高玉琴，吳 迪，劉海瑞，Intriago Gordillo Jhandre Ronald，朱 潔

(河海大學(xué)水利水電學(xué)院，江蘇 南京 210098)

近年來(lái)，隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，我國(guó)水資源短缺與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的矛盾不斷加劇，水資源短缺、水環(huán)境污染、水生態(tài)惡化等問(wèn)題日益突出[1]，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展影響較大。因此，深刻理解城市化對(duì)區(qū)域水資源承載力的影響，科學(xué)合理地評(píng)價(jià)城市化影響下區(qū)域水資源承載力，對(duì)更加合理地規(guī)劃城市建設(shè)、保障區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。

水資源承載力定性和定量地反映出一個(gè)地區(qū)水的數(shù)量、質(zhì)量以及不同時(shí)段、不同空間地點(diǎn)供需協(xié)調(diào)狀況[2]，同時(shí)反映社會(huì)可持續(xù)發(fā)展在水利行業(yè)的具體表現(xiàn)，最終反映人口、資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境的復(fù)合系統(tǒng)特點(diǎn)。由于水資源承載力具有區(qū)域性、可增強(qiáng)性、動(dòng)態(tài)性和模糊性的特點(diǎn)，傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法如主成分分析法[3]、模糊綜合評(píng)價(jià)法及系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法[4]等由于存在不確定性、主觀隨意性的缺點(diǎn)，難以滿足水資源承載力評(píng)價(jià)的要求。因此，許多專家學(xué)者在傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)策略，構(gòu)建新的評(píng)價(jià)模型，降低了指標(biāo)權(quán)重不確定性帶來(lái)的評(píng)價(jià)結(jié)果不合理的風(fēng)險(xiǎn)。例如：李少朋等[5]提出一種改進(jìn)的層次分析法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，利用改進(jìn)的TOPSIS模型綜合評(píng)價(jià)江蘇省水資源承載力；金菊良等[6]提出采用投影尋蹤方法優(yōu)化AHP確定的指標(biāo)權(quán)重，再結(jié)合減法集對(duì)勢(shì)理論，構(gòu)建了基于PP-AHP方法定權(quán)的水資源承載力評(píng)價(jià)模型；袁艷梅等[7]用變異系數(shù)法及層次分析法計(jì)算組合權(quán)重，結(jié)合定性、定量分析，對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)；左其亭等[8]采用層次分析法和熵權(quán)法組合賦權(quán)的TOPSIS模型對(duì)九省區(qū)的水資源承載力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)；徐翔宇等[2]提出了一種基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣的多要素水資源承載力綜合評(píng)價(jià)方法。

本文根據(jù)城市化影響下區(qū)域水資源承載力的作用機(jī)理及特性，從水量、水質(zhì)、水域和水流狀態(tài)4個(gè)維度出發(fā)，分析城市化影響下區(qū)域水資源承載力的主要影響指標(biāo)，構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。分別采用物元可拓模型[9]、集對(duì)分析模型[10]、投影尋蹤模型[11]、層次分析模型[12]對(duì)水量、水質(zhì)、水域和水流要素進(jìn)行評(píng)價(jià)，構(gòu)建了水資源承載力綜合評(píng)價(jià)模型，并采用混沌粒子群遺傳算法(chaotic particle swarm genetic algorithm，CPSGA)進(jìn)行水資源承載力綜合評(píng)價(jià)模型求解。以南京市為研究對(duì)象對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1 城市化影響下區(qū)域水資源承載力的基本特性

城市化區(qū)域水資源系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非封閉性系統(tǒng)，它的內(nèi)部和對(duì)外都存在著物質(zhì)能量交換。水資源承載力受區(qū)域內(nèi)水資源分布情況、水量水質(zhì)條件、用水效率、排污能力等因素的影響，涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然水資源、生態(tài)環(huán)境等諸多領(lǐng)域。人類科技水平的進(jìn)步使得城市地區(qū)人民的生活生產(chǎn)活動(dòng)更加劇烈，水資源系統(tǒng)的物質(zhì)能量交換也愈發(fā)頻繁。因此，城市化區(qū)域水資源承載力具有區(qū)域性、客觀性、動(dòng)態(tài)性、有限可控性、模糊性及被承載模式的多樣性的特征。

