本發(fā)明涉及遺傳算法與農(nóng)業(yè)面源污染控制相耦合的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化方法及裝置。

背景技術(shù)：

面源污染，專業(yè)解釋為：通過降雨和地表徑流沖刷，將大氣和地表中的污染物帶入受納水體，使受納水體遭受污染的現(xiàn)象。點(diǎn)源污染，專業(yè)解釋為：由可識(shí)別的單污染源引起的空氣，水，熱，噪聲或光污染。

面源污染是目前造成流域水質(zhì)下降的重要因素。由于面源污染發(fā)生具有隨機(jī)性，來源和傳輸過程具有間歇性和不確定性，使得氣候、水文、地形、土壤、土地利用等自然地理要素對(duì)其影響較為顯著。同時(shí)受到農(nóng)田管理方式差異的影響，空間變異性強(qiáng)，不同景觀單元的污染負(fù)荷差異顯著對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)和治理相對(duì)比較困難，需要投入大量的人力、物力和財(cái)力。因此，如何從流域整體開展面源污染的管理與控制已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外關(guān)注的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。推廣實(shí)施“最佳管理措施”(Best Management Practices，BMPs)是進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染控制的有效手段。

最佳管理措施是對(duì)流域水文、土壤侵蝕、生態(tài)及養(yǎng)分循環(huán)等自然過程產(chǎn)生有益于環(huán)境，以及保護(hù)流域水環(huán)境免受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)導(dǎo)致的污染的一系列措施。BMPs主要有工程型措施和非工程型措施兩大類。其中，工程型措施主要指用于減污、減沙、洪水排控等具有一定物理結(jié)構(gòu)的措施，如沉沙池、過濾帶，濕地緩沖區(qū)，植物籬等；非工程型措施是一些新管理措施的操作程序或現(xiàn)有管理措施的改進(jìn)，如耕作管理、養(yǎng)分管理、景觀管理等。

面源污染過程具有高度的時(shí)空異質(zhì)性，這使得BMPs的實(shí)施效果亦受到空間尺度效應(yīng)的影響。在實(shí)現(xiàn)污染物最大削減效率的同時(shí)保證經(jīng)濟(jì)成本的最小化，對(duì)于流域面源污染的控制管理具有非常重要的意義。

研究表明，流域內(nèi)可能會(huì)有多種不同的BMPs及其空間組合方式以滿足非點(diǎn)源污染的控制管理要求，這使得基于BMPs及其組合的非點(diǎn)源污染控制問題實(shí)際可轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)決策問題。通過水文模型和最優(yōu)化數(shù)學(xué)方法相耦合的方式來構(gòu)建決策支持系統(tǒng)則是解決此類問題的良好途徑，其主要包括以下幾個(gè)部分：a)有效的非點(diǎn)源污染評(píng)估工具，通常為機(jī)制性模型，其能夠?qū)α饔騼?nèi)特定點(diǎn)位不同BMPs及其污染物削減效率進(jìn)行較好的模擬表征；b)經(jīng)濟(jì)評(píng)估模型或經(jīng)濟(jì)評(píng)估公式，其能夠有效的對(duì)不同空間位置的BMPs的成本進(jìn)行分析；c)最優(yōu)化算法程序，其能夠有效通過廣泛的、非線性的以及非連續(xù)性的解空間的尋優(yōu)運(yùn)算來解決流域非點(diǎn)源污染的最優(yōu)化求解問題。基于遺傳算法衍生的多目標(biāo)進(jìn)化算法能夠有效解決多種目標(biāo)的決策優(yōu)化問題，同時(shí)還能夠獲取全局性的帕累托最優(yōu)解。以次方法為優(yōu)化方法，可以為流域非點(diǎn)源污染最佳管理措施的成本-效益最優(yōu)化決策提供理論和數(shù)據(jù)支持。

Hector等2011年在美國(guó)的阿肯薩斯州林肯湖流域建立了以水土控制模型、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模塊以及進(jìn)化算法為主要組成部分的綜合模型，以水土控制模型作為所選BMPs及其組合污染物削減效率的模擬工具，經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)模塊作為所選BMPs的總成本的模擬工具，同時(shí)以這兩個(gè)模塊的模擬結(jié)果作為進(jìn)化算法多目標(biāo)決策函數(shù)的輸入數(shù)據(jù)。對(duì)林肯湖流域內(nèi)所設(shè)置的35種不同的BMPs空間配置組合(牧場(chǎng)管理、植被緩沖帶、畜禽垃圾使用措施)進(jìn)行了污染物削減效率最大化和成本-效益最優(yōu)化的模擬。

