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恐怖主义由来已久，近年来恐怖袭击事件时常发生，严重威胁到人类的生命财产安全。“9.11”恐怖事件、巴厘岛爆炸案、云南火车站暴力恐怖事件等都说明了恐怖组织的残忍，对社会造成重大的危害。为了降低恐怖活动带来的危害，本文从如何预防的角度出发，及时有效地发现、掌握恐怖组织网络的信息，进而提出行之有效的方式，打击、摧毁恐怖组织网络，具有非常重要的理论价值和现实意义。 本文研究的三个方面的内容和目的为:恐怖组织网络中关键节点和关键路径的研究，识别与分析网络中的重要人物和重要关系，以便瓦解恐怖组织网络，使网络瘫痪;在资源有限情况下的恐怖组织网络鲁棒性的研究，为最大程度地摧毁恐怖组织网络奠定基础;应急管理决策支持系统的开发和集成，搭建系统框架，集成所研究的模型算法，为应急决策者提供交互式、可视化的管理平台。 论文主要工作如下: 首先对社会网络分析和恐怖组织网络分析中关键节点和关键路径进行调研，比较主流的关键节点算法（如Degree，Betweenness等）和关键路径的算法(Lindelauf)的特点，并分析应用的局限性。然后结合三度理论和网络的可达性理论提出Influence index方法，该方法不仅考虑网络的局部信息，也考虑网络的全局信息，并对该方法进行理论分析;利用生成树的方法计算网络的权重，并结合恐怖组织网络的特性，计算加权网络的关键路径，使网络性质更加符合实际情况;为使结果更具有说服力，关键节点和关键路径的实验都利用“9.11”数据集和Jemaah Islamiyah Network数据集进行了验证。 然后研究了在资源有限的情况下，最大程度地破坏恐怖组织网络，本研究基于鲁棒性分析网络特性并建立优化模型。由于该模型是一个二次约束二次规划(QCQP)问题，目前尚无现成的求解软件，所以本文通过转化模型，利用分支定界方法对模型进行求解，再利用“9.11”数据集进行验证，以实现为反恐工作者提供决策支持。 最后本文将上述研究的模型集成到应急管理决策支持系统中，并实现为决策者提供交互式、可视化的决策功能。