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    基于混合遺傳算法的災損修復經費管理系統

    2016-05-04 02:09:44
    新技術新工藝 2016年1期
    關鍵詞:經費正交試驗遺傳算法

    張 彬

    (北京理工大學,北京100081)

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    基于混合遺傳算法的災損修復經費管理系統

    張彬

    (北京理工大學,北京100081)

    摘要:為積極探索與研究軍隊災損修復經費新的管理模式、分配方法,適應新形勢下對各類經費進行高效、科學管理的需要,重點針對現階段災損修復經費管理中存在的諸多問題,研究設計了一個面向軍隊應用的災損修復經費管理系統。該系統由綜合信息系統、經費管理系統和經費分配系統等三部分組成。此外,針對軍隊災損修復經費的分配問題,建立了一種多目標規(guī)劃數學模型,該模型對傳統遺傳算法進行了相應改進,可實現軍隊災損修復經費的快速、合理分配。

    關鍵詞:經費;遺傳算法;多目標規(guī)劃;正交試驗;管理系統

    災損修復經費是指軍隊的基礎設施由于自然災害損毀所需的修復經費,其主要用于對遭受氣象、海洋和地震等自然災害而損毀的基礎設施進行修復[1]。由于災損修復經費的特殊性,其對于恢復軍隊基本工作生活秩序與戰(zhàn)備至關重要,如果災損修復經費的分配不合理、不及時,很有可能會影響軍隊的安全穩(wěn)定和發(fā)展建設[2];因此,對災損修復經費的管理至關重要。

    1災損修復經費管理中存在的問題

    災損修復經費管理中存在如下問題。

    1)缺乏專門化管理。在現階段災損修復經費管理的過程中,對于災損修復經費的特殊性考慮不足,未將災損修復經費作為一項獨立經費單獨進行管理,也未設立單獨的管理系統。

    2)管理較為松散,缺乏有效的審查與監(jiān)督。由于缺乏單獨的管理系統,對于災損修復經費管理的方式簡單粗放,缺乏對于災損修復經費申報、預算、使用和結算等整個過程的監(jiān)督與審查。

    3)發(fā)放周期較長,時效性差。由于經費分配工作比較復雜,審批周期較長,災損修復經費的下達時間比較滯后,缺乏一個快速到位的措施與途徑,導致有些受災單位無法得到及時有效的救助。

    4)供需矛盾突出,缺乏有效的分配機制[3]。在當前災損修復經費供需矛盾突出的情況下,并未建立有效的分配機制,而是由人工進行分配,缺乏必要的依據與數據支持,無法達到最優(yōu)的分配效果。

    2災損修復經費管理系統應實現的目標

    災損修復經費的特殊性,要求對其進行獨立管理,其管理系統應當與其特點相適應。其具體要求如下。

    1)程序簡便,反應迅速,滿足災損修復經費時效性的特征。由于自然災害具有突發(fā)性的特點,災損修復經費往往無法提前籌備妥當,而是在災損發(fā)生之后,由受災單位上報審批,上級單位應經過勘驗審核,統計匯總,綜合平衡,而后再分期分批下達經費,但是這一復雜的流程往往較為漫長,對于某些災情嚴重,要求立即處置的情況反應不足;因此,相較其他經費管理系統,災損修復經費管理系統應具有時效性。

    2)能夠進行有效智能分配。近年來,由于突發(fā)災害不斷增多,經費的總量限制越來越制約了各受災單位的重建與恢復[4]。即使能夠有需必應、足額保障,也無法做到一次性給付,而是分期分批撥付。在災損修復經費總量一定的前提下,怎樣利用有限的經費使得多個受災單位得到合理的應有保障,也就是如何進行最優(yōu)化分配,實現經費效益的最大化,這是災損修復經費管理中獨有的問題,也是管理系統設計的難點。

    3)安全性、可靠性高。特定的用戶只有在身份審核正確的情況下才可登陸本系統,依據不同的身份類別劃分相應的操作權限和瀏覽范圍。各功能模塊之間具備必要的協同機制,確保資金管理的安全性、可靠性。

    4)進行有效地監(jiān)督和反饋。災損修復經費的管理是整個經費全周期的管理過程,不僅涵蓋申請、預算、審核和分配等使用環(huán)節(jié),還應包含監(jiān)督、追加和調整等考核機制,確保經費使用效益的最大化。

