最优化方法在环境规划中的应用.doc

最优化方法在环境规划中的应用1.环境规划的概念历史经验证明，人类“野蛮征服”自然的时代已经结束，现在已开始进入必须与自然和谐相处的新文明时期，人类的经济和社会活动必须既遵循经济规律，又遵循生态规律，否则终将受到大自然的惩罚。因此，环境规划日渐成为国民经济与社会发展规划体系的重要组成部分，得到广泛的研究和实践。环境规划是指为使环境与社会经济协调发展，把“社会经济环境”作为一个复合生态系统，依据社会经济规律、生态规律和地学原理，对其发展变化趋势进行研究而对人类自身活动和环境所做的时间和空间的合理安排。环境规划实质上就是一个设置了与环境相关的目标函数、包含了环境约束条件的数学规划过程。同时，由于影响因素在不断变化，无论是环境问题（包括现存的和潜在的）还是社会经济条件等都在随时间发生着难以预料的变动，基于一定条件下（现状或预测水平）制定的环境规划，随社会经济发展方向、发展政策、发展速度以及实际环境状况的变化，势必要求具有快速响应和更新的能力。因此，环境规划具有较强的时效性，是一个动态规划的过程。2.最优化方法在环境规划中的主要应用最优化方法在环境规划中的使用，需要根据规划系统的具体特征，结合最优化方法的基本要求，将环境系统规划决策问题概化成在预定的目标函数和约束条件下，对由若干决策变量所代表的规划方案进行优化选择的数学模型，并对之求解。用于环境规划中的数学最优化决策分析方法主要有线性规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。2.1线性规划线性规划是一种最基本也是最重要的最优化技术。利用线性规划进行环境规划的过程可描述为：（1）通过一组未知量（即决策变量）表示规划的待定方案，这组未知量的确定值代表了一个具体方案。通常要求这组未知量取值是非负的。（2）对于规划的对象（即某一环境系统），存在若干限制条件，这些限制条件均以未知量的线性等式或不等式约束来表达。（3）存在一个目标要求，这个目标由未知量的线性函数来描述。按所研究的问题的决策规则不同，要求目标函数值实现极大化或极小化。2.2非线性规划在环境系统规划管理中，不少决策问题可以归纳或简化为线性规划问题，其目标函数和约束条件都是决策变量的线性关系式。但是，客观实际中大量复杂的非线性关系，由于精确化需要，不宜直接通过线性关系的模型来描述，例如污水处理费用与污染物去除量（率）间的函数关系。如果在规划模型中，目标函数和约束条件表达式中存在至少一个关于决策变量的非线性关系式，这种数学规划问题称为非线性规划问题。2.3动态规划动态规划是处理多阶段决策过程最优化问题的一种方法。所谓多阶段决策过程是指对由一系列相互联系的阶段活动构成的过程，如何在预定的活动效果评价准则（目标函数）下，使各阶段所作出的一系列活动选择达到活动整体效果最佳的问题。多阶段环境规划决策问题中，每一阶段可供选择的活动决策往往不只一个，由于活动过程各阶段相互联系，任一阶段决策的选择不仅取决于前一阶段的决策结果，而且影响下一阶段活动决策的选择。因此对这种具有相互联系的多阶段活动过程优化问题，其决策序列的选择确定，通常很难通过线性或非线性规划方法来描述并求解，特别对于离散性多阶段决策问题，处理连续性问题的数学规划方法更无用武之地，这时动态规划方法则是一种有效的建模和优化手段。2.4多目标规划客观世界的多维性或多元化，使得人们的需求具有多重性，因而绝大多数决策问题都具有不同程度的多目标特征。环境规划的某些决策问题，虽然可经概括、简化，一定程度上将其处理为单一目标的数学规划问题，并以相应的优化方法求解，从而进行规划方案的选择确定，但基于多目标决策的概念方法能够更好地体现环境系统规划决策问题的多目标的本质特征，支持环境规划决策问题的分析过程。从决策的基本内容看，涉及多目标决策分析应用中最主要的概念是确定所要解决问题的目标体系和实现这些目标方案的评价选择问题。2.4.1决策问题的多目标体系图 1 多目标环境规划的目标体系总目标环境质量标准指标社会经济指标污染物排放量指标大气水体土壤单位GDP人均收入能源消耗量CODSO2NOx多目标决策分析与单目标优化的最大区别在于其决策问题中具有多个可能互相冲突的目标。在环境规划中，一组意义明确的多个冲突目标可表达为阶梯结构，或称目标体系，如图1所示：这个目标体系是分层展开的，最高层是决策问题的总体目标，代表着决策者希望达到的总要求或状态。它反映了整个社会经济环境复合体的综合特性。一般，总体目标表达相对概括抽象，通过逐层分解，得到体现总体目标的下层目标或子目标，下层目标比上层目标表达具体精确。为了便于考察目标，易于决策，对最底层目标给出相应的属性描述，以反映目标的概念特征。有些目标属性可以确切定义，从而能被有效地度量；有些目标属性则往往难以精确定义，因而只能定性地进行判断估计。无论何种情况，目标属性都应满足以下两个基本属性：（1）可理解性，即目标属性值足以标定目标的实现满足程度。（2）可测性，即可按照某种方式对决策方案进行目标属性赋值。清晰合理的目标体系和目标属性定义，是对环境规划方案进行多目标决策分析的基础。2.4.2决策方案的多目标评价选择任一多目标决策问题，对其任意两方案Ai、Aj两辆比较，必定出现以下三种情况之一：方案Ai优于Aj，即方Ai比方案Aj所有目标值都好；方案Ai劣于Aj，即方案Ai比方案Aj所有目标值都差；方案Ai与Aj难分优劣，即方案Ai部分目标值好于方案Aj，但其他目标值相比方案Aj要差。把通过两辆比较可直接舍弃的方案称为“劣解”，凡依多个目标进行比较而不能直接舍弃的方案称为“非劣解”。在环境规划中，由于多个目标间的矛盾冲突性，多目标决策问题大多不存在通常意义下的最优解，即不存在一个使全部目标属性值都达到最优状态的方案。但是多目标决策问题一般会存在难分上下的非劣解，这些非劣解的目标函数值此长彼消，对此可以根据决策者对其变化的偏爱满意程度来确定最终决策。所谓多目标决策分析，就是基于上述概念，运用种种数学支持技术，来处理以下两个问题：1）根据所建立的多个目标，找出全部或部分非劣解。2）设计一些程序识别决策者对目标函数的意愿偏好，从非劣解集中选择“满意解”。在环境规划实践中，运用多目标决策分析技术时并非全都将其处理为两个独立顺序的求解过程，更多时候是将两部分内容结合起来，即在非劣解求解过程中已注入反映决策者意愿偏好的因素。3.最优化方法对环境规划的重要意义数学简明而优美，堪称一切科学和技术的基础。将复杂的对象进行抽象和概括，使之成为简单明了的数学运