[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

说明书

技术领域

本发明涉及优化决策的技术领域，尤其涉及一种基于情景的水和生态空间分区多目标优化决策方法。

背景技术

近年来在大尺度空间上的管理决策，如矿山生态修复、农业面源污染控制、河流生态修复等日渐增多，表现出其复杂性、多目标性、难以量化等问题，对一般的优化决策方法具有很大的挑战性。情景分析(scenario analysis)方法被应用到大尺度决策过程中，通过对各种驱动因素的分析，设计一系列离散化状态的未来情景，来克服严格过程量化的瓶颈，能够帮助决策者制定出较优合理的方案。然而由于大尺度空间决策问题的复杂特性，需要多方面、多层次地综合考虑相关的因素，通过计算机系统产生上万甚至上亿的情景方案，进而给决策方案的评估比选带来了巨大的困难，出现计算机资源耗时过多与计算能力不足等问题。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于情景的空间分区多目标优化决策方法，其既对决策对象进行全方位、多层次、多角度综合考虑和表征刻画来充分体现分区后各区域目标之间的差异性，又提高了综合决策的效率和减少了计算机系统决策运算的时间。

本发明的技术解决方案是：这种基于情景的水和生态空间分区多目标优化决策方法，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；

(2)初步选择包括全局变量和局部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；

(3)根据决策对象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，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选出最佳情景决策方案；

(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。

本方法通过空间分区充分考虑了大尺度决策过程中全局决策变量、局部决策变量、全局约束及局部约束的相关性和独立性，建立了空间分区多目标优化决策模型；通过空间分区优化，在保证情景决策方案局部与整体最优，并充分体现决策变量主次之分的前提下，大大地减少了计算机系统所产生的情景决策方案数，同时最大程度上来捕捉不同情景决策方案的差异，充分体现不同情景决策方案的优劣；从而既对决策对象进行全方位、多层次、多角度综合考虑和表征刻画来充分体现分区后各区域目标之间的差异性，又提高了综合决策的效率和减少了计算机系统决策运算的时间。

附图说明

图1示出了根据本发明的基于情景的水和生态空间分区多目标优化决策方法的流程图。

具体实施方式

如图1所示，这种基于情景的水和生态空间分区多目标优化决策方法，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；

(2)初步选择包括全局变量和局部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；

(3)根据决策对象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变量和局部约束，建立不同空间区域上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的状态值个数多少，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选出最佳情景决策方案；

(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。