四、结论及建议

考虑到影响污水处理厂建设的多种因素，本文提出了污水处理厂建设计划的一般多目标决策优化模型。在所提出的模型中，COD和氨氮由随机变量表征，因为它们固有的不确定性排除了将它们定义为清脆值或仅一组成员。案例研究的结果表明，在规划面积为1万至5万平方米的情况下，采用的ICEAS工艺能够达到2万至5万立方米/天的设计能力，并符合最低投资成本等要求。该研究的主要结论如下：

1.介绍了污水处理厂建设项目的相关问题，具体描述了污水处理厂建设中存在的问题，并结合污水处理厂建设因素进行实际分析。这个过程确定了污水处理厂建设的关键环节（污水处理过程）。

2.利用不确定性框架，用随机变量表征COD和氨氮，减少信息损失或扭曲，同时减轻决策者的负担。

3.以成都郊区污水处理厂建设为例，本文对污水处理厂建设的一般多目标决策模型进行了实证检验。结果验证了该模型的适用性和有效性，并为决策者提供了优化污水处理厂建设计划的技术支持。

最后，对每个目标的权重进行了调整，以说明污水处理厂建设和处理技术选择的更多信息。结果表明，改变成本和再生水效益的权重将显著影响决策结果。在设计污水处理厂建设选址方案时，有很多非模拟活动，如决策问题识别和结果分析与评估，这些都需要决策者的经验和知识，并强调这些实践知识的重要性。因此，可以预计这一领域会有更多的不确定性。然而，进一步的研究可以考虑到决策过程中各种复杂的不确定性，并且能够建立可以在基于不确定性的多目标决策模型中实施的不确定变量。