一种工程机械供应链碳配额分配方法及装置

技术领域

本发明属于工程机械碳配额分配技术领域，具体涉及一种工程机械供应链碳配额分配方法及装置。

背景技术

工程机械行业是一个高能耗、高污染的行业，面临着日益严峻的碳排放压力和环境保护要求。工程机械行业为了实现低碳发展，需要建立有效的碳管理体系，合理地分配和控制碳配额，降低碳排放成本，提高碳效率。

供应链是工程机械行业的重要组成部分，涉及到多个层级的企业和多种类型的零部件，其碳排放量占到了工程机械行业总碳排放量的很大一部分。如何实现工程机械供应链的低碳化，即在保证供应链的经济效率和服务质量的同时，降低供应链的碳排放量和碳足迹，是一个亟待解决的问题。

目前，已有一些研究和方法对供应链的碳配额分配进行了探讨和分析，但是这些研究和方法都存在一些不足和局限，如只考虑供应链的单一目标，忽略了供应链的层级结构和零部件的差异性、供应链的动态性和不确定性、供应链的碳减排激励和碳风险等，导致供应链的碳配额分配和指标管理的方案不符合供应链的实际需求和优化目标。某些已有研究还假设了供应链的碳排放数据是固定的或确定的，而忽略了供应链的碳排放数据可能随着时间的变化或市场的波动而发生变化或不确定性，这导致供应链的碳配额分配和指标管理的方案不适应供应链的动态性和不确定性，失去了实际意义和应用价值。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种工程机械供应链碳配额分配方法及装置，能够有效地求解供应链碳配额分配的最优解或者非劣解，从而实现供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励、碳风险等多个目标的平衡或优化，保证供应链的碳管理的灵活性和适应性，从而赋予供应链的碳配额分配和指标管理方案具有实际意义和应用价值。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

第一方面，提供一种工程机械供应链碳配额分配方法，包括：获取工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数；以工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数为优化目标，以供应链的层级结构和零部件的差异性作为优化约束，构建工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型；采用多目标粒子群优化算法求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，获得工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的非劣解，用于工程机械供应链碳配额分配。

进一步地，工程机械供应链的碳排放量通过以下方法计算：假设供应链由N层组成，每一层有M个企业，每个企业生产K种类型的零部件；供应链的碳排放量E表示为，

其中，e

进一步地，供应链的碳排放成本C表示为，

其中，c

进一步地，供应链的碳效率R表示为：

其中，V表示供应链的总产值。

进一步地，供应链的碳减排激励系数I

其中，e

进一步地，供应链的碳风险评估指数S根据以下公式计算：

其中，w

其中，v

进一步地，工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，具体为：

其中，e

进一步地，采用多目标粒子群优化算法求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，包括：

(1)初始化参数和向量，包括：粒子群的规模φ，最大迭代次数T，惯性权重w，学习因子c

(2)随机生成φ个粒子，每个粒子由一个目标碳排放量和目标碳排放成本的向量组成，即x＝(e′,c′)，其中，e′和c′分别表示每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本，并保证它们在位置限制和碳减排目标的范围内；同时，随机生成每个粒子的初始速度u，并保证它们在速度限制的范围内；然后，计算每个粒子的适应度值，即工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数五个优化目标的值，即f＝(E,C,R,I,S)，并将每个粒子的当前位置和适应度值分别赋值给其历史最优位置和适应度值，即p＝x，fp＝f；

(3)按照设定的规则从粒子群中选择非劣解并加入到外部档案集P中；

(4)从外部档案集P中随机选择一个解，作为全局最优位置和适应度值，即g＝x，fg＝f；

(5)对于每个粒子，根据公式(10)更新其速度和位置，使得它们向着自己的历史最优位置和全局最优位置移动：

其中，r

(6)计算每个粒子更新后的适应度值，即五个优化目标的值，即f＝(E,C,R,I,S)，并与其历史最优适应度值进行比较，如果更新后的适应度值优于或者等于历史最优适应度值，那么将更新后的位置和适应度值分别赋值给其历史最优位置和适应度值，即p＝x，fp＝f；

