（水文學(xué)及水資源專業(yè)論文）水庫(kù)洪水資源化調(diào)度方案優(yōu)選智能方法與應(yīng)用.pdf

水庫(kù)洪水資源化調(diào)度方案優(yōu)選智能方法與應(yīng)用 摘要 洪水資源安全利用是當(dāng)代中國(guó)水利工作的一項(xiàng)重要戰(zhàn)略性措施 充分挖掘 現(xiàn)有水庫(kù)的洪水調(diào)蓄潛力 在不增加水庫(kù)防洪風(fēng)險(xiǎn)的前提下適時(shí)地將部分洪水 轉(zhuǎn)化為可供利用的水資源 對(duì)緩解中國(guó)水資源短缺 優(yōu)化水資源時(shí)空配置及綜 合治理流域生態(tài)環(huán)境尤顯重要 為協(xié)調(diào)水庫(kù)防洪與興利的矛盾 進(jìn)一步開發(fā)利 用水庫(kù)汛期洪水資源 論文在系統(tǒng)闡述當(dāng)前中國(guó)洪水資源利用狀況及水庫(kù)洪水 資源化調(diào)度基本概念和理論的基礎(chǔ)上 論述了計(jì)算智能方法在水庫(kù)洪水資源化 調(diào)度中的研究進(jìn)展和應(yīng)用現(xiàn)狀 深入探討了計(jì)算智能方法在水庫(kù)洪水資源化調(diào) 度方案優(yōu)選決策中開展研究的可行性 適用性和具體實(shí)現(xiàn)途徑 并取得了如下 主要結(jié)果 1 水庫(kù)洪水資源化調(diào)度方案優(yōu)選問題可歸結(jié)為多個(gè)可行調(diào)度方案之間 的復(fù)雜決策問題 鑒于現(xiàn)有投影尋蹤方法和模糊優(yōu)選決策方法計(jì)算量大及指標(biāo) 權(quán)重不易確定等不足 提出將最大信息熵原理分別與投影尋蹤方法和模糊優(yōu)選 決策方法相耦合 建立了基于最大熵原理的投影尋蹤優(yōu)選決策模型和基于最大 熵原理的模糊優(yōu)選決策模型 2 鑒于集對(duì)分析方法可利用聯(lián)系數(shù)從同 異 反不同方面全面刻畫分 析確定不確定系統(tǒng)中的模糊性和隨機(jī)性 提出利用集對(duì)分析方法定量描述實(shí)際 水庫(kù)洪水調(diào)度方案與理想 最優(yōu) 方案之間的單指標(biāo)差異情況 通過指標(biāo)權(quán)重 將單指標(biāo)聯(lián)系數(shù)轉(zhuǎn)化為方案綜合聯(lián)系數(shù) 然后以實(shí)際調(diào)度方案各指標(biāo)值作為神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入 以該方案綜合聯(lián)系數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸出 通過隨機(jī)模擬方法生成網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練樣本 建立了基于聯(lián)系數(shù)的水庫(kù)洪水調(diào)度方案神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選模型 3 汛限水位是水庫(kù)增加蓄水量 解決防洪與興利矛盾的主要契合點(diǎn) 在水庫(kù)汛期汛限水位的動(dòng)態(tài)調(diào)整方案中 水庫(kù)汛限水位抬高后 增加效益的同 時(shí)也提高了水庫(kù)失事事件的概率 為此 采用三角模糊數(shù)將水庫(kù)調(diào)度系統(tǒng)不易 識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因子模糊化 由此將最終綜合風(fēng)險(xiǎn)率由一確定值轉(zhuǎn)化為一區(qū)間值 通 過隨機(jī)模擬方法生成大量入庫(kù)洪水過程線 計(jì)算了實(shí)際水庫(kù)不同汛限水位調(diào)整 方案對(duì)應(yīng)的模糊綜合風(fēng)險(xiǎn)率區(qū)間值 并據(jù)此建立了基于模糊風(fēng)險(xiǎn)分析的水庫(kù)洪 水調(diào)度汛限水位優(yōu)選模型 4 把上述4 種水庫(kù)洪水資源化調(diào)度方案優(yōu)選智能方法成功地應(yīng)用于實(shí) 際水庫(kù)洪水調(diào)度系統(tǒng)中 結(jié)果表明 深入開展水庫(kù)洪水資源化調(diào)度方案優(yōu)選智 能方法研究 既可進(jìn)一步揭示水庫(kù)洪水資源化調(diào)度方案優(yōu)選系統(tǒng)的復(fù)雜特征 也有助于發(fā)展和完善水庫(kù)洪水資源化調(diào)度理論 是水資源系統(tǒng)工程新的發(fā)展方 向 具有廣泛的應(yīng)用前景 關(guān)鍵詞 洪水資源化 水庫(kù)調(diào)度 方案優(yōu)選 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊 集理論 隨機(jī)模擬 集對(duì)分析 投影尋蹤 信息熵原理 i n t e l l i g e n tm e t h o d sa n dt h e i ra p p l i c a t i o n st o o p t i m a ls e l e c t i o no fs c h e m e sf o rf l o o d w a t e r u t i l i z i n gb yr e s e r v o i ro p e r a t i o n a b s t r a c t s a f eu t i l i z a t i o no ff l o o dr e s o u r c e si sa ni m p o r t a n ts t r a t e g i cm e a s u r eo ft h e w a t e rc o n s e r v a n c yw o r ki nm o d e r nc h i n a f u l l ye x c a v a t i n gt h er e g u l a t i o na n d s t o r a g ep o t e n t i a l i t i e so fe x i s t i n gr e s e r v o i r sa n df i t l yt r a n s f o r m i n gs o m ef l o o di n t o a v a i l a b l ew a t e rr e s o u r c e s o nt h ep r e m i s eo fn o ti n c r e a s i n gt h ef l o o dc o n t r o lr i s k a r em o r ei m p o r t a n tf o ra l l e v i a t i n gt h ew a t e rs h o r t a g ep r o b l e mi nc h i n a o p t i m i z i n g t h e s p a t i a l t e m p o r a l c o l l o c a t i o no fw a t e rr e s o u r c e sa n dt h e c o m p r e h e n s i v e t r e a t m e n to fv a l l e ye c o l o g i c a le n v i r o n m e n t t oc o o r d i n a t i n gt h ec o n t r a d i c t i o n s b e t w e e nf l o o da n dp r o f i t i n gt or e s e r v o i r s f u r t h e re x p l o i t i n ga n du t i l i z i n gt h ew a t e r r e s o u r c e si nf l o o d s e a s o n b a s e do nt h es y s t e m a t i ce x p o s i t i o nf o rm o