1.2 城市化影響下區(qū)域水資源承載力的作用機(jī)理

水資源是人類不可替代的重要的自然資源之一，水資源系統(tǒng)承載著生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)兩大系統(tǒng)[13]，水資源承載力的大小不僅受水資源系統(tǒng)影響，還與人類社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、用水效率、產(chǎn)業(yè)用水結(jié)構(gòu)等方面息息相關(guān)[14-15]。社會(huì)生產(chǎn)力與經(jīng)濟(jì)水平的不同、自然水循環(huán)是否能夠正常進(jìn)行、生態(tài)多樣性與完整性是否健全，這些因素都會(huì)對(duì)區(qū)域水資源承載力水平的高低產(chǎn)生不同程度的影響。

按照上述評(píng)價(jià)方法，逐一分析評(píng)價(jià)單元水資源承載狀況，并結(jié)合區(qū)域水資源條件、開(kāi)發(fā)利用狀況、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)，以及區(qū)域現(xiàn)狀水生態(tài)狀況(河流斷流、湖泊濕地萎縮)等情況，綜合分析評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性。

圖1 社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、自然水循環(huán)系統(tǒng)及生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)對(duì)水資源承載力的“三重”約束示意

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

從“量、質(zhì)、域、流”4個(gè)維度選取具有社會(huì)經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵和生態(tài)環(huán)境內(nèi)涵的評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用專家咨詢法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行初選，剔除無(wú)法衡量、重復(fù)或錯(cuò)誤的指標(biāo)，采用主成分分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)選，以提高評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的顯著性。最終得到水量、水質(zhì)、水域、水流要素的評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

表1 水資源承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)

2 評(píng)價(jià)模型

2.1 數(shù)據(jù)歸一化

由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值的單位不一致以及取值范圍的大小相差較大，為消除指標(biāo)間因單位和量級(jí)帶來(lái)的影響，需對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

運(yùn)用極差法對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到水資源承載力現(xiàn)狀水平標(biāo)準(zhǔn)值。正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化公式分別為

(1)

(2)

對(duì)于定性指標(biāo)主要采用專家打分的方式對(duì)指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)評(píng)定，再根據(jù)模糊統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)專家的打分結(jié)果進(jìn)行分析處理：

(3)

式中：rij為對(duì)應(yīng)評(píng)語(yǔ)的隸屬度，rij∈[0,1]；mij為第i項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的第j級(jí)評(píng)語(yǔ)的頻數(shù)；np為專家人數(shù)。將隸屬度rij與評(píng)價(jià)尺度進(jìn)行點(diǎn)乘運(yùn)算即可得到對(duì)應(yīng)定性指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

2.2 “量-質(zhì)-域-流”4維度評(píng)價(jià)模型

2.2.1物元可拓模型

2.2 并發(fā)癥發(fā)生率對(duì)比 對(duì)照組的并發(fā)癥發(fā)生率明顯高于實(shí)驗(yàn)組，兩組比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，見(jiàn)表2。

2.2.2集對(duì)分析模型

遺傳算法[18](genetic algorithm，GA)由美國(guó)教授John Holland于1975年首次提出，是目前學(xué)術(shù)界使用率較高的一種群體智能算法。遺傳算法憑借計(jì)算效率高、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，已被成功應(yīng)用于很多復(fù)雜問(wèn)題尋找最優(yōu)解的過(guò)程中。然而該算法存在收斂過(guò)早、計(jì)算不精確的缺點(diǎn)，為提高計(jì)算性能，需要對(duì)其進(jìn)行一定的改進(jìn)。針對(duì)GA算法的瑕疵，將粒子群算法[19](particle swarm optimization，PSO)與混沌算法(chaos optimization algorithm，COA)的進(jìn)化策略嵌入到GA算法框架中，結(jié)合各算法的優(yōu)勢(shì)，提出一種高效的全局搜索算法——CPSGA算法。

a.計(jì)算樣本與評(píng)價(jià)等級(jí)i之間的綜合聯(lián)系度ui

(4)

