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多目标非线性水资源优化配置模型的混合遗传算法
引用本文:周丽 黄哲浩 贺惠萍 翟好 贺北方. 多目标非线性水资源优化配置模型的混合遗传算法[J]. 水电能源科学, 2005, 23(5): 22-25
作者姓名:周丽 黄哲浩 贺惠萍 翟好 贺北方
作者单位:1. 温州大学(筹)数学与信息科学学院,浙江,温州,325035
2. 温州半岛工程建设总指挥部,浙江,温州,325027
3. 解放军信息工程大学,信息工程学院,河南,郑州,450002
4. 郑州大学,环境与水利学院,河南,郑州,450002
摘    要:针对某市水资源优化配置模型的多目标、非线性特点,提出大系统总体优化的遗传算法求解方法.遗传算法构造中,对连续变量离散化采用浮点数级联编码;依据精确不可微罚函数法,构建个体适应度评价函数;将模拟退火算法与遗传算法相结合,探讨了基于模拟退火的混合遗传算法在水资源优化配置中的实际应用.实例表明,混合遗传算法是解决水资源优化配置多目标、非线性问题的有效途径.

关 键 词:水资源 优化配置 遗传算法 模拟退火 多目标 非线性
文章编号:1000-7709(2005)05-0022-04
收稿时间:2004-09-28
修稿时间:2004-09-28

Hybrid Genetic Algorithm for the Multi-objective Nonlinear Water Resources Optimization Model
ZHOU Li. Hybrid Genetic Algorithm for the Multi-objective Nonlinear Water Resources Optimization Model[J]. International Journal Hydroelectric Energy, 2005, 23(5): 22-25
Authors:ZHOU Li
Abstract:An optimal allocation model of multi-objective and nonlinear water resources characteristic is established and solved with the method of large-scale general optimization Genetic Algorithms(GA). GA is constructed with floating-point coding method and continuous variables discretization. The fitness function is given based on undifferentiable publishing function. The application of Hybrid Genetic Algorithm based on Simulated Annealing (SHGA) is studied on water resources optimization. The results analysis proves that SHGA is an effective way to solve the multi-objective nonlinear problem of water resourcesoptimization.
Keywords:water resources  optimal allocation  genetic algorithms  simulated annealing  multi-objective  nonlinear
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