三阶段自适应采样和增量克里金辅助的昂贵高维优化算法

代理辅助进化算法已广泛应用于求解代价高昂的多目标优化问题,但大多数由于代理模型的局限性而仅限于解决决策变量低维的问题。为了解决高维的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于三阶段自适应采样策略的改进增量克里金辅助的进化算法。该算法使用改进的增量克里金模型来近似每个目标函数,此模型的超参数根据预测的不确定性进行自适应更新,降低计算复杂度的同时保证模型在高维上的准确性;此外,在模型管理方面提出一种三阶段自适应采样的策略,将采样过程分为不同的优化阶段以更有针对性的选择个体,能够首先保证收敛性,提高算法的收敛速度。为了验证算法的有效性,在包含各种特征的两组测试问题DTLZ(deb-thiele-laumanns-zitzler)、MaF(many-objective function)和路径规划实际工程问题上与最新的同类型算法进行实验对比,结果表明该算法在解决决策变量高维的昂贵多目标优化问题上具有较强的竞争力。

决策单元-多点增量采样(DUMIS)在镍污染地块基坑清挖效果评估中的应用

为评估现行采样方法在土壤清挖效果评估中的不确定性,以某Ni污染地块土壤清挖后遗留的基坑坑底为研究对象,用现行采样方法和决策单元-多点增量采样方法(Decision unit multi increment sampling,DUMIS)分别采集基坑坑底土壤,分析土壤中w(Ni)的变化情况,并评估DUMIS方法现场采样和室内制样的误差.结果表明:①现行采样方式下,7个坑底采样单元(每个采样单元9点混合)中土壤w(Ni)的变异系数为71.7%,属强变异;现场平行双样w(Ni)的相对偏差为42.6%,不符合平行双样最大允许误差要求;所有样品的w(Ni)均未超过土壤清理目标值(90.5 mg kg),但个别采样单元的土壤w(Ni)较接近清理目标值.②DUMIS方式下,将基坑底部划分为一个决策单元,均匀布设50个分样采样点位,并在现场采样和实验室制样过程均进行3次重复采样;实验室制样三重复w(Ni)的相对标准偏差(Relative standard deviation,RSD)分别为1.3%、1.5%和1.7%,现场采样三重复w(Ni)的RSD为4.0%,数据精度较高;基坑坑底土壤w(Ni)的平均值为36.6 mg/kg,远低于土壤清理目标值.研究显示,DUMIS方法样本代表性强,数据重现性好,决策可靠,适合用于基坑清挖效果评估.

基于属性重要度的数据补齐方法

为更好地处理不完备决策信息系统的缺失值,提出一种基于属性重要度的增量式数据补齐算法。基于同类数据分布的内聚性和异类数据的耦合性定义属性的重要度,优先填补重要属性;提出一种属性重要度定义;采取加权欧氏距离和余弦相似从距离和角度两方面同时衡量样本的相似度;为避免不同类别数据的相互干扰,将相似样本的搜索范围限定为同类别的完备样本集。实验采用7个UCI标准数据集比较该算法和其它算法,实验结果表明,该算法能有效提高补齐后的分类识别率。

决策单元-多点增量采样法在重金属污染农田土壤-作物协同监测中的应用

农用地土壤环境监测现行导则对于具体采样区混合样所需的分点数量仅做了原则性的规定,采样实践中通常按照最低要求执行,为探讨分点数量对重金属污染农田土壤-作物协同监测数据总体估计误差(The overall estimation error,OEE)的影响,选择安徽铜陵某重金属污染农田为研究对象,在8个小区中运用决策单元-多点增量采样法(Decision Unit-Multi Increment Sampling,DUMIS)分别采集5、50点和100点土壤混合样及对应的小麦籽粒样品,并分析了野外采样、室内制样和实验室分析各环节的误差。结果表明:土壤及小麦籽粒样品Cd、Pb含量室内制样与实验室分析准确度及精密度符合相关标准的要求,不同环节对土壤Cd、Pb含量OEE的贡献依次为实验室分析<室内制样<野外采样。小麦籽粒Cd含量监测数据的OEE主要来源于野外采样;由于籽粒Pb含量较低,OEE主要来源于实验室分析步骤。在本研究中绝大多数情况下,不同分点数量没有影响土壤和小麦籽粒样品Cd、Pb污染的评价结果,但本研究结果表明,在进行农用地土壤-作物协同监测时,需要考虑混合样分点数量对样品代表性以及评价结果的可能影响。对于污染物组成和空间变异可能较大的农田进行采样时,在给定的采样区内,适合采用DUMIS方法,以保证样品的代表性、数据的重现性和结论的可靠性。

深圳市不同土类的重金属环境背景值与理化性质特征

城市土壤环境背景值特征研究可为制定区域土壤背景值标准提供科学依据.为摸清深圳市不同土类重金属(Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Co、V、Cd和Hg)的环境背景值特征,探究重金属环境背景值与土壤理化性质的关系,在全市布设500个土壤背景点位,采用多点增量法采集500个土壤表层(0~20 cm)样品,赤红壤405个,红壤77个,黄壤18个.结果表明:(1)红壤重金属的背景值整体偏低,赤红壤Cr、Ni、Co和V以及黄壤Cu、Zn、Hg、Pb和Cd的背景值高于其他土类;3种土类中Cr、Cu、Zn、Ni、Co和V的背景值比全国"七五"背景值低,Cd和Hg背景值与全国"七五"背景值较为接近,Pb背景值高于全国"七五"背景值;(2)9种重金属背景值的空间分布规律差异较大,Pb、Zn和Co呈明显的地带性分布格局,Cr、Cu、Ni、V、Cd和Hg表现为点状分布格局;(3)将不同土类重金属背景值与理化性质参数进行相关性分析,发现赤红壤重金属背景值与理化性质的相关性最为显著;(4)通过逐步回归分析,将赤红壤中重金属背景值与理化性质参数的关系进行定量化表达,探明影响赤红壤重金属背景值的理化性质参数依次为机械组成、p H、有机质和阳离子交换量.