“可调权重价格指数法”在斗门水库项目建安成本控制中的应用

针对国内外水利工程类项目建安成本控制研究较少的现状,本文作者从政府投资建设工程项目审计监督的角度,就西安斗门水库建设过程中遇到的人材机价格大幅上涨情况,较创新性的以“可调权重价格指数法”进行了建安成本控制及预测,取得了显著效果。本方法为该水库后续建设的建安成本控制乃至此类水利工程项目建安成本控制提供了可借鉴的思路,具有较重要的理论意义和工程应用价值,值得进一步讨论、优化、推广。

基于不同权重法联合TOPSIS模型的温室茄子调亏灌溉制度综合评价

为优化设施作物调亏灌溉策略,实现节水增产提质目标,以温室茄子为研究对象,参考0~60 cm土层平均田间持水量(θf),在苗期、开花坐果期和成熟采摘期分别设置2种水分调亏水平(重度水分调亏50%~55%θf、轻度水分调亏70%~75%θf),以80%~85%θf作为对照(CK处理),研究不同调亏水平对植株生长(株高和叶面积指数LAI)、产量构成(地上干物质量AB、单果质量WS、平均横径TD、平均纵径LD和产量)、果实品质(可溶性糖SSC和可溶性蛋白质SPC)和水分利用(耗水量ET、水分利用效率WUE和灌溉水利用效率IWUE)的影响,利用TOPSIS模型引入信息量权重法和CRITIC权重法对不同调亏处理进行了综合评价。结果表明,温室茄子在苗期施加轻度水分调亏有利于株高和LAI的提高,开花坐果期轻度水分调亏显著影响AB、WS、TD和LD,但苗期或成熟采摘期施加轻度水分调亏对产量形成无影响;开花坐果期施加轻度水分调亏下产量、WUE和IWUE最高,并且ET较CK处理减少11.6%;苗期或开花坐果期施加重度水分调亏有利于提高SSC,而提高SPC不宜施加重度水分调亏;利用TOPSIS模型多目标综合分析法对不同调亏灌溉处理进行了评价,发现苗期和开花坐果期80%~85%θf、成熟采摘期70%~75%θf的土壤水分管理模式可实现产量、品质和水分利用效率的最优化。因此,在成熟采摘期施加轻度水分调亏而其他生育期保持CK处理是温室茄子栽培的最佳调亏灌溉策略。

调水量合理分配指标体系的建立及其应用

根据区域调水量分配的主要影响因素,以调水量合理分配为目标,基于社会、经济、生态环境、效率等合理性准则,结合评价指标选用原则,选取反映水—社会—经济系统特征的15项关键评价指标,形成具有多层次递阶结构的指标体系,并建立调水量分配的AHP递阶计算模型。根据方案层与目标层的关系,将各子区域相对于调水量合理分配的组合权重作为各子区域的分水权重,由此确定各子区域分得的调水量。实例结果表明,构建的调水量分配指标体系可行、有效。

Enhancing MOEA/D with uniform population initialization,weight vector design and adjustment using uniform design

In order to exploit the enhancement of the multi- objective evolutionary algorithm based on decomposition （MOEA/D）, we propose an improved algorithm with uniform de- sign （UD）, i.e. MOEA/D-UD. Three mechanisms in MOEA/D-UD are modified by introducing an experimental design method called UD. To fully employ the information contained in the domain of the multi-objective problem, we apply UD to initialize a uniformly scattered population. Then, motivated by the analysis of the re- lationship between weight vectors and optimal solutions of scalar subproblems in the study of MOEND with adaptive weight ad- justment （MOEA/D-AWA）, a new weight vector design method based on UD is introduced. To distinguish real sparse regions from pseudo sparse regions, i.e. discontinuous regions, of the complex Pareto front, the weight vector adjustment strategy in MOEMD-UD adequately utilizes the information from neighbors of individuals. In the experimental study, we compare MOEA/D-UD with three outstanding algorithms, namely MOEA/D with the dif- ferential evolution operator （MOEA/D-DE）, MOEA/D-AWA and the nondominated sorting genetic algorithm II （NSGA-II） on nineteen test instances. The experimental results show that MOEA/D-UD is capable of obtaining a well-converged and well diversified set of solutions within an acceptable execution time.