    3災損修復經費管理系統設計

    由上述要求可以看出,災損修復經費管理系統是財務管理的重要組成部分,可用于實現對災損專項經費的管理與全程監(jiān)管。該系統使用用戶分為申請單位用戶和管理單位用戶兩類,不同的用戶具有不同的操作權限。其中,申請單位用戶可通過該系統進行經費申報,材料提交,并且查看經費撥付情況;管理單位用戶負責對經費申請進行審核、分配、撥付、核銷和監(jiān)管等。

    3.1系統功能與體系

    災損修復經費管理系統由3個子系統組成:災損修復經費綜合信息系統、災損修復經費管理系統和災損修復經費分配系統,其相互關系如圖1所示。其中,災損修復經費綜合信息系統由用戶信息存儲、災損信息存儲、災損修復經費分配查詢和災損修復經費數據庫等4個子系統組成;災損修復經費管理系統由災損修復經費申請、災損修復經費審批、災損修復經費使用監(jiān)督和災損修復經費后期核算與調整等4個子系統組成。

    圖1 系統流程與結構圖

    3.2災損修復經費綜合信息系統

    災損修復經費綜合信息系統用來全面管理災損修復經費的相關信息,提煉出經費分配的必要條件,它包括申請單位信息、受損情況信息和經費申請信息等,為災損修復經費管理提供重要的信息依據。其子系統如下。

    1)用戶信息存儲子系統。該子系統對已經注冊為系統用戶的信息進行儲存,并提供信息編輯、查詢和統計匯總等功能。它儲存的用戶信息也是區(qū)分用戶權限的依據。

    2)災損信息存儲子系統。該子系統對用戶已發(fā)生的災損情況進行信息儲存,并作為災損修復經費發(fā)放的基準和依據。

    3)災損修復經費分配查詢系統。該子系統區(qū)分不同用戶的權限,提供相應的查詢功能。用戶在個人權限范圍內,可以搜索查詢所需要的數據,并進行統計與管理。

    4)災損修復經費數據庫。該子系統用于存儲各成員單位歷年災損修復經費分配使用情況,以及記錄災損修復經費初期分配、使用和追加調整等信息,用于瀏覽、搜索和查詢。

    3.3災損修復經費管理系統

    1)災損修復經費申請。由受災單位在該子系統中進行申請,包括填報其受災情況、災損預算和前期給付請求等。

    2)災損修復經費審批。由管理單位通過該子系統受理申請單位經費申請,并依據其填報災損情況進行審批,包括先期給付審批、預算審批和給付審批等。

    3)災損修復經費使用情況監(jiān)督。經費先期給付或者完整給付之后,申請單位通過該子系統定時定期報送災損修復經費使用情況,管理單位可通過該子系統隨時掌握受損單位建設情況,并進行災損修復經費的有效監(jiān)督和經費后期調整。

    4)災損修復經費后期核算。申請單位通過該子系統在災損修復之后對災損修復經費使用情況作出整體核算,管理單位根據該核算情況進行審查,回收多余款項。

    3.4災損修復經費分配系統

    災損修復經費分配系統,是災損修復經費管理系統中的決策子系統,它是在災損修復經費管理過程中,為管理單位提供多個申請單位申請災損項目時,經費分配的最優(yōu)方案,或是前期經費分配的最優(yōu)數額,并對災損修復經費的使用情況與預算執(zhí)行的偏差進行有效分析,能夠起到預警、監(jiān)督等功能[5]。同時,在災損項目建設完成之后,對經費使用情況進行梳理分析,形成參考依據,以指導后續(xù)災損修復經費分配工作。

    4災損修復經費的分配模型及算法

    鑒于災損修復經費管理系統是軍隊經費管理的重要組成部分,且災損修復經費總額一定,供需矛盾突出,需力求效益最大化,本文針對該問題提出了一種數學模型。

    4.1經費分配的數學模型

    設X為經費總數,xi,j表示部門i、項目j所分配的經費數,f(xi,j)表示部門i、項目j的效益,則:

    總的經費效益為:

    基本模型為:

    (1)

    令ai,j表示部門i、項目j的重要程度,則:

    ai,j

    那么,各部門各項目分配經費的平衡度為:

    式中,α1、α2是設定的參數值。

    針對災損修復經費的特點,對該模型的目標函數作如下補充:

    經費分配的使用效益為:

    (2)

    式中,ωi,j是部門i、項目j的權值。

    各部門當年與上年經費分配數比值的差異度為:

    (3)

    重點項目的保障程度為:

    (4)

    經費分配的優(yōu)化模型為:

    (5)

