基于INPGA的地下水污染治理多目标优化管理模型:Ⅱ——实例应用

被引：6

作者：

吴剑锋 ^{[1
]}

彭伟 ^{[1
]}

钱家忠 ^{[2
]}

吴吉春 ^{[1
]}

郑春苗 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 南京大学地球科学与工程学院水科学系

[2] 合肥工业大学资源与环境工程学院

[3] 北京大学工学院能源与资源工程系水资源研究中心

[4] 美国阿拉巴马大学地质科学系

来源：

地质论评 | 2011年 / 57卷 / 03期

关键词：

麻省军事保护区; 地下水污染治理; 多目标优化; 小生境Pareto遗传算法; MPI并行计算;

D O I：

10.16509/j.georeview.2011.03.014

中图分类号：

P641.69 [];

学科分类号：

摘要：

简单算例研究表明改进的小生境Pareto遗传算法(INPGA)用于求解地下水系统的多目标优化管理模型时,求解过程简单,计算速度快,而且得到的Pareto解集跨度更为合理。本文以美国麻省军事保护区(MassachusettsMilitaryReservation,MMR)为实例,通过建立研究区复杂地下水污染治理的多目标优化管理模型,进一步对比NPGA和INPGA的求解结果,同时详细讨论和分析适应值库操作和MPI并行技术在实例中的应用效果。求解结果表明MPI并行技术在实例应用中能明显提高加速度和计算效率,而且同样能提供足够的选择方案供决策者权衡选择,由此证明基于INPGA的地下水污染治理多目标优化模型具有很好的应用前景。

引用

页码：437 / 443

页数：7

共 9 条

[1]

环境地球科学.[M].郑春苗; 冯夏红; 主编.高等教育出版社.2008,

[2] 基于INPGA的地下水污染治理多目标优化管理模型:Ⅰ——理论方法与算例验证 [J].

吴剑锋 ;

彭伟 ;

钱家忠 ;

吴吉春 .

地质论评, 2011, 57 (02) :277-284

[3] NPGA-GW在地下水系统多目标优化管理中的应用 [J].

彭伟 ;

吴剑锋 ;

吴吉春 .

高校地质学报, 2008, 14 (04) :631-636

[4] 基于遗传算法的模拟退火罚函数方法求解地下水管理模型 [J].

吴剑锋 ;

朱学愚 ;

刘建立 .

中国科学E辑:技术科学, 1999, (05) :474-480

[5] 用遗传算法求解地下水资源管理模型 [J].

邵景力 ;

魏加华 ;

崔亚莉 ;

陈占成 .

地球科学, 1998, (05) :98-102

[6] 并行处理中加速比的研究 [J].

薛一波，王建中 .

计算机工程与设计, 1995, (01) :11-16+22

[7]

Genetic algorithm solution of groundwater management models..McKinney DC; Lin MD;.Water Resources Research.1994, 06

[8]

Optimal planning of a dynamic pump-treat-inject groundwater remediation system.[J].Liang-Cheng Chang;Hone-Jay Chu;Chin-Tsai Hsiao.Journal of Hydrology.2007, 3

[9] Multi-objective optimal design of groundwater remediation systems: application of the niched Pareto genetic algorithm (NPGA) [J].

Erickson, M ;

Mayer, A ;

Horn, J .

ADVANCES IN WATER RESOURCES, 2002, 25 (01) :51-65

← 1 →