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基于自适应遗传算法的渠系优化配水模型研究
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:S274.2[农业科学—农业水土工程;农业科学—农业工程] TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北农林科技大学早区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100, [2]陕西水利电力勘测设计研究院,陕西西安710001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50479052);国家科技支撑计划课题(2006BAD11804);教育部青年教师资助计划课题(2003-108);西北农林科技大学青年学术骨干计划资助课题.
中文摘要:

针对现有的建立在假定下级渠道配水流量相等基础上的渠道优化配水模型与绝大多数渠系实际配水要求不相符合等问题,研究了下级渠道流量不等时的渠系优化配水模型及其求解方法,并通过实例对基于自适应遗传算法和基本遗传算法的模型求解方法进行了比较。结果表明,与传统方法编制的配水方案相比,提出的模型和算法确定的渠系优化配水方案斗渠配水时间搭配合理、支渠配水流量均匀,符合优化配水原则;利用自适应遗传算法求解模型,能在进化过程中按个体优劣和群体分散程度自动调整遗传控制参数,可显著加快收敛速度和提高计算稳定性,具有较高的工程应用价值。

英文摘要:

The present optimal water delivery scheduling models are based on the assumed equal design discharges of lateral canals, which are not in accordance with practical water delivery scheduling demand in most irrigation systems. In order to solve this problem, a model of lateral canals with unequal discharges and a solution method were proposed; the model solution methods based on AGA (Adaptive Genetic Algorithm) and SGA (Simple Genetic Algorithm) were compared with traditional method by using a practical irrigation system example. The results show that the lateral channels water delivery time is more uniform, and the branch water distribution is more homogeneous of the water delivery plan determined by the new model than the traditional method. The model solution method based on AGA can automatically adjust to the genetic controlling parameters on the basis of values of individual fitness and degree of population dispersion, which is more rapid and stable than the GA method, so it has a higher practical value in irrigation system management.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729