d e r n c o n d i t i o n so ff l o o dr e s o u r c eu t i l i z a t i o na n dt h eb a s i ct h e o r yo fr e s e r v o i ro p e r a t i o n b y f l o o d w a t e r u t i l i z a t i o n t h er e s e a r c hp r o g r e s sa n da p p l i c a t i o ns t a t u so f c a l c u l a t i n gi n t e l l e c t u a lm e t h o d sa p p l y i n gi nr e s e r v o i rf l o o do p e r a t i o na r e s u m m a r i z e d b e s i d e s i t sf e a s i b i l i t ya n da p p l i c a b i l i t ya r ea l s od i s c u s s e di nt h i s p a p e r a n dt h em a j o rr e s u l t sa r es u m m a r i z e da sf o l l o w i n g 1 t h eo p t i m i z a t i o no fr e s e r v o i rf l o o do p e r a t i o ns c h e m e sc a nb es o l v e da sa c o m p l i c a t e dd e c i s i o n m a k i n gp r o b l e mb e t w e e nm a n yf e a s i b l eo p e r a t i o ns c h e m e s b e c a u s eo ft h el a r g ea m o u n to fc a l c u l a t i o nf o rp r o j e c t i o np u r s u i tm e t h o da n dt h e d i f f i c u l t yi nd e t e r m i n i n gt h ew e i g h t so fi n d e x t h ep r o je c t i o np u r s u i ta n df u z z y p r e f e r e n c ed e c i s i o nm e t h o d sc o u p l e dw i t ht h em a x i m u mi n f o r m a t i o ne n t r o p y p r i n c i p l ew e r ep r o p o s e d a n dt h e nt h ep r o je c t i o np u r s u i tp r e f e r e n c ed e c i s i o nm o d e l a n df u z z y p r e f e r e n c ed e c i s i o nm e t h o db a s e do nt h em a x i m u mi n f o r m a t i o ne n t r o p y p r i n c i p l ew e r ee s t a b l i s h e d 2 f o rt h ea d v a n t a g e so fu s i n gs e tp a i ra n a l y s i sm e t h o di nc h a r a c t e r i z i n gt h e f u z z i n e s sa n dr a n d o m n e s so ft h es y s t e mw i t hc e r t a i n t ya n du n c e r t a i n t yf r o mt h e v i e wo fi d e n t i c a l d i s c r e p a n c ya n dc o n t r a r y t h es e tp a i ra n a l y s i sm e t h o dw a su s e d t oq u a n t i t a t i v ed e t e r m i n et h ed i f f e r e n c es i t u a t i o no fs i n g l ei n d e xb e t w e e nf e a s i b l e s c h e m ea n di d e a lo p t i m a ls c h e m e t h ec o n n e c t i o nn u m b e ro fs i n g l ei n d e xw a s s y n t h e s i z e di n t oc o m p r e h e n s i v ec o n n e c t i o nn u m b e rb yt h ew e i g ho fi n d e x t h e n t h ei n d e xv a l u eo fp r a c t i c a lo p e r a t i o ns c h e m e sw e r eu s e da st h ei n p u tt e r mo ft h e n e u r a ln e t w o r k a n dt h ec o m p r e h e n s i v ec o n n e c t i o nn u m b e ro f p r a c t i c a ls c h e m ew a s u s e da st h eo u t p u tt e r mo ft h en e u r a ln e t w o r k b a s e do nt h e t r a i n i n gs a m p l e s g e n e r a t e db yt h es t o c h a s t i cs i m u l a t i o nm e t h o d t h en e u r a ln e t w o r km o d e lo f o p t i m a ls e l e c t i o nf o rr e s e r v o i rf l o o de o n t r o lo p e r a t i o nb a s e do nc o n n e c t i o nn u m b e r c n a n n w a se s t a b l i s h e d 3 t h el i m i t e dw a t e rl e v e li st h ek e yp o i n tf o ri n c r e a s i n gw a t e rs t o r a g ea n d s o l v i n gt h ec o n t r a d i c t i o n sb e t w e e nf l o o da n dp r o f i t i n go fr e s e r v o i r s a f t e rt h e d y n a m i ca d j u s t m e n to fl i m i t e dw a t e rl e v e li nr e s e r v o i rf l o o ds e a s o n t h eu t i l i z a b l e b e n e f i tw a si n c r e a s e d b u tt h ep r o b a b i li t yf o ra c c i d e n to fr e s e r v o i rw a si n c r e a s e d s i m u l t a n e o u s l y f o rt h i sr e a s o n t h er i s ki d e n t i f i c a t i o ni n d e x si nt h eo p e r a t i o n s y s t e mw e r ef u z z e db yu s i n gt h et r i a