基于改进萤火虫算法的水资源优化配置

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

英文篇名：Optimal Allocation of Water Resources Based on Modified Firefly Algorithm 作者：赵燕 ; 武鹏林 ; 祝雪萍 英文作者：ZHAO Yan;WU Penglin;ZHU Xueping;College ofHydroscience and Engineering, Taiyuan University of Technology; 关键词：改进萤火虫算法 ; 水资源 ; 优化配置 ; 多目标 ; 山西省盂县 英文关键词：modified firefly algorithm;;water resources;;optimal allocation;;multi-Objective;;Yuxian County of Shanxi Province 中文刊名：RMHH 英文刊名：Yellow River 机构：太原理工大学水利科学与工程学院; 出版日期：2019-04-09 14:06 出版单位：人民黄河 年：2019 期：v.41;No.405 基金：国家自然科学基金资助项目(51509176);; 山西省自然科学基金资助项目(201601D021086,2016011054) 语种：中文; 页：RMHH201905015 页数：5 CN：05 ISSN：41-1128/TV 分类号：66-70

摘要

构建以经济、社会、环境综合效益为目标的水资源优化配置模型,通过线性加权法将多目标模型化为单目标模型,在萤火虫算法的基础上引入一种自适应型惯性权重,将固定步长改进为可变步长,求解优化配置模型,并结合实例,得到了不同水平年不同保证率下的山西省盂县水资源优化配置方案。研究结果表明:盂县供需水量基本平衡,配置方案科学合理,基于改进萤火虫算法的水资源优化配置模型在孟县具有较强的有效性与适用性。
        The optimal allocation model for water resources was established with the comprehensive goal of economic, social and environmental benefits, using the linear weighted method to transform multi-objective into single-objective. The firefly algorithm was improved by introducing the new adaptive inertia weight and a fixed-step firefly algorithm improved the variable-step firefly algorithm, aiming at solving the optimal allocation model. Combined with engineering example, the modified firefly algorithm was used to simulate the optimal allocation model of water resources in Yuxian County of Shanxi Province under different guarantee rates levels of different planning levels. The results show that the allocation results in Yuxian County are basically balanced, scientific and reasonable; the optimal allocation of water resources based on modified firefly algorithm has strong feasibility and applicability in Yuxian County.

引文

[1] 潘俊,王灏瀚.基于遗传算法的多目标水资源优化配置:以沈阳地区为例[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版),2016,32(5):945-952.
    [2] 刘德地,王高旭,陈晓宏,等.基于混沌和声搜索算法的水资源优化配置[J].系统工程理论与实践,2011,31(7):1378-1386.
    [3] 岳剑飞,杨军耀,张乾业.基于改进蚁群算法的太原市受水区水资源优化配置[J].水电能源科学,2013,31(9):39-41.
    [4] 闫志宏,刘彬,张婷,等.基于多目标粒子群算法的水资源优化配置研究[J].水电能源科学,2014,32(2):35-37.
    [5] YANG Xinshe.Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms[M].Frome:Luniver Press,2008:4-5.
    [6] 臧睿,李辉辉.基于标准萤火虫算法的改进与仿真应用[J].计算机科学,2016,43(增刊2):113-116.
    [7] 乔辰,张国立.几何加权法求解多目标规划问题[J].华北电力大学学报(自然科学版),2011,38(6):107-110.
    [8] 邓雪,李家铭,曾浩健,等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识,2012,42(7):93-100.
    [9] 李岭.熵权DEA混合多目标评价方法研究[J].数学的实践与认识,2014,44(8):25-33.
    [10] 张成凤.基于遗传算法的榆林市水资源优化配置研究[D].杨凌:西北农林科技大学,2008:25-26.
    [11] 周丽,黄哲浩,贺惠萍,等.多目标非线性水资源优化配置模型的混合遗传算法[J].水电能源科学,2005,23(5):22-25.