基于改进飞蛾扑火算法的应急资源调度研究*

为解决多灾害点应急资源调度问题,构建不同路况下运输消耗成本最低、装车时间最少的多目标应急资源调度模型,基于双自适应因子改进飞蛾扑火算法,克服传统飞蛾扑火算法存在的局部最优而早熟收敛、种群多样性低而全局寻优性能差的问题,提高算法的寻优性能和求解精度,并求解应急资源调度问题,获得各灾害点高效应急资源配置方案。研究结果表明:与经典飞蛾扑火优化（MFO）算法以及基于Levy飞行的飞蛾扑火优化（LMFO）算法相比,基于双自适应因子的改进MFO（DAMFO）算法模型求解精度更高,研究结果可为制定合理高效的应急资源调度方案提供依据。     

宽域灰色聚类法在土壤环境质量评价中的应用

利用宽域灰色聚类法评价土壤环境质量,先构造白化函数,引入修正系数,确定污染物权重,再计算聚类系数实现土壤样本的环境质量等级评判与排序。将此方法应用于太原市5个区县,8项指标的土壤质量评价,并与综合指数法、模糊综合评判法相比较,结果表明模糊综合评判法与宽域灰色聚类法对于5个区县的污染级别的评价结果是一致的,而综合指数法对前四个评价点级别均比上述两种方法低一个级别,三种方法的质量排序大致相同,只有模糊综合评价中认为小店区优于万柏林区。     

宽域灰色聚类法在土壤环境质量评价中的应用

利用宽域灰色聚类法评价土壤环境质量,先构造白化函数,引入修正系数,确定污染物权重,再计算聚类系数实现土壤样本的环境质量等级评判与排序。将此方法应用于太原市5个区县,8项指标的土壤质量评价,并与综合指数法、模糊综合评判法相比较,结果表明模糊综合评判法与宽域灰色聚类法对于5个区县的污染级别的评价结果是一致的,而综合指数法对前四个评价点级别均比上述两种方法低一个级别,三种方法的质量排序大致相同,只有模糊综合评价中认为小店区优于万柏林区。