n g u l a rf u z z yn u m b e rt e c h n i q u e t h es y n t h e t i c r i s kr a t ew a st r a n s f o r m e di n t oai n t e r v a lv a l u ef r o mac e r t a i nv a l u e b a s e do na l a r g em o u n to ff l o o dh y d r o g r a p hg e n e r a t e db yt h es t o c h a s t i cs i m u l a t i o nm e t h o d t h ef u z z ys y n t h e t i cr i s kr a t ei n t e r v a l v a l u e dc o r r e s p o n d i n gt od i f f e r e n ta d j u s t m e n t s c h e m e so fp r a c t i c a lr e s e r v o i rw e r ec a l c u l a t e d a n dt h e n t h eo p t i m i z i n gm o d e lf o r d y n a m i c1 i m i t e dw a t e rl e v e lo ff l o o dc o n t r o lo p e r a t i o ni nr e s e r v o i rb a s e do nt h e a n a l y s i so ff u z z yr i s kw a se s t a b l i s h e d 4 a f t e ra p p l y i n gt h e s ef o u ri n t e l l i g e n to p t i m a lm e t h o d si nf l o o d w a t e r u t i l i z a t i o no fp r a c t i c a lr e s e r v o i ro p e r a t i o n t h er e s u l t ss h o wt h a td e e p l yr e s e a r c h i n g t h ei n t e l l i g e n to p t i m a lm e t h o d si nf l o o d w a t e ru t i l i z a t i o no fr e s e r v o i ro p e r a t i o n w h i c hc a nf u r t h e rr e v e a lt h ec o m p l e xc h a r a c t e r i s t i c so ft h es c h e m eo p t i m a ls y s t e m f o rf l o o d w a t e ru t i l i z a t i o no fr e s e r v o i ro p e r a t i o na n db eh e l p f u lf o rt h ed e v e l o p m e n t a n dp e r f e c t i o no ft h et h e o r yf o rf l o o d w a t e ru t i l i z a t i o no fr e s e r v o i ro p e r a t i o n i sa n e wr e s e a r c hd i r e c t i o no fw a t e rr e s o u r c es y s t e m se n g i n e e r i n g k e yw o r d s f l o o d w a t e ru t i l i z a t i o n r e s e r v o i ro p e r a t i o n s c h e m eo p t i m i z a t i o n g e n e t i ca l g o r i t h m n e u r a ln e t w o r k f u z z ys e tt h e o r y s t o c h a s t i cs i m u l a t i o n s e tp a i r 一一 a n a l y s i s p r o j e c t i o np u r s u i t p r i n c i p l eo fi n f o r m a t i o ne n t r o p y 插圖清單 圖2 1 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法 s g a 計(jì)算機(jī)流程圖 13 圖2 2 不同評(píng)價(jià)方法計(jì)算結(jié)果散點(diǎn)分布圖 19 圖3 1b p 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 2 7 圖4 1 水庫(kù)洪水調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)管理的d a d c d 模式 3 8 圖4 2 潘家口水庫(kù)水位與庫(kù)面積擬合曲線 4 2 圖4 3 潘家口水庫(kù)水位與泄流量擬合曲線 4 3 圖4 4 洪峰流量與最大1 日洪量關(guān)系圖 4 7 圖4 5 最大1 日洪量與最大3 日洪量關(guān)系圖 4 7 圖4 6 潘家口水庫(kù)洪水調(diào)度模糊綜合風(fēng)險(xiǎn)與汛限水位關(guān)系圖 a 0 6 4 9 表格清單 表2 1 方案集各評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化后的隸屬度值 17 表2 2 方案集各評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值 1 7 表2 3 桓仁水庫(kù)6 個(gè)洪水可行調(diào)度方案目標(biāo)特征值 2 2 表3 1 大伙房水庫(kù)各可行方案集目標(biāo)特征值 3 2 表3 2b p a g a 混合算法的網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 3 3 表3 3 大伙房水庫(kù)方案優(yōu)選b p a g a 混合算法計(jì)算結(jié)果 3 4 表4 1 潘家口水庫(kù)水位面積擬合曲線誤差分析結(jié)果表 4 3 表4 2 潘家口水庫(kù)水位下泄流量擬合曲線誤差分析結(jié)果表 4 4 表4 3 潘家口水庫(kù)實(shí)測(cè)4 9 年及設(shè)計(jì)頻率下峰量值 4 5 表4 4 原設(shè)計(jì)洪峰流量序列與模擬序列統(tǒng)計(jì)參數(shù)對(duì)照表 4 6 表4 5 不同置信度水平對(duì)應(yīng)水庫(kù)校核水位模糊變化區(qū)間 4 8 表4 6 潘家口水庫(kù)洪水調(diào)度模糊風(fēng)險(xiǎn)率區(qū)間值 z 曩 2 18 5 0m 4 8 表4 7 潘家口水庫(kù)不同汛限水位下洪水調(diào)度模糊風(fēng)險(xiǎn)率區(qū)間值 a 0 6 4 9 獨(dú)創(chuàng)性聲明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果 據(jù)我所 知 除了文中特別加以標(biāo)志和致謝的地方外 論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果 也不包含為獲得金 墾王些態(tài)堂 或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料 與我一同工作 的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意 學(xué)位論文作者簽字 孥商 秘字吼加產(chǎn)哆月少2 