冀宁远 杨侃 陈静 杨晶晶

摘要：近年来山西省水资源供需矛盾日益突出，采用科学有效的方法对该区域水资源进行优化配置十分关键。在综合考虑社会、经济、生态效益的基础上，建立了多目标水资源优化配置模型。针对传统粒子群算法的缺点，提出了改进的人工蜂群-粒子群算法（IABC-PSO）;通过引入Logistic混沌映射、基于S型函数的非线性惯性权重以及改进的侦查蜂搜索算子，提升了算法的收敛精度及全局寻优能力。以晋中南部供水区为实例，运用IABC-PSO算法进行了水资源调配计算及分析。研究成果可为山西省“大水网”建设背景下的区域水资源配置提供一种新的求解思路。

关 键 词：

区域水资源优化配置; 多目标优化模型; 改进的人工蜂群-粒子算法; 混沌变量; 晋中南部供水区

中图法分类号： TV213.9

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.06.009

1 研究背景

我国水资源总量大，但水资源呈现时空分布不均、人均占有量小等特点[1]，北方地区缺水尤为严重，水资源供需矛盾日益突出，极端突发事件频频发生，对经济社会发展会造成重大影响和破坏[2]。因此，通过科学有效的方法对区域水资源进行优化配置，有利于实现水资源可持续利用和社会经济的高速发展。

水资源优化配置是考虑多约束条件及多阶段组合的非线性多目标优化问题。随着计算机运行水平的提高，一系列仿生智能优化算法被逐渐运用于此。何国华等[3]通过模型描述水资源系统的复杂关系，采用模拟退火遗传算法来解……