Cheng-Daw Hsieh等在翡翠水庫(kù)流域以水庫(kù)水質(zhì)(TP、TSS)達(dá)標(biāo)作為約束條件，構(gòu)建了包括零維水庫(kù)水質(zhì)模型和離散微分動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法為組件的流域降雨徑流BMPs控制措施空間配置優(yōu)化模型。以零維水庫(kù)水質(zhì)模型作為實(shí)施BMPs之后水庫(kù)水質(zhì)面源污染物削減效率的模擬工具，以離散微分動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型作為BMPs空間配置和組合規(guī)劃優(yōu)選的工具。將翡翠水庫(kù)流域劃分為14個(gè)子流域，分別在每個(gè)子流域配置滯留池、植草水道和植被緩沖帶等工程性措施。用BMPs空間配置優(yōu)化綜合模型對(duì)各個(gè)子流域采取BMPs措施后的污染物削減效果和成本進(jìn)行最優(yōu)化模擬，結(jié)果表明植草水道和植被緩沖帶的設(shè)置可在短期內(nèi)使得水庫(kù)水質(zhì)達(dá)到中度營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)，滯留池的設(shè)置則可使翡翠水庫(kù)流域的水質(zhì)達(dá)到貧營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)。

加拿大農(nóng)業(yè)部自2004年以來，在全國(guó)范圍內(nèi)選取了9個(gè)典型流域分別實(shí)施流域BMPs評(píng)估規(guī)劃(Watershed Evaluation of BMPs，WEBs)計(jì)劃。目的在于開發(fā)地塊和景觀尺度的管理決策工具。針對(duì)各流域不同的特點(diǎn)采取不同的BMPs措施來治理流域內(nèi)的面源污染。將生物物理監(jiān)測(cè)(實(shí)地監(jiān)測(cè)、歷史數(shù)據(jù)對(duì)比)、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)分析(計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、財(cái)務(wù)報(bào)表、非線性規(guī)劃、優(yōu)化模型)、水文模擬和評(píng)價(jià)三部分構(gòu)成綜合評(píng)價(jià)模型，在考慮公眾參與因素的情況下，對(duì)流域內(nèi)BMPs及其組合的環(huán)境和經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)。

洪倩在三峽庫(kù)區(qū)長(zhǎng)江流域采取“小流域推廣法”來進(jìn)行大尺度流域的面源污染的定量化研究。選取流域內(nèi)的典型小流域運(yùn)用SWAT模型進(jìn)行面源污染的精細(xì)模擬、以工程性BMPs實(shí)施后的實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，并結(jié)合遺傳算法作為流域BMPs措施的成本-效益優(yōu)化算法。將工程性措施(人工濕地、滯留池、植被緩沖帶、生態(tài)溝渠)與非工程性措施(土地利用方式改變、耕作管理、化肥施用管理)相結(jié)合，對(duì)不同的BMPs的組合配置方案進(jìn)行成本-效益最優(yōu)化的模擬。

美國(guó)學(xué)者所建立的SWAT-GA理論體系目前來看還具有可進(jìn)一步優(yōu)化完善的空間。如，Gitau等和Veith等的研究并沒有解決多目標(biāo)決策問題，且未提供最優(yōu)化方案的成本-效益曲線。相比較而言，Bekele等和Muleta等的研究雖然有關(guān)于成本-效益曲線的相關(guān)描述，但是僅僅是針對(duì)于BMPs成本與泥沙負(fù)荷量之間的關(guān)系，因此其在BMPs的類型選擇方面就具有較大的局限性。Arabi等的研究中雖然提供了不同污染物削減效率及其BMPs成本之間的成本-效益曲線，但是其環(huán)境目標(biāo)是以污染物的加權(quán)負(fù)荷量來表示的，因此在其研究中并未對(duì)不同營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的削減效率進(jìn)行較為明確的表示。Jha等和Rabotyagov等的研究工作與之前幾位學(xué)者的工作之間體現(xiàn)了較大的不同，其以三個(gè)決策標(biāo)準(zhǔn)的最小化為基礎(chǔ)，對(duì)不同營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的成本-效益進(jìn)行評(píng)估。然而，以上所有研究的局限性就在于，每進(jìn)行一次優(yōu)化求解過程就需要對(duì)SWAT模型進(jìn)行一次運(yùn)行，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的主要目的在于構(gòu)建一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化方法及裝置，在提高優(yōu)化效益的基礎(chǔ)上極大的縮短優(yōu)化運(yùn)算時(shí)間。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化方法，包括：

獲取種群；其中，所述種群為N條基因組成；N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)，每條基因的信息表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元對(duì)應(yīng)的最佳管理措施的編號(hào)；

利用所述最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)對(duì)所述種群進(jìn)行評(píng)估；

根據(jù)評(píng)估結(jié)果將滿足所述目標(biāo)函數(shù)的約束條件的基因信息遺傳到下一代種群中，對(duì)下一代種群進(jìn)行迭代評(píng)估；迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)評(píng)估結(jié)束；

根據(jù)最終評(píng)估結(jié)果獲得最終種群，所述最終種群的每條基因信息對(duì)應(yīng)的最佳管理措施構(gòu)成目標(biāo)區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的最優(yōu)化配置方案。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立方法包括：