式中：n為指標(biāo)數(shù)；Aj為第j指標(biāo)的權(quán)重；uji為第j指標(biāo)第i評(píng)價(jià)等級(jí)的聯(lián)系度。

b.計(jì)算評(píng)價(jià)樣本隸屬于評(píng)價(jià)等級(jí)i的隸屬度Ri。評(píng)價(jià)樣本隸屬于評(píng)價(jià)等級(jí)i的相對(duì)隸屬度vi為

vi=0.5+0.5ui

(5)

歸一化處理得：

(6)

式中：Ri為評(píng)價(jià)樣本隸屬于評(píng)價(jià)等級(jí)i的隸屬度；m為評(píng)價(jià)等級(jí)數(shù)。

Star SU星速公司由擁有90周年歷史的美國(guó)老牌刀具領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)Star Cutter公司和意大利老牌SAMP S.p.A集團(tuán)下的Samputensili公司合資組成，是世界上最大的齒輪刀具、機(jī)床生產(chǎn)公司之一。2015年星速中國(guó)正式成立，將世界領(lǐng)先的齒輪加工技術(shù)帶來(lái)中國(guó)，結(jié)合中國(guó)市場(chǎng)的需求，依托全球兄弟公司資源，為中國(guó)客戶提供更齊全的刀具、機(jī)床產(chǎn)品以及高效的定制化齒輪加工全套解決方案。

步驟5計(jì)算適應(yīng)度，對(duì)種群進(jìn)行排序，根據(jù)適應(yīng)度的排序結(jié)果將個(gè)體進(jìn)行分級(jí)，排序前10%的個(gè)體為精英個(gè)體，進(jìn)入擾動(dòng)點(diǎn)集Ⅰ，排序后20%的個(gè)體為較劣個(gè)體，進(jìn)入擾動(dòng)點(diǎn)集Ⅱ，排序中間70%的個(gè)體不發(fā)生擾動(dòng)，進(jìn)入步驟6。對(duì)擾動(dòng)點(diǎn)集Ⅰ的個(gè)體進(jìn)行混沌擾動(dòng)，利用混沌映射產(chǎn)生混沌變量序列，并進(jìn)行載波使得精英個(gè)體發(fā)生微小的混沌擾動(dòng)。對(duì)擾動(dòng)點(diǎn)集Ⅱ的個(gè)體進(jìn)行擾動(dòng)，若滿足較劣個(gè)體混沌操作條件，則重新生成擾動(dòng)點(diǎn)集Ⅱ的個(gè)體；如果不滿足，則對(duì)擾動(dòng)點(diǎn)集Ⅱ的個(gè)體更新速度向量、位置向量實(shí)現(xiàn)搜索空間的壓縮。

(7)

式中：i*為滿足于不等式的最小值；λ為置信度，一般取值區(qū)間為[0.5,0.7]，取值越大越保守，此處取為0.6；h為評(píng)價(jià)等級(jí)。

“政擔(dān)銀企戶”互動(dòng)扶貧試點(diǎn)通過(guò)構(gòu)建“財(cái)政增效、農(nóng)擔(dān)增信、銀行增貸、企業(yè)增利、農(nóng)戶增收”的互惠互利機(jī)制，把脫貧攻堅(jiān)相關(guān)各方有機(jī)聯(lián)系起來(lái)，變“輸血”扶貧為“造血”扶貧，轉(zhuǎn)變了財(cái)政支農(nóng)新方式，壯大了產(chǎn)業(yè)發(fā)展生力軍，開(kāi)辟了脫貧攻堅(jiān)新渠道。

2.2.3投影尋蹤模型

投影尋蹤方法可以較好地處理多因素復(fù)合問(wèn)題，適用于先驗(yàn)信息缺乏的高維數(shù)據(jù)，并且采用投影尋蹤技術(shù)能夠獲得具有較高穩(wěn)定性和可靠性的評(píng)價(jià)結(jié)果，適用于對(duì)水資源承載力水域要素部分進(jìn)行評(píng)價(jià)。投影尋蹤模型構(gòu)建步驟包括：

