基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型研究_葛军

研究与探索YANJIUYUTANSUO葛军:基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型研究304《工程与建设》2010年第24卷第3期收稿日期:2010-03-24作者简介:葛军(1975-),安徽肥东人,硕士,合肥市滨湖新区建设投资有限公司工程师.基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型研究葛军(合肥市滨湖新区建设投资有限公司,安徽合肥230061)摘要:为了提高传统层次分析法在人工湿地类型优选中的准确性和可靠性,提出从技术、经济和环境3个角度评价表面流、水平潜流和垂直流3种湿地类型,利用模糊层次分析法构建人工湿地类型优选模型,并采用模拟生物自然进化法则的加速遗传算法统一求解各模糊判断矩阵,得到各种人工湿地类型的权重排序值。实例研究结果显示,相对于其他两种人工湿地类型,垂直流人工湿地具有较大的优势。文章建立的基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型,提高了人为主观判断的准确性,为人工湿地类型优选提供一条新的研究途径。关键词:人工湿地;加速遗传算法;优选;模糊层次分析中图分类号:P941.78;O159文献标识码:A文章编号:1673-5781(2010)03-0304-030引言人工湿地是一种由人工建造和监督控制的,处于陆地生态系统与水生生态系统之间,类似沼泽地的特殊生态系统[1,2],它利用自然生态系统中的物理、化学和生物的三重协同作用,通过过滤、吸附、共沉、离子交换、植物吸收和微生物分解来实现对污水的高效净化,具有投资低、操作简单、维护和运行费用低等特点,同时能绿化土地,改善生态环境,是近年广泛应用的水处理技术。人工湿地按污水在湿地床中流动的方式一般可分以下3类:表面流湿地、水平潜流湿地、垂直流湿地[1-3]。不同类型的人工湿地对水中污染物的去除效果不同,而且具有各自优缺点[4]。因此,如何选择合适的人工湿地类型,关系到这项技术能否正常发挥污染治理效果的关键。2006年李铁梅等采用层次分析法从技术可行性、经济可行性、环境可行性3个方面,对人工湿地植物最优组合进行了研究,得出芦苇和凤眼莲为最佳植物组合的结论[5]。2008年杨旭等又利用层次分析法评价了表面流湿地、水平潜流湿地、垂直流湿地3种湿地的重要性程度[6]。然而Saaty教授提出的传统层次分析法存在着考虑人为判断模糊性不够、判断矩阵修正和权重求解过程不能统一进行的缺点,一定程度上限制了层次分析法的应用范围。本文在上述研究的基础上,提出利用模糊层次分析法构建人工湿地类型优选模型,并采用模拟生物自然进化法则的加速遗传算法[7]统一求解各模糊判断矩阵,得到各种人工湿地类型的权重排序值,提高传统层次分析法的准确性和可靠性,为人工湿地类型优选提供一条新的研究途径。1基于加速遗传算法的优选模型构建设用于构建加速遗传算法优选模型的层次分析模型由目标层A、指标层B以及方案层C构成,则优选模型的构建包括模糊互补判断矩阵的建立、模糊层次分析法目标函数的建立、加速遗传算法优化求解、优选模型层次总排序4个步骤。1.1模糊互补判断矩阵的建立层次分析法(AHP)的基本思想是把复杂问题分解成各个组成因素,又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性。然后综合有关人员的判断,确定备选方案相对重要性的总排序。为综合考虑人类思维的模糊性及客观现实的复杂性、不确定性,系统工程领域相继提出了基于互补判断矩阵的模糊层次分析法(FAHP),与常规正互反判断矩阵相比,模糊互补判断矩阵更符合人的心理习惯,更容易为决策者掌握和使用[7,8]。在各种模型优劣的评价中,针对各种模型组成的研究与探索YANJIUYUTANSUO葛军:基于加速遗传算法的人工湿地类型优选模型研究《工程与建设》2010年第24卷第3期305集合,决策者判断出一个由单个模型两两比较得出的判断矩阵P=(pij)N×N,其中pij表示模型i优于j的程度,具体规定如下:①pij=0.5,表示模型i与模型j同样重要。②0≤pij<0.5,表示模型j比模型i重要,且pij越小,模型j比模型i越重要。③0.5