汪林 朱京海

基于遺傳算法的化工園區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源優(yōu)化模式研究

汪林 朱京海

通過優(yōu)化區(qū)域規(guī)劃方案可以從根本上避免環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，以大連某化工園區(qū)為案例，建立了基于遺傳算法的化工園區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源優(yōu)化模型，從周邊敏感點(diǎn)情況、風(fēng)頻、事故發(fā)生頻率、毒性物質(zhì)的毒性級(jí)別及其儲(chǔ)存量、臨近度因子等方面對(duì)區(qū)域內(nèi)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源位置進(jìn)行優(yōu)化，模型運(yùn)行結(jié)果得到該區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源位置相對(duì)坐標(biāo)，從而盡量規(guī)避園區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步豐富了規(guī)劃環(huán)境評(píng)價(jià)技術(shù)方法。

環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)；遺傳算法；優(yōu)化

戰(zhàn)略環(huán)境評(píng)價(jià)(Strategic Environmental Assessment，SEA)應(yīng)關(guān)注在規(guī)劃和政策形成階段，通過調(diào)整規(guī)劃方案來最大限度地回避環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)；而區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的大小受敏感點(diǎn)人口密度、風(fēng)頻等多種因素影響[1]；可以將多種規(guī)劃方案的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較，從而選擇一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)最小的方案，即尋找最優(yōu)解。

1 方法選擇

遺傳算法是解決搜索問題的優(yōu)秀算法，其適應(yīng)度函數(shù)不受連續(xù)、可微等條件的約束，定義域可任意設(shè)定，能夠滿足資源配置的多樣性要求。遺傳算法用于優(yōu)化問題時(shí)直接作用于目標(biāo)函數(shù)，基本上不需要其他輔助信息就可以從整個(gè)種群中選擇生命力強(qiáng)的個(gè)體產(chǎn)生新的種群，對(duì)搜索空間中的多個(gè)解進(jìn)行評(píng)估[2-3]，它同時(shí)處理群體中的多個(gè)個(gè)體，即從初始階段使用多個(gè)搜索點(diǎn)，減少了陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)算法本身易于實(shí)現(xiàn)并行化。

基于以上優(yōu)點(diǎn)，作為以函數(shù)優(yōu)化為主的規(guī)劃配置問題完全可以應(yīng)用遺傳算法來進(jìn)行計(jì)算。這里以大連某化工園區(qū)為例，建立基于遺傳算法的風(fēng)險(xiǎn)源優(yōu)化模型，以期減小因規(guī)劃不合理造成的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

2 模型建立

擬建的模型以遺傳算法為基礎(chǔ)，研究在園區(qū)在每個(gè)擬建企業(yè)中，環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源即有毒物質(zhì)儲(chǔ)罐等風(fēng)險(xiǎn)源如何通過優(yōu)化其具體布局來減小區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

由于突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)的大小與風(fēng)險(xiǎn)源的危險(xiǎn)程度、與受體的相對(duì)位置關(guān)系以及氣象和地理?xiàng)l件都有關(guān)系，因此在對(duì)潛在突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)源進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，這些方面都應(yīng)考慮。

篩選出6個(gè)因子來優(yōu)化該區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)：敏感點(diǎn)情況、風(fēng)頻、事故發(fā)生頻率、毒性物質(zhì)的毒性級(jí)別及其儲(chǔ)存量和臨近度因子[4-6]。區(qū)域內(nèi)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源的優(yōu)化目標(biāo)可以用到環(huán)境敏感點(diǎn)的距離和各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源的危險(xiǎn)系數(shù)乘積來表示，優(yōu)化的目標(biāo)是確立風(fēng)險(xiǎn)源的位置，使得目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值即區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小，如式(1)所示：

圖1 像素約束

式中：Ni為第i個(gè)敏感點(diǎn)的人口數(shù)量，人；Pji為j風(fēng)險(xiǎn)源相對(duì)i敏感點(diǎn)的風(fēng)頻；Rj為突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)事故發(fā)生的頻率；Bj為j風(fēng)險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)性物質(zhì)的毒性級(jí)別；xj、yj為第j塊用地的內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)源位置坐標(biāo)；ai、bi為第i個(gè)敏感點(diǎn)的中心點(diǎn)坐標(biāo)。

其實(shí)，在式(1)里面Pji，Rj，Bj等參數(shù)，均可以用一個(gè)參數(shù)來表征，這個(gè)參數(shù)就是風(fēng)險(xiǎn)值R。環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指突發(fā)性事故對(duì)環(huán)境(或健康)的危害程度，用風(fēng)險(xiǎn)值(R)表征。 風(fēng)險(xiǎn)值(R)指事故發(fā)生概率(P)與事故造成的環(huán)境(或健康)后果(C)的乘積，在對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)值R的統(tǒng)計(jì)中，已經(jīng)綜合考慮進(jìn)了風(fēng)頻及毒性級(jí)別等因素，因此，可用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)值R代替公式(1)中的Pji，Rj，Bj等參數(shù)的乘積，上述目標(biāo)函數(shù)簡化為模型(2)：

式中：Ni為第i個(gè)敏感點(diǎn)的人口數(shù)量，人；Rj為第j塊用地的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)值；xj、yj為第j塊用地的內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)源位置坐標(biāo)；ai、bi為第i個(gè)敏感點(diǎn)的中心點(diǎn)坐標(biāo)。

