唐維陽
(江蘇省工程勘測研究院有限責(zé)任公司,江蘇 揚(yáng)州 225002)
隨著各地區(qū)經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展,水電行業(yè)迅速發(fā)展壯大,各地區(qū)大興水利,解決了國民水資源緊缺的問題。許多水利建設(shè)工程,因?yàn)樗畮斓母采w區(qū)域廣闊、淹沒面大的特征,給周邊群眾的生活造成了諸多不利影響,從而產(chǎn)生了大批的水庫移民,水庫移民的安置問題也因此出現(xiàn)。水庫移民安置區(qū)的選址必須以人作為首要的考慮因素,以人為出發(fā)點(diǎn),根據(jù)生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,選擇適合水庫移民生產(chǎn)生活的地點(diǎn)作為水庫移民的安置區(qū)。怎樣合理地安排水庫移民,確定水庫移民安置區(qū)的選址是亟待解決的問題。
傳統(tǒng)的選址決策方法采用單一方式對水庫移民安置區(qū)進(jìn)行選址,計算出的水庫移民安置區(qū)的效用值較低,往往制約著水利或水電工程的開發(fā)步伐。
為了解決這一問題,本文提出基于多目標(biāo)粒子群的決策方法,對水庫移民安置區(qū)選址進(jìn)行設(shè)計和研究。
通過分析水庫移民安置區(qū)選址決策的影響因素,了解到應(yīng)該通過具體數(shù)據(jù)計算來進(jìn)行水庫移民安置區(qū)選址決策方法的實(shí)際應(yīng)用。決策影響因素分析的基礎(chǔ)上對決策影響因素進(jìn)行優(yōu)化轉(zhuǎn)化,將定性的決策影響因素轉(zhuǎn)化為可以定量計算的決策目標(biāo),來確保文本研究方法的客觀性。
考慮到水庫移民安置區(qū)的距離問題,將安置區(qū)的距離量化為最近距離最小化目標(biāo),水庫移民安置區(qū)的距離不應(yīng)該離民眾本身的居住地較遠(yuǎn),還要考慮到安置區(qū)周邊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活環(huán)境等問題??刂坪盟畮煲泼癜仓脜^(qū)的成本,選擇最合適的地點(diǎn)作為水庫移民的安置區(qū)。由于水庫移民安置區(qū)的多方面成本在各個地點(diǎn)之間差異不大,本文不考慮每個水庫移民安置區(qū)的成本差異,所以將成本因素量化為水庫移民安置區(qū)數(shù)量最小化目標(biāo)。一個安置區(qū)在合理規(guī)劃下最多可以容納的水庫移民人數(shù),在符合規(guī)范的情況下對安置區(qū)進(jìn)行最大化的利用,將安置區(qū)的容納人數(shù)量化為覆蓋最大化目標(biāo)。水庫移民應(yīng)當(dāng)?shù)玫骄徒仓?,綜合各方面考慮選擇最優(yōu)地點(diǎn)作為水庫移民的安置區(qū),將最優(yōu)地點(diǎn)量化為總路程最小化目標(biāo)。對可量化水庫移民安置區(qū)選址問題的分析與總結(jié)見表1。
表1 可量化目標(biāo)選址問題分析
水庫移民安置區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)信息根據(jù)準(zhǔn)則量化為完全連續(xù)的變量后,用因子表示待考察的水庫移民安置區(qū)選址周邊的生活環(huán)境。由于每個待考察的安置區(qū)選址的占地面積不同,經(jīng)濟(jì)發(fā)展都不盡相同,對安置區(qū)進(jìn)行選址決策方法設(shè)計會受到相應(yīng)影響,不能直接進(jìn)行安置區(qū)選址計算,所以將待考察的安置區(qū)選址表達(dá)為一個特定的數(shù)字區(qū)間(如從0到1,從0到10,從0到100等),對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,指標(biāo)的量化和標(biāo)準(zhǔn)化將直接影響選址的精度合理性[1]。
本文使用極值標(biāo)準(zhǔn)化法的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將水庫移民安置區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)控制在最大滿足條件與最小滿足條件之間,然后根據(jù)規(guī)則對安置區(qū)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行線性處理,通過簡單的線性變換把因子的范圍值重新調(diào)整到公共的數(shù)值區(qū)間,標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式為:
