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用遗传算法求解地下水资源管理模型 总被引：17，自引：0，他引：17
首先介绍了遗传算法的基本原理,以山东省羊庄盆地为例,在建立地下水模拟模型的基础上,用嵌入法建立分布参数地下水系统管理模型,将遗传算法用于求解该管理模型,通过有限单元法与遗传算法耦合表示水位约束,采用罚函数的方法处理约束条件,对于同一管理问题,与线性规则求解的结果十分接近,说明遗传算法是求解地下水管理模型的一种有效方法。 相似文献
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通常采用基于梯度的数学规划方法求解地下水管理模型,如线性规划和非线性规划。但对于高度非线性、非凸的优化问题,尤其是涉及到经济或环境的地下水管理模型,传统方法难以有效地寻找全局最优解。本文介绍了一种求解非线性地下水资源管理模型的遗传算法,并以山东羊庄盆地分布参数地下水系统非线性管理模型为例,给出了用遗传算法在求解这类问题的一般步骤。结果表明该方法能快速有效地找到全局最优解。 相似文献
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地下水管理模型求解方法的研究是目前地下水管理领域的热点问题。本文从地下水管理模型传统优化算法和现代智能优化算法等方面进行了评述,着重讨论了目前应用较广泛的求解非线性地下水系统的优化算法,如遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等;阐述了地下水监测网优化设计研究以及多目标地下水管理模型的求解方法。最后指出应加强地下水动态规划管理模型和地下水系统随机管理模型的求解技术的研究。 相似文献
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讨论了用遗传算法求解优化问题的基本原理、参数的确定方法及解题的基本步骤。通过对假设疏干井群优化设计管理模型的计算,讨论了遗传算法在地下水疏干井群优化设计中应用的有效性和优越性。 相似文献
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两种智能算法在求解地下水管理模型中的对比 总被引：5，自引：0，他引：5
分别将禁忌搜索和遗传算法与地下水流模型MODFLOW和地下水溶质运移模型MT3DMS相耦合,并将其应用于求解地下水资源优化管理模型。在概述两种智能算法基本原理和地下水管理模型组成的基础上,结合两个理想的应用实例,从优化结果和计算效率两个方面对禁忌搜索和遗传算法进行了对比分析。在两个实例中,禁忌搜索分别以高于遗传算法10倍和27倍的计算效率得到了减少抽水流量约160 m3/d和节约治理成本约47万元的治理方案。结果表明,禁忌搜索在求解地下水管理模型中具有较好的应用前景。 相似文献
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参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于野外实际含水层参数存在空间变异性的客观事实,研发概率Pareto遗传算法(Probabilistic Pareto genetic algorithm,PPGA),用于求解考虑含水层参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化设计问题。PPGA在ε-改进非劣支配遗传算法(epsilon-dominance non-dominated sorted genetic algorithm II,ε-NSGAII)的基础上通过添加概率择优排序和概率拥挤度技术,寻求考虑参数空间变异条件下地下水污染监测网模拟—优化耦合模型的Pareto最优解。将优化结果与蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模拟分析结果进行对比,验证优化结果的可靠性。算例求解结果表明:在求解考虑参数空间变异性条件下地下水污染监测网多目标优化设计问题时,PPGA优化所得Pareto最优解变异性小,可靠性高,可为决策者提供一系列稳定可靠的监测方案。 相似文献
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将改进后的遗传算法GA（添加了小生境、Pareto解集过滤器等模块）与变密度地下水流及溶质运移模拟程序SEAWAT-2000相耦合,新开发了变密度地下水多目标模拟优化程序MOSWTGA。将MOSWTGA应用于求解大连周水子地区以控制抽水井所在含水层不发生海水入侵为约束的地下水开采多目标优化管理模型,得到地下水最大开采量与海水入侵面积之间一系列Pareto近似最优解。研究成果不仅为实行合理的地下水资源配置提供了科学的实用模型,同时也为解决多个优化目标下的变密度地下水优化管理问题提供高效可靠的模拟优化工具,具有重要的潜在环境经济效益。 相似文献
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对于高度非线性、非凸的地下水管理模型,传统优化方法难以找到全局最优解。本文采用模拟退火遗传算法求解地下水管理模型,并从三个方面对算法进行改进:引入小生境技术,采用自适应交叉和变异概率,在选择过程中采用最优保存策略,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度。采用惩罚函数法处理约束条件。用Fortran 90语言编制了计算程序,并通过Schaffer测试函数验证了该算法不仅具有强大的全局寻优能力和局部搜索能力,而且具有较快的收敛速度和较高的优化精度。将该算法应用到某研究区地下水管理中,取得了较好的效果。 相似文献
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在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算法、传统遗传算法和模拟谐振子算法进行了对比分析。在两个地下水管理模型中,与传统的遗传算法和模拟谐振子算法相比,新型的谐振子遗传算法搜索效率达到模拟谐振子算法搜索效率的2倍以上,得到的最优解比遗传算法所得到的最优解分别增加供水量1.1×103 m3/d和0.47×108 m3/a,说明谐振子遗传算法具有更强的全局搜索能力和更好的寻优效率。 相似文献
