基于CGA的水资源优化调度研究

发布时间：2017-07-01 12:06

  本文关键词：基于CGA的水资源优化调度研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着人口不断增加、生活水平不断提高、社会经济迅猛发展,使得地下水超采、水污染加重,加上洪涝等自然因素,导致世界上许多国家和地区都面临着水资源需求量不断增长的挑战。水资源调度是合理利用水资源和解决水资源短缺的重要方法和有效手段,具有多用户、多水源、多目标和不确定性等特点。本文在已有的研究基础上进一步改进了混沌遗传算法(CGA)在水资源调度中存在的不足,主要围绕混沌遗传算法展开分析和研究,包括以下几方面:1.混沌遗传算法可以在一定程度上解决水资源调度过程中的收敛速度慢、易陷入局部优化等问题,但在实际应用中存在一定的局限性。本文利用多目标决策调度,将降雨的实时性和规律性与混沌遗传算法相结合,更合理地调整供水量,优化水资源配置。仿真结果表明,基于混沌遗传算法的多目标决策能够更合理的满足用户需水、减少水资源的浪费,提高供水的满意度,得到更大的综合效益。2.针对混沌遗传算法在水资源调度求解过程中存在的如收敛速度慢及易陷入局部优化等问题,本文结合差分算法全局搜索的优越性、混沌的遍历性和遗传算法的反演性,提出了差分-混沌遗传算法(DE-CGA),较好的克服了基本混沌遗传算法的一些缺点。仿真结果表明,在水资源实际调度中本文提出的DE-CGA比CGA可得到更大的综合效益。3.利用混沌遗传算法求解水资源调度问题,可以有效的避免局部优化并快速提升求解速度,但由于损坏了种群多样性导致求解精度较低。为此本文引入小生境技术,提出了基于小生境的混沌遗传算法(NCGA),该算法通过小生境技术保护了种群多样性,同时将混沌的特性与遗传算法的快速收敛性相结合,从而使该算法提高了求解速度和求解精度。将该算法应用到水资源优化调度模型中,利用仿真实验验证了该算法比混沌遗传算法能更合理高效的分配水资源,达到综合效益最大化。
【关键词】：水资源 优化调度 CGA 多目标 差分算法 小生境技术
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV213.4;TP18
【目录】：

• 摘要7-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 背景和意义12-14
• 1.2 水资源优化调度的概述14-15
• 1.3 国内外研究进展及现状15-17
• 1.3.1 国外研究现状15-16
• 1.3.2 国内研究现状16-17
• 1.4 研究的内容及组织结构17-19
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 本文组织结构18-19
• 第二章 水资源优化调度19-27
• 2.1 水资源优化调度的常用方法19-21
• 2.1.1 常规调度方法19-20
• 2.1.2 智能调度方法20-21
• 2.2 混沌遗传算法相关理论21-23
• 2.2.1 混沌算法21-22
• 2.2.2 遗传算法22
• 2.2.3 混沌遗传算法22-23
• 2.3 水资源调度模型23-26
• 2.3.1 目标函数23-25
• 2.3.2 约束条件25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 基于混沌遗传算法的多目标决策水资源优化调度27-33
• 3.1 调度模型27-28
• 3.2 适应度函数的选择28-29
• 3.3 混沌遗传算法步骤29
• 3.4 实例分析29-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 基于改进混沌遗传算法的水资源优化调度研究33-40
• 4.1 调度模型33-34
• 4.2 差分算法34
• 4.3 差分 -混沌遗传算法34-35
• 4.4 实例分析35-39
• 4.5 本章小结39-40
• 第五章 基于小生境混沌遗传算法的水资源优化调度研究40-47
• 5.1 水资源优化调度模型40-41
• 5.2 小生境混沌遗传算法41-43
• 5.2.1 小生境技术41-42
• 5.2.2 基于小生境的混沌遗传算法（ NCGA）42
• 5.2.3 NCGA算法的步骤42-43
• 5.3 实例分析43-46
• 5.4 本章小结46-47
• 第六章 结论与展望47-49
• 6.1 结论47
• 6.2 展望47-49
• 参考文献49-54
• 致谢54-55
• 附录 攻读硕士学位期间所发表的学术论文55

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本文编号：505835