確定目標(biāo)區(qū)域的農(nóng)業(yè)面源污染控制的關(guān)鍵源區(qū)；

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)信息確定所述關(guān)鍵源區(qū)對(duì)應(yīng)地最佳管理措施；

對(duì)所述水文響應(yīng)單元的土地利用類型的代碼進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果查找對(duì)應(yīng)土地利用類型的所述關(guān)鍵源區(qū)的最佳管理措施的參數(shù)文件；

在所述參數(shù)文件中對(duì)模擬所述最佳管理措施時(shí)需要調(diào)整的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)修正；

SWAT模型利用修正后的參數(shù)文件中的參數(shù)對(duì)所述最佳管理措施的運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行模擬，獲得所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述最佳管理措施的生命周期確定所述最佳管理措施的單位面積總成本；

根據(jù)所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)和單位面積總成本構(gòu)建最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式為：

其中，a_i,j表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)第i個(gè)水文響應(yīng)單元所對(duì)應(yīng)的編號(hào)為j的最佳管理措施；N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述目標(biāo)函數(shù)的約束條件為：

其中，AGRL、ORCD、PAST、OTHERS分別表示為土地利用類型的代碼；x_i表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元的編號(hào)。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述最佳管理措施的單位面積總成本的表達(dá)式為：

式中：C_td為措施總成本；單位為：元·hm^-2·a^-1，C₀為固定投資；單位為：元·a^-1，rm為維護(hù)成本；s為固定年利率，td為措施生命周期，單位為：年。

對(duì)應(yīng)地，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化裝置，包括：

種群獲取單元，用于獲取種群；其中，所述種群為N條基因組成；N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)，每條基因的信息表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元對(duì)應(yīng)的最佳管理措施的編號(hào)；

評(píng)估單元，用于利用所述最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)對(duì)所述種群進(jìn)行評(píng)估；

遺傳迭代運(yùn)算單元，用于根據(jù)評(píng)估結(jié)果將滿足所述目標(biāo)函數(shù)的約束條件的基因信息遺傳到下一代種群中，對(duì)下一代種群進(jìn)行迭代評(píng)估；迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)評(píng)估結(jié)束；

優(yōu)化結(jié)果確定單元，用于根據(jù)最終評(píng)估結(jié)果獲得最終種群，所述最終種群的每條基因信息對(duì)應(yīng)的最佳管理措施構(gòu)成所述目標(biāo)區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的最優(yōu)化配置方案。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述優(yōu)化裝置還包括優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單元；其中，所述優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單元包括：

關(guān)鍵源區(qū)確定模塊，用于確定目標(biāo)區(qū)域的農(nóng)業(yè)面源污染控制的關(guān)鍵源區(qū)；

最佳管理措施確定模塊，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)信息確定所述關(guān)鍵源區(qū)對(duì)應(yīng)地最佳管理措施；

最佳管理措施的參數(shù)確定模塊，用于對(duì)所述水文響應(yīng)單元的土地利用類型的代碼進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果查找對(duì)應(yīng)土地利用類型的所述關(guān)鍵源區(qū)的最佳管理措施的參數(shù)文件；

修正模塊，用于在所述參數(shù)文件中對(duì)模擬所述最佳管理措施時(shí)需要調(diào)整的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)修正；

年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)確定模塊，用于SWAT模型利用修正后的參數(shù)文件中的參數(shù)對(duì)所述最佳管理措施的運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行模擬，獲得所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)；

單位面積總成本確定模塊，用于根據(jù)所述最佳管理措施的生命周期確定所述最佳管理措施的單位面積總成本；

構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)和單位面積總成本構(gòu)建最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述優(yōu)化裝置還包括目標(biāo)函數(shù)單元；其中，所述目標(biāo)函數(shù)單元構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式為：

其中，a_i,j表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)第i個(gè)水文響應(yīng)單元所對(duì)應(yīng)的編號(hào)為j的最佳管理措施；N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述目標(biāo)函數(shù)單元構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)的約束條件為：

其中，AGRL、ORCD、PAST、OTHERS分別表示為土地利用類型的代碼；x_i表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元的編號(hào)。

可選的，在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述單位面積總成本確定模塊確定的最佳管理措施的單位面積總成本的表達(dá)式為：

式中：C_td為措施總成本；單位為：元·hm^-2·a^-1，C₀為固定投資；單位為：元·a^-1，rm為維護(hù)成本；s為固定年利率，td為措施生命周期，單位為：年。

上述技術(shù)方案具有如下有益效果：

本技術(shù)方案能夠在特定區(qū)域氣候、土地利用、土壤類型以及地形因素的影響下，針對(duì)流域農(nóng)業(yè)面源污染的關(guān)鍵源區(qū)來布設(shè)最佳管理措施以實(shí)現(xiàn)成本效益最優(yōu)化，提高流域水環(huán)境管理的成效。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提出一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化方法流程圖；