步驟1計(jì)算投影值。投影方向的單位長(zhǎng)度向量用a=(a1,a2,…ap)表示，并將xij在該方向做線性投影得：

(8)

步驟2建立投影目標(biāo)函數(shù)：

（一）挖掘音樂(lè)教材，提高學(xué)生興趣。音樂(lè)教材是高中音樂(lè)教學(xué)的途徑之一，能夠?yàn)閷W(xué)生們打好音樂(lè)基礎(chǔ)，培養(yǎng)高中學(xué)生對(duì)音樂(lè)的興趣。鑒于當(dāng)前學(xué)生對(duì)音樂(lè)的興趣不足，音樂(lè)授課教師需要充分挖掘音樂(lè)教材，利用更加新穎的教學(xué)方式來(lái)講解教材內(nèi)容，提高學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣，比如教師可以在教授音樂(lè)作品的時(shí)候，穿插一些相關(guān)的故事，豐富學(xué)生們的知識(shí)體系，讓學(xué)生對(duì)音樂(lè)作品有一個(gè)更好的理解，提高音樂(lè)學(xué)習(xí)的創(chuàng)新性。

Q(a)=SzDz

(9)

國(guó)外對(duì)于計(jì)算機(jī)犯罪在立法上起步比較早。如美國(guó)1987年頒布《聯(lián)邦計(jì)算機(jī)安全處罰條例》，法國(guó)1978年在全國(guó)范圍內(nèi)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行法律保護(hù)［2］。在2004年生效的歐洲理事會(huì)制定的《關(guān)于網(wǎng)絡(luò)犯罪的公約》（以下簡(jiǎn)稱《公約》）是打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪尤其是國(guó)際網(wǎng)絡(luò)犯罪的立法中最有影響力，也相對(duì)最為完善的規(guī)范性文件。

步驟3優(yōu)化投影目標(biāo)函數(shù)。最佳投影方向可通過(guò)求解投影指標(biāo)函數(shù)的最大值來(lái)估計(jì)，即：

maxQ(a)=SzDz

(10)

(11)

2.2.4層次分析模型

時(shí)效需求是物流企業(yè)必須重視的重要需求?？爝f的延誤問(wèn)題也是很多快遞行業(yè)必須要面對(duì)的重要問(wèn)題，而且也是顧客評(píng)價(jià)快遞行業(yè)的重要方面。要做到顧客滿意度高的快遞企業(yè)，SF就要不斷努力提高服務(wù)的時(shí)效性。

層次分析模型可以把復(fù)雜且難以定量描述的多目標(biāo)決策問(wèn)題轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的多層次單目標(biāo)問(wèn)題，主要從評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)問(wèn)題的本質(zhì)、要素的理解出發(fā)，比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷，能在分析定量指標(biāo)的同時(shí)，又能夠更好地統(tǒng)籌水資源承載力水流要素層面的定性指標(biāo)，因此采用層次分析模型對(duì)水流要素部分進(jìn)行評(píng)價(jià)。模型構(gòu)建步驟包括：

步驟1構(gòu)造層次判斷矩陣。將各層次指標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣，矩陣元素的確定采用九分位標(biāo)度法。

步驟2計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。采用方根法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重：

(12)

式中：bij為判斷矩陣B的元素；wi為權(quán)重向量W的元素。

步驟3一致性檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)判斷矩陣B的一致性，引入一致性指標(biāo)CI和平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI：

由前文可見(jiàn)，國(guó)內(nèi)目前對(duì)養(yǎng)老服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方面的研究已經(jīng)取得了一定的成果，但仍然存在兩點(diǎn)不足：第一，對(duì)于養(yǎng)老服務(wù)的評(píng)價(jià)研究大多集中在居家養(yǎng)老服務(wù)、政府購(gòu)買(mǎi)養(yǎng)老服務(wù)及機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)等方面，缺乏針對(duì)醫(yī)養(yǎng)結(jié)合養(yǎng)老服務(wù)的績(jī)效評(píng)價(jià)研究；第二，大部分研究集中于指標(biāo)體系的構(gòu)建，而缺乏實(shí)證分析。