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解金起王些盔堂有關(guān)保留 使用學(xué)位論文的規(guī)定 有權(quán)保留并向 國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤 允許論文被查閱或借閱 本人授權(quán)盒月巴王些太 蘭l 可以將學(xué)位論文的全部或部分論文內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索 可以采用影印 縮印或掃 描等復(fù)制手段保存 匯編學(xué)位論文 保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書 學(xué)位論文者簽名 馮域 翁 導(dǎo)師簽名 份萄霞 簽字日期 加爭(zhēng)哆月觀日 學(xué)位論文作者畢業(yè)后去向 工作單位 衙鎏可知之分 通訊地址 簽字日期 年j 月t ze l 電話 fn 再l 7 s l 郵編 致謝 在論文完成之際 首先感謝我的導(dǎo)師金菊良教授在論文寫作過程中給予本 人的無私幫助和悉心指導(dǎo) 本文從選題 研究方法的確定 具體工作的開展 小論文的修改發(fā)表及本文最后的撰寫等各個(gè)環(huán)節(jié) 都無不浸透著導(dǎo)師金菊良教 授大量的心血和汗水 金菊良教授深厚的學(xué)術(shù)造詣 嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的治學(xué)精神 寬 廣的胸懷 誨人不倦的美德以及對(duì)學(xué)術(shù)研究前沿問題敏銳的洞察力 都將對(duì)我 以后的學(xué)習(xí)和生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響 使我受益終生 在此 我向他表示最崇高 的敬意和最真誠(chéng)的感謝 衷心地祝愿金菊良教授在以后的工作和生活中身體健 康 萬事如意 桃李滿天下 感謝我的父母和姐姐在我碩士三年期間對(duì)我的支持和鼓勵(lì) 是他們物質(zhì)和 精神上長(zhǎng)期以來對(duì)我無私的幫助和照顧 才使得我能夠全身心地投入到本文的 寫作過程當(dāng)中 并取得了一個(gè)又一個(gè)的進(jìn)步 在此 衷心地向他們道一聲 辛 苦了 感謝已經(jīng)畢業(yè)的李磊 周江林 景林艷 郭彥和汪飛躍等同學(xué) 感謝同門 2 0 0 6 級(jí)的唐言明 趙偉 鄧朝賢和范秋映同學(xué)以及其他兄弟姐妹們長(zhǎng)期以來對(duì) 本人的支持和幫助 在此 向他們表示最衷心的感謝并送上最良好的祝愿 感謝國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 7 0 7 7 10 3 5 洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理廣義熵智能 綜合分析理論與應(yīng)用 中國(guó)氣象局成都高原氣象開放實(shí)驗(yàn)室基金課題 l p m 2 0 0 8 0 18 高原水文氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的智能綜合集成建模理論與應(yīng) 用 及 十一五 國(guó)家科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目 2 0 0 6 b a b l 4 8 0 2 基于現(xiàn)有防 洪工程洪水資源利用的風(fēng)險(xiǎn)與效益分析 專題對(duì)本文工作的大力支持 衷心感謝本文引用的所有參考文獻(xiàn)的作者 張禮兵副教授 以及即將為本 文的審閱付出辛勤勞動(dòng)的各位專家 衷心感謝他們?yōu)楸疚乃冻龅男燎趧趧?dòng) 作者 吳成國(guó) 2 0 0 9 年2 月于合肥 第一章緒論 1 1洪水資源化與水庫(kù)洪水資源化調(diào)度 1 1 1 洪水與洪水資源化 洪水 f l o o d 是受天文 地理 人類生產(chǎn)及社會(huì)活動(dòng)等因素共同作用并相 互影響反饋的一種復(fù)雜自然現(xiàn)象 l 弓 對(duì)洪水現(xiàn)象的研究 自古歷來有之 人類 最初是回避洪水 擇高而居 洪水淹沒的是荒蕪的河灘地或者沒有人煙的洪泛 區(qū) 隨著社會(huì)的進(jìn)步及生產(chǎn)力的發(fā)展 洪泛區(qū)被人類侵占 墾殖 出現(xiàn)了洪水 災(zāi)害 可見 洪水災(zāi)害從本質(zhì)上說是人類與自然環(huán)境關(guān)系發(fā)展不協(xié)調(diào)的一種具 體反映 體現(xiàn)了自然界對(duì)人類生產(chǎn)活動(dòng)的限制和約束作用1 4 洪水災(zāi)害是具有 復(fù)雜的自然屬性和顯著的社會(huì)屬性的復(fù)雜巨系統(tǒng) 因此必須綜合應(yīng)用自然科 學(xué) 社會(huì)科學(xué)及其它智能科學(xué)的理論與方法進(jìn)行綜合集成研究 才能取得實(shí)質(zhì) 性進(jìn)展 i 1 洪水災(zāi)害是當(dāng)今世界范圍損失較大的自然災(zāi)害之一 全世界每年各 種自然災(zāi)害損失的6 0 以上是由于洪水災(zāi)害造成的川 自古以來 中國(guó)都是一 個(gè)洪水災(zāi)害頻發(fā)的國(guó)家 洪水災(zāi)害是中國(guó)影響范圍最廣 發(fā)生次數(shù)最頻繁 損 失最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害i t 5 中國(guó)由于自然地理環(huán)境和歷史發(fā)展等特殊因素 全國(guó)約5 0 的人口 3 0 的土地和7 0 的工農(nóng)業(yè)產(chǎn)值均不同程度地遭受過不同 類型的洪水災(zāi)害 6 9 j 由于深受其害 因此過去中國(guó)的治洪目標(biāo)主要以控制洪水為主 洪水資源 化 f l o o d w a t e ru t i l i z a t i o n 是中國(guó)新時(shí)期新階段針對(duì)過去考慮防洪安全過多 考慮興利利用過少 而造成一系列不合理的水資源浪費(fèi)現(xiàn)象所提出來的一項(xiàng)戰(zhàn) 略性治洪措施 1 l 洪水資源化是指系統(tǒng)地利用水庫(kù) 大壩等工程措施以及政策 管理 技術(shù) 調(diào)控等非工程措施 在安全可靠 經(jīng)濟(jì)可行及社會(huì)公平的條件下 將常規(guī)排泄入?；蚍簽E成災(zāi)的洪水部分轉(zhuǎn)化并儲(chǔ)存為可供利用的內(nèi)陸水f 1 2 目前 洪水資源化的主要措施包括如下 1 利用水庫(kù) 大壩等工程措施 在 保證下游防洪安全的前提下 適當(dāng)調(diào)整已達(dá)標(biāo)水庫(kù)的汛限水位 盡量多地蓄水 興利 2 清理受污河道 裁彎取直 改善水環(huán)境 3 建立和完善洪水利用 工程體系 4 利用超標(biāo)洪水發(fā)生時(shí)蓄滯洪區(qū)滯洪的機(jī)遇 通過下滲等措施有 意識(shí)地回補(bǔ)地下水資源 5 建立和完善城市雨洪利用體系 兼顧防洪 治澇 及雨洪資源安全利用等多項(xiàng)功能 4 l o 洪水資源化是一項(xiàng)長(zhǎng)期而又復(fù)雜的工作 制定政策規(guī)劃 實(shí)施方案 開展 試點(diǎn)研究和加強(qiáng)前期管理必不可少 洪水資源化的實(shí)現(xiàn) 更要與洪水的風(fēng)險(xiǎn)管 理相結(jié)合 做到風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān) 利益共享 4 通過洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析 確定不同區(qū) 