圖2為本實(shí)施例中所采用的基因編碼方式的示例圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例的最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立流程圖；

圖4為本實(shí)施例的建立最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的程序流程圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例提出一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化裝置功能框圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例中優(yōu)化裝置的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單元的功能框圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本領(lǐng)域技術(shù)人員知道，本發(fā)明的實(shí)施方式可以實(shí)現(xiàn)為一種系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、方法或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本公開可以具體實(shí)現(xiàn)為以下形式，即：完全的硬件、完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，或者硬件和軟件結(jié)合的形式。

根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，提出了一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化方法及裝置。

此外，附圖中的任何元素?cái)?shù)量均用于示例而非限制，以及任何命名都僅用于區(qū)分，而不具有任何限制含義。

下面參考本發(fā)明的若干代表性實(shí)施方式，詳細(xì)闡釋本發(fā)明的原理和精神。

本技術(shù)方案的工作原理為：本技術(shù)方案在流域農(nóng)業(yè)面源污染控制中，考慮污染發(fā)生的尺度效應(yīng)，針對(duì)適合研究區(qū)域的污染特征的最佳管理措施，采用SWAT模型構(gòu)建動(dòng)態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合遺傳算法，基于不同最佳管理措施的費(fèi)用-效益的多目標(biāo)優(yōu)化，篩選目標(biāo)區(qū)域的流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的成本-效益最優(yōu)組合方案，為構(gòu)建適用于我國(guó)人多地少現(xiàn)狀國(guó)情的流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施體系的提供切實(shí)可行的思路，同時(shí)在技術(shù)層面，相較于其他算法，能夠大量的縮減優(yōu)化算法的運(yùn)行時(shí)間，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

基于上述工作原理，本發(fā)明提出一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化方法，如圖1所示。包括：

步驟101)：獲取種群；其中，所述種群為N條基因組成；N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)，每條基因的信息表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元對(duì)應(yīng)的最佳管理措施的編號(hào)；

實(shí)施最佳管理措施(BMPs)是實(shí)現(xiàn)流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的有效手段，本技術(shù)方案需要對(duì)基于特定關(guān)鍵源區(qū)的最佳管理措施的效率進(jìn)行模擬，SWAT模型作為一種較為成熟的半分布式水文模型，在世界各地的流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的配置工作中得到了廣泛的應(yīng)用，并取得了不錯(cuò)的結(jié)果。本案在通過SWAT模型模擬實(shí)施最佳管理措施時(shí)，基于最佳管理措施的運(yùn)行機(jī)制在目標(biāo)區(qū)域模擬運(yùn)行時(shí)調(diào)整與之相對(duì)應(yīng)的參數(shù)來進(jìn)行模擬。經(jīng)過世界各地的流域農(nóng)業(yè)面源的統(tǒng)計(jì)可知，單一的管理措施的運(yùn)行機(jī)制及SWAT模型模擬參數(shù)匯總表見表1。由表1可知，土地利用類型分為：耕地(A1)、耕地(A2)、耕地(A3)、耕地(A4)、耕地(A5)、耕地(A6)、果園(O1)、果園(O2)、果園(O3)、養(yǎng)殖場(chǎng)(L1)、養(yǎng)殖場(chǎng)(L2)、養(yǎng)殖場(chǎng)(L3)、養(yǎng)殖場(chǎng)(L4)。土地利用類型為耕地時(shí)可有6種控制措施類型，土地利用類型為果園時(shí)可有3種控制措施類型，土地利用類型為養(yǎng)殖場(chǎng)時(shí)可有4種控制措施類型。根據(jù)土地利用類型為耕地的6種管理措施類型的排列組合獲得土地利用類型的代碼為AGRL的最佳管理措施的種類的個(gè)數(shù)是63種，從而得到63種最佳管理措施的代碼。根據(jù)土地利用類型為果園的3種管理措施類型的排列組合獲得土地利用類型的代碼為ORCD的最佳管理措施的種類的個(gè)數(shù)是7，從而得到7種最佳管理措施的代碼。根據(jù)土地利用類型為養(yǎng)殖場(chǎng)的4種管理措施類型的排列組合獲得土地利用類型的代碼為PAST的最佳管理措施的種類的個(gè)數(shù)是15，從而得到15種最佳管理措施的代碼。土地利用類型的代碼為AGRL、土地利用類型的代碼為ORCD、土地利用類型的代碼為PAST均不實(shí)施任何管理措施，這時(shí)最佳管理措施的代碼為baseline。在土地利用類型除耕地、果園、養(yǎng)殖場(chǎng)之外的其他類型的代碼為OTHERS，這種情況下不實(shí)施任何管理措施，這時(shí)最佳管理措施的代碼為NO BMP，請(qǐng)見下表2。由表2可知，最佳管理措施可以是單一的一種管理措施，可以是多種管理措施組合在一起，也可以不采用管理措施，共獲得89種最佳管理措施的代碼。

