彭楼灌区多水源联合优化调配模型建立与应用

多水源联合调配是水资源合理配置的一个重点。实践表明,多水源的联合运用不仅可以增加水资源的利用量,同时还可以使农业生产和环境条件得以改善,并产生较大的经济效益。本研究以彭楼灌区为例进行灌区地表水、地下水联合优化配置研究,并基于大系统分解协调理论建立了灌区地表水、地下水联合优化的三层谱系结构模型。在对边界及水源条件确定合理约束基础上,用此模型对彭楼灌区进行水资源优化,结果表明：此模型符合客观实际,对于提高水资源利用效率,缓解灌区水资源短缺和控制地下水超采等问题具有很强的适用性。     

彭楼灌区多水源联合优化调配模型建立与应用

多水源联合调配是水资源合理配置的一个重点.实践表明,多水源的联合运用不仅可以增加水资源的利用量,同时还可以使农业生产和环境条件得以改善,并产生较大的经济效益.本研究以彭楼灌区为例进行灌区地表水、地下水联合优化配置研究,并基于大系统分解协调理论建立了灌区地表水、地下水联合优化的三层谱系结构模型.在对边界及水源条件确定合理约束基础上,用此模型对彭楼灌区进行水资源优化,结果表明:此模型符合客观实际,对于提高水资源利用效率,缓解灌区水资源短缺和控制地下水超采等问题具有很强的适用性.     

基于ABC-SA混合算法的群控电梯优化调度

为解决电梯群控系统（Elevator group control system,EGCS）时间和能耗性能不理想的问题,提出一种基于改进人工蜂群的电梯群控多目标优化调度算法。首先,针对EGCS控制目标复杂性,建立具有多评价指标的群控电梯调度模型,依据该模型的适应度值进行合理派梯选择;其次,引入模拟退火准则优化基本人工蜂群算法结构以解决算法易陷入局部最优解的问题,使用混合改进的人工蜂群算法进行多目标优化调度。仿真结果表明,所提算法在侯梯时间、乘梯时间和停靠次数三个性能指标上对比基本人工蜂群算法均有所提高,有效说明该方法在求解柔性多目标群控电梯优化调度时具有一定的优越性。     

基于分布式禁忌人工蜂群算法的云视频直播优化算法

为了平衡热门视频直播服务的用户体验质量和系统总体成本,设计一种基于分布式禁忌人工蜂群算法的云视频直播优化算法。将禁忌搜索技术引入人工蜂群算法,对人工蜂群算法的全局搜索阶段和局部开发阶段均进行增强处理;以云服务站点和视频显示格式的选择为控制量,以视点的受欢迎度和观看者的可用带宽为约束条件,以最大化用户体验质量和最小化系统总成本为优化目标,建立云视频直播问题的模型;设计分布式的禁忌人工蜂群算法求解云视频直播问题的次优解,计算最优的控制方案。实验结果表明,该算法有效地降低了系统的总体成本,并且优于其他同类型的策略。     

基于人工蜂群算法的指控结构适应性调整方法

为应对战场环境的复杂性和不确定性,指挥控制结构的适应性调整成为研究重点。描述了兵力组织的基本实体和指挥控制结构,给出决策实体负载测度的方法,建立两种战场情况下的指挥控制结构适应性调整优化模型,设计求解问题模型的人工蜂群算法,并给出人工蜂群算法的具体步骤和流程,最后进行案例仿真,基于人工蜂群算法的调整方法得到了良好的指控结构调整效果,证明了人工蜂群算法在指挥控制结构适应性调整方面的可行性。     

人工蜂群算法优化SVR的预测模型

针对人工蜂群算法存在的易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,引入当前最优食物源和惯性权重函数,对该算法的食物源更新方式进行改进;针对支持向量回归机的参数优化问题,将其转化为组合优化问题,并使用改进的人工蜂群算法进行优化求解,进而得到人工蜂群算法优化SVR的预测模型。以短期交通流量数据为例,将该模型的预测结果与蚁群算法优化的支持向量回归机（ACO-SVR）、粒子群算法优化的支持向量回归机（PSO-SVR）和未改进的蜂群算法优化的支持向量回归机（ABC-SVR）进行对比分析,结果表明该模型的预测效果最优且运行时间最短,具有更好的学习能力和推广能力。     