(1)
式中,Xi—最優(yōu)的水庫移民安置區(qū)選址;xi—因子i的初值(待選址的容納人數(shù)的初始值);mini—因子i的最小值(待選址的最少容納人數(shù));maxi—因子i的最大值(待選址的最多容納人數(shù))。
多目標(biāo)粒子群算法是一種基于群智能的進(jìn)化算法。在眾多可供選擇的水庫移民安置區(qū)中,將每個安置區(qū)個體當(dāng)作一個沒有質(zhì)量、體積的粒子。粒子依靠其適應(yīng)函數(shù)值判定與最佳安置區(qū)的距離,粒子最終位置的確定根據(jù)選址的周邊環(huán)境等因素確定[2]。在眾多因素的影響下,不能簡單地將目標(biāo)進(jìn)行處理,應(yīng)當(dāng)對周邊環(huán)境等影響因素分析后,再根據(jù)安置區(qū)安置條件的具體要求進(jìn)行目標(biāo)求解,理想的求解過程如圖1所示。
圖1 理想的多目標(biāo)求解過程
首先確定每個安置區(qū)中重要性最高與最低的兩項(xiàng)指標(biāo)要求,隨后將其他每個安置區(qū)分別與最優(yōu)與最劣安置區(qū)選址進(jìn)行對比,得到2個比較向量,通過這2個比較向量最終確定安置區(qū)指標(biāo)權(quán)重[3]。設(shè)j為任意安置區(qū)的選址指標(biāo),則其最優(yōu)權(quán)重表示為:
(2)
式中,wg—最優(yōu)的移民安置區(qū)選址;wj—最優(yōu)權(quán)重;ww—最差的移民安置區(qū)選址;agj—最佳移民安置區(qū)選址相對于移民安置區(qū)的重要程度,若其等于1,則二者重要程度相同,若其等于9,則前者的重要程度高于后者;ajw—最差的移民安置區(qū)選址相對于移民安置區(qū)的重要程度,其在數(shù)值表示上與agj相同[4]。然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)化選擇規(guī)劃,具體規(guī)劃過程如下所示:
(3)
通過上述式子對最優(yōu)權(quán)重的加工計算后,再通過一致性比率的概念來衡量某一比較的一致性程度。根據(jù)下面的公式進(jìn)行計算:
(4)
上述式子中ξ表示的是:移民安置區(qū)選址的一致性指標(biāo)。然后進(jìn)行一致性比率計算,計算公式為:
(5)
式中,φ—移民安置區(qū)選址比較的一致性比率;CI—一致性指數(shù),其代表比較向量具有最大不一致性時的一致性指標(biāo)值,其取值見表2。
表2 一致性指數(shù)表
一致性比率的范圍在0到1之間,當(dāng)其數(shù)值較小時,則此時的比較向量具有較高的一致性。
根據(jù)離散整數(shù)規(guī)劃的數(shù)學(xué)思想,確定好各個決策目標(biāo)的約束條件,然后各個決策目標(biāo)模型應(yīng)用的約束條件整合在一起,構(gòu)建一個綜合考慮多個決策目標(biāo)的模型[5]。整合各個目標(biāo)的約束條件,其中每個水庫移民只能選擇一個安置區(qū)進(jìn)行安置,本文構(gòu)建的水庫移民安置區(qū)選址決策模型如下所示:
(6)
本文利用線性加權(quán)法進(jìn)行計算,構(gòu)建水庫移民安置區(qū)選址決策模型。使用函數(shù)對目標(biāo)進(jìn)行簡單的線性變換,對導(dǎo)函數(shù)和冪函數(shù)的求解[6]。這一模型的設(shè)計解決了水庫移民安置區(qū)選址決策方法設(shè)計過程中,數(shù)據(jù)的計算目標(biāo)較多的問題,降低了算法的復(fù)雜度,并且使水庫移民安置區(qū)的選址更加地科學(xué)合理。
本文結(jié)合水利工程的實(shí)際情況,將移民安置區(qū)分為本村就近、出村本鎮(zhèn)和出鎮(zhèn)外遷3種。本村安置在就近區(qū)域內(nèi)距水庫岸邊100m以內(nèi)的安全區(qū)域內(nèi);出村本鄉(xiāng)安置在本鎮(zhèn),但是非本村的安全區(qū)域內(nèi);出鎮(zhèn)外遷安置在本鎮(zhèn)以外的安全區(qū)域內(nèi),這3類安置區(qū)以移民搬遷距離作為劃分依據(jù)。使用本文的多目標(biāo)粒子群的方法和傳統(tǒng)的選址決策方法對水庫移民的安置區(qū)進(jìn)行選址研究。
