Pareto蚁群算法与遥感技术耦合的水资源优化配置
侯景伟1
孔云峰2
孙九林3
1.宁夏大学资源环境学院,宁夏银川750021;河南大学环境与规划学院,河南开封4750042.河南大学环境与规划学院,河南开封,4750043.中国科学院地理科学与自然资源研究所,北京,100101
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.
关键词：优化配置水资源多目标遥感蚁群算法
分类号：TV212.3(水资源调查与水利规划)
资助基金：国家自然科学基金(40771146)高等学校博士学科点专项科研基金(20070475001)河南大学科研项目(SBGJ090605)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1157-1162 )
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