导读:本文包含了资源优化配置算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:区域水资源,多目标,遗传算法,优化配置
资源优化配置算法论文文献综述
杜丽娟[1]（2019）在《基于改进遗传算法的区域水资源优化配置》一文中研究指出针对区域水资源优化配置存在的多目标性,充分考虑区域供水效益、整体缺水量及地下水开采量多个目标,以用户需水量和区域供水量等为约束条件,建立适用于多水源、多用户的区域水资源优化配置模型。在模型求解方面,为避免传统遗传算法过早收敛问题,提出基于实数编码多种群遗传算法。现以都江堰6个子灌区为例,运用该算法对模型进行求解,得到水资源优化配置结果。其优化配置结果可对未来该区域水资源调配工作提供一定的理论依据,同时所建立的水资源优化配置模型通过修改约束参数,可供其它地区进行水资源调配使用。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2019年11期）
林冰[2]（2019）在《基于BP算法的阜新市水资源优化配置研究》一文中研究指出本文对阜新市社会经济、水资源状况进行了系统的调查分析,利用BP神经网络算法以及考虑社会、经济、环境的多目标优化配置函数,建立了阜新市水资源优化配置模型,提出了多种发展方案,对阜新市规划水平年进行了需水预测和水资源优化配置,确定了综合最优方案,为阜新市水资源优化配置决策提供了参考,对其他需水预测及水资源优化配置研究也具有一定借鉴意义。(本文来源于《水资源开发与管理》期刊2019年10期）
吴云,吴梦烟,杨侃,仲晓林,张天衍[3]（2019）在《基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究》一文中研究指出为解决复杂的区域水资源优化配置问题,以区域缺水率最小和污染物排放量最小为目标函数建立了水资源优化配置模型,并以汾河下游谷地供水区为例,预测其在规划水平年20%、50%、75%和95%来水频率下的供需水量。针对飞蛾扑火算法(MFO)存在的搜索耗时较长、易陷入局部最优的问题,改进其烛火更新公式及对数螺旋函数。通过对群智能算法中常用的测试函数做仿真实验,对比分析了改进前后MFO算法的寻优结果,并采用改进的MFO算法对模型进行求解。实例结果表明,所构建的区域水资源优化配置模型合理有效,改进的飞蛾扑火算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置领域。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2019年09期）
闫志宏,王树谦,刘彬,徐丹,李苏[4]（2019）在《改进飞蛾火焰算法在多目标水资源优化配置中的应用》一文中研究指出水资源紧缺局面愈演愈烈,迫切需要进行水资源优化配置,以此提高水资源利用效率。基于自然元启发的优化算法越来越多的应用于求解多目标水资源优化配置问题。飞蛾火焰算法全局收敛性能较差且容易陷入局部最优解,针对以上问题,结合帕累托最优解概念,引入快速非支配排序策略,利用拥挤度及拥挤度比较算子对飞蛾火焰算法进行改进,继而采用改进的飞蛾火焰算法对ZTD1、ZTD2及ZDT3等3个多目标函数进行仿真实验,结果表明计算得到的帕累托最优前沿接近于理想帕累托前沿,收敛性能及精度优于本文所列举大部分多目标优化算法。最后将改进飞蛾火焰算法应用于叁亚市水资源优化配置中,得到了23组帕累托最优解。选择了对缺水量最小有特殊偏好的方案作为最终决策方案,结果显示叁亚市不同用水户总需水量39 015万m~3,各用水户总分配水量为39 015万m~3,缺水量为0,产生的经济效益为203.91亿元。改进的飞蛾火焰算法为多目标水资源优化配置问题提供了新的求解方法。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2019年07期）
