蛙跳算法及其在水安全评价中的应用

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水安全综合评价是水资源、水环境决策与管理的依据,其最终目标是综合评定某个区域或国家的水安全情况,并按照综合评价的结果,制订出对应有效的措施,从而保证该区域或国家的自然环境与社会经济实现可持续发展。因此,行之有效的水安全评价结果对于实现区域水资源等方面的可持续利用及经济可持续发展具有十分重要的意义。为了更客观、更准确地反映区域水安全实际状况,探索水安全综合评价方法是十分必要的。本文依托国家自然科学基金项目(50739002,51179110),在总结和吸收前人相关研究成果的基础上,提出了基于指标规范值的6种不同的指数公式(包括对数型幂函数指数公式、韦伯-费希纳(W-F)定律公式、Г型分布函数公式、污染危害S型函数公式、加权加和型幂函数公式和参数化组合算子公式)、投影寻踪回归模型(PPR)、径向基神经网络模型(RBF)和人工神经网络模型(BP),并提出了用于各公式和模型中参数优化的3种改进的蛙跳优化算法——免疫进化混洗蛙跳算法、免疫进化粒子群混洗蛙跳算法和免疫进化混沌搜索混洗蛙跳算法。将改进后的算法用于水安全评价公式和模型中参数的优化,得出水安全综合评价普适指数公式和模型。将基于蛙跳算法优化的多种水安全评价公式和模型应用于济南市、大连市、湘江流域等的实例分析中,得到了较好的评价结果,表明本文提出的多种公式和模型具有普适性、可行性和实用性,为水安全综合评价提供了一种新的思路,为环境管理部门决策提供参考依据。概括起来,本文的主要研究内容和成果有:(1)源于自然界普遍存在的规范对称性思想,水安全信息的特性和变化规律也必然满足规范对称性。因而只要在适当设定各指标的参照值及设计指标值的规范变换式条件下,水安全评价的公式与模型将变得简洁、通用。(2)选取典型区域水安全评价各项指标和分级标准,通过反复测算设定参照值和指标规范变换式,提出了基于指标规范值的适用于多项指标水安全评价的6种指数公式(包括对数型幂函数指数公式、韦伯-费希纳(W-F)定律公式、Г型分布函数公式、污染危害S型函数公式、加权加和型幂函数公式和参数化组合算子公式)、投影寻踪回归模型(PPR)、径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型。(3)针对传统的混洗蛙跳算法易陷入局部极值的局限,提出了免疫进化混洗蛙跳算法(IE-SFLA)、免疫进化粒子群混洗蛙跳(IEPSO-SFLA)和免疫进化混沌搜索混洗蛙跳算法(IEC-SFLA)等3种改进算法。选取8个测试函数测试算法性能,结果表明:改进后的算法不仅在一定程度避免传统蛙跳算法的不足,优化结果更加逼近全局最优解,而且能够加速收敛。(4)结合多个水安全实例分析,将改进后的混洗蛙跳算法用于基于指标规范值的水安全综合评价公式与模型中的参数优化,并与其它评价方法评价结果进行对比,结果表明指标规范值的公式和模型具有可比性、通用性和实用性。
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