表1

表2

在優(yōu)化過程始于種群的生成。在本實(shí)施例中，可以通過Matlab自動(dòng)生成種群和人工輸入種群數(shù)量?jī)煞N方式實(shí)現(xiàn)。每一組單獨(dú)的種群由N個(gè)基因組成。對(duì)于本實(shí)施例的流域農(nóng)業(yè)面源來說，采用浮點(diǎn)型的基因編碼方式，所有最佳管理措施均采用1～89的順序編碼的方式實(shí)現(xiàn)。因此，種群的染色體中所包含的每條基因均以1～89之間的任一數(shù)字來表示水文響應(yīng)單元對(duì)應(yīng)所采用的最佳管理措施，圖2為本實(shí)施例中所采用的基因編碼方式的示例。據(jù)統(tǒng)計(jì)，流域農(nóng)業(yè)面源的水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)最大值為564，那么種群的染色體的長(zhǎng)度為564，染色體中每個(gè)基因信息表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元對(duì)應(yīng)的最佳管理措施的編號(hào)。

步驟102)：利用最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)對(duì)所述種群進(jìn)行評(píng)估；

本研究的優(yōu)化目標(biāo)為多目標(biāo)優(yōu)化，即篩選費(fèi)用成本低、污染物負(fù)荷去除率高的最佳管理措施。因此，本研究中將多目標(biāo)的最佳管理措施優(yōu)化設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為非線性離散系統(tǒng)的優(yōu)化求解問題。因此，總氮、總磷及成本的最小化目標(biāo)函數(shù)分別可表示為：

上式中：a_i,j表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)第i個(gè)水文響應(yīng)單元所對(duì)應(yīng)的編號(hào)為j的最佳管理措施。N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)，在本實(shí)施例中，N取值為564，由于j為最佳管理措施的編號(hào)，j取得最大值為89。

將以式(1)、式(2)、式(3)相結(jié)合構(gòu)建流域不同地塊的多目標(biāo)最佳管理措施的空間優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)，該函數(shù)可表達(dá)為：

如圖3所示，為最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立流程圖。包括：

步驟1)：確定目標(biāo)區(qū)域的農(nóng)業(yè)面源污染控制的關(guān)鍵源區(qū)；

就流域整體而言，少數(shù)區(qū)域的農(nóng)業(yè)面源污染物輸出量通常占據(jù)全流域負(fù)荷總量的絕大比例。農(nóng)業(yè)面源污染關(guān)鍵源區(qū)是指對(duì)流域內(nèi)水環(huán)境整體狀況有決定性影響的污染敏感區(qū)域。從流域整體的角度來對(duì)面源污染進(jìn)行控制，應(yīng)首先明確不同空間尺度內(nèi)污染源的時(shí)空分布特征，并在此基礎(chǔ)上識(shí)別出農(nóng)業(yè)面源污染的關(guān)鍵源區(qū)，這已經(jīng)成為當(dāng)前流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的核心理念和關(guān)鍵所在。

本方案擬采用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型作為流域農(nóng)業(yè)面源污染關(guān)鍵源區(qū)的識(shí)別工具，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的地表徑流、土壤侵蝕、污染物質(zhì)流失情況進(jìn)行評(píng)估，并基于GIS技術(shù)，對(duì)流域尺度的污染物流失高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行識(shí)別，劃定流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的關(guān)鍵源區(qū)。

步驟2)：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)信息確定所述關(guān)鍵源區(qū)對(duì)應(yīng)地最佳管理措施；

步驟3)：對(duì)所述水文響應(yīng)單元的土地利用類型的代碼進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果查找對(duì)應(yīng)土地利用類型的所述關(guān)鍵源區(qū)的最佳管理措施的參數(shù)文件；

步驟4)：在所述參數(shù)文件中對(duì)模擬所述最佳管理措施時(shí)需要調(diào)整的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)修正；

步驟5)：SWAT模型利用修正后的參數(shù)文件中的參數(shù)對(duì)所述最佳管理措施的運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行模擬，獲得所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)；

