多目标遗传算法优化三峡水库汛限水位提高兴利效益

该论文研究主要关注于"用多目标遗传算法优化设计水库分期汛限水位"这一主题，发表于2007年4月的《系统工程理论与实践》第4期，文章编号为100026788(2007)0420081210。作者刘攀、郭生练、李玮和林凯荣来自武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，他们提出了一种创新的方法来解决水库管理中的实际问题。 水库分期汛限水位是一种策略，通过根据洪水季节性规律调整不同阶段的汛限水位，旨在在确保防洪标准不变的前提下，提升水库的综合效益，如防洪、发电和航运。论文强调了这种优化设计的必要性和可行性，尤其是在大型水库如三峡水库的应用中，优化设计能够有效地平衡防洪和经济利益之间的关系。 优化设计的核心是建立一个多目标决策模型，以考虑多个目标（如防洪能力、发电量和航运流量）的协同优化。研究者采用多目标遗传算法进行模型构建，该算法经过改进，包括多目标评价机制、共享函数、线性变换适应度函数、优解保持策略以及重新洗牌等，以提高搜索效率和寻找全局最优解的能力。 论文的关键贡献在于将简单遗传算法升级为一种适用于复杂多目标优化的算法，通过混合编码方法表示分期汛限水位的不同方案。具体应用到三峡水库时，利用1882年至2003年宜昌站的实际汛期日流量数据进行模拟优化，得出的优化方案显示出明显的经济效益提升，同时确保了水库的防洪功能不受损害。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的优化方法，即通过多目标遗传算法来设计水库分期汛限水位，以实现水资源的高效利用和风险管理的双重目标，对于水资源管理和水利工程领域具有重要的实践价值。