關鍵詞:改進mfo算法 水資源優(yōu)化配置 多目標優(yōu)化 群智能優(yōu)化算法 自適應權重
摘要:為解決復雜的區(qū)域水資源優(yōu)化配置問題,以區(qū)域缺水率最小和污染物排放量最小為目標函數(shù)建立了水資源優(yōu)化配置模型,并以汾河下游谷地供水區(qū)為例,預測其在規(guī)劃水平年20%、50%、75%和95%來水頻率下的供需水量。針對飛蛾撲火算法(MFO)存在的搜索耗時較長、易陷入局部最優(yōu)的問題,改進其燭火更新公式及對數(shù)螺旋函數(shù)。通過對群智能算法中常用的測試函數(shù)做仿真實驗,對比分析了改進前后MFO算法的尋優(yōu)結果,并采用改進的MFO算法對模型進行求解。實例結果表明,所構建的區(qū)域水資源優(yōu)化配置模型合理有效,改進的飛蛾撲火算法收斂速度快,尋優(yōu)性能優(yōu)越,可用于水資源優(yōu)化配置領域。
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