域的洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度 根據(jù)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)程度的大小制定不同的管理政策 布設(shè) 防洪減災(zāi)措施 研究社會(huì)保障和救援對(duì)策等 4 1 引 洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理是一項(xiàng)復(fù) 雜的系統(tǒng)工程 在防洪減災(zāi)工程理論與實(shí)踐中具有重要的現(xiàn)實(shí)意義 3 1 1 1 2 水庫(kù)洪水資源化調(diào)度 目前 隨著認(rèn)識(shí)的不斷提高 無論從技術(shù)上還是管理上 都已使洪水資源 化成為可能 洪水資源化 包括工程措施和非工程措施 非工程措施是在原有 工程條件下 改變管理運(yùn)行策略 以達(dá)到工程效益最大化目的 l4 1 水庫(kù)洪水調(diào) 度是目前一種最主要的主動(dòng)防洪措施 它通過時(shí)空上重新分配水量 達(dá)到防洪 錯(cuò)峰 蓄水興利的目的 是實(shí)現(xiàn)洪水資源安全利用的一項(xiàng)重要非工程措施 1 4 15 1 水庫(kù)洪水資源化利用有著悠久的歷史 在過去的幾十年時(shí)間里 從單一水庫(kù)的 常規(guī)調(diào)度 1 6 2 0 至0 大規(guī)模水庫(kù)群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度 2 0 2 5 及水庫(kù)洪水資源化調(diào)度 1 1 1 4 j 中國(guó)的水庫(kù)洪水調(diào)度工作在技術(shù)上取得了一系列的進(jìn)步 水庫(kù)常規(guī)調(diào)度方式是以調(diào)度規(guī)則為依據(jù) 利用徑流調(diào)節(jié)理論和水能計(jì)算方 法來確定滿足水庫(kù)既定任務(wù)的蓄泄過程1 2 們 常規(guī)調(diào)度方法主要有時(shí)歷法和圖解 法 調(diào)度圖由一些基本調(diào)度線組成 這些調(diào)度線是具有控制意義的水庫(kù)蓄水量 或水位 變化過程線 是根據(jù)過去的水文氣象資料和水利樞紐的實(shí)際應(yīng)用工 況繪制而成的 1 6 1 由于常規(guī)調(diào)度方法是一種半經(jīng)驗(yàn) 半理論的方法 簡(jiǎn)單 直 觀 但調(diào)度結(jié)果不一定最優(yōu) 且不便于處理復(fù)雜的水庫(kù)調(diào)度問題 水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度則是在常規(guī)調(diào)度方式和系統(tǒng)工程理論 最優(yōu)化理論 智能算 法等 的基礎(chǔ)上建立和發(fā)展起來的一種新型調(diào)度方式 旨在建立以水庫(kù)功能發(fā) 揮為中心的水利水電系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù) 擬訂目標(biāo)函數(shù)應(yīng)滿足的約束條件 然后用 最優(yōu)化方法等現(xiàn)代計(jì)算方法求解由目標(biāo)函數(shù)和約束條件組成的系統(tǒng)方程組 最 后得到目標(biāo)函數(shù)取最優(yōu)值時(shí)所對(duì)應(yīng)的水庫(kù)控制運(yùn)用方式 2 0 2 3 l 2 0 世紀(jì)5 0 年代 以來 隨著系統(tǒng)工程理論的迅速發(fā)展和應(yīng)用 國(guó)外許多學(xué)者將其應(yīng)用到水庫(kù)洪 水調(diào)度研究中 1 9 5 5 年 美國(guó)的l i t t l e 提出了水電系統(tǒng)隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃調(diào)度模型 對(duì)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問題進(jìn)行了研究 從而標(biāo)志著用系統(tǒng)工程方法研究水庫(kù)洪水調(diào) 度工作的開始 2 6 1 水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度常采用的數(shù)學(xué)模型有線性規(guī)劃 l i n e a r p r o g r a m m i n g l p 非線性規(guī)劃 n o n l i n e a rp r o g r a m m i n g n l p 及動(dòng)態(tài)規(guī)劃 d y n a m i cp r o g r a m m i n g d p 模型 該方法可在保證水庫(kù)大壩安全可靠的情 況下 解決各用水單位之間的矛盾 滿足其基本要求 并能經(jīng)濟(jì)合理地利用水 能資源 以獲得最大的水利綜合利用效益1 2 0 1 洪水具有資源 災(zāi)害雙重屬性 水庫(kù)洪水資源化調(diào)度是新時(shí)期中國(guó)治水理 念更新的產(chǎn)物 是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的客觀需要 是與時(shí)俱進(jìn) 開拓創(chuàng)新的結(jié)果 也是實(shí)現(xiàn)興利與除害結(jié)合 防洪與抗旱并舉的一個(gè)具體典型體現(xiàn) l l 1 4 水庫(kù)洪 水資源化調(diào)度不等同于常規(guī)的水庫(kù)防洪調(diào)度 它是利用現(xiàn)代科技水平與技術(shù)手 段作為支撐 在不降低水庫(kù)下游防洪標(biāo)準(zhǔn)的前提下 充分發(fā)揮水庫(kù)的防洪與興 利功能 l4 1 許多大型水庫(kù)一般均具有防洪與興利兩項(xiàng)功能 由于中國(guó)長(zhǎng)期遭受 洪水災(zāi)害的困擾 因此常規(guī)水庫(kù)調(diào)度方式過多考慮水庫(kù)大壩防洪安全 造成了 大量的水資源浪費(fèi)現(xiàn)象 水庫(kù)洪水資源化調(diào)度不是被動(dòng)的防御洪水 而是兼顧 2 防洪與興利 利用現(xiàn)代科技手段突破水庫(kù)設(shè)計(jì)中的部分防洪調(diào)度參數(shù)和規(guī)則 將防洪與興利相結(jié)合進(jìn)行調(diào)度 因此 不降低水庫(kù)原有防洪標(biāo)準(zhǔn)是評(píng)價(jià)水庫(kù) 洪水資源化調(diào)度是否可行的最主要準(zhǔn)則 1 4 另外 由于水庫(kù)洪水調(diào)度過程中存 在的若干不確定性 如設(shè)計(jì)入庫(kù)洪水 洪水預(yù)報(bào) 調(diào)度模型不確定性等 洪 水調(diào)度系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析是實(shí)現(xiàn)洪水資源化過程中不可或缺的工作環(huán)節(jié)f 2 7 之9 1 洪水 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理是當(dāng)前洪水管理的重要模式之一 因此須在深入細(xì)致地把握流域 水資源洪水風(fēng)險(xiǎn)特性與演變趨向的基礎(chǔ)上 因地制宜地將工程措施與非工程措 施有機(jī)地結(jié)合起來 以非工程措施來推動(dòng)更加有利于全局與長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的工程措 施 輔以風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償政策 形成與洪水共存的治水方略 將洪水風(fēng)險(xiǎn) 控制在可承受的限度之內(nèi) 促使人與自然之間的關(guān)系向良性互動(dòng)方向轉(zhuǎn)變 