【摘要】：基于公平性原則構(gòu)建水資源優(yōu)化配置模型,針對模型的特點,將模型的可行解進行粒子化處理。利用基于粒子群(PSO)和差分進化(DE)的混合算法(PSODE)對模型進行求解。該算法通過雙種群間的信息共享機制,大大降低了求解陷入局部最優(yōu)的風險。此外,還采用了一種粒子變異機制進一步提高PSODE算法的性能,并通過漳河流域四大灌區(qū)水資源配置實例表明PSODE算法比PSO和DE算法收斂速度更快、準確度更高。
[Abstract]:Based on the principle of fairness, the optimal allocation model of water resources is constructed. According to the characteristics of the model, the feasible solution of the model is particle treated. A hybrid algorithm, (PSODE), based on particle swarm optimization (PSO) and differential evolutionary (DE) (DE) is used to solve the model. By means of the information sharing mechanism between two populations, the risk of solving local optimal solution is greatly reduced. In addition, a particle mutation mechanism is adopted to further improve the performance of the PSODE algorithm. The example of water resources allocation in four irrigation areas in the Zhanghe River Basin shows that the convergence speed and accuracy of the PSODE algorithm are faster and higher than those of the PSO and DE algorithms.
【作者單位】： 河海大學管理科學研究所;
【基金】：國家社會科學基金資助項目(10CGL051) 水利部公益性行業(yè)科研專項(201201091) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目(2009B22314,2012B09114)
【分類號】：TV213.4

【參考文獻】

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本文編號：2279080