基于遗传算法的水资源优化分配研究及应用

发布时间：2020-07-18 02:45

【摘要】：我国是一个洪涝灾害频繁、水资源短缺、水生态环境脆弱的国家,水资源问题困扰着国民经济中各个行业的发展。如何解决资源的短缺问题一直以来都是人们研究的重点,在提倡节约用水和减少水污染、重视生态用水之外,有计划地对有限的资源进行整合分配是一个比较可观的办法。 水资源优化配置理论以系统分析法为主,包括优化模型和模拟模型,本文以优化模型为主,建立多目标函数以及相关约束进行求解。优化模型的求解算法包括传统优化算法和智能优化算法,传统优化算法具有诸多局限性且在搜索过程中过多地依赖初始值以及函数的梯度,而智能优化算法通用性很强,能够有效地解决多种问题。在智能优化算法中,遗传算法属于较为成熟的一种进化算法,一直具有良好的表现性能。 本文阐述了对于水资源优化配置问题的算法的选择,主要分析了遗传算法基本原理与求解思想,对遗传算法的几个要素进行了归纳。将算法与水资源优化配置结合在一起,论文详细说明了遗传算法的求解步骤,并明确了相关参数的设定。在水资源配置系统中介绍了数据查询和配置计算两个模块的设计。 通过对昌马灌区水资源配置实例的应用研究,说明遗传算法解决问题的合理性和有效性,具有一定的应用价值。概括了水资源优化配置今后的研究方向和算法应用的发展趋势。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TV213.9
【图文】：

数编码直接使用目标函数的变量进行编码。直接以实数作为染色体参与数编码没有特定的编码和解码过程，可以提高算法的执行效率，但是对操作没有二进制编码直观。其他的编码方式还包括浮点编码、符号编码特定的环境中有良好的应用。资源配置中编码的变量多为某一单位的供水量等，运用实数编码能够较变量实际的特性，但是尽管它不需要编码和解码，但到后面交叉和变异没有二进制编码的易操作性，由于本文的例子较为简单，水资源供水变因而采用二进制和格雷码编码可满足优化模型编码的需要。

图 2-3 格雷码编码和二进制编码对适应度的影响对于这两种编码在实际应用（实例来源于第四章）中的对比如图 2-2 和 2-3。图 2-2是分别使用格雷码编码和二进制编码的目标函数分布，图 2-3 是两种不同编码对适应度的影响，很明显在迭代初期格雷码编码形成的种群性能较好，适应度均值也较大，因此，在水资源优化模型的种群生成期间采用格雷码编码的形式。2）初始种群的生成和种群规模初始种群的产生一般采用随机方法，由于它的分布影响着遗传算法的搜索效率，我们希望它们均匀地分布在解空间，因而随机产生的初始种群可以为后面遗传算法的随机杂交、变异提供全局范围的初始解。种群规模在计算过程中可以不同于初始种群规模，即经过交叉和变异的子种群不一定全部替换旧种群，它将在重组的过程中选取最优的个体来替换旧种群，本文采用优选替换方式，及种群规模不同于开始生成的数量。3）适应度评价适应度评价是根据目标函数确定的用于区分群体中个体好坏的标准，遗传算法不依靠外部信息来判断个体的优劣

随机抽样选择和轮盘赌选择的函数值分布

【参考文献】

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本文编号：2760290