約束條件可以用圖上的像素控制，所以模型(2)的約束條件為xj、yj必須在地塊j范圍內(nèi)。這里可以通過不同顏色的像素進(jìn)行控制，每個(gè)地塊在圖上都有不同的顏色，每個(gè)顏色都是由三原色構(gòu)成，每個(gè)像素(圖上任一點(diǎn))都是由3個(gè)字節(jié)構(gòu)成，每個(gè)字節(jié)代表1個(gè)顏色。可以通過隨機(jī)產(chǎn)生的坐標(biāo)值判斷該坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的3個(gè)字節(jié)構(gòu)成的顏色是否與圖1中給出的每個(gè)地塊顏色相同，從而判斷該隨機(jī)坐標(biāo)是否處于其所屬企業(yè)范圍內(nèi)。

3 程序設(shè)置

算法采用C#語言編程實(shí)現(xiàn)[7-9]。

①編碼和解碼

編碼是應(yīng)用遺傳算法首先要解決的關(guān)鍵問題。采用二進(jìn)制編碼方式，定義一個(gè)長度為1h20的染色體。

②初始種群的產(chǎn)生

按照隨機(jī)生成的方法產(chǎn)生初始染色體，這里選擇的種群大小為50。

步驟1：設(shè)定隨機(jī)函數(shù)rand()%10<5，若為真則相應(yīng)的基因設(shè)置為1，否則為0。

步驟2：整條染色體將被初始化。

步驟3：按照同樣的規(guī)則依次將種群內(nèi)的其他染色體初始化。

步驟4：重復(fù)上述步驟得到初始種群的所有個(gè)體。

③適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)

本文的適應(yīng)度函數(shù)即為目標(biāo)函數(shù)。

④產(chǎn)生新種群

根據(jù)適應(yīng)度值的大小從種群中選擇優(yōu)良的染色體，使它們成為新一代種群。在選擇操作上，本文通過賭輪選擇法選擇個(gè)體。在該方法中各個(gè)個(gè)體的選擇概率與其適應(yīng)度成正比。其執(zhí)行步驟如下：

步驟3：最后在使用模擬賭輪選擇操作，即產(chǎn)生0到1之間的隨機(jī)數(shù)，來確定各個(gè)個(gè)體被選中的次數(shù)。

⑤交叉操作

交叉是遺傳算法的最重要操作，交叉操作主要用于組合生成新的個(gè)體，在解空間中進(jìn)行有效搜索，同時(shí)降低對(duì)有效模式的破壞概率。在本文中設(shè)計(jì)的交叉概率為1，這樣能夠完全保證子代對(duì)父代的良好特性。交叉操作步驟如下：

步驟1：利用隨機(jī)函數(shù)確定交叉點(diǎn)；

步驟2：確定第一個(gè)父代個(gè)體2個(gè)交叉點(diǎn)之間的基因片段在第二個(gè)父代中的相應(yīng)位置；

步驟3：依次按順序交叉。

⑥變異操作

對(duì)新種群按照變異概率對(duì)選中染色體執(zhí)行變異操作，使其避免陷入局部最優(yōu)解，防止早熟收斂。因此變異概率應(yīng)盡量地小，本文采用的變異概率為0.002。變異操作的具體步驟如下：

步驟1：隨機(jī)生成0～1之間的數(shù)字，與變異概率作比較。如大于變異概率則轉(zhuǎn)到步驟2，否則終止變異操作。

步驟2：從染色體中隨機(jī)選擇兩個(gè)操作位置。

步驟3：對(duì)選中的位置做互換變異操作。

重復(fù)選擇、交叉和變異操作，產(chǎn)生新一代種群，直至選擇出最佳個(gè)體，終止操作。

4 參數(shù)設(shè)置

在具體求解時(shí)，需要確定目標(biāo)函數(shù)中的各個(gè)參數(shù)。首先確定Ni，即從1~i各個(gè)敏感點(diǎn)的人口數(shù)，見表1，同時(shí)確定各個(gè)敏感點(diǎn)坐標(biāo)的(ai，bi)。

表1 園區(qū)周邊主要敏感點(diǎn)位置及坐標(biāo)

之后，確定目標(biāo)函數(shù)中的Rj，即從1~j各個(gè)化工產(chǎn)業(yè)類型所代表的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)值，見表2。

表2 各擬規(guī)劃工業(yè)用對(duì)應(yīng)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)值

5 優(yōu)化計(jì)算結(jié)果

優(yōu)化計(jì)算結(jié)果見表3。表3中列出了環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源中心坐標(biāo)，也就是說在進(jìn)行企業(yè)平面布置時(shí)，應(yīng)該盡量把風(fēng)險(xiǎn)源按照表中優(yōu)化計(jì)算結(jié)果進(jìn)行布置，才能盡量減小對(duì)周圍敏感區(qū)域造成的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

表3 擬規(guī)劃地塊的中心點(diǎn)坐標(biāo)

6 結(jié)論

本研究創(chuàng)新性地將遺傳算法引入SEA，建立環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化模型，通過遺傳算法的強(qiáng)大搜索功能，對(duì)區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)源布局方式進(jìn)行逐一組合，模型運(yùn)行結(jié)果找到了園區(qū)7個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源的最佳位置坐標(biāo)，最大限度地使風(fēng)險(xiǎn)源布局保障人群健康及規(guī)避環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，從而為化工園區(qū)SEA實(shí)踐提供更多的技術(shù)支持。

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X820.4

A

2095-6444(2014)05-0045-03

2014-08-10

國家自然科學(xué)基金(40801228)

朱京海，遼寧省環(huán)保廳廳長，研究員，博士生導(dǎo)師；汪林，大連大學(xué)環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院高級(jí)工程師。