(7)重复(3)到(6)，直到达到预设的终止条件。

进一步地，目标碳排放量和目标碳排放成本的上限和下限，通过以下方法确定：首先，根据供应链的碳减排目标，确定供应链的目标碳排放量和目标碳排放成本，即E’和C’；然后，通过公式(8)确定每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本，即e’和c’：

其中，e和c分别表示某种类型的零部件的碳排放量和碳排放成本；最后，根据每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本，通过公式(9)确定每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本的上限和下限：

其中，e

进一步地，多目标粒子群优化算法采用动态更新机制调整和更新碳配额和指标，用于保证供应链的碳管理的灵活性和适应性。

第二方面，提供一种工程机械供应链碳配额分配装置，包括：数据获取模块，用于获取工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数；模型构建模块，用于以工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数为优化目标，以供应链的层级结构和零部件的差异性作为优化约束，构建工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型；碳配额分配求解模块，用于采用多目标粒子群优化算法求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，获得工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的非劣解，用于工程机械供应链碳配额分配。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明通过以工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数为优化目标，以供应链的层级结构和零部件的差异性作为优化约束，构建工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型；采用多目标粒子群优化算法求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，获得工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的非劣解，用于工程机械供应链碳配额分配；能够有效地求解供应链碳配额分配的最优解或者非劣解，从而实现供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励、碳风险等多个目标的平衡或优化，保证供应链的碳管理的灵活性和适应性，从而赋予供应链的碳配额分配和指标管理方案具有实际意义和应用价值。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种工程机械供应链碳配额分配方法的实施流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例一：

如图1所示，一种基于多目标粒子群优化算法的工程机械供应链碳配额分配方法，包括：获取工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数；以工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数为优化目标，以供应链的层级结构和零部件的差异性作为优化约束，构建工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型；采用多目标粒子群优化算法求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，获得工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的非劣解，用于工程机械供应链碳配额分配。

获取工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数。

S1、建立工程机械供应链的碳排放模型，根据工程机械供应链的层级结构和零部件的类型，计算供应链的总碳排放量、碳排放成本、碳效率等指标，以及各个层级的企业和各种类型的零部件的碳排放量、碳排放成本、碳效率等指标。

假设供应链由N层组成，每一层有M个企业，每个企业生产K种类型的零部件；供应链的碳排放量E表示为，

其中，e

供应链的碳排放成本C表示为，

其中，c

供应链的碳效率R表示为：

其中，V表示供应链的总产值，它可以根据零部件的数量、价格、利润等因素进行计算或者估算。同样地，可以计算各个层级的企业和各种类型的零部件的碳排放量、碳排放成本、碳效率等指标，用于分析供应链的碳排放和碳管理的状况。

S2、建立工程机械供应链的碳减排激励模型，根据供应链的碳排放量和碳排放成本，设计一种碳减排奖励和惩罚的机制，为供应链的各个层级的企业和各种类型的零部件分配碳减排奖励和惩罚，以激励供应链的碳减排行动。

为了激励供应链的碳减排行动，本发明设计了一种碳减排奖励和惩罚的机制，为供应链的各个层级的企业和各种类型的零部件分配碳减排奖励和惩罚。具体来说，首先定义一个碳减排激励系数I

其中，e

当I

S3、建立工程机械供应链的碳风险评估模型，根据供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励等指标，评估供应链的碳风险水平，为供应链的碳管理提供风险预警和风险规避的依据。

为了评估供应链的碳风险水平，可以综合考虑供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励等指标，构建一个供应链的碳风险评估指数S，它可以根据以下公式计算

其中，w

其中，v

需要指出的是，w

w

如果S越大，表示供应链的碳风险水平越高，需要采取更多的碳减排措施和碳管理策略，以降低供应链的碳风险。如果S越小，表示供应链的碳风险水平越低，可以享受更多的碳减排收益和碳管理优势，以提高供应链的碳竞争力。