DBC优化算法在瓦斯突出预测中的应用

针对煤矿瓦斯突出因素的复杂性,提出一种新的智能优化算法一双混沌搜索蜂群（DBC）优化算法,应用于煤矿瓦斯突出的预测中．DBC优化算法对人工蜂群算法进行有效改进,在人工蜂群算法的基础上,将混沌优化机制引入蜂群的寻优过程中,利用混沌序列初始化食物源,以提高食物源的质量,防止算法的早熟收敛;同时利用混沌搜索机制进行局部搜索,以改善蜂群的区域搜索能力,解决算法易陷入局部极小值的问题．最后,利用DBC对MLPNN进行训练,建立瓦斯突出预测模型．实验结果表明,该方法对瓦斯突出具有较好的预测结果．     

分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题

为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法。首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力。仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性。     

糖厂澄清工段生产指标建模及操作参数优化

针对亚法糖厂澄清工段清汁色值和清汁残硫量难以在线测量的问题,提出了一种基于人工蜂群优化的在线极限学习机软测量方法;先用核主元分析法确定影响清汁质量的关键参数,建立基于在线极限学习机的软测量模型;同时利用人工蜂群算法对在线极限学习机的隐层参数进行寻优,优化所建模型;最后,使用带约束的粒子群对软测量模型进行优化求解,得到典型工况下的最优操作设定值,为后续工况操作提供参考依据;仿真结果表明,基于人工蜂群优化的在线极限学习机模型能够准确地预测清汁色值和残硫量,同时基于此模型优化的操作参数设定值能够达到期望的指标.     

蜂群算法求解资源受限项目调度问题及仿真

蜂群算法作为一种较为新颖的启发式算法已经在多种类型的优化问题求解过程中表现了优秀的性能.针对蜂群算法在项目调度问题中的模型求解资源受限的问题,提出对求解方法进行改进,采用人工蜂群算法和蜂群优化算法两类典型的蜂群算法,对资源受限项目调度问题进行优化设计,并在benchmark上进行仿真并与传统的调度优化算法进行比较.实验结果表明,新设计的两类蜂群算法在调度成功率和收敛速度方面均有更好表现,人工蜂群算法求解的质量方面更优,蜂群算法在收敛速度上更具有优势.     

Optimal water allocation through a multi-objective compromise between environmental,social, and economic preferences

Raising water demands and insufficient freshwater resources are the main reasons of water conflicts in transboundary watersheds. Sustainable water allocation can be a resolution for water disputes as it addresses simultaneously economic, social and environmental benefits. In this paper, a multi-objective model is introduced, which leads to sustainable water allocation of transboundary watersheds taking into account all these three aspects. Five water allocation objectives are proposed for this model in which three of them address the social factors and others represent the economic and environmental preferences. The Compromise Programming technique is employed to solve the applied model to the Sefidrud Basin, Iran and several water allocation schemes are provided based on various weights combinations. The results of the model elucidate that the proposed model can allocate 83 percent of the Basin's water resources, to its stakeholders in a sustainable way while the environmental demand is satisfied.     

基于物联网技术的农田节水灌溉系统的研究

干旱缺水是制约我国农业生产发展的主要因素之一,随着现代化大农业方针的推进、水资源日趋紧张,为有效的解决农业用水问题,本文介绍一种基于物联网技术的农田节水灌溉系统,本系统通过实时采集土壤水分数据与农作物的需水量进行并联分析,制定最优灌溉方案以实现按需灌溉,从而合理的利用水资源,同时也最大限度的降低电能的消耗。     

复杂多约束条件下航班除冰延误机理及资源优化配置

针对机场除冰运行存在的除冰航班延误频发、除冰资源使用粗放的问题,提出了考虑航班延误机理的除冰资源优化配置方法.研究了多参数综合影响的除冰效率及航班动态随机环境下的除冰排队延误机理.分析了除冰运行过程的复杂多约束条件,构建了以最小化除冰液消耗、除冰车需求和除冰延误架次为目标的飞机除冰资源多目标优化配置模型.利用自适应网格多目标粒子群算法求解模型并提出了基于多属性决策优化的除冰资源优化配置方法.除冰资源优化配置后除冰液消耗量、除冰车需求量、除冰延误架次相较于优化前分别降低了13.9%,12.8%, 19.3%.该方法为机场除冰运行资源优化提供了新思路.     

