近年来,随着经济社会的发展转型、人类实践的不断深入、人与人之间的经济利益关系的日益复杂化,包括自然灾害和人为灾害在内的突发事件频繁发生,尤其是规模较大的突发事故,一方面由于受到社会各界的广泛关注,容易导致谣言泛滥,另一方面容易造成较大的伤亡,需要及时组织抢救。为了控制社会舆论、防止谣言泛滥以及尽可能地提高救治效率、降低人员伤亡,本文采用建模与仿真的方法,主要聚焦于网络谣言的传播演化和医疗资源分配这两个关键问题,对大规模突发事件的应急响应进行仿真研究,从而为网络谣言的控制和医疗应急管理提供了理论依据。本文的研究工作分别阐述如下:研究大规模突发事件下网络谣言的传播演化及其应对策略。为了探求突发事件发生时网络谣言的传播演化规律,建立了网络谣言传播演化的系统动力学模型。首先在专家访谈和文献研究的基础上,确定在突发事件发生后影响网络谣言传播的作用主体及其各自的行为特征和动机,并围绕这些作用主体对影响网络谣言传播的各因素进行因果作用分析,构建系统因果关系图和主要反馈回路。然后在因果关系图的基础上进一步构建系统动力学模型,包括建立系统存量流量图和系统结构方程,且引入带直接免疫的SIR模型来模拟谣言信息在网民之间的传播。最后通过仿真实验,得出了系统中关键变量随时间的变化趋势,并对其合理性进行分析。除此之外,还通过改变部分参量的取值研究了主要控制变量对谣言传播及其热度的影响,据此对政府在控制谣言中的应对策略进行了分析。研究大规模突发事件下的应急医疗资源分配规则。为了在突发事故发生时有效地在常规病人和突发病人之间进行医疗资源分配,建立了病人就诊系统的仿真模型。模型中考虑了病人病情的实时变化、医务人员的诊断信心和决策以及基于贝叶斯预测分布的评估时间和突发病人到达时间间隔,并基于最小化病人死亡率和系统平均逗留时间建立资源分配方案评价指标。在仿真实验阶段,1)结合LXPM遗传算法进行资源分配方案优化,并通过对基于不同选择算子的遗传算法的求解时间和最优解质量进行较,重新设计了LXPM遗传算法的选择算子。2)比较了三种资源分配规则在不同场景下的性能优劣,证明了基于病人规模的资源分配规则较其他候选规则能够得到更好的应急处置效果。