以工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数为优化目标，以供应链的层级结构和零部件的差异性作为优化约束，构建工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型。

S4，建立工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，将供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励、碳风险等指标作为优化目标，将供应链的层级结构和零部件的差异性等作为优化约束，构建一个多目标优化问题，求解供应链的碳配额分配和指标管理的最优解或者非劣解。

为了实现供应链的碳配额分配和指标管理的最优化，可以将供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励、碳风险等指标作为优化目标，将供应链的层级结构和零部件的差异性等作为优化约束，构建一个多目标优化问题，求解供应链的碳配额分配和指标管理的最优解或者非劣解。具体地，可以定义以下的优化问题：

其中，e

需要指出的是，该优化问题为多目标优化问题，它涉及到五个优化目标，分别是最小化供应链的碳排放量、碳排放成本、碳风险，最大化供应链的碳效率、碳减排激励。这些优化目标之间可能存在冲突和矛盾，例如，减少碳排放量可能会增加碳排放成本，提高碳效率可能会降低碳减排激励等。因此，这个优化问题的解可能不是唯一的，而是一组非劣解，即没有任何一个解可以在所有的优化目标上同时优于或者等于另一个解。

采用多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO)求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，获得工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的非劣解，用于工程机械供应链碳配额分配。

S5，为了求解上述多目标优化问题，采用多目标粒子群优化算法。多目标粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，可以有效地寻找多目标优化问题的非劣解集，为供应链的碳管理提供多种选择和参考。

多目标粒子群优化算法的具体步骤如下：

(1)初始化参数和变量，包括粒子群的规模φ，最大迭代次数T，惯性权重w，学习因子c

其中，确定目标碳排放量和目标碳排放成本的上限和下限的方法，需要根据供应链的碳减排目标和碳配额分配方案进行确定。具体地，可以根据以下的步骤来设置：

首先，根据供应链的碳减排目标，确定供应链的目标碳排放量和目标碳排放成本，即E’和C’。这两个值可以根据国家或地区的碳减排政策、供应链的碳管理水平、供应链的碳减排潜力等因素来确定。

然后，根据供应链的碳配额分配方案，确定每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本，即e’和c’。这两个值可以根据每种类型的零部件的碳排放量和碳排放成本在供应链中的占比、每种类型的零部件的碳减排能力、每种类型的零部件的碳减排成本等因素来确定。具体的公式如下：

其中，e和c分别表示某种类型的零部件的碳排放量和碳排放成本。

最后，根据每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本，确定每种类型的零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本的上限和下限，即e

其中，e

δ的设置取决于对碳排放量和碳排放成本的波动幅度的容忍程度。δ的值越小，表示对碳排放量和碳排放成本的波动幅度越小，即希望每种类型的零部件的碳排放量和碳排放成本更加接近目标值。δ的值越大，表示对碳排放量和碳排放成本的波动幅度越大，性即您每种类型的零部件的碳排放量和碳排放成本有更大的偏离目标值的可能。δ的值的选择，需要综合考虑供应链的碳减排能力、碳减排成本、碳减排弹性、碳减排约束等因素，以达到供应链的碳管理的最优化。

(2)随机生成φ个粒子，每个粒子由一个目标碳排放量和目标碳排放成本的向量组成，即x＝(e′,c′)，并保证它们在位置限制和碳减排目标的范围内。同时，随机生成每个粒子的初始速度u，并保证它们在速度限制的范围内。然后，计算每个粒子的适应度值，即五个优化目标的值，即f＝(E,C,R,I,S)，并将每个粒子的当前位置和适应度值分别赋值给其历史最优位置和适应度值，即p＝x，fp＝f。

(3)从粒子群中选择一些非劣解，即没有任何一个解可以在所有的优化目标上同时优于或者等于其解，将它们加入到外部档案集P中，如果P中的解超过了预设的容量，那么采用一些方法，例如，拥挤距离排序，去除一些多余的解，保证P中的解的多样性和均匀性。

