基于改進的遺傳算法對我國低碳產(chǎn)業(yè)投資現(xiàn)狀及發(fā)展空間的SWOT分析

摘 要：近年來，隨著計算機技術(shù)的不斷使用和發(fā)展，全球變暖給人們的生活帶來了諸多不便。人們一直致力于改善環(huán)境，低碳工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展符合可持續(xù)發(fā)展的理念。作為時代的必然趨勢，我們需要更加重視低碳產(chǎn)業(yè)。文章運用基于遺傳算法的SWOT分析方法，對我國低碳產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀和發(fā)展空間進行科學(xué)合理的分析。文章應(yīng)該對低碳產(chǎn)業(yè)進行環(huán)境分析和發(fā)展戰(zhàn)略分析，以實現(xiàn)快速良好的經(jīng)濟發(fā)展模式，使我國低碳產(chǎn)業(yè)投資的發(fā)展符合科學(xué)發(fā)展觀。

關(guān)鍵詞：遺傳算法;低碳產(chǎn)業(yè);SWOT分析

中圖分類號：F224;F124.5文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2022）14-0109-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.14.109

1 低碳經(jīng)濟概述

低碳經(jīng)濟是指在資源可持續(xù)發(fā)展的科學(xué)理念指導(dǎo)下，生產(chǎn)企業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中采用生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)工藝創(chuàng)新和新能源生產(chǎn)（師帥等，2021）[1]。通過最小化不可再生能源的消耗，減少溫室氣體的排放，實現(xiàn)經(jīng)濟社會發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護的雙贏。低碳經(jīng)濟作為新的綠色經(jīng)濟，是以高新技術(shù)為支撐的知識經(jīng)濟，促進低碳經(jīng)濟的發(fā)展是我國企業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重點戰(zhàn)略（山國利，2018）[2]。簡而言之，這不僅僅是在生產(chǎn)前最大限度地減少能源消耗，最大限度地減少環(huán)境污染（Wang H 等，2015）[3]，以至于最終實現(xiàn)能源的可持續(xù)發(fā)展，實現(xiàn)人類可持續(xù)發(fā)展的目標。

在低碳經(jīng)濟的概念提出之前，各國都在反思傳統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展模式。為了控制溫室氣體排放和氣候變化危害，1992年聯(lián)合國環(huán)發(fā)大會通過了《氣候變化框架公約》，該公約是世界上第一部為全面控制溫室氣體排放、應(yīng)對氣候變化的具有法律約束力的國際公約，也是國際社會在應(yīng)對全球氣候變化問題上進行國家合作的基本框架。同時提出了關(guān)于各國資源開發(fā)狀況的問題（危敬添，2009）[4]。我國正處于經(jīng)濟快速發(fā)展的階段，通過經(jīng)濟的快速發(fā)展消除了貧困，但同時也產(chǎn)生了大量溫室氣體的排放。為了應(yīng)對氣候變化的多重壓力，節(jié)能減排是我們目前的主要任務(wù)之一（潘華盛，2010）[5]。因此，在全球能源領(lǐng)域大調(diào)整、大變革，以及我國加快推進轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的時代背景下，我國的能源戰(zhàn)略應(yīng)以推動能源發(fā)展方式轉(zhuǎn)型為主線，并形成“安全、綠色、高效”的能源系統(tǒng)。 （林紫菡等，2020）[6]。

2 SWOT概述

所謂SWOT分析，即基于內(nèi)外部競爭環(huán)境和競爭條件下的態(tài)勢分析，就是將與研究對象密切相關(guān)的各種主要內(nèi)部優(yōu)勢、劣勢和外部的機會和威脅等（濮文輝，2015）[7]，通過調(diào)查列舉出來，并依照矩陣形式排列，然后用系統(tǒng)分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應(yīng)的結(jié)論，而結(jié)論通常帶有一定的決策性。運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統(tǒng)、準確的研究，從而根據(jù)研究結(jié)果制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略、計劃以及對策等（胡群等，2009）[8]。

