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龙图腾网获悉中国科学院海洋研究所申请的专利一种基于多目标灰色局势决策模型的海洋牧场建设选址评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411815277.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多目标灰色局势决策模型的海洋牧场建设选址评估方法是由茹小尚;程啸尘;陈圣灿;高兆明;徐丛;刘帅;霍达;孙景春;林承刚;张立斌;杨红生设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标灰色局势决策模型的海洋牧场建设选址评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多目标灰色局势决策模型的海洋牧场建设选址评估方法，利用多目标灰色局势决策方法对选址问题进行初步分析，明确评估目标要素并建立基础模型；确保数据的全面性与准确性；分析各目标要素对海洋牧场选址的具体影响及重要性；通过效果测度计算来量化不同选址方案的综合效果；进一步计算综合效果测度，评估各选址方案的总体优劣；最终应用多目标灰色局势决策模型，结合综合效果测度结果进行选址评估，得出综合评价结果。本发明将海洋牧场建设选址评估建立在科学的方法和理论之上，通过系统化、模型化的评估流程完全消除了人为主观判断的影响，在信息不完全或信息为区间数的情况下，确保了评估的客观性。

本发明授权一种基于多目标灰色局势决策模型的海洋牧场建设选址评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标灰色局势决策模型的海洋牧场建设选址评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采用多目标灰色局势决策方法对海洋牧场建设选址问题，确定选址评估的目标要素进行初始建模； S2.根据确定好的目标要素，收集和获取选址区域内的目标要素数据； S3.根据目标要素的性质进行决策目标分析； S4.根据每个目标要素的波动性以及目标要素之间的相关关系情况进行权重计算； S5.对目标要素进行效果测度计算； S6.综合效果测度计算； S7.运用模型进行选址评估，得出综合评价结果； 所述S4中，计算各目标要素的标准差来衡量其波动性，从而判断哪些目标要素在不同方案间表现出更大的差异，综合考虑各个要素的信息承载量和占比： 对于极大性要素，对其进行正向化处理： 对于极小性要素，对其进行逆向化处理： 对于适中性要素，对其进行适度化处理： 随后将目标要素的标准差用σ表示，具体计算为： 其中，σn为需要计算出的标准差，μj为第j个方案的目标要素实际效果值，为μj的算数平均值，N为μj的总数量； 目标要素所包含的综合信息量由Cn表示，具体计算如下： 其中kn为每个要素与其他要素的相关系数，由皮尔逊相关系数Pearsoncorrelationcoefficient法进行计算获得； 目标要素的赋权权重为： 所述S1中，采用多目标灰色局势决策对建设事件进行初始建模，对于海洋牧场选址可能存在的m个方案记作：a1、a2、…、am；此时发生海洋牧场这一个选址事件所采取的m个方案为局势siji＝1，j＝1、2、…、m，i为海洋牧场建设选址这一事件；每个方案可能存在n项要素，记作：b1，b2，…，bn； 所述S1中，目标要素包括海水水质、沉积物环境、叶绿素a含量、浮游生物、底栖动物；其中海水水质包括13项要素：pH、溶解氧、悬浮物、COD、无机氮、磷酸盐、铜、铅、镉、汞、砷、锌、铬；沉积物环境包括9项要素：硫化物、有机碳、铜、铅、镉、汞、砷、锌、铬；浮游生物包括浮游植物丰度和浮游动物丰度； 所述S5中，效果测度分为上限效果测度、中心效果测度、下线效果测度，数学计算模型如下： 1上限效果测度： 其中μij为方案中目标要素实际效果；μmax为局势sij的全部方案中目标要素实际效果的最大值； 2中心效果测度： rij＝min{μij，μ0}max{μij，μ0} 其中μ0为样本的参考点； 3下限效果测度： 其中μmin为局势sij的全部方案中目标要素实际效果的最小值； 选址的决策过程中，根据目标要素的极性选择测度类型，海洋牧场建设选址个决策目标的效果测度计算方式如下： 1极大值极性 maxμμ1j＝max{μ11，μμ12，…，μ1j}； 2适中值极性 3极小值极性 minμ1j＝min{μ11，μ12，…，μ1j}； 所述S6中，综合效果测度计算为根据n个方案的m个目标效果测度rij，其对应的决策元是其对应的决策矩阵M： 其综合效果测度为： 因此，各个海洋牧场建设决策方案初步得出的综合效果测度空间为： ri1∑，ri2∑，…，rij∑。

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