(13)

(14)

式中：CR為判斷矩陣的隨機(jī)一致性比率，當(dāng)CR<0.1時(shí)，表明可以接受判斷矩陣B的一致性；λmax為判斷矩陣B的最大特征值。

2.3 綜合評(píng)價(jià)模型

城市化影響下區(qū)域水資源承載力綜合評(píng)價(jià)模型采用的是綜合評(píng)價(jià)法。采用物元可拓模型、集對(duì)分析模型、投影尋蹤模型、層次分析模型分別對(duì)水量、水質(zhì)、水域、水流4要素進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，得出相應(yīng)的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)(p1,p2,p3,p4)，并計(jì)算4要素權(quán)重(α1,α2,α3,α4)，水資源承載力綜合評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)S為

(15)

自然因素直接影響水資源產(chǎn)生和運(yùn)移，決定了天然水資源量和本底水質(zhì)，新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)、氣候變化等自然因素影響了水系連通和水流更新；水資源開(kāi)發(fā)相關(guān)的環(huán)節(jié)影響了水資源的耗散和排放，改變了水資源的可利用量和水質(zhì)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響來(lái)自人類活動(dòng)[16]，人類通過(guò)對(duì)水資源的開(kāi)發(fā)利用引起水量的變化，從而產(chǎn)生水量壓力；通過(guò)污染物排放引起水資源質(zhì)量變化，從而產(chǎn)生供水水質(zhì)壓力，量質(zhì)變化進(jìn)而影響了水域空間格局的變化和水流更新的狀態(tài)。生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)在水資源承載力量化中與水資源系統(tǒng)一樣，同樣存在支撐壓力，又受到來(lái)自社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和水資源系統(tǒng)的排放與污染壓力，既是承載體，又是受壓體。良好的生態(tài)環(huán)境對(duì)水資源承載力有著正效應(yīng)，可以涵養(yǎng)水源，反之，則對(duì)水資源的量與質(zhì)有負(fù)面影響。社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、自然水循環(huán)系統(tǒng)及生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)對(duì)水資源承載力的“三重”約束如圖1所示。

城市化下的區(qū)域水資源承載力水平可劃分為5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)：0≤S<0.2為Ⅰ級(jí)嚴(yán)重超載，0.2≤S<0.4為Ⅱ級(jí)超載，0.4≤S<0.6為Ⅲ級(jí)臨界，0.6≤S<0.8為Ⅳ級(jí)弱可承載，0.8≤S<1.0為Ⅴ級(jí)可承載。

3 CPSGA算法

3.1 算法原理

水質(zhì)評(píng)價(jià)是一項(xiàng)需要綜合考慮多項(xiàng)指標(biāo)性質(zhì)的的系統(tǒng)工程，水質(zhì)狀況具有動(dòng)態(tài)變化的特征，影響水質(zhì)評(píng)價(jià)的諸多物理化學(xué)生物因素具有不確定性，集對(duì)分析模型通過(guò)引入聯(lián)系度及其數(shù)學(xué)表達(dá)來(lái)描述各種不確定性，從而將不確定性轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)運(yùn)算，因此選用集對(duì)分析模型對(duì)水資源承載力水質(zhì)要素進(jìn)行評(píng)價(jià)。集對(duì)分析模型構(gòu)建步驟包括：

