利用遗传算法进行洪水脆弱性的情景与敏感性分析

我们试图回答这个问题：“我们能否‘改造’我们的社区以降低其对洪水的脆弱性？”通过将吕宋岛中部平原的一座城市建模为具有“特征”的生物体，并尝试通过遗传算法“培育”出一个“冠军”城市（具有低洪水脆弱性），我们最小化了该城市的洪水脆弱性。结果描述了各个描笼涯（社区）应具备的特征（即城市的“设计”）。据我们所知，此前尚未尝试过此类建模。我们调查了洪水脆弱性的不同组成部分，并为每个部分赋予权重，从而将脆弱性表示为加权和；这作为遗传算法的适应度函数。我们还允许相关但独立的组成部分之间存在非线性相互作用，即贫困与死亡率，以及识字率与广播/电视普及率。我们用于确定脆弱性组成部分优先级的双表系统容易受到主观性的影响，这是脆弱性分析中的一个常见问题。因此，我们进行了敏感性分析，得出了一种设计方案，该方案使脆弱性降低了 24%，同时成本降低了 14%；相较于初始情景分析（提出的设计方案使脆弱性降低 12% 但成本增加 1%），这是一个显著的改进。