Pareto蚁群算法与遥感技术耦合的水资源优化配置

被引：30

作者：

侯景伟 ^{[1
,2
]}

孔云峰 ^{[2
]}

孙九林 ^{[3
]}

机构：

[1] 宁夏大学资源环境学院

[2] 河南大学环境与规划学院

[3] 中国科学院地理科学与自然资源研究所

来源：

控制理论与应用 | 2012年 / 29卷 / 09期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

优化配置; 水资源; 多目标; 遥感; 蚁群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV213.4 [水利资源的管理、保护与改造];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

摘要：

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.

引用

页码：1157 / 1162

页数：6

共 16 条

[1]

B2C环境下带预约时间的车辆路径问题及多目标优化蚁群算法 [J].