【摘要】： 隨著人口與經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長,人類社會(huì)對(duì)水的需求量不斷增加,水資源進(jìn)行性短缺和水環(huán)境持續(xù)惡化已成為全球性問題。20世紀(jì)90年代以來,作為最大的發(fā)展中國家,我國也開始面臨著日益突出的水資源短缺、水環(huán)境惡化和洪水災(zāi)害等水安全問題。今天,水資源系統(tǒng)已演變?yōu)橐粋�(gè)多目標(biāo)、多屬性、多層次、多功能和多階段的復(fù)雜巨系統(tǒng),使得系統(tǒng)工程和系統(tǒng)分析成為當(dāng)前解決水資源系統(tǒng)問題的主要理論基礎(chǔ)和重要工具之一。隨著所研究系統(tǒng)廣度與深度的擴(kuò)大,傳統(tǒng)方法對(duì)于現(xiàn)代水資源系統(tǒng)的高維、非凸、非線性等復(fù)雜問題的處理已日顯掣肘。近年來,隨著現(xiàn)代應(yīng)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展,針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)問題人們提出了人工智能計(jì)算理論與分析方法,如遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模糊集等,這些方法的引入極大地促進(jìn)了系統(tǒng)分析技術(shù)的發(fā)展,也為現(xiàn)代水資源系統(tǒng)問題的研究注入了新的活力。 在現(xiàn)代計(jì)算智能方法中,遺傳算法由于自適應(yīng)性強(qiáng),全局優(yōu)化,概率搜索,隱含并行性以及簡單通用性等顯著優(yōu)點(diǎn),在現(xiàn)代水資源系統(tǒng)問題中得到了廣泛應(yīng)用。然而在應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),遺傳算法尚存在諸多不足有待完善,如:解空間搜索策略,問題收斂性,控制參數(shù)設(shè)置等,這也是它之所以長期成為國內(nèi)外計(jì)算智能研究熱點(diǎn)的原因。交叉集成是當(dāng)代科技創(chuàng)新的主要方式之一,也是遺傳算法種群衍生的重要途徑,把傳統(tǒng)、常規(guī)或現(xiàn)代、智能的數(shù)學(xué)方法與遺傳算法相結(jié)合以改善后者的性能是現(xiàn)代遺傳算法研究的重要方式。本文在前人研究工作的基礎(chǔ)上,首次對(duì)傳統(tǒng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法與遺傳算法集成的可行性進(jìn)行了較為深入地探討,即①試驗(yàn)設(shè)計(jì)與遺傳算法相結(jié)合的理論背景-廣義試驗(yàn)方法。②試驗(yàn)設(shè)計(jì)與遺傳算法相互集成的應(yīng)用基礎(chǔ),即二者極強(qiáng)的優(yōu)勢互補(bǔ)性。以此為理論基礎(chǔ),第一次提出了二者相互雙向集成的具體方式和操作方法:即基于遺傳算法的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法(遺傳正交設(shè)計(jì)、遺傳均勻設(shè)計(jì)),基于試驗(yàn)設(shè)計(jì)的改進(jìn)遺傳算法。其中,試驗(yàn)設(shè)計(jì)嵌入遺傳算法形成試驗(yàn)遺傳算法的具體實(shí)施步驟包括:①按均勻設(shè)計(jì)表對(duì)遺傳算法的初始群體進(jìn)行均勻性分布。②利用多個(gè)均勻設(shè)計(jì)表對(duì)各變量進(jìn)行不同水平組合,生成新的子代群體以提高種群的多樣性。③在精英個(gè)體周圍一定范圍內(nèi)進(jìn)行確定性均勻分布搜索,稱為確定性均勻調(diào)優(yōu)操作。④隨機(jī)性正態(tài)分布搜索,在部分優(yōu)秀個(gè)體上周圍疊加一個(gè)服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量產(chǎn)生新的子代群體。⑤攝動(dòng)調(diào)優(yōu)試驗(yàn)操作,即傳統(tǒng)的坐標(biāo)輪換法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果說明,試驗(yàn)遺傳算法作為傳統(tǒng)優(yōu)化方法、計(jì)算智能算法和試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法的綜合集成新方法,采用隨機(jī)性正態(tài)搜索和確定性均勻分布搜索,同時(shí)考慮變量的連續(xù)性與離散化,保證了算法較高的尋優(yōu)性能,計(jì)算效率高,通用性強(qiáng),對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)中的高維、非線性、非凸及組合優(yōu)化等問題的求解具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。 水資源系統(tǒng)優(yōu)化問題是現(xiàn)代水資源系統(tǒng)問題的核心內(nèi)容。本文在以下幾個(gè)方面開展了試驗(yàn)遺傳算法在水資源系統(tǒng)優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究:①把灌溉渠道橫斷面設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為非線性優(yōu)化問題,建立了相應(yīng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型,并以梯形渠道斷面和U形渠道斷面為例,首次應(yīng)用試驗(yàn)遺傳算法進(jìn)行渠道底寬和設(shè)計(jì)水深等參數(shù)的優(yōu)化。