2 9 1 近年來 隨著智能科學(xué) 如遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊集理論等 及計(jì)算 科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展 又相繼出現(xiàn)了水庫(kù)洪水優(yōu)化調(diào)度的隨機(jī)性模型 確定性 模型研究以及各種模型求解的逐步優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 遺傳算法及聚合 分解法等1 2 引 1 9 9 7 年 馬光文等將二進(jìn)制編碼的遺傳算法應(yīng)用于水庫(kù)洪水優(yōu) 化調(diào)度系統(tǒng)并進(jìn)行了研究1 3u 3 l j 2 0 0 1 年 暢建霞等將十進(jìn)制編碼的改進(jìn)遺傳 算法應(yīng)用于水庫(kù)洪水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng) 有效克服了二進(jìn)制編碼的冗余問題 3 2 1 2 0 0 5 年 趙基花等應(yīng)用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立水庫(kù)洪水優(yōu)化調(diào)度函數(shù) 提高了計(jì) 算精度p 3 1 2 0 0 6 年 劉攀等針對(duì)三峽水庫(kù)運(yùn)行初期蓄水實(shí)時(shí)調(diào)度問題 提出 了一種改進(jìn)方法用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水庫(kù)調(diào)度函數(shù) 應(yīng)用結(jié)果表明 該方法雖不 能最好地?cái)M合訓(xùn)練樣本與檢驗(yàn)樣本 但在調(diào)度過程中可以獲得較大的發(fā)電效益 p 引 2 0 0 6 年 張靜等以水庫(kù)洪水優(yōu)化調(diào)度方案指標(biāo)值作為網(wǎng)絡(luò)輸入 以方案 對(duì)模糊集 優(yōu) 的隸屬度作為輸出建立網(wǎng)絡(luò)模型 實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)際水庫(kù)多個(gè)可行 調(diào)度方案的優(yōu)劣排序1 35 1 2 0 0 8 年 陳立華等從編碼方法 遺傳算子和混合算 法方面對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn) 提出了采用超立方體浮點(diǎn)數(shù)編碼的自適應(yīng)遺 傳算法和超立方體浮點(diǎn)數(shù)編碼的遺傳模擬退火算法 并在水庫(kù)洪水優(yōu)化調(diào)度中 開展了應(yīng)用研究p 6 實(shí)施水庫(kù)洪水資源化調(diào)度 可提高水電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)管理水平 幾乎在不增 加任何額外投資的條件下 便可獲得顯著的經(jīng)濟(jì)效益 目前 智能科學(xué)及計(jì)算 科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展必將進(jìn)一步推動(dòng)水庫(kù) 群 洪水資源化調(diào)度技術(shù)的研究與 發(fā)展 2 4 1 利用現(xiàn)代成熟的計(jì)算科學(xué)技術(shù)建立水庫(kù) 群 洪水調(diào)度的專家決策支 持系統(tǒng) 并結(jié)合各種優(yōu)化技術(shù) 模擬技術(shù)及專家經(jīng)驗(yàn) 不斷提高系統(tǒng)的通用性 從而可更加及時(shí) 準(zhǔn)確 自動(dòng)和直觀地為決策者的科學(xué)決策提供可靠依據(jù) 2 4 2 5 1 1 1 3 研究目的及意義 中國(guó)防洪實(shí)踐起始于2 0 世紀(jì)5 0 年代 經(jīng)歷了半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展建設(shè) 目前 中國(guó)已建成大 中 小型水庫(kù)8 30 0 0 余座 總庫(kù)容量4 6 7 7 億i t l 3 防洪堤2 6 萬k m 重要蓄滯洪區(qū)9 7 處 總面積約3 5 萬k m 2 蓄洪總?cè)萘考s9 7 0 億m 3 這些水利工程措施對(duì)中國(guó)開展防洪減災(zāi)工作起到了積極的推動(dòng)作用f 4 l 特別 是3 6 7 座大型水庫(kù) 總庫(kù)容3 4 0 0 多億m 3 和2 5 2 4 座中型水庫(kù) 總庫(kù)容6 9 3 億 m 3 更是對(duì)各級(jí)河道洪水起到了重要的控制和調(diào)節(jié)作用 4 1 同時(shí) 中國(guó)又是一個(gè)嚴(yán)重缺水的國(guó)家 伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展及人口 的不斷增長(zhǎng) 一方面 干旱 河道斷流 水污染等水安全問題日益突出 另一 方面 一些大型水庫(kù)在汛期為減少洪災(zāi)損失將洪水大量排棄 造成水資源的巨 大浪費(fèi)l l 進(jìn)入新時(shí)代新時(shí)期 特別是經(jīng)歷1 9 9 8 年長(zhǎng)江大洪水之后 中國(guó)政 府審時(shí)度勢(shì) 對(duì)以前的防洪策略做了戰(zhàn)略性的調(diào)整 提出了從 控制洪水 向 管理洪水 從 工程水利 向 資源水利 從 傳統(tǒng)洪水 向 現(xiàn)代洪水 轉(zhuǎn)變 力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)入水和諧 人與自然協(xié)調(diào)發(fā)展的全方位 多角度的治水新理念 和新方略 3 7 3 9 1 實(shí)現(xiàn)洪水資源安全利用 可以利用洪水資源本身有利的一面 最大限度地 挖掘洪水對(duì)促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì) 社會(huì)及生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的作用 一定程度上緩 解中國(guó)由于水資源短缺而對(duì)經(jīng)濟(jì) 社會(huì)發(fā)展造成的制約和限制 從根本上說 洪水資源安全利用的治水理念和策略符合中國(guó)基本國(guó)情和以人為本 全面 協(xié) 調(diào) 可持續(xù)的科學(xué)發(fā)展觀 由此可見 進(jìn)行水庫(kù)洪水資源優(yōu)化調(diào)度研究具有深 遠(yuǎn)的理論意義和重大的實(shí)踐意義p 9 1 1 2水庫(kù)洪水調(diào)度方案優(yōu)選方法研究進(jìn)展 水庫(kù)洪水調(diào)度的目的是根據(jù)已得到的實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)成果及水庫(kù)面臨時(shí)刻 狀態(tài) 在合理確定各調(diào)度目標(biāo)權(quán)重和確保水庫(kù)大壩防洪安全的前提下 對(duì)水庫(kù) 未來時(shí)刻的多個(gè)可行調(diào)度方案進(jìn)行優(yōu)劣抉擇 從而使水庫(kù)獲得最大的防洪與興 利效益 水庫(kù)洪水調(diào)度問題可歸結(jié)為對(duì)若干可行調(diào)度方案的復(fù)雜決策問題 而 任何系統(tǒng)決策問題均可以歸結(jié)為以益損值為目標(biāo)函數(shù) 決策方案為優(yōu)化變量 自然狀態(tài)為約束條件的方案優(yōu)選問題 其中自然狀態(tài) 決策方案 益損值和決 策準(zhǔn)則是解決這類問題的四個(gè)要素 