影響移民安置區(qū)的因素眾多,涵蓋許多不同領(lǐng)域,指標(biāo)類型和性質(zhì)也不盡相同,且一些指標(biāo)不便于進(jìn)行定量計算,因此在實(shí)際操作中,為保證計算的可行性和效率性,指標(biāo)體系不宜太過復(fù)雜,要充分考慮數(shù)據(jù)的可獲取性和可操作性。根據(jù)水庫樞紐工程的實(shí)際情況,本文選取經(jīng)濟(jì)環(huán)境這個指標(biāo)作為一級指標(biāo),再選擇4個二級指標(biāo),然后將他們作為整個實(shí)驗(yàn)過程中的指標(biāo)體系。本文實(shí)驗(yàn)研究的水庫移民安置區(qū)優(yōu)選的指標(biāo)結(jié)構(gòu)見表3。
表3 指標(biāo)結(jié)構(gòu)體系
綜合實(shí)際情況,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,本文構(gòu)建100m×100m的網(wǎng)格模擬真實(shí)情況的基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)區(qū)。根據(jù)生成的網(wǎng)格數(shù)據(jù)文件和網(wǎng)格中心點(diǎn)文件,確定實(shí)驗(yàn)區(qū)域內(nèi)各指標(biāo)因子的空間分布情況,模擬水庫移民安置區(qū)選址的地理空間環(huán)境。以網(wǎng)格中心點(diǎn)作為水庫移民安置區(qū)選址的中心,對周邊的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和自然環(huán)境進(jìn)行空間搜索[7]。計算網(wǎng)格中心點(diǎn)環(huán)境設(shè)施的距離,計算原理如圖2所示。
圖2 設(shè)施服務(wù)可達(dá)性計算原理圖
本文研究的水庫移民安置點(diǎn)共計50個,其中包含了本村就近安置點(diǎn)23個、出村本鎮(zhèn)安置點(diǎn)10個、出鎮(zhèn)外遷安置點(diǎn)19個,其選址涉及多個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。本文從上述三種類型的水庫移民安置點(diǎn)中,選擇4個典型的安置點(diǎn)作為本次實(shí)驗(yàn)研究的對象,然后做進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)研究。根據(jù)水庫移民安置區(qū)選址工程的資料與數(shù)據(jù),整理得到各移民安置點(diǎn)的基本資料,建立了標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣和加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣,表4顯示的是在各個等級指標(biāo)體系下,相應(yīng)的二級指標(biāo)體系中對總體目標(biāo)的權(quán)重。
利用表4中的水庫移民安置點(diǎn)各指標(biāo)權(quán)重,再進(jìn)行規(guī)范化處理,得到加權(quán)規(guī)范化決策矩陣,然后進(jìn)行結(jié)果的計算和分析。
表4 水庫移民安置點(diǎn)的指標(biāo)權(quán)重
根據(jù)上表的矩陣分別計算各個水庫移民安置區(qū)的效用值,得出本次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。再將使用兩種不同的決策方法得出的水庫移民安置區(qū)的效用值進(jìn)行對比,見表5。
從表5可以看出,水庫移民安置點(diǎn)Ⅰ的效用值,比Ⅲ的效用值高了0.133,水庫移民安置點(diǎn)Ⅲ比Ⅱ的效用值高了0.740,水庫移民安置點(diǎn)Ⅱ比Ⅳ的效用值高了0.102,所以水庫移民安置點(diǎn)Ⅰ的經(jīng)濟(jì)環(huán)境優(yōu)勢最大。使用本文的決策方法得到的水庫移民安置區(qū)選址,整體的效用值大于傳統(tǒng)的決策選址方法。
表5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
使用多目標(biāo)粒子群的方法為水庫移民安置區(qū)的選址提供了一個可建設(shè)性的研究方向,本文通過應(yīng)用多目標(biāo)粒子群的方法決策出的水庫移民安置區(qū),相比于傳統(tǒng)的決策方法的效用值更高。本文研究的決策選址方法對水庫移民安置區(qū)的選址具有重要意義,為水庫移民的生產(chǎn)生活提供了較大的幫助。