②針對(duì)控制大田地下水位的排水溝間距問題,構(gòu)造了以工程量最省為目標(biāo)的無約束優(yōu)化模型;針對(duì)控制稻田滲漏量的排水暗管設(shè)計(jì)問題,首次建立了以工程造價(jià)最小,同時(shí)考慮滲漏量等多種約束的系統(tǒng)優(yōu)化問題,試驗(yàn)遺傳算法對(duì)兩個(gè)模型的求解結(jié)果令人滿意。③建立了以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)、以結(jié)構(gòu)安全性和技術(shù)可行性為約束的水電站壓力埋管結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,試驗(yàn)遺傳算法獲得的優(yōu)選設(shè)計(jì)方案明顯好于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。 水資源系統(tǒng)預(yù)測問題是一門技術(shù)性、藝術(shù)性要求很高的課題,它既要求預(yù)測者掌握多種系統(tǒng)預(yù)測方法與技術(shù),又要求預(yù)測者具有靈活綜合運(yùn)用這些技術(shù)方法的能力。由于具有極強(qiáng)的非線性映射能力和容錯(cuò)性,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為現(xiàn)代水資源系統(tǒng)工程中常用的建模方法之一。本文對(duì)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)在水資源系統(tǒng)建模及預(yù)測問題中的應(yīng)用開展了如下工作:①在簡要介紹BP-ANN原理方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)其不足研制了基于試驗(yàn)遺傳算法的改進(jìn)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,提高了BP-ANN的全局優(yōu)化能力。②應(yīng)用BP-ANN進(jìn)行非線性組合預(yù)測方法研究,有效避免了傳統(tǒng)組合預(yù)測模型權(quán)重的繁瑣計(jì)算。③針對(duì)組合預(yù)測中各模型權(quán)重難以科學(xué)確定的難題,首次根據(jù)“擇優(yōu)取用”原則將預(yù)測模型的組合問題轉(zhuǎn)化為0、1異或的模式識(shí)別問題,并采用改進(jìn)的BP-ANN方法進(jìn)行該問題的求解,取得了令人滿意的結(jié)果。這種確定變權(quán)重的方法實(shí)質(zhì)上是一個(gè)模型優(yōu)選過程,由于對(duì)每個(gè)樣本都是取用各預(yù)測模型中的最優(yōu)者,因此能在現(xiàn)有預(yù)測水平下保證模型“總是最好”,同時(shí)具有清晰易懂,簡便易操作的優(yōu)點(diǎn)。作為變權(quán)重組合預(yù)測方法的一個(gè)特例,在組合預(yù)測領(lǐng)域有較高的實(shí)用價(jià)值。 水資源系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題的關(guān)鍵是評(píng)價(jià)模型的合理構(gòu)造及其有效優(yōu)化,基于常規(guī)建模和優(yōu)化方法的傳統(tǒng)方法已難以勝任復(fù)雜水資源系統(tǒng)中涉及多屬性、多層次、多因子的綜合評(píng)價(jià)問題。本文結(jié)合水資源系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題中的不足做了以下兩方面工作:①針對(duì)農(nóng)業(yè)灌溉用水水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)過程中存在的評(píng)價(jià)結(jié)果不相容性問題,提出基于數(shù)據(jù)探索和試驗(yàn)遺傳算法求解的投影尋蹤綜合評(píng)價(jià)模型,較之灰色聚類法,其數(shù)學(xué)概念清晰,評(píng)價(jià)結(jié)果更精確合理。②基于線性屬性測度函數(shù)的傳統(tǒng)屬性識(shí)別模型對(duì)隨機(jī)抽樣的評(píng)價(jià)結(jié)果存在較大誤差,為此首次提出了基于非線性屬性測度函數(shù)的改進(jìn)屬性識(shí)別模型。均勻隨機(jī)和正交設(shè)計(jì)兩種抽樣的評(píng)價(jià)試驗(yàn)顯示,改進(jìn)屬性識(shí)別模型評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確度明顯好于傳統(tǒng)模型,說明指標(biāo)的屬性測度函數(shù)對(duì)屬性識(shí)別模型的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果有重要影響。由于非線性測度函數(shù)比線性測度函數(shù)能更好地描述評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際隸屬度,故基此改進(jìn)的屬性識(shí)別模型具有更高的評(píng)價(jià)可信度。
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TV213.4

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本文編號(hào)：2598026