基于遗传算法的区域水资源优化配置研究

发布时间：2020-05-08 12:35

【摘要】： 水是生命之源，是人类生存和社会经济发展的物质基础，是可持续发展的重要保障。水资源可持续利用关系到人口、资源、环境、社会的协调发展。随着人口的增长、社会经济的发展和人民生活水平的提高，人们对水资源数量和质量的需求越来越高，而可资利用的淡水资源是有限的。同时因水资源浪费及水污染日益加重，水资源供给与需求之间形成了尖锐矛盾。这一矛盾已成为人类社会发展的制约因素。水资源优化配置是解决这一矛盾的有效途径，研究水资源优化配置，对促进区域社会、经济、环境的协调持续发展具有重要意义。本文总结分析了目前水资源优化配置的研究现状，建立了面向可持续发展的区域水资源优化配置模型。在遗传算法(GA)改进方法研究的基础上，提出了基于GA的水资源优化配置模型求解方法。同时，对神经网络预测、灰色预测等方法在需水量预测中的应用进行了研究。并以济源市为研究对象，对该市水资源优化配置进行实例研究。具体内容如下： (1)系统研究了遗传算法的基本原理与实现技术，深入分析了遗传算法的不足，并提出了一些改进方法。根据不同算子在种群进化过程中的作用不同，以及种群中较优个体应具有较小的交叉和变异概率的思想，提出了动态交叉率和变异率概念及其计算方法。将模拟退火算法作为遗传算法的一个独立算子，引入遗传算法中，实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。设计了一种基于动态交叉率和变异率的新的遗传模拟退火混合算法，以一非线性函数优化为例，验证了改进方法的有效性，并探讨了排序选择法、算术交叉、均匀变异、非均匀变异、自适应变异等遗传算子的不同组合方案与效果。算例表明，基于排序选择法、算术交叉、均匀变异的遗传模拟退火混合算法较为有效。 (2)系统论述了水资源优化配置的基本原理，探讨了优化配置方式、形式、内容与原则。以可持续发展理论为基础，，探讨了社会效益、经济效益、环境效益的识别和度量方法，给出了三类目标的一种具体函数表达式。根据用户特性和水源特性的不同，提出了用户公平系数、水源供给系数的中／英文摘要＊概念和度量方法。提出了区域水资源、经济、环境的协调发展系数的概念和度量方法，并以约束条件形式予以考虑。以社会、经济、环境等综合效益最大为目标，建立了区域水资源大系统多目标优化配置模型。分析了区域水资源优化配置模型的大系统、多目标、非线性等特点及处理方法，将新的智能优化方法——遗传算法引入水资源优化配置，探讨了基于遗传算法的水资源优化配置模型的两种求解技术和方法——多目标分解协调遗传算法和大系统总体优化遗传算法。促进了大系统多目标优化理论与方法研究，扩大了遗传算法的研究领域和应用范围。门）综述了预测方法原理及需水预测影响因素。探讨了神经网络、灰色预测、指数平滑等预测模型与方法。着重研究了人工神经网络BP模型，针对其不足，采用了批处理学习模式，动态调整学习率和惯性冲量，参数自动忧选等改进方法；深入研究了BP网络模型时间序列预测方法，分析了神经网络BP模型对时间增长序列预测效果不佳的原因，提出利用多项式曲线拟合进行数据平稳化处理，用残差序列建模的预测方法，使BP模型预测效果明显提高。用人工神经网络、灰色预测、指数平滑等方法进行了济源市社会经济指标对比预测研究。采用指标分析法进行济源市需水量预测，为该市水资源供需平衡分析和水资源优化配置提供了必要的前提条件。（4）选取河南省济源市为研究对象，建立了该地区的水资源优化配置模型，并以两个水平年门005年、2010年）三个保证率u0队 75“ 95们的水资源供需情况为依据，拟定模型参数（系数人采用多目标总体优化遗传模拟退火算法进行求解，并对GA进行了具体算法设计，编制了计算机程序，探讨了GA在水资源优化配置中的实际应用效果。对济源市水资源优化配置模型的求解结果进行了供需平衡分析、优化配置目标与效果分析、系统协调发展分析，提出了解决该市缺水的措施与方法。经验证，模型合理，算法有效。此优化配置模型及成果，体现了可持续发展思想，并为区域水资源可持续利用规划提供了决策依据。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：TV213.9

【引证文献】