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新建水源地如何最优布井,对水源地开采运行具有重大影响。本文介绍了0-1整数规划及其求解方法,并结合一个实际问题进行说明。作者应用0-1整数规划方法建立了北京密怀顺平原区拟建水源地最优布井的地下水管理模型,采用响应矩阵法将地下水模拟模型和管理模型相耦合,运用分支-定界法求出最优井位,并将优化井位与原拟定井位的计算结果进行了对比。结果表明,0-1整数规划能很好地解决最优布井问题,对水源地规划、基坑降水、地下水人工回灌等方面都具有一定的指导意义。 相似文献
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考虑污染源强随机变化和感潮河流潮周期内动态水文条件对水质的影响,建立了优化污染负荷分配的流域水质管理模型。模型以总的允许排污量最大为目标函数,流域的水质控制点达标为约束条件。假设排污量是服从对数正态分布的随机变量,并且以潮周期内水质达标的概率作为衡量控制点达标的依据。采用遗传算法对该随机规划模型进行求解。研究结果表明,污染负荷优化分配结果能够满足随机条件下的水质达标率要求,并且与传统的确定性线性规划模型的分配结果相比有着明显差别。同时证实了遗传算法能够有效地解决复杂的随机规划模型。 相似文献
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A Hybrid Multi‐Objective Evolutionary Algorithm for Optimal Groundwater Management under Variable Density Conditions 总被引：2，自引：0，他引：2
In this paper, a new hybrid multi-objective evolutionary algorithm (MOEA), the niched Pareto tabu search combined with a genetic algorithm (NPTSGA), is proposed for the management of groundwater resources under variable density conditions. Relatively few MOEAs can possess global search ability contenting with intensified search in a local area. Moreover, the overall searching ability of tabu search (TS) based MOEAs is very sensitive to the neighborhood step size. The NPTSGA is developed on the thought of integrating the genetic algorithm (GA) with a TS based MOEA, the niched Pareto tabu search (NPTS), which helps to alleviate both of the above difficulties. Here, the global search ability of the NPTS is improved by the diversification of candidate solutions arising from the evolving genetic algorithm population. Furthermore, the proposed methodology coupled with a density-dependent groundwater flow and solute transport simulator, SEAWAT, is developed and its performance is evaluated through a synthetic seawater intrusion management problem. Optimization results indicate that the NPTSGA offers a tradeoff between the two conflicting objectives. A key conclusion of this study is that the NPTSGA keeps the balance between the intensification of nondomination and the diversification of near Pareto-optimal solutions along the tradeoff curves and is a stable and robust method for implementing the multi-objective design of variable-density groundwater resources. 相似文献
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NPGA-GW在地下水系统多目标优化管理中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
在地下水系统管理问题中,涉及到多个相互冲突的目标函数常常被简化为不同形式的单一目标函数来求解,这种通过单一目标函数的优化方法只能给出一个解,由此确定的方案有时会违背决策者的意愿。而通过多目标优化方法可以得到一系列供决策者权衡选择的解集。将地下水流模拟程序MODFLOW 和溶质运移模拟程序MT3DMS 相耦合,采用基于小生境技术的Pareto 遗传算法进行求解,开发了一个用于地下水系统多目标管理的应用程序NPGA-GW。并将该程序应用于一个二维地下水污染修复问题的多目标优化求解,结果表明,该程序能够在较短的时间内得到一系列Pareto 最优解,解的跨度足够决策者进行适当的选择,具有很好的应用前景。 相似文献