基于决策者偏好DE算法的模糊聚类迭代洪灾评估方法

摘要：

权重的选择是各种洪水灾害评估模型中的一个关键而又难以确定的问题.根据现有主观赋权法和客观赋权法的特点,在差分进化(DE)算法的基础上,引入决策者偏好过滤掉不满足条件的个体,通过优化考虑决策者偏好的模糊聚类迭代模型获得洪灾样本的指标权重向量,结合洪灾损失样本特征值矩阵得出各样本的灾情综合评价值;然后依据灾情综合评价值与聚类矩阵求出各等级的特征值,并依此自动识别聚类矩阵中各行的类别属性;最后依据识别出的类别属性和各样本的灾情综合评价值,对洪灾样本在不同的决策者偏好下进行等级划分和灾情排序.以2013年四川省和1996年新疆的洪灾样本为例进行仿真试验,实现了不同决策者偏好下的洪灾等级评估,并为水利部门选择偏好类型提供了参考性建议.

关键词：洪水灾害评估、决策者偏好、DE算法、模糊聚类迭代模型、灾情综合评价值

所属期刊栏目：33

分类号：X43;TV873(自然灾害及其防治)

资助基金：国家自然科学基金项目71401049;长江科学院开放研究基金项目CKWV2014213/KY,CKWV2014219/KY

在线出版日期：2016-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-38