黄河水库调度：GA与NSGA-Ⅱ算法的单多目标优化

"基于GA及NSGA-Ⅱ算法的水库单-多目标优化调度" 本文主要探讨了在水资源管理领域中，如何运用遗传算法(GA)及非支配排序遗传算法第二代(NSGA-Ⅱ)解决水库调度的单目标与多目标优化问题。研究背景聚焦于黄河下游的生态环境恶化，以小浪底水库作为调控中心，旨在通过科学的调度策略，平衡发电量与生态保护之间的矛盾。 首先，文章构建了两个模型：一是发电量最大化的单目标模型，旨在最大化水库的电力产出；二是考虑生态因素的发电量最大模型，此模型在保证发电效益的同时，也注重提高生态效益。通过引入生态因素，单目标模型的发电量虽然有所下降，但生态保证率显著提升，显示了在经济效益与生态效益之间寻求平衡的重要性。 接着，利用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化调度模型的求解，该算法能够处理多个相互冲突的目标函数，生成Pareto-front最优解集。这一解集展示了不同典型年份下，单目标与多目标模型的解空间分布和目标间的权衡关系，为决策者提供了多样化的调度方案选择。 为了量化生态与发电目标之间的相互影响，文章提出了生态发电损益比k以及生态、发电弹性系数f1与f2的概念。这些指标有助于分析和理解两个目标在调度过程中的动态转换关系，为制定更合理的调度策略提供了定量依据。 该研究通过GA和NSGA-Ⅱ算法的应用，为黄河下游的水库调度提供了科学的理论支持，不仅有助于提升发电效率，而且对于改善黄河生态健康状况具有实际指导意义。关键词涉及水文学、水资源优化模型、遗传算法、非支配排序遗传算法第二代、Pareto前沿最优解集、生态发电损益比以及弹性系数，这些都是该研究的核心概念和技术手段。