Multiobjective fuzzy linear programming for sustainable irrigation planning: an Indian case study

 Multiobjective fuzzy linear programming (MOFLP) irrigation planning model is formulated for the evaluation of management strategy for the case study of Jayakwadi irrigation project, Maharashtra, India. Three conflicting objectives net benefits, agricultural production and labour employment are considered in the irrigation planning scenario. All three criteria are to be maximised and the last two are sustainability related. All three objective functions are quantified by linear membership functions in a fuzzy multi objective framework. It is observed from MOFLP solution that net benefits, agricultural production and labour employment are 2.031×10⁹ Rupees, 2.1186×10⁶ tons, 3.5858×10⁷ man-days respectively with degree of truth (λ) 0.5715. Analysis of results indicated that net benefits, agricultural production, labour employment have decreased by 4.13, 5.39 and 3.4% as compared to ideal values in the crisp linear programming (LP) model. Present address: Department of Civil Engineering, Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Rajasthan, India E-mail: ksraju@bits-pilani.ac.in     

基于ZigBee的分布式灌溉控制系统设计

针对我国水资源短缺和农业用水量大等问题,设计一个基于ZigBee的分布式灌溉控制系统.该系统通过在农田中部署若干田间环境信息检测终端节点,采集所需的大气温湿度、土壤温湿度等环境数据,通过无线网络传入上位机系统,并由上位机系统对农田实施远程灌溉控制,实现作物灌溉的自动化,提高水资源利用率.     

基于规制的灌区配水管理

针对传统灌区配水过程基于灌溉制度和规则进行配水,没有将宏观的制度规则落实到具体的人和事上,不具有可操作性,配水管理水平不高的现状,提出基于规制的配水管理方法。首先对配水管理需要规制的原因进行分析,然后介绍配水规制概念、类型、变化过程,接着对规制如何指导配水管理进行说明,最后将配水规制组件化,并在灌区配水管理业务应用知识图中对其进行调用,以指导灌区的配水管理。应用结果表明,规制能够适应灌区配水管理基本和动态变化的需求,具有可操作性。     

农田灌溉用水量客观测算模型数据库研究

农业灌溉用水量约占全国总用水量的60％,客观测算农田灌溉用水量是落实最严格水资源制度的重要抓手,综合运用数据库管理手段实现农业用水复核工作的流程化和规范性成为迫切需求.深入剖析农田灌溉用水量客观测算的原理与方法,梳理测算业务的数据流程,基于合理的数据分类提出测算模型数据需求.分析各类数据特性及数据间的关联特性,明确数据...     

Pareto蚁群算法与遥感技术耦合的水资源优化配置

为了尝试用Pareto蚁群算法(PACA)和遥感技术(RS)来求解复杂的水资源优化配置问题,建立了以经济、社会和生态环境综合效益最大为目标,以供水、需水、水质等为约束条件的基于像元的水资源优化配置模型.通过局部信息素强度限制、全局信息素动态更新、Pareto解集过滤器构建等策略,使蚂蚁向信息素浓度大的优化边界移动,以提高PACA的全局搜索能力和收敛速度.以中原地区某县为仿真对象,借助RS获取其土地利用类型,利用PACA在栅格地图上求解水资源优化配置模型,并得到水资源最优配置方案.最后PACA与遗传算法(GA)和BP神经网络算法(BP-ANN)进行了比较.结果表明,PACA能有效地求解大范围、多目标水资源优化配置模型,并提高了算法的全局搜索能力、收敛速度和计算结果的精度.     

Managing water in complex systems: An integrated water resources model for Saskatchewan,Canada

Using a system dynamics approach, an integrated water resources system model is developed for scenario analysis of the Saskatchewan portion of the transboundary Saskatchewan River Basin in western Canada. The water resources component is constructed by emulating an existing Water Resources Management Model. Enhancements include an irrigation sub-model to estimate dynamic irrigation demand, including alternative potential evapotranspiration estimates, and an economic sub-model to estimate the value of water use for various sectors of the economy. Results reveal that the water resources system in Saskatchewan becomes increasingly sensitive to the selection of evapotranspiration algorithm as the irrigation area increases, due to competition between hydropower and agriculture. Preliminary results suggest that irrigation expansion would decrease hydropower production, but might increase the total direct economic benefits to Saskatchewan. However, indirect costs include reduction in lake levels and river flows.     

多目标蚁群遗传算法在区域水资源优化配置中的应用研究

讨论了区域水资源优化配置算法.首先建立了区域水资源优化配置的数学模型,然后提出了采用多目标蚁群遗传算法解决这个多目标约束优化的问题.最终通过应用实例验证了算法的适用性.