步驟6)：根據(jù)所述最佳管理措施的生命周期確定所述最佳管理措施的單位面積總成本；

最佳管理措施的成本主要包括固定投資和生命周期內(nèi)的運(yùn)行維護(hù)成本兩部分。其中，固定投資反映建造工程措施的一次性固定資產(chǎn)投入水平，主要包括人力成本、土地成本及建設(shè)費(fèi)用三項(xiàng)費(fèi)用內(nèi)容。人力成本是指措施在建設(shè)實(shí)施過程中所需投入的勞動(dòng)力支出成本，土地成本是措施實(shí)施的場(chǎng)地使用費(fèi)，由于人力成本和土地成本會(huì)隨著政府政策調(diào)控措施以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生較大的差異。因此，本技術(shù)方案中的人力成本和土地成本的計(jì)算考慮以措施的生命周期為時(shí)間期限的經(jīng)濟(jì)凈現(xiàn)值來表示。建設(shè)費(fèi)用主要包括材料費(fèi)(如植被緩沖帶中植草造林植株購(gòu)買費(fèi)用)、機(jī)械使用費(fèi)、其他間接費(fèi)、現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)費(fèi)、間接費(fèi)、企業(yè)利潤(rùn)以及稅金等。管理類措施的成本則主要包括化肥減施導(dǎo)致花費(fèi)成本降低、農(nóng)作物產(chǎn)量的變化折合市價(jià)后的損失或收益、畜禽養(yǎng)殖數(shù)量變化導(dǎo)致的收益的降低以及糞肥回田措施導(dǎo)致的化肥施用量的降低進(jìn)而導(dǎo)致化肥施用成本的降低等。措施的管理維護(hù)成本包括維護(hù)成本和管理需求成本兩部分，維護(hù)成本反應(yīng)了最佳管理措施建設(shè)實(shí)施后進(jìn)行維護(hù)的資金和人力投入。管理需求則表示最佳管理措施在實(shí)施后所需要的維護(hù)管理上的要求，如：清淤、除草等。為了考慮措施實(shí)施過程中通貨膨脹等經(jīng)濟(jì)因素對(duì)總成本的影響，通過將管理維護(hù)成本折算成等價(jià)的經(jīng)濟(jì)凈現(xiàn)值以進(jìn)行下一步的優(yōu)化模擬工作。在本實(shí)施例中，為了便于下一步最佳管理措施的配置多目標(biāo)優(yōu)化決策方案的實(shí)施，本文中各項(xiàng)措施的費(fèi)用均采用單位面積加權(quán)平均的方式來表示。所述最佳管理措施的單位面積總成本的表達(dá)式為：

式中：C_td為措施總成本，單位：元·hm^-2·a^-1；C₀為固定投資，單位：元·a^-1；rm為維護(hù)成本，一般以所占總成本的比例表示，如緩沖帶為1％，s為固定年利率，本案參考中國(guó)人民銀行一年期年利率為5.56％，在本實(shí)施例中為簡(jiǎn)化計(jì)算以6％代替，td為措施生命周期，單位：年。

步驟7)：根據(jù)所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)和單位面積總成本構(gòu)建最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。

傳統(tǒng)地最佳管理措施的優(yōu)化配置動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建方式，每運(yùn)行一次優(yōu)化模擬時(shí)，就需要SWAT模型在修改相關(guān)的最佳管理措施模擬參數(shù)后相應(yīng)的運(yùn)行一次，這會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間同時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件要求較高，不利于進(jìn)行大種群和多代次的優(yōu)化模擬進(jìn)程。由圖3中的步驟1～步驟7可知，本案為了改進(jìn)這一缺陷，以Matlab2013a為平臺(tái)，編寫了自動(dòng)化的最佳管理措施模擬及數(shù)據(jù)儲(chǔ)存腳本程序，該程序?qū)ν恋乩妙愋痛a進(jìn)行識(shí)別，然后通過SWAT模型的輸出文件“*.mgt”對(duì)模擬最佳管理措施需要調(diào)整的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)修正，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)SWAT模型的再模擬并將輸出結(jié)果儲(chǔ)存為EXCEL文件，便于下一步優(yōu)化模擬工作的開展，腳本程序的運(yùn)行流程見圖4。例如：對(duì)農(nóng)業(yè)種植用地實(shí)施緩沖帶措施，該腳本程序所對(duì)應(yīng)的土地利用類型為農(nóng)業(yè)種植用地，對(duì)應(yīng)的最佳管理措施的編號(hào)為“5”，該腳本程序利用最佳管理措施的編號(hào)會(huì)自動(dòng)識(shí)別SWAT模型的輸出文件中所有土地利用類型為“AGRL”的*.mgt文件，并自動(dòng)的將“filter strip value”設(shè)置為10m，然后再自動(dòng)使SWAT模型再運(yùn)行一次，并將所獲取的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)儲(chǔ)存，只需手工將單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行面積加權(quán)計(jì)算后即可獲得相應(yīng)水文特征的年度污染負(fù)荷數(shù)據(jù)，采用該程序后最佳管理措施的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建過程所用時(shí)間減少為28.5小時(shí)。

步驟103)：根據(jù)評(píng)估結(jié)果將滿足所述目標(biāo)函數(shù)的約束條件的基因信息遺傳到下一代種群中，對(duì)下一代種群進(jìn)行迭代評(píng)估；迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)評(píng)估結(jié)束；

