【摘 要】
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采用双目标非线性优化，同时将减排后的经济损失与空气质量指标作为目标函数，研究大气污染的科学控制策略。目前研究减排策略的方法常为情景分析，即给出不同的排放情景，以分析减排结果与对应的情景策略。但情景分析方法的问题是，难以穷举所有情景，非针对特定目标的最优解。多目标非线性优化是得出最优解的有效方法，其核心是协调各目标函数的关系，找出使各目标函数都尽可能达到的最优解。本文基于O3 和其前体物VOC 和N
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京 100029
【出 处】
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第五届全国大气边界层物理和大气化学学术研讨会
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采用双目标非线性优化，同时将减排后的经济损失与空气质量指标作为目标函数，研究大气污染的科学控制策略。目前研究减排策略的方法常为情景分析，即给出不同的排放情景，以分析减排结果与对应的情景策略。但情景分析方法的问题是，难以穷举所有情景，非针对特定目标的最优解。多目标非线性优化是得出最优解的有效方法，其核心是协调各目标函数的关系，找出使各目标函数都尽可能达到的最优解。本文基于O3 和其前体物VOC 和NOx 的相关关系，假设一个前体物—O3 日最大浓度及减排后的经济损失简化模型，研究VOC 和NOx 的减排策略，目标是同时满足经济损失与O3 的日最大浓度要求，采用非支配排序遗传优化算法得到该问题的Pareto 最优解集。
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