基于二元语义的生态工业园区多目标优化及评价研究

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生态工业园区作为生态工业的重要实践形式,是推进我国第二产业改革创新的支柱力量,但是传统的发展模式存在诸多问题,如何科学地构建生态工业园区产业规划的决策模型及其多维度参数评价体系,成为亟待解决的问题。在经济“新常态”下,生态工业园区产业规划的决策目标和参数集发生了新的变化,已有的模型和方法难以优化和处理这类新决策情景下的决策目标及其语义模糊的数据。因此,本文基于多目标优化、语义数据处理、利益相关者等理论,研究了基于二元语义的生态工业园区多目标优化模型及评价模型。主要研究内容和创新工作如下:(1)采用利益相关者分析等方法,构建了生态工业园区评价的新的评价参数集。鉴于过往评价研究中只考虑单方面专家意见的局限性,引入利益相关者理论,依据出现频次、频率等属性,获取了企业、环保局、园区管委会、产品用户、居民等生态工业园区利益相关者,并利用社会网络挖掘方法,分析了具有新结构特征的关联矩阵及整体中心度等数值特征。(2)根据云模型理论,提出了参数集的指标筛选模型。按资源节约、循环利用、污染控制三维度指标,初步筛选了包含29个特征量的评价指标集。利用正向及逆向云发生器,计算各指标的期望、熵及超熵。基于调查访谈等方法获取数据,利用提出的模型三次遍历处理数据,得出了指标集的重要度排序及优化的生态工业园区内生动力指标体系,共包含20个评价指标。(3)采用多粒度二元语义信息处理和投影法,提出了基于集对分析模型的评价指标参数加权方法。在比较分析了层次分析法、灰色系统分析法等的数据输入和数据处理过程及其适用范围,结合生态工业园区评价指标参数的语义模糊性、多层级多目标性、决策系统不确定等特征,构建了基于二元语义的生态工业园区集对分析模型。该模型集成了利益相关者的出现频率特征量和社会网络分析中的整体中心度,采用二元语义的集结算子,对各指标参数进行综合赋权,采用集对分析法对数据样本进行评价。其特点是能够提炼数据样本所表征的发展方向,弥补样本之间的横向比较的差距,提高纵向比较中相对不足的指标项。选取了烟台经济技术开发区国家生态工业示范园区、日照经济开发区等7个样本数据进行了实例分析,验证了模型的有效性和评价结果的合理性。(4)使用不可行度(IFD)选择操作的非劣分类遗传算法(NSGA-II),提出了生态工业园区产业规划的多目标决策新方法。利用优选和加权的评价指标体系,构建了生态工业园区的产业链及其企业规划的决策变量。以“后期的内生动力需求最大化”和“初期的经济增长需求最大化”为园区的两维度发展目标,构建了多目标优化决策模型。使用规划选择的产业链数量、在区企业数量、产业链与企业的内在联系等内在逻辑,构建了模型的约束条件。使用改进的NSGA-II算法,采用精英策略和拥挤度比较算子,获取了Pareto域,并使用IFD选择操作,处理NSGA-II中约束信息,求解出生态工业园区规划多目标优化模型,获取了Pareto最优解。使用泰山工业园区的样本数据进行了实例分析,验证了Pareto解的合理性,并提出了相应的产业规划建议。因此,本文成果对生态工业园区产业规划提供了决策理论模型和方法,为生态工业园区加快推进产业升级,促进结构转型,实施创新驱动,培育可持续的竞争力提供了理论支撑。
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