADT应急组织形式DG=延迟固定（如果否则（ATD-APR> 0，ATD-APR，0），IE，0）（1）至于ATD，正如我们之前分析的那样，需求缺口将产生额外的需求，并扩大需求缺口。因此，ATD由OD和“缺口需求”（DFG）确定，其中DFG由需求缺口影响度（IDDG）。 ATD和DFG的分配如等式所示。（2）和（3）。ATD= OD+ DFG（2）Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2933图五. 应急响应系统流程图。DFG= DG IDDG（3）4.1.2. 供给部供给部分比需求部分更复杂，有更多的参数和复杂的相互作用。供给满足需求的过程包括资源调度、资源传输和资源组织三个阶段。对于资源调度，ART由DE、“传输效率”（TE）和初始值（IV）共同确定。DE和ART的赋值见方程：（4）和（5）。DE= IF THEN ELSE（DG> 0，DG/ADT，0）（4）ART=（DE-TE）延迟时间+IV 1（5）与ART类似，“可用资源量”（AAR）和“参与资源量”（APR）也都以这种方式由速率参数确定。AAR由TE、“E x捕获效率”（EE）和IV决定应急响应受四个参数的影响：ART和AAR、“协调效率”（CE）和“应急响应时间”（ERT）。特别地，当实际需求和供应量之间没有差距时，DG>0，TE和EE都将被设置为零。 这些参数的赋值如方程所示。（6）-（10）.AAR=（TE-EE）老化时间+IV 2（6）APR=EE时间（7）表2应急组织的应急措施。组织形式分配传统组织1分形组织2TE= IF THEN ELSE（DG> 0，ART/TT，0）（8）EE= IF THEN ELSE（DG> 0，AAR/ERT_ CE，0）（9）本文建立了分形应急组织与传统应急组织的SD仿真模型，比较了分形应急组织与传统应急组织的响应效率，其中“应急组织形式"决定了前文分析的”局部控制模式"、“信息传递模式"和”决策者层级“。如图5所示，PI决定IE，IE也影响需求中的DG 部分为了在模拟模型中用数字表示分形，使用两个数字分别表示分形组织和传统组织，如表2所示。根据应急组织的分配，HD、PLC、PI和IE的方程如Eqs所示。(10)-（13），表示这些参数的值的变化趋势。当λ此外，IE的值受“最大延迟时间”（MDT）的影响，MDT当PI增加时，由于温度的影响，IEHD= 1/10PLC= 1/μ m（11）Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2934表3外生参数的赋值。参数赋值单元原始需求（OD）100,000单元可用资源的初始值（IV1）30,000单元需求缺口影响度（IDDG）0.001Dmnl/Min平均派单时间（ADT）30Min运输时间（TT）60Min应急响应时间（ERT）90Min最大延迟时间（MDT）4Min见图6。 传统组织中的APR。PI= 100（12）IE= MDT-PI（13）4.1.3. 其他参数在我们的SD模型中4.2. 模型试验在此基础上，通过仿真试验验证了所提出的SD仿真模型的有效性。传统组织下的模型结果再现了现实实践的基本特征，如图6-图10所示。正如我们所看到的，APR和AAR都随着时间的推移继续增加，而ART则增加 开始，然后下降。DG和ART在应答开始时延迟3分钟，这与上述分析相同。信息传输中的延迟导致时间延迟。对于DG，该值迅速增加到最大值，相当于在我们的模型中，总的需求，虽然有一些可用的资源。原因是APR在一开始是零。一旦在时间延迟之后激活了紧急响应，所有的调度、运输和执行工作就开始了。首先，EE 因为DG高，所以比TE高。因此，AAR开始下降在开始时，如图7所示。随着更多的资源被调度和运送到应急现场并参与应急响应，DG开始下降，如图8所示。由于DG的下降，TE的值超过DE的值，导致ART的下降，如图所示。9.第九条。所有分析表明，SD模型可以在实际操作中适当地模拟真实的反应过程此外，进行了极端条件测试和灵敏度分析，其中OR被指定为Eq.(14)，随机从50，000到50万图10中的结果表明，该模型可以适应即使在极端情况下， 或高达50万。DG和APR也会在紧急过程中的特定时间随着原始需求的增加而增加。和见图7。 传统组织中的AAR。见图8。 传统组织中的DG。见图9。 传统组织中的艺术。在模型中给定的120分钟内， 这取决于手术室OR=随机数（50000，500000）（14）4.3. 比较分析在这一部分中，运用SD仿真模型对分形应急组织与传统应急组织的响应效率进行了比较。DG、APR、ART和ART的比较结果如图11-图12所示。 十四岁一些发现是基于比较。(1) 分形应急组织能更有效地完成应急响应过程。 如图 11、分形应急组织下的需求缺口在第80分钟时下降为零。