引江济淮工程（河南段）多目标水量优化调度

引江济淮工程（河南段）涉及河道、闸泵、管道和调蓄水库，约束条件复杂，常规的优化调度算法难以搜索可行解，求解效率低。选用受水区缺水率平均值最小、泵站总抽水量最小和受水区缺水率标准差最小作为目标函数，从供水保障、供水成本和公平性角度构建多目标水量优化调度模型。基于可行搜索思路，结合逆序演算和顺序演算过程对约束条件进行处理，引入决策系数，通过映射关系使搜索空间保持在可行域中，结合多目标非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithms，NSGA-II）进行求解，得到Pareto最优解集，并采用熵权法进行方案优选。结果表明，基于可行搜索的NSGA-II算法能够有效求解复杂调度系统的多目标优化问题，综合考虑多个目标的最优方案相对单目标方案更加合理，结果可为引江济淮工程（河南段）运行管理提供决策支撑。