[發(fā)明專利]一種不確定性地下水修復(fù)多目標(biāo)優(yōu)化管理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610023737.4
• 申請(qǐng)日: 2016-01-14
• 公開（公告）號(hào): CN105718632B
• 公開（公告）日: 2018-10-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊蘊(yùn);王錦國;周志芳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50;G06N3/12
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 朱小兵

1.一種不確定性地下水修復(fù)多目標(biāo)優(yōu)化管理方法，其特征在于，具體步驟如下：

步驟1，建立模擬模型，用于刻畫修復(fù)場(chǎng)地地下水水頭和溶質(zhì)濃度在時(shí)間和空間上的分布；

步驟2，確定優(yōu)化管理目標(biāo)，建立優(yōu)化模型；

步驟3，采用順序高斯條件模擬SGSIM生成滲透系數(shù)的實(shí)現(xiàn)樣本集，并針對(duì)不同的條件點(diǎn)數(shù)對(duì)lnK場(chǎng)和模擬模型輸出進(jìn)行不確定分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以降低模型不確定性和選擇用于優(yōu)化模型管理設(shè)計(jì)的lnK樣本集；

步驟4，選用PEMOTS優(yōu)化方法求解多目標(biāo)管理問題權(quán)衡解，具體步驟為：

(1)產(chǎn)生初始解及相應(yīng)的鄰域種群：

首先，采用隨機(jī)方式產(chǎn)生一個(gè)初始解s₀，初始化精英表、候選表和禁忌表，以初始解為基點(diǎn)，基于拉丁超立方抽樣LHS產(chǎn)生數(shù)目為N_TS的鄰域種群S^t_NS；

(2)目標(biāo)函數(shù)隨機(jī)評(píng)價(jià)：

采用噪聲遺傳算法NGA，用步驟3中生成的lnK樣本集逐個(gè)計(jì)算種群S^t_NS中的每個(gè)個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值的期望和方差；依據(jù)目標(biāo)函數(shù)值，采用隨機(jī)Pareto控制排序和隨機(jī)小生境技術(shù)計(jì)算個(gè)體的Pareto排名和個(gè)體擁擠度值；采用個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值存檔策略記錄下首次搜索到的解，重復(fù)搜索的解則直接調(diào)用函數(shù)值庫中的解信息；

(3)隨機(jī)多目標(biāo)進(jìn)化：

①種子解的選擇：比較鄰域種群S^t_NS與上一代的精英表S_E^t-1的Pareto受控性，將S^t_NS中所有非劣解視為候選種子解集S₁；將S₁加入上一代的候選表S_C^t-1中，從S₁和S_C^t-1的合并解中選擇非劣解作為當(dāng)代候選種子解集S₃；最后從S₃中選擇擁擠距離最大的兩個(gè)解作為下一代的種子解S_S^t+1；

②更新策略：將鄰域種群S^t_NS與上一代的精英表S_E^t-1合并，保留非劣解組成當(dāng)代的精英表S_E^t，同時(shí)將鄰域種群S^t_NS中非受控于上一代的精英表S_E^t-1的解，加入上一代候選表S_C^t-1中，移除候選表中的受控解和當(dāng)代選擇的兩個(gè)種子解S_S^t+1，更新為當(dāng)代候選表S_C^t；

(4)判斷是否滿足停止標(biāo)準(zhǔn)

優(yōu)化過程中，如果達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)，或者搜索到某一代時(shí)候選種子解集為空，同時(shí)候選表也為空，則無法找到下一個(gè)種子解，無法進(jìn)入下一個(gè)階段的搜索，停止并輸出Pareto最優(yōu)解集；

步驟5，輸出優(yōu)化結(jié)果，利用lnK樣本集對(duì)Pareto最優(yōu)解進(jìn)行蒙特卡羅MC分析，檢驗(yàn)PEMOTS輸出的Pareto最優(yōu)解集的可靠性。