(4)从外部档案集P中随机选择一个解，作为全局最优位置和适应度值，即g＝x，fg＝f。

(5)对于每个粒子，根据以下公式更新其速度和位置，使得它们向着自己的历史最优位置和全局最优位置移动：

其中，r

(6)计算每个粒子更新后的适应度值，即五个优化目标的值，即f＝(E,C,R,I,S)，并与其历史最优适应度值进行比较，如果更新后的适应度值优于或者等于历史最优适应度值，那么将更新后的位置和适应度值分别赋值给其历史最优位置和适应度值，即p＝x，fp＝f。

(7)重复(3)到(6)，直到达到预设的终止条件，例如，最大迭代次数、最小误差范围等。然后，输出外部档案集P中的解，作为多目标优化问题的非劣解集，为供应链的碳管理提供多种选择和参考。

S6，采用动态更新机制，根据工程机械供应链的实际情况和市场变化，及时地调整和更新碳配额和指标，保证供应链的碳管理的灵活性和适应性。

为进一步理解本发明的技术方案，下面结合一个具体的应用例，解释如何利用多目标粒子群优化算法，求解供应链的碳配额分配和指标管理的最优解或者非劣解。

首先，需要确定供应链的层级结构和零部件的类型。假设供应链由三层组成，分别是原材料供应商、零部件制造商和整机制造商。每一层有两个企业，每个企业生产两种类型的零部件。第三层只有一个企业，为挖掘机制造商。可以用以下的表格(表1)来表示供应链的结构(为简化计算，表1中所有数据为假设值)：

表1以挖掘机为例的简化的工程机械供应链结构信息表

其中，每个零部件的生产过程、原材料、能源消耗等因素如表2所示：

表2零部件生产过程、原材料、能源消耗等因素表

根据以上的信息，可以计算供应链的总碳排放量、碳排放成本、碳效率，以及各个层级的企业和各种类型的零部件的碳排放量、碳排放成本、碳效率等指标。为了简化计算，结合行业近似值，假设以下碳排放因子(表3)：

表3假设的碳排放因子表

根据以上的参数，可以计算每种类型的零部件的碳排放量和碳排放成本，如表4所示：

表4每种类型零部件的碳排放量和碳排放成本表

然后，可以计算供应链的总碳排放量、碳排放成本、碳效率以及各个层级的企业和各种类型的零部件的碳排放量、碳排放成本、碳效率等指标，如表5所示：

表5各层级企业和各种类型零部件的碳排放量、碳排放成本、碳效率指标

接下来，需要建立工程机械供应链的碳减排激励模型，根据供应链的碳排放量和碳排放成本，设计一种碳减排奖励和惩罚的机制，为供应链的各个层级的企业和各种类型的零部件分配碳减排奖励和惩罚，以激励供应链的碳减排行动。为了简化计算，假设以下的参数，如表6所示：

表6碳减排激励模型参数量化数值表

根据以上的参数，可以计算每种类型零部件的目标碳排放量和目标碳排放成本，以及碳减排激励系数，如表7所示：

表7每种类型零部件的目标碳排放量、目标碳排放成本、碳减排激励系数信息

其中，目标碳排放量和目标碳排放成本是根据供应链的目标碳排放量和目标碳排放成本按照比例分配给每种类型的零部件的，碳减排激励系数是根据碳排放量和碳排放成本的权重系数和差异程度计算的(如公式(4)、公式(8))。

如果碳减排激励系数为正，表示该类型的零部件的碳排放量和碳排放成本都低于目标值，那么该类型的零部件可以获得相应的碳减排奖励，例如，减免碳税、获得碳交易收入、提高市场竞争力等。如果碳减排激励系数为负，表示该类型的零部件的碳排放量和碳排放成本都高于目标值，那么该类型的零部件要承担相应的碳减排惩罚，例如，缴纳碳税、购买碳配额、降低市场竞争力等。