由前述工作原理可知，本案采用遺傳算法確定目標(biāo)區(qū)域的流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的成本-效益最優(yōu)組合方案。遺傳算法(Genetic Algorithm)是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律(適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制)演化而來的隨機(jī)化搜索方法。遺傳算法也是計(jì)算機(jī)科學(xué)人工智能領(lǐng)域中用于解決最優(yōu)化的一種搜索啟發(fā)式算法，是進(jìn)化算法的一種。這種啟發(fā)式通常用來生成有用的解決方案來優(yōu)化和搜索問題。進(jìn)化算法最初是借鑒了進(jìn)化生物學(xué)中的一些現(xiàn)象而發(fā)展起來的，這些現(xiàn)象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。遺傳算法在適應(yīng)度函數(shù)選擇不當(dāng)?shù)那闆r下有可能收斂于局部最優(yōu)，而不能達(dá)到全局最優(yōu)。遺傳算法的基本運(yùn)算過程如下：

a)初始化：設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t＝0，設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T，隨機(jī)生成M個(gè)個(gè)體作為初始群體P(0)。

b)個(gè)體評(píng)價(jià)：計(jì)算群體P(t)中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度。

c)選擇運(yùn)算：將選擇算子作用于群體。選擇的目的是把優(yōu)化的個(gè)體直接遺傳到下一代或通過配對(duì)交叉產(chǎn)生新的個(gè)體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個(gè)體的適應(yīng)度評(píng)估基礎(chǔ)上的。

d)交叉運(yùn)算：將交叉算子作用于群體。遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)變異運(yùn)算：將變異算子作用于群體。即是對(duì)群體中的個(gè)體串的某些基因座上的基因值作變動(dòng)。

群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運(yùn)算之后得到下一代群體P(t+1)。

f)終止條件判斷：若t＝T,則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個(gè)體作為最優(yōu)解輸出，終止計(jì)算。

對(duì)于本實(shí)施例來說，為了保證遺傳算法的解的有效性，需設(shè)定約束條件來限制算法在尋優(yōu)過程中的取值，約束條件規(guī)定遺傳算法將從最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的1～64列隨機(jī)選取可能的最佳管理措施在土地利用類型為AGRL的地塊上實(shí)施模擬，進(jìn)而從64～73列中選擇最佳管理措施在土地利用類型為ORCD的地塊上實(shí)施模擬，最后在74～88列中選擇最佳管理措施在土地利用類型為PAST的地塊上實(shí)施模擬，其余土地類型則選擇89列措施進(jìn)行模擬。在表2中，在遺傳運(yùn)算過程中雖然編號(hào)為89表示不配置措施但是仍需要在優(yōu)化運(yùn)算過程中進(jìn)行模擬，因?yàn)閮?yōu)化模擬的結(jié)果是針對(duì)流域整體地塊的組合，而不是特指某種地類的地塊。因此，目標(biāo)函數(shù)的約束條件可表示為：

其中，AGRL、ORCD、PAST、OTHERS分別表示為土地利用類型的代碼；x_i表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元的編號(hào)。

遺傳算法在運(yùn)行過程中根據(jù)目標(biāo)函數(shù)對(duì)所產(chǎn)生的種群進(jìn)行評(píng)估。其中，評(píng)估值的計(jì)算是基于最佳管理措施實(shí)施后各個(gè)水文響應(yīng)單元所產(chǎn)生的污染物的負(fù)荷量之和以及成本之和進(jìn)行，所有這些參數(shù)均來自于前文所述的最佳管理措施的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)在整個(gè)優(yōu)化模擬運(yùn)算中扮演屬性表角色，以此來代替現(xiàn)有技術(shù)中所采用的SWAT-GA的動(dòng)態(tài)鏈接過程，可以極大的縮短優(yōu)化運(yùn)算時(shí)間。本案采用最大迭代次數(shù)作為優(yōu)化運(yùn)算終止的條件。一般情況下種群越大，迭代次數(shù)越多會(huì)獲得更接近最有條件的解集，但是相應(yīng)的運(yùn)算時(shí)間也會(huì)增加很多。這種情況下所花費(fèi)的運(yùn)算時(shí)間仍然比現(xiàn)有技術(shù)所花費(fèi)的時(shí)間要少很多，我們大致可以節(jié)約時(shí)間消耗的10-50倍。

步驟104)：根據(jù)最終評(píng)估結(jié)果獲得最終種群，所述最終種群的每條基因信息對(duì)應(yīng)的最佳管理措施構(gòu)成目標(biāo)區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的最優(yōu)化配置方案。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀程序，其中當(dāng)在電子設(shè)備中執(zhí)行所述程序時(shí)，所述程序使得計(jì)算機(jī)在所述電子設(shè)備中執(zhí)行如圖1所述的對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的優(yōu)化方法。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀程序的存儲(chǔ)介質(zhì)，其中所述計(jì)算機(jī)可讀程序使得計(jì)算機(jī)在電子設(shè)備中執(zhí)行如圖1所述的對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的優(yōu)化方法。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程，可以通過計(jì)算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲(chǔ)于一般計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲(chǔ)記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機(jī)存儲(chǔ)記憶體(Random Access Memory，RAM)等。

