随着城市发展速度的加快,发展规模的日益扩大,由此带来的安全隐患以及风险也日益的严重,各类突发事发紧急事件给城市带来的打击以及由此引发的城市交通问题越来越多的受到人们的重视。对各种突发紧急事件的快速决策与处置,能够给人们的生命财产安全提供有力的保障。目前,为维持社会的和谐稳定与发展,建立科学的应急处置系统正成为各级政府日益关注的建设任务。本文首先由突发紧急事件引起的疏散问题的展开分析,在分析现有疏散系统的基础上,提出一种基于道路改向的疏散算法,将经典最短路径算法应用到交通疏散中,利用道路反向改进交通疏散算法。本文还将启发式搜索应用到交通疏散领域,并设计了适用于交通应急的启发式搜索估计值函数,提高了算法效率。在分析国内外应急处置系统的应用现状的基础上,提出并建立了一种基于案例推理的决策支持模型的总体结构。由于应急处置强调的是对事件的快速决策和快速处置,运用基于案例的推理方法,可以帮助决策者迅速的找到与该事件相似的历史案例或者预案,为决策者提供重要的参考。本文设计的案例推理决策模型遵循三个相关的步骤:案例管理、推理决策与案例学习。在案例管理方面,提出了一种基于XML与面向对象结合的案例表示方法,较好的解决异构应急案例的统一表示和案例的组织存储问题。在推理决策方面,将粗糙集技术应用于案例属性的约简,采用基于几何模型的相似性度量方法,结合ID3算法(并对ID3算法做了相应改进)的案例检索与规则推理混合的策略完成案例的推理与决策。设计了一种基于案例相似度阈值的案例学习流程,案例学习使基于案例推理的应急处置系统具备智能性和学习能力,从而提高应急系统的快速响应和准确处置能力。