接下来，需要建立工程机械供应链的碳风险评估模型，根据供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励等指标，评估供应链的碳风险水平，为供应链的碳管理提供风险预警和风险规避的依据。为了简化计算，假设以下的参数，如表8所示。

需要注意的是，本实例分析中，为了简化计算，w和γ的值并未采用相关科学方案，如模糊层次分析法或专家评价法等进行计算，而是采用了主观赋值的方案。

表8供应链碳风险评估模型系数量化数值表

根据以上的参数以及公式(5)，可以计算供应链的碳风险评估指数以及各种类型的零部件的碳风险评估指数(表9)。碳风险评估指数是一个介于0和1之间的数值，表示供应链或零部件的碳风险水平，数值越大，碳风险越高，数值越小，碳风险越低。

表9零部件以及供应链碳风险评估指数

如表9所示，挖掘机的碳风险评估指数最高，达到了0.4，说明挖掘机的碳风险水平最高，需要采取有效的碳减排措施，降低碳排放量和碳排放成本，提高碳效率和碳减排激励。履带的碳风险评估指数最低，只有0.08，说明履带的碳风险水平最低，可以继续保持良好的碳管理水平，增加碳减排奖励。供应链的碳风险评估指数为0.208，说明供应链的碳风险水平处于中等水平，还有改进的空间，需要对供应链的各个层级和各种类型的零部件进行合理的碳配额分配和低碳指标管理。

接下来，采用多目标粒子群优化算法做碳配额分配管理。按照S5多目标粒子群优化算法所需各个步骤，设置以下算法所需初始化参数和变量(表10)。

表10多目标粒子群优化算法所需初始化参数和变量

基于以上参数，采用多目标粒子群优化算法来求解多目标优化问题，为供应链的碳配额分配和指标管理提供多种选择和参考。

表11为采用多目标粒子群优化算法得到的帕累托最优解的例子，每个例子包含了每种类型零部件的碳配额和低碳指标的位置，以及对应的五个优化目标的适应度值，即总碳排放量E，总碳排放成本C，总碳效率S，总碳风险评估指数R，和总碳减排激励系数I。需要指出的是，低碳指标是指每种类型的零部件的碳效率，即每种类型零部件的利润与碳排放量的比值。低碳指标的值越高，表示该类型零部件的碳效率越高，即每单位碳排放量所带来的利润越高。低碳指标的值越低，表示该类型零部件的碳效率越低，即每单位碳排放量所带来的利润越低。低碳指标是本方案中要优化的一个目标函数之一，即要使低碳指标的值达到最大值。同时，低碳指标也是要满足的一个约束条件之一，即要使每种类型的零部件的碳效率不低于设定的低碳指标。因此，每组解中的低碳指标，就是每种类型的零部件的碳效率的位置，即每种类型的零部件的碳效率的组合。每个指标的值，就是每种类型的零部件的碳效率的值，即每种类型的零部件的利润与碳排放量的比值。

表11多目标粒子群优化算法数据结果示例

如表11所示，每个解决方案都有一个适应度向量，即f＝(E,C,S,R,I)，这个向量表示了每个解决方案在五个优化目标上的性能。可以根据这个向量来比较两个解决方案的优劣，但是需要注意的是，这个比较是基于帕累托优劣关系的，而不是基于数值大小的。帕累托优劣关系是指，如果一个解决方案在至少一个优化目标上优于另一个解决方案，而在其他优化目标上不劣于另一个解决方案，那么这个解决方案就帕累托优于另一个解决方案。如果两个解决方案之间不存在帕累托优劣关系，那么这两个解决方案就是帕累托非劣的，即它们都是帕累托最优解。不同的帕累托解，表示了不同的碳配额分配和低碳指标管理的方案，即不同类型的零部件的碳配额和低碳指标的组合。不同的方案，对应了不同的总碳排放量、总碳排放成本、总碳风险评估指数、总碳减排激励系数和总碳效率的值，即不同的五个优化目标的值。不同的方案，对于指标管理和配额分配都有不同的指导意义。

