基于改進的遺傳算法對我國低碳產業投資現狀及發展空間的SWOT分析

摘 要：近年來，隨著計算機技術的不斷使用和發展，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境，低碳工業經濟發展符合可持續發展的理念。作為時代的必然趨勢，我們需要更加重視低碳產業。文章運用基于遺傳算法的SWOT分析方法，對我國低碳產業的現狀和發展空間進行科學合理的分析。文章應該對低碳產業進行環境分析和發展戰略分析，以實現快速良好的經濟發展模式，使我國低碳產業投資的發展符合科學發展觀。

關鍵詞：遺傳算法;低碳產業;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 低碳經濟概述

低碳經濟是指在資源可持續發展的科學理念指導下，生產企業在產品生產過程中采用生產技術創新、生產工藝創新和新能源生產（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，實現經濟社會發展與生態環境保護的雙贏。低碳經濟作為新的綠色經濟，是以高新技術為支撐的知識經濟，促進低碳經濟的發展是我國企業實現轉型升級和結構優化的重點戰略（山國利，2018）[2]。簡而言之，這不僅僅是在生產前最大限度地減少能源消耗，最大限度地減少環境污染（Wang H 等，2015）[3]，以至于最終實現能源的可持續發展，實現人類可持續發展的目標。

在低碳經濟的概念提出之前，各國都在反思傳統的經濟發展模式。為了控制溫室氣體排放和氣候變化危害，1992年聯合國環發大會通過了《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。同時提出了關于各國資源開發狀況的問題（危敬添，2009）[4]。我國正處于經濟快速發展的階段，通過經濟的快速發展消除了貧困，但同時也產生了大量溫室氣體的排放。為了應對氣候變化的多重壓力，節能減排是我們目前的主要任務之一（潘華盛，2010）[5]。因此，在全球能源領域大調整、大變革，以及我國加快推進轉變經濟發展方式的時代背景下，我國的能源戰略應以推動能源發展方式轉型為主線，并形成“安全、綠色、高效”的能源系統。 （林紫菡等，2020）[6]。

2 SWOT概述

所謂SWOT分析，即基于內外部競爭環境和競爭條件下的態勢分析，就是將與研究對象密切相關的各種主要內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等（濮文輝，2015）[7]，通過調查列舉出來，并依照矩陣形式排列，然后用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應的結論，而結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、準確的研究，從而根據研究結果制定相應的發展戰略、計劃以及對策等（胡群等，2009）[8]。

近年來，隨著企業生產技術的不斷發展，我國的低碳生產技術給我國產品制造企業帶來了巨大的變化。我國當前低碳經濟產業的SWOT分析是調整產業結構（趙冬梅等，2015）[9]，在生產技術創新之前，應調整高能耗重污染產品的節能清潔生產工藝，勞動密集型向知識強度和智力強度的方向發展（孫銘君等，2018）[10]。通過以往的模型對現有的經濟轉型作為本研究的基礎，然后對當前高耗能行業的生產技能進行創新。將對環境的破壞降到最低，每個企業的發展都必須在技術領域進行創新，提高企業的核心競爭力。

3 我國低碳產業投資發展的模型分析

3.1 低碳產業發展的SWOT分析模型

在構建基于遺傳算法的SWOT優化分析模型之前，低碳產業的發展和合理規劃是一件復雜的事情。所以，需要提升低碳產業的發展空間，并將其作為經濟發展的基礎，利用相關數學模型進行規劃和分析。在構造目標函數和約束條件后，通過遺傳算法探索最優方案，結合實際情況進行方案設計和選擇。

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

在上述公式中，F為高能耗的區分指標，Q為企業年度能耗，u為某一時間段能耗的代表值。通過上述公式，可以對現有高耗能企業的產業結構和生產方式進行改革，使其能夠進行生產技術創新，并進行有序整改。對于這些企業來說，有必要加強對當地環境的檢查，從而了解生產排放對環境的影響。對于高耗能的企業，有必要對企業的技術創新和能源的開發利用進行一定的監測。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。按類型，就能夠對它進行安排以滿足目前生產所需的能源，這樣就可以找到相應能夠更快替代的能源，并力爭在最短的時間內將現有的能源替代為可再生能源。相信隨著這些高耗能生產企業的進一步發展，一定能夠完成轉型，實現可持續發展的要求。在可持續的替代能源之后，接下來要做的就是優化產品生產的制造工藝。對于企業的能源利用，還需要計算掌握該投資項目是否符合低碳生產的標準。計算方法如下：

