何斌斌 呂靖

【摘 要】 為實現(xiàn)對21世紀(jì)海上絲綢之路沿線區(qū)域應(yīng)急儲備庫的全面覆蓋和重點區(qū)域的多重覆蓋的目標(biāo)，運用ArcGIS系統(tǒng)對所涉區(qū)域進行柵格化及風(fēng)險評價，以成本最小為目標(biāo)，構(gòu)建儲備庫選址模型。根據(jù)該模型設(shè)計遺傳算法，在217個備選港口中確定了37個港口作為應(yīng)急儲備庫。

【關(guān)鍵詞】 應(yīng)急儲備庫選址;風(fēng)險評價;遺傳算法

0 引 言

人類開發(fā)利用海洋時會對海洋環(huán)境造成威脅，為了有效應(yīng)對這些問題，國際社會加強了海事合作，如以海洋環(huán)保和海上安保為主要內(nèi)容的海事保障。與此同時，隨著21世紀(jì)海上絲綢之路倡議的提出和推進，一系列的海上安全問題也隨之出現(xiàn)。為了應(yīng)對這些問題，我國與海上絲綢之路沿線國家不斷加強彼此間的國際海事合作，為沿線區(qū)域提供充分的海事保障。對于我國海事部門來說，在21世紀(jì)海上絲綢之路建設(shè)中可以從規(guī)范重塑與標(biāo)準(zhǔn)修訂、大國協(xié)調(diào)與機制完善、國際交流與隊伍建設(shè)等3個方面入手，尋求建立一個涵蓋沿線區(qū)域的應(yīng)急儲備庫網(wǎng)絡(luò)。這將有利于促進我國周邊外交的有效開展，保障21世紀(jì)海上絲綢之路的順利建設(shè)，有助于推動大國間的安全合作。應(yīng)急儲備庫選址問題通?？煞譃镻-中值（P-Median Problem）模型、P-中位（P-Center Problem）模型、集合覆蓋模型和最大覆蓋模型。本文從217個沿線港口中選擇37個港口作為應(yīng)急儲備庫備選點進行研究，以實現(xiàn)對所涉區(qū)域的全面覆蓋和重點區(qū)域的多重覆蓋。

1 風(fēng)險分析

本文主要研究的問題是海上絲綢之路沿線海域應(yīng)急儲備庫備選點的全面覆蓋和重點海域的多重覆蓋，因而需要先對海上絲綢之路沿線海域的主干線進行風(fēng)險分析。

本文采用水域風(fēng)險計算公式R=f（P，L），根據(jù)要求首先對影響風(fēng)險大小的風(fēng)險發(fā)生概率P、風(fēng)險后果嚴(yán)重程度L兩個因素進行分析[1]，最后綜合計算出水域風(fēng)險值大小R。

運用ArcGIS柵格計算器自帶的高級編程模式，在確定各影響因素的權(quán)重系數(shù)（見表1）后，得到風(fēng)險發(fā)生概率P及其分布圖。本文參考相關(guān)文獻，采用專家打分法來確定各層指標(biāo)和權(quán)重系數(shù)。

由于越接近海上通道關(guān)鍵節(jié)點（如馬六甲海峽）的地方遭遇風(fēng)險的后果越嚴(yán)重，因此，利用緩沖區(qū)柵格生成工具對關(guān)鍵節(jié)點相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析處理，在得到處理結(jié)果后，同樣通過ArcGIS高級編程模式對柵格文件的結(jié)果進一步計算，并導(dǎo)出風(fēng)險后果嚴(yán)重程度L的分布圖。

在計算影響風(fēng)險發(fā)生的P和L兩個要素后，首先對所得到結(jié)果進行歸一化處理，然后對圖層?xùn)鸥窕?，由此確定水域風(fēng)險值的分布圖及重點水域。

在得到沿線水域風(fēng)險分布圖后，為了能夠清楚地看到不同風(fēng)險等級的分布情況，需要對分布圖進行重新分類。具體而言，同一風(fēng)險等級使用相同的顏色，圖片清晰度和精準(zhǔn)度可以通過調(diào)節(jié)單元像素大小來完成?？紤]到模型設(shè)計是點對點的覆蓋，本文首先將風(fēng)險分布圖網(wǎng)格化，完成風(fēng)險劃分;然后用重心法對每一個網(wǎng)格取點，該風(fēng)險點的屬性定為面積大小和風(fēng)險等級，并將其錄入到矢量點屬性表中;最后運用計算面積與風(fēng)險等級的相乘得到各個點的風(fēng)險程度屬性值。

2 模型的建立

建立水上應(yīng)急儲備庫選址模型，以最小的成本實現(xiàn)對水域的全面覆蓋和重點水域的多重覆蓋。模型的目標(biāo)函數(shù)[1]為

式中： i為水域單元的編號， i=1，2，…，I;? j為應(yīng)急儲備庫候選點的編號， j=1，2，…，J; rj為應(yīng)急儲備庫j的覆蓋半徑; dij為水域單元i到應(yīng)急儲備庫j的距離，當(dāng)dij≤rj時，應(yīng)急儲備庫j可以覆蓋水域單元i; Ni={ j|dij≤rij|}，為能夠覆蓋水域單元i的集合; y為0或1變量，如果候選點j被選中，則yj=1，否則yj=0; wi1為水域單元i的重要度，重點水域單元的判斷通過重要度的大小來界定; W為重要度的一個閾值，若wi1≥w，那么就需要覆蓋水域單元i兩次以上; Cj為建設(shè)應(yīng)急儲備庫j的固定成本。