近年來，隨著企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的不斷發(fā)展，我國的低碳生產(chǎn)技術(shù)給我國產(chǎn)品制造企業(yè)帶來了巨大的變化。我國當前低碳經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的SWOT分析是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（趙冬梅等，2015）[9]，在生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新之前，應(yīng)調(diào)整高能耗重污染產(chǎn)品的節(jié)能清潔生產(chǎn)工藝，勞動密集型向知識強度和智力強度的方向發(fā)展（孫銘君等，2018）[10]。通過以往的模型對現(xiàn)有的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型作為本研究的基礎(chǔ)，然后對當前高耗能行業(yè)的生產(chǎn)技能進行創(chuàng)新。將對環(huán)境的破壞降到最低，每個企業(yè)的發(fā)展都必須在技術(shù)領(lǐng)域進行創(chuàng)新，提高企業(yè)的核心競爭力。

3 我國低碳產(chǎn)業(yè)投資發(fā)展的模型分析

3.1 低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展的SWOT分析模型

在構(gòu)建基于遺傳算法的SWOT優(yōu)化分析模型之前，低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和合理規(guī)劃是一件復(fù)雜的事情。所以，需要提升低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展空間，并將其作為經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)，利用相關(guān)數(shù)學(xué)模型進行規(guī)劃和分析。在構(gòu)造目標函數(shù)和約束條件后，通過遺傳算法探索最優(yōu)方案，結(jié)合實際情況進行方案設(shè)計和選擇。

遺傳算法是自然界中對生物環(huán)境的遺傳和進化過程進行自然適應(yīng)的優(yōu)化概率的搜索算法，是一種得到廣泛應(yīng)用的算法。該方法基于SWOT分析法，將現(xiàn)有高耗能生產(chǎn)企業(yè)進行了標準劃分?？梢猿砸韵鹿剑?/p>

在上述公式中，F(xiàn)為高能耗的區(qū)分指標，Q為企業(yè)年度能耗，u為某一時間段能耗的代表值。通過上述公式，可以對現(xiàn)有高耗能企業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)方式進行改革，使其能夠進行生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，并進行有序整改。對于這些企業(yè)來說，有必要加強對當?shù)丨h(huán)境的檢查，從而了解生產(chǎn)排放對環(huán)境的影響。對于高耗能的企業(yè)，有必要對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和能源的開發(fā)利用進行一定的監(jiān)測。當筆者在尋找新的替代能源和可再生能源的時候，需要改變一些公式來找到最合適的替代。公式如下：

上述公式的P代表能量的替代量。u為新舊能源的替代系數(shù)。按類型，就能夠?qū)λM行安排以滿足目前生產(chǎn)所需的能源，這樣就可以找到相應(yīng)能夠更快替代的能源，并力爭在最短的時間內(nèi)將現(xiàn)有的能源替代為可再生能源。相信隨著這些高耗能生產(chǎn)企業(yè)的進一步發(fā)展，一定能夠完成轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的要求。在可持續(xù)的替代能源之后，接下來要做的就是優(yōu)化產(chǎn)品生產(chǎn)的制造工藝。對于企業(yè)的能源利用，還需要計算掌握該投資項目是否符合低碳生產(chǎn)的標準。計算方法如下：

上式中，P表示企業(yè)當前的能耗，第一階段生產(chǎn)能耗系數(shù)用a表示，第二階段生產(chǎn)能耗系數(shù)用b表示，c為第三階段生產(chǎn)能耗系數(shù)，計算出整個生產(chǎn)過程的總能耗，進而計算出產(chǎn)品的經(jīng)濟效益。計算過程如下：

上式中，S為產(chǎn)品的經(jīng)濟效益，G為材料成本。我們可以通過上面的模型得到投資的經(jīng)濟轉(zhuǎn)化率，從而確定這個投資是否能得到足夠的重視。經(jīng)過計算，結(jié)合整個產(chǎn)品的生產(chǎn)改造，可以得到低碳能源效應(yīng)的經(jīng)濟效益。上述公式統(tǒng)計記錄的數(shù)據(jù)如表1所示。