應(yīng)當(dāng)注意，盡管在附圖中以特定順序描述了本發(fā)明方法的操作，但是，這并非要求或者暗示必須按照該特定順序來執(zhí)行這些操作，或是必須執(zhí)行全部所示的操作才能實(shí)現(xiàn)期望的結(jié)果。附加地或備選地，可以省略某些步驟，將多個(gè)步驟合并為一個(gè)步驟執(zhí)行，和/或?qū)⒁粋€(gè)步驟分解為多個(gè)步驟執(zhí)行。

如圖5所示，為本發(fā)明提出的一種流域農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施優(yōu)化裝置功能框圖。包括：

種群獲取單元501，用于獲取種群；其中，所述種群為N條基因組成；N為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)水文響應(yīng)單元的個(gè)數(shù)，每條基因的信息表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元對(duì)應(yīng)的最佳管理措施的編號(hào)；

評(píng)估單元502，用于利用最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)對(duì)所述種群進(jìn)行評(píng)估；

遺傳迭代運(yùn)算單元503，用于根據(jù)評(píng)估結(jié)果將滿足所述目標(biāo)函數(shù)的約束條件的基因信息遺傳到下一代種群中，對(duì)下一代種群進(jìn)行迭代評(píng)估；迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)評(píng)估結(jié)束；

優(yōu)化結(jié)果確定單元504，用于根據(jù)最終評(píng)估結(jié)果獲得最終種群，所述最終種群的每條基因信息對(duì)應(yīng)的最佳管理措施構(gòu)成目標(biāo)區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源污染控制的最佳管理措施的最優(yōu)化配置方案。

如圖6所示，為本發(fā)明中優(yōu)化裝置的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單元的功能框圖。所述優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單元包括：

關(guān)鍵源區(qū)確定模塊601，用于確定目標(biāo)區(qū)域的農(nóng)業(yè)面源污染控制的關(guān)鍵源區(qū)；

最佳管理措施確定模塊602，用于根據(jù)經(jīng)驗(yàn)信息確定所述關(guān)鍵源區(qū)對(duì)應(yīng)地最佳管理措施；

最佳管理措施的參數(shù)確定模塊603，用于對(duì)所述水文響應(yīng)單元的土地利用類型的代碼進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果查找對(duì)應(yīng)土地利用類型的所述關(guān)鍵源區(qū)的最佳管理措施的參數(shù)文件；

修正模塊604，用于在所述參數(shù)文件中對(duì)模擬所述最佳管理措施時(shí)需要調(diào)整的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)修正；

年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)確定模塊605，用于SWAT模型利用修正后的參數(shù)文件中的參數(shù)對(duì)所述最佳管理措施的運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行模擬，獲得所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)；

單位面積總成本確定模塊606，用于根據(jù)所述最佳管理措施的生命周期確定所述最佳管理措施的單位面積總成本；其中，所述單位面積總成本確定模塊確定的最佳管理措施的單位面積總成本的表達(dá)式為：

式中：C_td為措施總成本；單位為：元·hm^-2·a^-1，C₀為固定投資；單位為：元·a^-1，rm為維護(hù)成本；s為固定年利率，td為措施生命周期，單位為：年。

構(gòu)建模塊607，用于根據(jù)所述最佳管理措施的年度單位面積污染負(fù)荷數(shù)據(jù)和單位面積總成本構(gòu)建最佳管理措施的優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。

在本實(shí)施例中，所述優(yōu)化裝置還包括目標(biāo)函數(shù)單元；其中，所述目標(biāo)函數(shù)單元構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式為：

其中，a_i,j表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)第i個(gè)水文響應(yīng)單元所對(duì)應(yīng)的編號(hào)為j的最佳管理措施。

所述目標(biāo)函數(shù)單元構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)的約束條件為：

其中，AGRL、ORCD、PAST、OTHERS分別表示為土地利用類型的代碼；x_i表示目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)水文響應(yīng)單元的編號(hào)。

本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以了解到本發(fā)明實(shí)施例列出的各種功能是通過硬件還是軟件來實(shí)現(xiàn)取決于特定的應(yīng)用和整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對(duì)于每種特定的應(yīng)用，可以使用各種方法實(shí)現(xiàn)所述的功能，比如，本技術(shù)方案中的種群獲取單元501、評(píng)估單元502、遺傳迭代運(yùn)算單元503、優(yōu)化結(jié)果確定單元504、優(yōu)化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單元均可以通過FPGA實(shí)現(xiàn)，但這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)被理解為超出本發(fā)明實(shí)施例保護(hù)的范圍。

此外，盡管在上文詳細(xì)描述中提及了裝置的若干單元，但是這種劃分僅僅并非強(qiáng)制性的。實(shí)際上，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，上文描述的兩個(gè)或更多單元的特征和功能可以在一個(gè)單元中具體化。同樣，上文描述的一個(gè)單元的特征和功能也可以進(jìn)一步劃分為由多個(gè)單元來具體化。

以上具體實(shí)施方式，對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，以上僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式而已，并不用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。