相比之下，差距仍在2.5万左右Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2935见图10。 敏感性试验结果。见图11。 DG的结果比较见图12。 ART的结果比较传统的应急组织下的单位到底。此外，分形应急组织下的需求缺口比传统应急组织下的需求缺口下降得更快。如前所述，分形应急组织下的信息传递模式使得各部门之间的信息传递更加准确、快捷。基于信息传递模式，分形应急组织下的时间延迟更小，甚至加快了应急响应过程。(2) 分形应急组织下的应急资源供应链具有更高的敏捷性.对于可用资源和初始阶段的传输资源，分形应急组织的可用资源和传输资源的数量远高于传统应急组织，如图12所示。在分形应急组织下，决策者来自基层部门，图十三. AAR的结果比较。见图14。 APR的结果比较更好地了解确切的情况，可以分析信息，并根据他们的知识和经验做出更有效的决策。也就是说，在分形应急组织下，掌握信息的人根据信息做出决策。因此，资源可以被分派以更快和更敏捷的方式传输(3) 分形应急组织可以更有效地组织资源。图13和图14的对比结果表明，在分形应急组织下，可用资源和参与响应过程的资源数量更高。这表明可以组织更多的资源来满足需求。此外，两个组织的参与资源之间的差异比可用资源之间的差异小得多。也就是说，分形应急组织能够更有效地组织资源，降低总成本。像Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2936表4调整参数的赋值。参数值赋值紧急需求（ED）如果否则（时间=20，0，100.000）需求缺口（DG）延迟固定（如果否则（ATD+ ED-APR> 0，ATD+ ED-APR，0），IE，0图15. DG的进一步结果比较表5图17. AAR的进一步结果比较。比较每10分钟参与响应的新应急资源量。图16. ART的进一步结果比较。在应急决策过程中，分形应急组织下的局部控制者由于自组织原理而来自于局部现场。因此，可以直接根据实际需求组织资源。在传统的应急组织模式下，资源的组织由上级部门控制，效率相对低下。4.4. 进一步分析在这一部分中，比较了分形应急组织与传统应急组织在应急形势恶化、应急需求急剧增加时的应急效能。4.4.1. 参数调整在这种情况下，“紧急需求”（ED）被添加到我们的SD模拟模型，它定量地应急设计将直接影响危险品的安全，并对整个应急响应过程产生影响. 表4显示了ED和DG的新赋值在这一部分中，在模拟过程的第20分钟，将出现一个10,000个单位的紧急需求，以测试和比较分形和传统的应急组织在应对情况恶化的性能。1020304050607080电话：+86-10100-110-表6每10分钟比较一次新应急资源量与可用资源量时间间隔分形组织传统组织0–10百分之十八点一五7.89%10–20百分之十九点七六百分之十点五20–30百分之十八点二八9.86%30–40百分之十七点八二9.40%40–50百分之十八点四九百分之九点四二50–60百分之十九点二八九点六二厘60–7020.03%百分之九点八四70–8020.63%百分之十点零四80–9021.26%百分之十点二二90–100百分之十三点零九百分之十点三八100–110响应已完成百分之十点五五110–120响应已完成百分之十点六五4.4.2. 进一步比较分析调整后的模型经检验后，在模型中给定的120分钟内的模拟结果如图15-18所示。根据这些结果，还有一些进一步的发现。(1) 面对需求的激增，分形应急组织能够更有效地识别需求，降低突发事件的严重程度。如图15所示，当情况在第20分钟恶化时，时间间隔分形组织传统组织差异0–10506822782790Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2937表7两种情况下参与资源数额的比较情况恶化之前的时间情况恶化金额差异金额差异比率金额差异金额差异比率10 2790 122. 48% 2790 122. 48%20 6130 110.05% 6130 110.05%30 10，889 116.70% 10，957 117.27%40 17，660 126.96% 18，810 132.19%50 26，620 136.23% 31，010 148.30%60 37，560 142.54% 47，960 160.46%70 49，960 145.19% 69，430 167.42%80 63，090 144.34% 94，410 169.22%90 57，220 105.61% 121，640 166.95%100 45，700 69.56% 130，010 140.41%110 33，290 42.62% 107，800 93.90%120 20，190 22.14% 83，500 60.03%注：数量差异是指分形组织与传统应急组织参与资源数量的差异。