2 3 因此 水庫(kù)洪水調(diào)度問題實(shí)際上就是 以行動(dòng)方案為評(píng)價(jià)對(duì)象的一類特殊的復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)的實(shí) 質(zhì) 就是如何合理地把多層次多維復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成單層次一維系統(tǒng)評(píng) 價(jià)指標(biāo)的過程 該過程需要充分挖掘反映評(píng)價(jià)對(duì)象主要特征信息和評(píng)價(jià)主體價(jià) 值判斷信息的指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 需要定性分析和定量計(jì)算綜合集成的可操作的 合適的綜合評(píng)價(jià)方法l 4 0 4 1 j 1 2 1 方案優(yōu)選常規(guī)方法研究進(jìn)展 復(fù)雜系統(tǒng)方案優(yōu)選評(píng)價(jià)問題往往涉及的指標(biāo)眾多 指標(biāo)之間的關(guān)系也較復(fù) 雜 且常常具有層次性 目前 主要采用定性與定量方法相結(jié)合 客觀信息與 主觀信息相融合的各種系統(tǒng)工程方法1 4 為此 2 0 0 6 年 金菊良等提出了復(fù)雜 系統(tǒng)方案優(yōu)選評(píng)價(jià)的理論框架 4 0 4 l 4 1 確定評(píng)價(jià)對(duì)象集生成函數(shù) 其中 對(duì)于系統(tǒng)評(píng)價(jià)對(duì)象是行動(dòng)方案的方 案優(yōu)選問題 則?？捎枚嗄繕?biāo)規(guī)劃法所得到的非劣解集作為評(píng)價(jià)對(duì)象集 4 1j 對(duì) 于系統(tǒng)評(píng)價(jià)對(duì)象是多種評(píng)價(jià)方法對(duì)同一系統(tǒng)問題所產(chǎn)生的多種評(píng)價(jià)結(jié)果 則這 些評(píng)價(jià)方法本身也構(gòu)成一種評(píng)價(jià)對(duì)象函數(shù) 4 1 4 2 1 復(fù)雜系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)中評(píng)價(jià)對(duì)象 的選取問題 至今仍是限制許多基于評(píng)價(jià)對(duì)象樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)模型和 機(jī)器學(xué)習(xí)模型廣泛應(yīng)用的瓶頸 4 2 對(duì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)逐層分析 確定評(píng)價(jià)總目標(biāo) 準(zhǔn)則層 指標(biāo)層 得到具有 遞階層次結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 并確定評(píng)價(jià)指標(biāo)集生成函數(shù) 4 l 4 3 1 目前常用的 評(píng)價(jià)指標(biāo)集生成函數(shù)方法有德爾菲法 d e l p h im e t h o d 主成分法 層次分析法 a n a l y t i ch i e r a r c h yp r o c e s s a h p 投影尋蹤方法 p r o j e c t i o np u r s u i t p p 等 4 l 4 4 4 5 1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系既是判斷評(píng)價(jià)對(duì)象價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)的方式 也是表達(dá)系統(tǒng)總 目標(biāo)及實(shí)現(xiàn)總目標(biāo)的具體途徑 因此 評(píng)價(jià)指標(biāo)集生成函數(shù)的合理選取在復(fù)雜 系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)的理論框架中極為重要 4 1 1 3 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)測(cè)度函數(shù) 若某指標(biāo)本身就是一確定性實(shí)數(shù)變量 則可 直接用其觀測(cè)值 實(shí)驗(yàn)值作為該指標(biāo)的測(cè)度 若指標(biāo)是隨機(jī)變量 則可用估計(jì) 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計(jì)特征的有關(guān)統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法及指標(biāo)變量的概率分 布確定該指標(biāo)的測(cè)度 另外若指標(biāo)是定性的 則需將其定量化 4 4 確定指標(biāo)一致無量綱化函數(shù) 目前確定指標(biāo)一致無量綱化函數(shù)的方法 主要有廣義指數(shù)法 廣義線性功效系數(shù)法 非線性函數(shù)法 分段函數(shù)法等 4 5 4 6 1 評(píng)價(jià)指標(biāo)一致無量綱化是目前處理綜合評(píng)價(jià)不可公度性的主要途徑 不同的函 數(shù)對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果將產(chǎn)生顯著影響 因此 需要根據(jù)系統(tǒng)評(píng)價(jià)總目標(biāo)和約束條 件 仔細(xì)選取并構(gòu)造合適的指標(biāo)一致無量綱化函數(shù) 4 1 1 5 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重函數(shù) 指標(biāo)權(quán)重既是指標(biāo)屬性之間重要性差異程度 的反映 主觀權(quán)重 也是評(píng)價(jià)對(duì)象之間整體價(jià)值差異程度和評(píng)價(jià)指標(biāo)在各評(píng)價(jià) 對(duì)象觀測(cè)值之間差異程度的體現(xiàn) 客觀權(quán)重 合理確定指標(biāo)權(quán)重是影響系統(tǒng)評(píng) 價(jià)結(jié)果是否合理的核心問題之一 已成為當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn) 現(xiàn)有的確定指標(biāo)權(quán)重函數(shù)的方法主要有客觀賦權(quán)法 主觀賦權(quán)法 4 7 1 主客觀組 合賦權(quán)法 4 8 和變權(quán)重法 4 9 j 等 權(quán)重實(shí)質(zhì)上是一種特殊的定性指標(biāo) 因此原則上 確定定性指標(biāo)定量化的方法大多也可移用于確定指標(biāo)權(quán)重 4 6 確定綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù) 實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)要素的優(yōu)劣排序 由于實(shí)際評(píng)價(jià) 系統(tǒng)評(píng)價(jià)主體 評(píng)價(jià)要素 評(píng)價(jià)指標(biāo)及其層次結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的不確 定性及動(dòng)態(tài)性 上述眾多綜合評(píng)價(jià)方法尚存在技術(shù)單一或評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)劣差異不 