可以看到，表11中的解决方案都是帕累托非劣的，即它们都是帕累托最优解，没有一个解决方案可以在五个优化目标上同时优于或等于另一个解决方案。因此，不能简单地用一个数值来衡量一个解决方案的优劣，而要用一个向量来衡量一个解决方案的优劣。

此外，不同的方案，对于指标管理和配额分配都有不同的指导意义，即不同的方案都有不同的优点和缺点，需要根据不同的偏好和需求，来选择一个最适合的方案。例如，如果更关心碳风险评估指数、总碳排放成本和总碳效率，那么可以选择方案5(表11中的例子5)，因为它的总碳风险评估指数和总碳排放成本都是最低的，而总碳效率是最高的。当然，这些方案都是有代价的，例如方案5的总碳排放量是最高的。因此，需要在不同的方案之间进行权衡，找到一个最符合目标和条件的方案。

以总碳排放量与碳配额的约束关系为例，验证输出方案的有效性，即总碳排放量不能超过该实施例中供应链不同层级各种类型的零部件的碳配额加和。根据表11中的数据，结合如下公式计算每种类型的零部件的总碳配额：

其中,

经过计算，相关结果如表12所示。

表12多目标粒子群优化算法输出结果对于约束条件的满足示例

从表12可以看到，这个输出中的不同例子下，总碳排放量都没有超过零部件的碳配额加和，说明这些解决方案都满足了碳减排的约束条件。

本发明针对工程机械供应链的复杂性和多层级性，提出了一种基于多目标粒子群优化算法的工程机械供应链碳配额分配技术。该技术包括建立供应链碳排放模型、碳减排激励模型、碳风险评估模型、碳配额分配和指标管理多目标优化模型、目标粒子群优化算法、动态更新机制等六个方面。有效地求解供应链的碳配额分配的最优解或者非劣解，从而实现供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励、碳风险等多个目标的平衡或优化，保证供应链的碳管理的灵活性和适应性，从而赋予供应链的碳配额分配和指标管理方案具有实际意义和应用价值。

除了多目标粒子群优化算法之外，还有一些其他的多目标优化算法，也可以用于求解技术方案中的多目标优化问题，例如，多目标遗传算法、多目标蚁群优化算法、多目标人工鱼群优化算法等。这些算法都有各自的特点和优缺点，在选择多目标优化算法时，需要综合考虑优化问题的复杂度和规模、优化算法的效率和效果、优化算法的可靠性和可扩展性等因素。

而多目标粒子群算法在本技术方案中的优势可以总结如下：

(1)简单而有效，只需要调整少数的参数，就可以实现个体的位置和速度的更新，从而寻找优化问题的解。

(2)灵活而通用，它可以适应不同的优化目标和约束，只需要根据优化问题的特点，设计合适的适应度函数和约束处理方法，就可以寻找优化问题的解。

(3)稳定而鲁棒，它可以避免陷入局部最优解，同时保持全局搜索能力，通过维护一个外部档案集，可以存储和更新非劣解，从而寻找优化问题的解。

实施例二：

基于实施例一所述的一种基于多目标粒子群优化算法的工程机械供应链碳配额分配方法，本实施例提供一种基于多目标粒子群优化算法的工程机械供应链碳配额分配装置，包括：

数据获取模块，用于获取工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数；

模型构建模块，用于以工程机械供应链的碳排放量、碳排放成本、碳效率、碳减排激励系数和碳风险评估指数为优化目标，以供应链的层级结构和零部件的差异性作为优化约束，构建工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型；

碳配额分配求解模块，用于采用多目标粒子群优化算法求解工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的多目标优化模型，获得工程机械供应链的碳配额分配和指标管理的非劣解，用于工程机械供应链碳配额分配。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。