遺傳算法在都江堰渠首配水中的應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳算法是一種模仿自然界生物種群選擇和進(jìn)化的隨機(jī)搜索算法，是一種新型的優(yōu)化技術(shù)。在比較了傳統(tǒng)優(yōu)化算法和遺傳算法的基礎(chǔ)上，得出選用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化配水的結(jié)論。本文研究具體內(nèi)容如下： (1)基本遺傳算法的學(xué)習(xí)和討論。系統(tǒng)學(xué)習(xí)了基本遺傳算法的生物學(xué)模型、基本思想、實現(xiàn)技術(shù)、模式理論以及遺傳算法的特點等，討論了幾種傳統(tǒng)優(yōu)化算法和它們的不足，得出遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化的優(yōu)勢所在。 (2)都江堰渠首配水模型研究。系統(tǒng)闡述了都江堰渠首水資源

2、配置的基本概念、配置原則和目標(biāo)以及優(yōu)化配置機(jī)理。給出配水模型的功能，探討了經(jīng)濟(jì)效益最大原則、損失水量最小原則、水庫蓄放水優(yōu)先級原則等，并給出三類目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式。由于都江堰灌區(qū)的水主要用于灌溉，因此本文研究的模型是以灌溉效益最大為目標(biāo)的，依據(jù)經(jīng)濟(jì)效益最大原則，提出本文的目標(biāo)函數(shù)和約束條件。 (3)改進(jìn)遺傳算法研究。針對基本遺傳算法存在早期收斂和后期收斂速度緩慢等缺點，對基本遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)包括以下幾方面：編碼設(shè)計、適應(yīng)值函數(shù)

3、的選取、選擇策略、遺傳操作、控制參數(shù)選擇以及進(jìn)化終止準(zhǔn)則等。本文采用非均勻算術(shù)交叉和非均勻變異，同時設(shè)計了與進(jìn)化代數(shù)相關(guān)的交叉概率以及自適應(yīng)變異概率，有效改進(jìn)了遺傳算法的性能，提高了運行速度。 (4)配水問題的仿真研究。以都江堰灌區(qū)渠首2005年5月下旬預(yù)測來水為依據(jù)，進(jìn)行優(yōu)化配水的仿真研究。在MATLAB7.0環(huán)境下，運用常規(guī)估算辦法模擬數(shù)據(jù)，對六大干渠的效益函數(shù)進(jìn)行多項式擬合。最后將基本遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法分別進(jìn)行配水計算