[发明专利]一种基于情景的水和生态空间分区多目标优化决策方法

权利要求书

1.一种基于情景的水与生态空间分区多目标优化决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)针对实际决策问题，确定决策目标和子目标，其中决策目标为水和生态的保护利用与修复的总目标，子目标包括水目标、生态目标及社会经济目标；

(2)初步选择包括全局决策变量和局部决策变量的决策变量集以及包括全局约束和局部约束的约束集，其中，全局约束是指决策系统整体所要满足的约束条件，局部约束是指仅适用于子区域所要满足的约束条件，全局决策变量是指在各子区域中存在且统一变化的决策变量，局部决策变量是指仅在某个或某些子区域中存在的决策变量；

(3)根据决策对象的包含初选局部决策变量空间分布特征的空间属性对其进行空间分区，同时根据决策目标规划各个时间阶段，制定各个时间阶段的决策方案；

(4)选择不同空间区域上的局部决策变量和局部约束，建立不同空间区域的空间分区优化模型；

(5)根据决策变量的重要性相对大小相应选取决策变量状态值个数多少，决策变量越重要，状态值个数越多，并对各决策变量赋值，构建不同空间分区上的情景决策方案；

(6)对不同子区域上的情景决策方案进行综合评价，根据综合评价结果，对各子区域上的情景决策方案由综合评分高至低进行排序，并分别从各子区域选择排序靠前的若干情景决策方案进行组合；

(7)根据全局约束和局部约束，从组合后得到的总情景决策方案中根据总分排序选出满足全局约束和局部约束的最佳情景决策方案；

(8)针对下一个时间阶段，以上一个时间阶段决策结果作为下一个时间阶段的初始状态值，重复步骤(4)至(7)，直至所有的时间阶段完毕。

2.根据权利要求1所述的基于情景的水与生态空间分区多目标优化决策方法，其特征在于，步骤(4)中的空间分区优化模型为公式(1)

max Ftotal=maxΣi=1I(ωiFtotal_i)=maxΣi=1Iωi(Σj=1JFtotal_i_j)---(1)]]>

其中决策对象按其空间特性划分为I个子区域，决策对象共有J个子目标，

决策变量集为X，包括全局决策变量和局部决策变量：

xg={xg_k},(k=1,2,...,K)xsg={xsg_t},(t=1,2,...,T)]]>

约束关系为

VRg={VRg_n},(n=1,2,...,N)VRsg={VRsg_m},(m=1,2,...,M)]]>

其中F_total表示总目标函数，F_{total_i}表示第i个子区域总目标函数，ω_i表示第i个子区域的权重，F_{total_i_j}表示第i个子区域的第j个子目标函数，VR_g＝{VR_{g_n}},(n＝1,2,...,N)表示全局约束，

VR_sg＝{VR_{sg_m}},(m＝1,2,...,M)表示局部约束，x_g表示全局决策变量集，x_sg表示局部决策变量集，其中