為此，為實現(xiàn)低碳的生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)需求，在對數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)計算和總結(jié)之后，需要建立遺傳算法的主體模型。

3.2 投資產(chǎn)業(yè)遺傳模型的構(gòu)建

遺傳算法采用模型作為一種通用的數(shù)學(xué)算法，模擬生物的自然進化過程。它是一種基于遺傳算法基本問題的探索方法，算法是基于總體的。篩選的過程是通過群體中適者生存的過程，最終達到最優(yōu)解的探索過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是模擬高等動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的數(shù)學(xué)算法。其模擬人腦的神經(jīng)運作，構(gòu)成一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點是可以模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)進行大規(guī)模的協(xié)同信息處理能力。此外，該算法具有自學(xué)習(xí)能力，可以在進行計算的同時完成自己的進化過程。首先需要構(gòu)建目標函數(shù)，目標函數(shù)的構(gòu)造如下：

上式中，N為企業(yè)年度能耗，R為經(jīng)濟發(fā)展的綜合指標。基于目標函數(shù)的構(gòu)建可以在一定范圍內(nèi)解決低碳投資優(yōu)化的問題，該方法可以在短時間內(nèi)計算出它們的價值，也可以在一定程度上研究和解決工作中遇到的問題。由于接收到的原始數(shù)據(jù)是一串抽象的字符格式，需要將這些原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成決策表的形式，決策表同時表示信息的條件屬性和決策屬性。所以對于測試條件，必須有兩部分要處理。首先是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，其次是數(shù)據(jù)檢測。對測試數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)換為二維形式，并將字符值轉(zhuǎn)換為數(shù)字。根據(jù)一定的規(guī)則對連續(xù)屬性進行離散化，根據(jù)遺傳算法的函數(shù)設(shè)置參數(shù)，得到最終的數(shù)據(jù)集。將這些數(shù)據(jù)集輸入到遺傳算法模型中，并通過多次的操作和模擬。算法設(shè)計的模型流程如圖1所示。

在遺傳算法中，適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)置一直是一個非常重要的內(nèi)容。作為算法的核心，它的設(shè)置關(guān)系到算法的整體速度，因為它也是算法的目標函數(shù)。這就是為什么筆者設(shè)置的適應(yīng)度函數(shù)必須包含兩個主要內(nèi)容，首先要能保持屬性分類能力約簡后，同時還要保證最終結(jié)果需要函數(shù)收斂，所以適應(yīng)度函數(shù)如下所示：

上面函數(shù)的功能可以分為兩部分：

第一部分是h（x）=N（U）-（L1（D））K，其中，F(xiàn)表示信息和的系統(tǒng)U中所有屬性的和（L1（D）），即染色體L基因表示“1”的個數(shù)，表示該染色體的有用屬性值。當該屬性的值越來越少時，就是達到適應(yīng)度的時間。

第二部分是f（x）=（L1（D））指的是D的強度，在一個特定的問題中是確定的。所以在算法的設(shè)計過程中需要對算子進行調(diào)整。在該算法中，需要優(yōu)先級來保證約簡屬性的分類能力，以及考慮后的最小數(shù)量。K是用來確定的f（x）比h（x）重要。

通過這種方法，筆者可以圈定一個可行解區(qū)域，然后在可行解空間下設(shè)置個體的硬度值。該算法模型可能已經(jīng)完成。這可以是構(gòu)建的低碳投資模式，可以是一個更好的方式使自己的生產(chǎn)和能源使用得到優(yōu)化，相信在我們的不懈努力下，能源使用的克數(shù)將是一條可持續(xù)發(fā)展的路線。

