[发明专利]基于Vague值相似度量改进算法的湖库水华应急治理决策方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种水华应急治理决策方法，属于环境工程技术领域，具体地说，是指一种基于Vague值相似度量改进算法的城市湖库水华应急治理多目标多层次决策方法。

背景技术

城市湖库水华是水体富营养化的一种典型表现，其危害性不仅在于严重污染稀缺的淡水资源，甚至严重破坏了生态环境而且由其产生的藻毒素会通过食物链直接威胁人类的健康。据不完全统计，我国六成以上的城市湖库都有比较严重的富营养化状况，水体质量严重下降。我国多个城市的淡水湖库在近些年来暴发了多次水华，作为饮用水的水库水源遭到严重污染，对人们的日常生活造成了很大的社会影响，因此，加强城市湖库水华治理已经成为我国保障经济发展和社会基础建设的重要任务。

水华的暴发是由水体的物理、化学和生物过程等多种因素共同作用的结果，但各要素之间关系复杂，由于其存在随机性、不确定性和非线性等特征，目前虽然已有针对水华的多种治理方案，但对治理方案的选择缺乏理论性指导。由于水华发生的临界因素和机理尚不清楚，至今未能得出最切实有效的水华应急治理方法。

应急决策已经在诸多领域得到研究和利用，但是在水华应急治理决策研究方面的研究极少，而常规应急决策面临数据信息匮乏、专家意见主观性强等问题，因此，需要针对这些常规应急决策所存在的问题以及城市湖库水华治理决策的多目标多层次特点给出相应的应急治理决策方法。

多目标决策（multi-objective decision making,MODM）是指在具有相互冲突、不可公度的多个目标情况下进行的决策。Hwang和Yoon提出逼近理想解的排序方法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）来求解多目标决策问题。由于在城市湖库水华治理决策中，具有治理方案对环境的影响程度和经济成本的多目标性，可采用多目标决策方法对城市湖库水华的治理方案进行决策。

Vague集是对模糊集的扩展，模糊集把隶属概念扩大到了[0,1]区间，而Vague集的思想则同时考虑隶属与非隶属两方面的证据，用一个三元组来描述其隶属度的界，这个三元组同时表示了决策者对某一事物支持、反对和弃权三方面的信息，使得其在处理不确定信息时比传统的模糊集有更强的表示能力。因此，对于城市湖库水华的治理决策，凡决策者不能精确定义的参数、概念和事件等，都可被处理成Vague集。

信息论之父克劳德.艾尔伍德.香农提出“信息熵”的概念，用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。因此，在城市湖库水华治理决策过程中专家意见的表示采用Vague集，权重的获取运用信息熵方法，可最大程度地避免常规决策中存在的主观性强等缺陷。

然而，将Vague集和信息熵方法应用于城市湖库水华应急治理的多目标决策中，仍然存在以下问题：

1.现有的多目标决策仅在决策目标和备选方案两个层次上进行决策，然而在城市湖库水华的应急治理决策中，除了具有多目标的特点之外，在城市湖库水华生成过程中，各种水质、环境及社会因素等多个属性指标对城市湖库水华应急治理方案决策的影响也不可忽略，因此需研究城市湖库水华治理决策的多层次建模问题。

2.针对不同决策层次，需要给出合理的形式来描述各层次间的关联。

3.在多目标多层次决策时，针对多个目标，不仅需确定各目标对应的参考方案，并且需要确定参考方案下各目标对应的影响属性。

4.如何根据参考方案下各目标的重要程度，综合给出参考方案下所有目标对应的影响属性，以便计算各备选方案与参考方案的距离，需要对综合的方法进行研究。

5.现有的Vague值相似度量方法大多仅考虑了Vague值的区间两端距离、核距离，而未考虑未知度，因此需要研究综合考虑Vague值的区间两端距离、核距离及未知度的Vague值相似度量方法。

6.如何根据备选方案的影响属性和参考方案的影响属性，以及各影响属性的重要程度，综合计算各备选方案与参考方案的相对贴近度，从而给出最终的备选方案决策排序，需要具体研究。

发明内容