明顯甚至與實(shí)際情況不符等缺點(diǎn) 1 2 2 方案優(yōu)選智能方法研究進(jìn)展 由于系統(tǒng)方案優(yōu)選決策評(píng)價(jià)問題的復(fù)雜性和不確定性 常規(guī)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)方 法已不能最佳地反映評(píng)價(jià)對(duì)象與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系 因此 這些方法只 能為復(fù)雜系統(tǒng)決策評(píng)價(jià)問題提供部分參考工具 但不能產(chǎn)生智慧f 4 0 1 錢學(xué)森提 出在解決復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題時(shí) 在難于或不適宜建立常規(guī)數(shù)學(xué)模型的場(chǎng)合 要 利用人的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和人工智能 模糊識(shí)別等方法建立知識(shí)模型 越過數(shù)學(xué)模型 的障礙 直接由知識(shí)模型轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)模型 采用知識(shí)模型與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合 形成廣義模型 以處理大系統(tǒng)的模型化問題 5 們 智能是指人們認(rèn)識(shí)事物 運(yùn)用 和創(chuàng)新知識(shí)并解決問題的能力 它包括運(yùn)用知識(shí)認(rèn)識(shí)新事物 學(xué)習(xí)新方法 創(chuàng) 造新思維 解決新問題等的能力 4 1 1 根據(jù)生物界 物競(jìng)天擇 優(yōu)勝劣汰 的運(yùn) 動(dòng)變化規(guī)律 生物進(jìn)化的過程實(shí)際上可以認(rèn)為是某種優(yōu)化問題的求解過程 因 此 利用智能方法 如遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊集等 人工模擬生物智能行 為并將該優(yōu)化思想應(yīng)用于系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)之中 可望在很大程度上提高優(yōu)化的性 能和效率 目前 模擬智能方法己成為建立和發(fā)展這類廣義模型的最有效途徑 專一 4 1 5 l 一 o 1 遺傳算法在系統(tǒng)評(píng)價(jià)方案優(yōu)選中的應(yīng)用 遺傳算法 g e n e t i ca l g o r i t h m g a 是解決群體自適應(yīng)啟發(fā)式迭代尋優(yōu)問題的一種直接搜索算法 也是解決系 統(tǒng)優(yōu)化問題的一種通用方法 4 1 5 卜5 3 l 它特別適用于常規(guī)優(yōu)化方法難于處理的復(fù) 雜系統(tǒng)非線性優(yōu)化問題 是2 1 世紀(jì)計(jì)算智能的關(guān)鍵技術(shù)之一 它直接面向優(yōu)化 問題 與常規(guī)優(yōu)化方法相比 它的結(jié)果是一組好的解而不是單個(gè)解 這為解的 使用者提供了可供選擇的機(jī)會(huì) 所有這些都表明了遺傳算法在復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)理 論與實(shí)踐中具有廣泛的應(yīng)用空間 實(shí)際上 現(xiàn)代系統(tǒng)工程的理論體系由于吸收 改進(jìn)和創(chuàng)新遺傳算法而煥然一新 4 l 5 l l 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)評(píng)價(jià)方案優(yōu)選中的應(yīng)用 人腦的最基本單元是神 經(jīng)元 一個(gè)典型的神經(jīng)元通過接受來自其它神經(jīng)元的信息 將其加工后又通過 軸突發(fā)出電活性脈沖 大量的神經(jīng)元相互作用 從而指導(dǎo)著我們正常的思維活 動(dòng) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s a n n 就是用工程技術(shù)手段模 擬上述人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能特征的一類人工系統(tǒng) 它用非線性處理單元來模 擬人腦神經(jīng)元 構(gòu)成一個(gè)大規(guī)模并行的非線性動(dòng)力系統(tǒng) 4 1 5 l 與其它人工智能 方法相比 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織 自學(xué)習(xí)功能和較強(qiáng)的魯棒性 h e e h tn i e l s e n 證明了在一定條件下 對(duì)于任意扮0 存在一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 它能以艿均方誤 差的精度逼近任意平方可積非線性連續(xù)函數(shù) 5 1 1 顯然 這種通用的函數(shù)逼近功 能為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在系統(tǒng)方案優(yōu)選評(píng)價(jià)中的廣泛應(yīng)用提供了理論依據(jù) 3 模糊集理論在系統(tǒng)評(píng)價(jià)方案優(yōu)選中的應(yīng)用 模糊性是指事物概念和外 延的不確定性 這些不確定性是由于客觀事物的演化性 主觀認(rèn)識(shí)的經(jīng)驗(yàn)性和 科技發(fā)展的局限性等原因而產(chǎn)生的 模糊集 f u z z ys e t s 是以論域 所討論的 全體對(duì)象 為定義域 以區(qū)間 0 1 為值域的實(shí)數(shù)值函數(shù) 稱該函數(shù)為隸屬函 數(shù) 用以刻畫外延具有不確定性的各種概念 統(tǒng)稱為模糊性概念 即論域中任 一對(duì)象符合某屬性概念的程度可用 0 1 1 上的某特定實(shí)數(shù)值來定量描述 5 4 55 1 6 從數(shù)學(xué)角度看 模糊集與隸屬函數(shù)相互等價(jià) 模糊集是直觀概念 而隸屬函數(shù) 是模糊集的數(shù)學(xué)表達(dá)形式 模糊集理論就是應(yīng)用模糊集這 模擬人腦模糊思維 的數(shù)學(xué)工具來定量描述 分析 識(shí)別 分類 判斷 推理 決策和控制各種模 糊事物所形成的一門現(xiàn)代應(yīng)用數(shù)學(xué)分支學(xué)科 5 引 目前 已發(fā)展成熟并廣為應(yīng)用 的模糊集理論主要有模糊模式識(shí)別 模糊聚類分析 模糊綜合評(píng)價(jià) 模糊推理 模糊控制等方法 實(shí)踐表明 由于實(shí)際系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題中或許根本就不存在純確 定性評(píng)價(jià)模型 人類主觀因素在這些實(shí)際評(píng)價(jià)過程中起著重要甚至主導(dǎo)作用 而人類處理主觀因素的常用方法就是語言信息 語言信息的特點(diǎn)是其描述的模 糊性 所描述的事物沒有明確的外延 模糊集理論恰好可以直接利用人類語言 信息及其運(yùn)算 這就是模糊集理論在系統(tǒng)評(píng)價(jià)中可廣泛成功應(yīng)用的主要理論依 據(jù) 5 4 5 6 1 4 集對(duì)分析在系統(tǒng)評(píng)價(jià)方案優(yōu)選中的應(yīng)用 集對(duì)分析 s e tp a