改进人工鱼群算法研究及其在城市防洪调度中的应用

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近年来我国城市内涝频发,造成严重经济损失,甚至引起人员伤亡,已成为制约国家经济可持续发展和威胁社会公共安全的突出问题。本文围绕城市防洪排涝调度中的关键技术,提出自适应步长柯西变异的反向学习人工鱼群算法求解城市防洪调度问题,并研发了集成信息采集、内涝模拟、优化调度于一体的城市防洪优化调度系统。论文的主要研究内容及创新性成果归纳如下:
  (1)分析了我国城市面临的严重内涝情况及产生原因,综述了形成蓄、滞、排结合的城市防洪系统,并利用智能算法对其进行科学有效的优化调度的重要性。从雨洪模型、城市排涝系统优化调度方法、城市防洪调度系统三方面介绍了国内外研究进展,为本文改进优化算法研究、防洪优化调度模型建立和城市防洪系统平台研发提供了研究基础。
  (2)阐述了人工鱼群算法(AFSA)及其四种寻优基本行为,针对该算法存在的缺陷采用三种改进策略,提出了自适应步长柯西变异的反向学习人工鱼群算法(OCASAFSA),采用五个测试函数对该算法进行了验证,结果表明算法在寻优精度、收敛速度和搜索稳定性等方面均优于AFSA。
  (3)建立了包括排涝模拟和防洪优化调度两个子模型的汤逊湖水系防洪调度模型。排涝模拟模型用来模拟水系洪水的演进过程,防洪调度模型利用OCASAFSA对排涝模拟模型的闸门开度进行优化,寻找使得调度目标最优的闸门开度组合。以设计频率暴雨作为防洪调度模型输入,计算结果表明:汤逊湖、南湖和青菱湖能抵御10年一遇的设计暴雨,野湖和黄家湖能抵御20年一遇的设计暴雨;相对常规调度情况,优化调度各湖泊调度期内水位累积超过汛前控制水位的总和减少了12.33m,减少比例达6.3%,各湖泊最高运行水位平均降低了0.048m。证明了城市防洪调度模型对于防洪工程评估和防洪排涝调度的重要意义。
  (4)以城市防洪调度模型为核心,基于Web技术研发了B/S架构的城市河湖防洪调度系统,设计了系统基本架构、逻辑结构、技术架构、开发环境以及数据库设计方案,开发了系统主要功能,为水系防洪能力评估提供依据,为城市防洪调度提供决策支持。
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