目標(biāo)函數(shù)（1）為應(yīng)急儲備庫建設(shè)的最小成本;約束條件（2）為所有水域單元被完全覆蓋;約束條件（3）為至少2次覆蓋重要度超過閾值的水域單元，即實現(xiàn)多重覆蓋重點水域的目標(biāo);約束條件（4）使主要參數(shù)變量為0或1。

3 求解算法的設(shè)計

3.1 染色體編碼

因為本文所研究的選址問題是離散的，且候選點是已知的，因而使用二進制編碼的方法。本文共有J個候選點，染色體的長度為J。具體而言，每一個基因位1，2，…，J分別對應(yīng)一個候選點，若選中一個候選點并建立應(yīng)急儲備庫，那么該基因位的取值為1，否則為0。

3.2 初始可行解

隨機產(chǎn)生遺傳算法的初始可行解，種群數(shù)量設(shè)為M，染色體隨機產(chǎn)生并判斷其是否可行，如果可行就將其保留，否則會出現(xiàn)一條新的染色體。當(dāng)染色體數(shù)量達到M時停止產(chǎn)生。

3.3 適應(yīng)度函數(shù)

基于本文的選址方案，計算應(yīng)急儲備庫建設(shè)成本，得到目標(biāo)函數(shù)值Z。在遺傳算法中，適應(yīng)度函數(shù)的選取關(guān)系到收斂的速度和能否確定最優(yōu)解，本文設(shè)計的適應(yīng)度函數(shù)為

式中： fn為染色體n的適應(yīng)度值; Zn為染色體n相應(yīng)的目標(biāo)值; I為一個相對大的數(shù)，同時適應(yīng)度函數(shù)值越大越好。

3.4 遺傳算子選擇

在遺傳算法中，下一代的個體的選擇采用輪盤賭模式，通過單點交叉、單點變異的方式迭代運算。

3.5 精英保留策略

精英保留策略是指提取已經(jīng)得到適應(yīng)度最高的個體，不參與隨后的交叉和變異運算，并且用適應(yīng)度最高的個體來代替本代群體中經(jīng)過遺傳操作后適應(yīng)度最低的個體。為了保護交叉、變異過程中的上一代最優(yōu)個體，在算法中將每一代染色體的適應(yīng)度值排序，并確定出精英個體，予以單獨保留。在完成一次遺傳操作后，精英個體代替適應(yīng)度值最低的進入下一代種群。

3.6 懲罰函數(shù)

懲罰函數(shù)的設(shè)定是為了將有約束最優(yōu)化問題變?yōu)闊o約束最優(yōu)化問題。在種群每一次迭代過后會出現(xiàn)不可行的個體，那么就需要運用懲罰函數(shù)來降低不可行個體進入下一代的概率。通常，懲罰函數(shù)法有內(nèi)部懲罰函數(shù)和外部懲罰函數(shù)。本文運用內(nèi)部懲罰函數(shù) fn'=fnHaP，即減去一個常數(shù)P，降低該個體的適應(yīng)度值，使其逐漸被淘汰。

3.7 終止條件

設(shè)置最大迭代次數(shù)，當(dāng)遺傳算法達到設(shè)定次數(shù)并且種群的適應(yīng)度值趨于穩(wěn)定后停止運行。

4 實例分析

本文選取21世紀(jì)海上絲綢之路沿線港口共計217個，涉及國家21個。采用Matlab軟件進行遺傳算法的相關(guān)編程，具體為：種群大小M=50，染色體長度J=217，交叉概率設(shè)定為0.9，變色概率設(shè)定為0.1，每次交叉保留2個個體。同時，在適應(yīng)度函數(shù)中I=300，懲罰函數(shù)P=200，迭代次數(shù)為100次。程序運行共50次，41次得到相同結(jié)果，平均運行時間為2.33 s。在眾多迭代中選取一次迭代計算（見圖1）。最終，通過建立模型和遺傳算法求解，在217個備選港口中確定了37個港口作為21世紀(jì)海上絲綢之路急儲備庫（見表2）。

5 結(jié) 語本文將選址模型運用到21世紀(jì)海上絲綢之路中，將沿線國家的港口作為應(yīng)急儲備庫備選點，實現(xiàn)對沿線區(qū)域的全面覆蓋和重點區(qū)域的多重覆蓋，并通過模型算法得到了最優(yōu)解。在解決實際問題時，本文運用ArcGIS對相關(guān)水域進行風(fēng)險劃分并柵格化，確定了重點區(qū)域，由此順利地與模型相結(jié)合。本文解決這一問題的思路，可為解決類似問題提供參考。

參考文獻：

[1] 艾云飛，呂靖，張麗麗，等. 水上應(yīng)急物資儲備庫選址――分配優(yōu)化模型[J]. 大連海事大學(xué)學(xué)報，2015（2）：62-66.