CAJ | 학술논문

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.
위료상시용Pareto의군산법(PACA)화요감기술(RS)래구해복잡적수자원우화배치문제,건립료이경제、사회화생태배경종합효익최대위목표,이공수、수수、수질등위약속조건적기우상원적수자원우화배치모형.통과국부신식소강도한제、전국신식소동태경신、Pareto해집과려기구건등책략,사마의향신식소농도대적우화변계이동,이제고PACA적전국수색능력화수렴속도.이중원지구모현위방진대상,차조RS획취기토지이용류형,이용PACA재책격지도상구해수자원우화배치모형,병득도수자원최우배치방안.최후PACA여유전산법(GA)화BP신경망락산법(BP-ANN)진행료비교.결과표명,PACA능유효지구해대범위、다목표수자원우화배치모형,병제고료산법적전국수색능력、수렴속도화계산결과적정도.