    式中,β是控制當年與上年經費比值的參數,通常β>0,且越小越好;γ衡量重點項目經費分配的參數,且γ≤1。

    4.2混合遺傳算法

    在實際應用中,多因素、多水平的試驗是十分常見的一種情形。如果對每一因素的每一水平都進行全組合的試驗,并試圖從所有的組合方案中找出最優(yōu)組合,則總的試驗次數將會急劇增長,甚至超出一般試驗的承受范圍。正交試驗設計法是解決多因素、多水平試驗問題的一種十分有效的方法,它利用正交表安排試驗,從而對試驗方案做出最優(yōu)設計[6]。鑒于該方法容易陷入局部最優(yōu)的情況,以基本遺傳算法為基礎,結合二者的優(yōu)點,實現對分配問題的有效解決。

    遺傳算法是一種并行算法,以群體中的所有個體為對象,利用交叉、變異和選擇等3種主要算子,以個體的適應度為衡量標準,在不斷優(yōu)化群體適應能力的同時,搜索求解問題的可行解。利用遺傳算法的這一特點,對災損修復經費的分配方案不斷進行優(yōu)化,并最終將滿足經費效益要求的可行解作為實際的分配方案[7];但基本遺傳算法有時并不十分有效,特別是個體的可取范圍較大時,其收斂的速度較慢,影響計算的效率[8-9]。此時,可以對遺傳算法進行改進(見圖2),在通過交叉變異產生后代時,對擴大后的群體進行正交試驗,得出各因素(經費分配變量)在當前的最優(yōu)水平(經費分配數),并將其作為產生下一代的父代的一個個體。

    圖2 改進后的遺傳算法

    5結語

    本文通過對實際問題的分析, 建立了一個經費分配問題的多目標優(yōu)化模型, 對基本遺傳算法進行了必要的改進,不僅可以搜索較大范圍, 越過局部極值,而且能夠提高收斂速度,在有限的代數內就可收斂到一個較好解甚至最優(yōu)解,從而得出可能的經費分配方案。

    同時,本文設計并開發(fā)了一個原型系統,實現了對軍隊災損修復經費管理的全周期覆蓋、全要素監(jiān)管,在分配等重要環(huán)節(jié)上提供了必要的決策支持,為該項經費的全面、科學管理打下了良好的基礎。

    參考文獻

    [1] 王會青.談軍隊基礎設施自然災害毀損修復經費管理[J].軍事經濟研究,2010(8):15-17.

    [2] 余江文.我國軍費預算編制方法研究[D].北京:中國社會科學院研院,2002.

    [3] 夏磊,丁海洋.加強災損修復經費管理淺見[J].軍事經濟研究,2006(6):67-70.

    [4] 李勁松.提高軍隊財務執(zhí)法效率的思考[J].軍事經濟研究,2006(3):45-47.

    [5] 蔣偉進.基于MGA的費用分配優(yōu)化模型研究[J].微電子學與計算機, 2003,19(2):55-58.

    [6] 吳浩揚,常炳國,朱長純.遺傳算法的一種特例——正交試驗設計[J].軟件學報,2001,12(1):148-153.

    [7] 徐磊.基于遺傳算法的多目標優(yōu)化問題的研究與應用[D].長沙:中南大學,2007.

    [8] 陳魁.試驗設計與分析[M].北京:清華大學出版社,1996.

    [9] 嚴明強,馮圍新.基于遺傳算法的可重構星載計算機永久性損傷容錯技術研究[J].新技術新工藝,2014(2):78-83.

    責任編輯彭光宇

    Management System of Disaster Relief Funds based on Hybrid Genetic Algorithm

    ZHANG Bin

    (Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

    Abstract:In order to explore and research the management system and allocation method of the military disaster relief funds which can adapt to the new situation of scientific and efficient management,focuse on the existing problems in the stage of the disaster relief funds management. Paper put forward a design method of management system of the military disaster relief funds. The system is composed of three parts:the integrated information system, the finance management system and the allocation supportive system.The allocation supportive system is established on the foundation of a multi-objective programming model of mathematics, which have improved the traditional genetic algorithm and achieved a reasonable speed and efficient way of distribution.

    Key words:funds, genetic algorithm, multi-objective programming, orthogonal experiment, management system

    收稿日期:2015-06-15

    作者簡介:張彬(1983-),男,碩士研究生,主要從事數據挖掘與人工智能等方面的研究。

    中圖分類號:TM 0

    文獻標志碼:A

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