量差比=量差/传统应急组织下的在传统的应急组织下，应急资金占可用资源的比例几乎是传统应急组织下的两倍。研究结果表明，分形应急组织模式能更有效地发挥应急资源的作用.(4)分形应急组织的高资源效率优势在形势恶化后更加明显。基于图14和图18的结果，比较了两种情况下的参与资源量，包括两种应急组织的APR差异量，以及传统应急组织的APR差异量占比，如表7所示。我们可以看到，在情况恶化之后，当模拟时，图18. APR的进一步结果比较这两个组织立即得到确认。相比之下，在分形应急组织下，需求被更快地识别。分形应急组织下的高峰需求缺口小于传统应急组织下的高峰需求缺口。同时，在形势恶化后，分形应急组织下的需求缺口比传统应急组织下的需求缺口填补得更快，也比形势恶化前的需求缺口填补得更快。(2) 分形应急组织在面对需求激增时能够更有效地调度资源，这种优势在情况恶化时更加明显。如图16所示，在第20分钟情况恶化后，两个应急组织下的ART立即增加，而分形应急组织增加更快。此外，com-对比图16和图12，ART的数量差异在情况恶化后更加显著，这意味着分形应急组织下较高的调度效率的优势在情况恶化后更加显著。(3) 分形应急组织能更有效地组织资源。对比图17和图18可以看出，分形应急组织下的AAR和APR均高于传统应急组织下并且，两个组织之间APR的差异比AAR的差异更显著。根据表5和表6的总结，我们可以看到，分形应急组织下参与响应的新应急资源数量不仅高于虽然这只是22.14%，但在情况确定之前，口服。此外，当紧急需求在第20分钟突然产生后，两个比例之间的差异逐渐增大。在第100分钟左右达到峰值，大约70%.由此可见，分形应急组织下的资源组织效率越高，面对需求激增的情况就越明显。5. 结论分形应急组织以自相似、自组织、自优化等原则为基础，通过不同的信息传递、局部控制和决策模式，为非常规突发事件的应急管理提供了一种新的途径。在不同的应急组织中，应急能力都是应对突发事件的重要目标之一.为了检验分形应急组织的有效性，验证其理论优势，建立了一个SD仿真模型， 在这篇文章中提出。通过比较需求缺口，通过对现有资源、资源在传递和参与响应过程中的作用进行分析，发现分形应急组织相对于传统应急组织，能够更有效地完成应急响应过程，应急资源的供应链更加灵活，资源的组织更加高效。此外，面对突发事件过程中需求的激增，分形应急组织能够识别需求，降低突发事件的严重程度，更有效地调度和组织资源。而分形应急组织的优势在形势恶化、需求激增时更为显著。然而，我们的论文仍然存在一些缺点。第一，某些参数的赋值和定量方法过于主观，难以确定准确值。二是Z. Fuhao和Z.秋红可持续运营和计算机4（2023）2938实际案例研究比数字测试更有说服力。然而，由于复杂的原因，关于真实紧急情况的准确数据是相当棘手的。这就是为什么我们只能用数值试验模型来模拟的原因.未来，我们可以继续这个话题，更多的关注可以放在两个方向上。首先，可以进一步分析和改进不同参数之间的联系，而不是线性关系。其次，模型中应考虑更多的不确定性。除了本文分析的需求激增外， 可以比较更多场景下的性能，即，供给的突然下降、需求类型的变化等等。竞争利益作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作资金本研究工作是国家自然科学基金项目“植物生长调节剂的研究”的一部分。72174019和72021001。引用[1] P. 唐娟周伟，非常规突发事件应急组织结构及其运作模式研究，J. 北京研究所Technol. （Soc. Sci. Edit.）。15（2）（2013）82[2] B.张文龙，分形危机--危机理论与管理的新途径，北京大学出版社，2001。 续克里斯经理。21（1）（2013）4[3] 张晓萍，基于netlogo的政府应急组织间合作演化趋势仿真研究， 北京。Sci. 32（2）（2018）124[4] G. Zhang， Y. Lei，F.周，社会网络视角下的政府应急组织协同治理网络研究：以中央层面的联合文件政策为例，济南J.（Philos.Soc.Sci.编辑）43（11）（2021）90[5] C.曹氏C.李，基于数学规划的应急组织分配优化问题综述，J。33（01）（2021）1[6] A. Li，X.登角，澳-地赵，基于分形的非常规突发事件组织动态重构--8.12天津爆炸案案例研究，管理。Rev. 28（8）（2016）193[7] A. Li，X.登角，澳-地赵，基于分形的非常规应急协调组织，系统工程。Eng. Pract.37（4）（2017）937[8] F. Zu，Q. Zhao，X.邓，M. 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