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摘要
基于线性规划的污染负荷优化分配结果通常存在"极端化"现象,分配方案的合理性、可行性和公平性均受到影响。针对该问题,提出了一种污染负荷优化分配的非线性规模模型,以最小化污染物削减率方差为目标,允许决策者根据偏好调整最低允许负荷量,并采用遗传算法求解模型。研究结果表明,非线性规划模型能够较好地解决线性规划存在的"极端化"现象,计算结果在公平合理性方面获得较大改进,并且具有较大的弹性,有利于提供更科学、合理的污染负荷分配方案。
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基于线性规划的污染负荷优化分配结果通常存在"极端化"现象,分配方案的合理性、可行性和公平性均受到影响。针对该问题,提出了一种污染负荷优化分配的非线性规模模型,以最小化污染物削减率方差为目标,允许决策者根据偏好调整最低允许负荷量,并采用遗传算法求解模型。研究结果表明,非线性规划模型能够较好地解决线性规划存在的"极端化"现象,计算结果在公平合理性方面获得较大改进,并且具有较大的弹性,有利于提供更科学、合理的污染负荷分配方案。