4 結(jié)果分析與討論

設(shè)計了我國低碳產(chǎn)業(yè)投資現(xiàn)狀及其發(fā)展空間的SWOT分析應(yīng)用模型。需要根據(jù)中國低碳產(chǎn)業(yè)的投資情況，檢驗SWOT分析法的現(xiàn)狀和發(fā)展空間，因為每一個設(shè)計模型在開始的時候都會有或多或少的問題，對算法模型的測試有助于對模型進行修改和進一步優(yōu)化，使其能夠在低碳投資的優(yōu)化中發(fā)揮作用。

在優(yōu)化能源標準化的過程中，規(guī)范數(shù)據(jù)采集和處理，準確記錄和觀察每個部分的算法，其計算時間性能指標通過記錄結(jié)果如表2所示。

從表2中，可以看到每個部分通過與傳統(tǒng)算法的比較，轉(zhuǎn)換后算法比傳統(tǒng)算法具有很大優(yōu)勢。結(jié)果表明，該算法可以滿足大量數(shù)據(jù)處理的需求。可以把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一種可以應(yīng)用到低碳企業(yè)的投資模式中去的形式，只有這樣才能在開始的時候?qū)?shù)據(jù)進行分析，用更合適的方式來進行能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和改革。

綜上所述，可以看出設(shè)計的算法模型能夠很好地滿足各種低碳投資、可持續(xù)發(fā)展等方面的需求。作為當前亟須關(guān)注的問題，對其進行研究具有較大的意義。

改進后的算法模型能否快速運算關(guān)鍵的一點就是模型代表的評價指標能否測試函數(shù)的收斂值。算法的收斂性是非常重要的，收斂速度慢很可能導(dǎo)致計算結(jié)果失敗，就需要對算法步驟進行調(diào)整測試。筆者用Schaffer函數(shù)和Shubert函數(shù)檢驗的收斂性如表3所示。

該測試運行上述3個測試函數(shù)中的300個函數(shù)。從表2的數(shù)據(jù)對比可以看出，本文改進算法的收斂速度高于傳統(tǒng)遺傳算法和其他改進算法。在平均收斂代數(shù)上，最終改進算法的平均收斂代數(shù)低于傳統(tǒng)遺傳算法和其他改進算法的平均收斂代數(shù)。

從上述結(jié)果可以看出，改進后的算法收斂性和穩(wěn)定性好，收斂速度快，與其他兩種算法相比具有很大的優(yōu)勢。

本文所采用的遺傳算法收斂性好，適合使用。通過以上測試結(jié)果證明改進的算法設(shè)計具有很大的突破。

5 結(jié)論

隨著計算機技術(shù)的不斷應(yīng)用和發(fā)展，全球變暖給人們的生活帶來了很多不便，所以近年來人們一直致力于改善環(huán)境?？沙掷m(xù)發(fā)展是時代的必然趨勢。低碳產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展的理念是一致的。因此，需要更加重視低碳產(chǎn)業(yè)。

本文運用基于遺傳算法的SWOT分析方法，對我國低碳產(chǎn)業(yè)投資現(xiàn)狀及發(fā)展空間進行科學(xué)合理的分析。筆者分析了低碳產(chǎn)業(yè)的環(huán)境分析和發(fā)展戰(zhàn)略，從而實現(xiàn)了快速良好的經(jīng)濟發(fā)展模式，使我國低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展投資狀況符合科學(xué)發(fā)展觀。推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動密集型向知識密集型、智力密集型轉(zhuǎn)變和調(diào)整。筆者以現(xiàn)有的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型模式為研究基礎(chǔ)，對現(xiàn)有高耗能產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)進行創(chuàng)新，將對環(huán)境的破壞降到最低。每個企業(yè)的發(fā)展都必須加強技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新，從而提高企業(yè)的核心競爭力。這不僅有利于環(huán)境的改善，還可以提高能源利用效率。為了有效地減少溫室氣體的排放，發(fā)展低碳經(jīng)濟十分重要。

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[作者簡介]顧瑞鵬（1976—），男，漢族，江蘇高郵人，碩士，副教授，研究方向：企業(yè)經(jīng)濟管理、財務(wù)管理。