上式中，P表示企業當前的能耗，第一階段生產能耗系數用a表示，第二階段生產能耗系數用b表示，c為第三階段生產能耗系數，計算出整個生產過程的總能耗，進而計算出產品的經濟效益。計算過程如下：

上式中，S為產品的經濟效益，G為材料成本。我們可以通過上面的模型得到投資的經濟轉化率，從而確定這個投資是否能得到足夠的重視。經過計算，結合整個產品的生產改造，可以得到低碳能源效應的經濟效益。上述公式統計記錄的數據如表1所示。

為此，為實現低碳的生產環境和生產需求，在對數據進行系統計算和總結之后，需要建立遺傳算法的主體模型。

3.2 投資產業遺傳模型的構建

遺傳算法采用模型作為一種通用的數學算法，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，最終達到最優解的探索過程。神經網絡算法是模擬高等動物神經網絡構造的數學算法。其模擬人腦的神經運作，構成一個復雜的網絡系統。神經網絡算法的優點是可以模擬人類神經系統進行大規模的協同信息處理能力。此外，該算法具有自學習能力，可以在進行計算的同時完成自己的進化過程。首先需要構建目標函數，目標函數的構造如下：

上式中，N為企業年度能耗，R為經濟發展的綜合指標?；谀繕撕瘮档臉嫿梢栽谝欢ǚ秶鷥冉鉀Q低碳投資優化的問題，該方法可以在短時間內計算出它們的價值，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據是一串抽象的字符格式，需要將這些原始數據轉換成決策表的形式，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。首先是數據轉換，其次是數據檢測。對測試數據進行預處理，將其轉換為二維形式，并將字符值轉換為數字。根據一定的規則對連續屬性進行離散化，根據遺傳算法的函數設置參數，得到最終的數據集。將這些數據集輸入到遺傳算法模型中，并通過多次的操作和模擬。算法設計的模型流程如圖1所示。

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

上面函數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表示信息和的系統U中所有屬性的和（L1（D）），即染色體L基因表示“1”的個數，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。所以在算法的設計過程中需要對算子進行調整。在該算法中，需要優先級來保證約簡屬性的分類能力，以及考慮后的最小數量。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域，然后在可行解空間下設置個體的硬度值。該算法模型可能已經完成。這可以是構建的低碳投資模式，可以是一個更好的方式使自己的生產和能源使用得到優化，相信在我們的不懈努力下，能源使用的克數將是一條可持續發展的路線。

4 結果分析與討論

設計了我國低碳產業投資現狀及其發展空間的SWOT分析應用模型。需要根據中國低碳產業的投資情況，檢驗SWOT分析法的現狀和發展空間，因為每一個設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化，使其能夠在低碳投資的優化中發揮作用。

在優化能源標準化的過程中，規范數據采集和處理，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果如表2所示。

從表2中，可以看到每個部分通過與傳統算法的比較，轉換后算法比傳統算法具有很大優勢。結果表明，該算法可以滿足大量數據處理的需求。可以把這些數據轉化成一種可以應用到低碳企業的投資模式中去的形式，只有這樣才能在開始的時候對數據進行分析，用更合適的方式來進行能源結構的優化和改革。

綜上所述，可以看出設計的算法模型能夠很好地滿足各種低碳投資、可持續發展等方面的需求。作為當前亟須關注的問題，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鍵的一點就是模型代表的評價指標能否測試函數的收斂值。算法的收斂性是非常重要的，收斂速度慢很可能導致計算結果失敗，就需要對算法步驟進行調整測試。筆者用Schaffer函數和Shubert函數檢驗的收斂性如表3所示。

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

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

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

5 結論

隨著計算機技術的不斷應用和發展，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境?？沙掷m發展是時代的必然趨勢。低碳產業的經濟發展與可持續發展的理念是一致的。因此，需要更加重視低碳產業。

本文運用基于遺傳算法的SWOT分析方法，對我國低碳產業投資現狀及發展空間進行科學合理的分析。筆者分析了低碳產業的環境分析和發展戰略，從而實現了快速良好的經濟發展模式，使我國低碳產業的發展投資狀況符合科學發展觀。推動產業結構由勞動密集型向知識密集型、智力密集型轉變和調整。筆者以現有的經濟轉型模式為研究基礎，對現有高耗能產業的生產技術進行創新，將對環境的破壞降到最低。每個企業的發展都必須加強技術領域的創新，從而提高企業的核心競爭力。這不僅有利于環境的改善，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，發展低碳經濟十分重要。

參考文獻：

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[10]孫銘君， 彭紅軍， 叢靜.碳金融和林業碳匯項目融資綜述[J].林業經濟問題，2018，38（5）：90-98，112.

[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：企業經濟管理、財務管理。