GA、COA、PSO算法特點(diǎn)鮮明：GA具有良好的全局搜索能力，但不擅長(zhǎng)于局部尋優(yōu)；COA擁有混沌運(yùn)動(dòng)遍歷性、隨機(jī)性的特點(diǎn)，但局部尋優(yōu)能力較弱，計(jì)算精度差；PSO具有良好的局部尋優(yōu)能力，但易陷入局部最優(yōu)解。目前，也有很多學(xué)者做了一些將2種或3種算法融合成新算法的研究工作[20-22]。結(jié)合這3種算法的優(yōu)勢(shì)，本文將COA的混沌映射和PSO的速度位置更新策略引入GA算法框架中，提出CPSGA算法。CPSGA算法引入了初始種群混沌化策略、基于COA與PSO的擾動(dòng)進(jìn)化策略、次適應(yīng)度策略三大改進(jìn)策略，以強(qiáng)化種群質(zhì)量，最終達(dá)到提高算法效率的目的。該算法利用GA的選擇、交叉、變異操作實(shí)現(xiàn)個(gè)體進(jìn)化；利用COA的混沌映射和載波實(shí)現(xiàn)種群混沌化，利用二次載波實(shí)現(xiàn)精英個(gè)體的混沌擾動(dòng)進(jìn)化；利用PSO實(shí)現(xiàn)較劣個(gè)體的擾動(dòng)進(jìn)化；利用次適應(yīng)度策略維持進(jìn)化末期的尋優(yōu)效率。

3.2 計(jì)算步驟

城市化區(qū)域水資源承載力綜合評(píng)價(jià)模型的求解即求解權(quán)重。應(yīng)用CPSGA算法進(jìn)行城市化下區(qū)域水資源承載力綜合評(píng)價(jià)模型求解的步驟如下：

步驟1在算法中設(shè)置好合適的迭代次數(shù)、種群規(guī)模等基本參數(shù)后，以水量、水質(zhì)、水域、水流要素的權(quán)重α1、α2、α3、α4為優(yōu)化變量，輸入“量-質(zhì)-域-流”4維度下水資源承載力分部模型評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)pi以及歷史水資源承載力評(píng)價(jià)等級(jí)數(shù)據(jù)Sk(維度i=1,2,3,4；數(shù)據(jù)組數(shù)k=1,2,…,n)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)如下：

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步驟2將混沌變量引入到優(yōu)化變量中，并把混沌運(yùn)動(dòng)的遍歷范圍放大到優(yōu)化變量的取值范圍，然后進(jìn)行編碼形成種群。任選nm個(gè)不同個(gè)體，通過(guò)Logistic映射得到nm個(gè)混沌變量序列λi(i=1,2,…,nm)，利用載波將各混沌變量放大到相應(yīng)的優(yōu)化變量的取值范圍，最后計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度并對(duì)種群進(jìn)行排序，選取前m個(gè)個(gè)體生成初始種群，從而實(shí)現(xiàn)了初始種群的混沌化過(guò)程。

步驟3當(dāng)種群個(gè)體間的適應(yīng)度相差過(guò)小時(shí)收斂速度會(huì)變慢，此時(shí)計(jì)算個(gè)體的次適應(yīng)度并對(duì)其進(jìn)行排序，篩選更優(yōu)個(gè)體更新外部精英集。

步驟4對(duì)群體進(jìn)行選擇、交叉、變異操作。

c.通過(guò)置信度準(zhǔn)則評(píng)判法進(jìn)行整體評(píng)價(jià)等級(jí)判別：

步驟6計(jì)算次適應(yīng)度。判斷上一代最優(yōu)個(gè)體進(jìn)化后是否劣于原先個(gè)體，若劣于原先個(gè)體，則進(jìn)化后的個(gè)體被外部精英集記錄的上一代最優(yōu)個(gè)體所替代；若不劣于原先個(gè)體，則進(jìn)入步驟7。

b.水質(zhì)要素水資源承載力計(jì)算結(jié)果。應(yīng)用集對(duì)分析模型對(duì)南京市水質(zhì)要素水資源承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)，將評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后計(jì)算評(píng)價(jià)樣本與各評(píng)價(jià)等級(jí)之間的綜合聯(lián)系度和相對(duì)隸屬度，將相對(duì)隸屬度歸一化處理，通過(guò)置信度準(zhǔn)則評(píng)判法，根據(jù)式(7)和表3進(jìn)行整體評(píng)價(jià)等級(jí)評(píng)判，當(dāng)評(píng)價(jià)等級(jí)為Ⅴ級(jí)時(shí)Rk=0.706 6>0.6，滿足置信度評(píng)判要求，故201