王庆杰,岳春芳,李艺珍,刘小飞[5]（2019）在《基于改进粒子群算法的两级渠道水资源优化配置》一文中研究指出现有的渠系优化配水模型在减少配水损失方面效果显着,但配水过程中仍存在输水不稳定、弃水量大等不足。在配水过程中将"组间续灌、组内轮灌"的渠道配水方式变更为"组间轮灌、组内续灌",以配水过程中渗漏损失最小为目标建立渠系配水模型,应用改进的粒子群算法求解,在寻找最优配水方案的同时均一化处理各配水方案中轮灌组内渠道的配水时间。选取张掖市西浚灌区为研究对象,研究结果表明:在保证渠道过水能力和需水要求的前提下,优化结果与该时段灌区的实际配水计划相比,配水时间减少了13.4 d,渠系水利用系数由0.65提高到了0.828,配水周期内上级渠道配水稳定,各轮灌组内渠道同时开启和关闭,减少了渠道弃水。该模型能够实现集中、高效配水,可为灌区管理部门制定配水计划提供决策。(本文来源于《干旱地区农业研究》期刊2019年04期）
张倩[6]（2019）在《基于粒子群算法的大荔县农业水资源优化配置研究》一文中研究指出我国水资源逐渐出现短缺,为了使有限的水资源支撑农业可持续发展,有必要对农业水资源进行优化配置。本文基于国内外对于农业水资源优化配置的研究,结合研究区域大荔县的实际情况,对大荔县农业水资源进行优化配置,并对种植面积分配进行优化,基础数据来自大荔县统计年鉴、大荔县志等资料,建立农业水资源优化配置模型,得到大荔县主要农作物的合理种植面积以及农业水资源的优化配置方案,解决了将大荔县灌区有限农业水资源合理分配给多种作物的问题,实现了农业生产经济效益最大化的目标:文章主要研究内容和结论如下:(1)大荔县1990～2013年农业毛需水量变化很大,整体呈上升趋势,毛需水量每年都处于缺水状态,其中2007年缺水程度最大,农业缺水程度较为严重;每年的净需水量均小于供水量,均有余水量以及节水空间。预测2020年、2030年大荔县农业需水量将比1990～2013年的平均需水量增加,仍处于缺水困境。(2)大荔县农业水资源承载力较差,综合评分值基本处于0.29～0.34之间,2013年隶属度0.454,承载力处于饱和阶段,预测2020年、2030年仍处于饱和阶段,农业水资源可开发潜力较小,未来农业发展不应大规模扩大农业种植面积,应及时调整作物种植结构,提升农业水资源利用效率。(3)对大荔县现状年水资源配置和种植结构进行优化,建立优化模型并求解,对比优化前后,结果表明,通过合理配置大荔县农业水资源和种植结构,可以提升农业生产经济效益,并通过对粒子群算法进行改进,解决了算法易陷入局部最优解以及寻优过程中粒子超出约束范围的问题。(4)考虑种植面积变量离散性,采用线性规划、连续粒子群算法、离散粒子群算法分别进行优化,对不同算法求解结果进行比较发现,采用离散粒子群算法可解决种植面积变量离散性的问题,用于规划年的作物种植面积分配更适用和可行,可应用于实际。综合分析表明,农业水资源优化配置可以使农业水资源利用效率得以提高,并使大荔县的农业生产经济收益增大,研究成果对于促进农业水资源优化配置方向研究,实现农业可持续发展具有一定的指导意义。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
武丹萍[7]（2019）在《面向教育资源配置的多目标优化算法研究与应用》一文中研究指出随着时代的进步,和谐社会的构建与教育的发展逐渐成为我们国家发展的必然要求。作为推动教育质量与区域经济发展的重要引擎,教育资源配置的均衡化与合理化越来越吸引社会各界的关注。针对各类教育基础设施及资源进行科学合理的规划是实现教育公平发展的重要途径。本课题以教育数据决策平台为背景,将Pareto算法的最优化思想应用于求解义务教育阶段的资源配置问题,旨为教育决策提供理论支撑,主要研究工作概括如下:(1)构建区县教育资源多目标优化配置模型并应用NSGA-II提供决策方案。首先,提出区县教育资源配置指标体系,构建了提升教育资源配置水平,缩小区县间资源配置差异,以及提高教育资源利用率的区县资源配置多目标优化数学模型,并采用熵权法求解指标权重。然后,基于NSGA-II算法进行模型求解,并在精英选择策略中为避免局部收敛,依据区县资源配置模型中的目标函数删除重复的解集。最后,将NSGA-II与SPEA2、MOEA/D、IBEA在该模型进行仿真对比实验,通过主观性展现以及客观性能分析,验证NSGA-II对构建模型的高效求解,为区县资源配置优化提供具有理论支撑的决策方案。为进一步探究教育事业发展,同时对区县内部教育均衡性展开评估,本文提出构建大学区互助模式教育资源高维多目标优化配置模型。(2)构建大学区教育资源互助模式高维多目标优化配置模型并应用KnEA提供决策方案。首先,提出大学区教育资源配置水平指标体系,采用层次分析法评估出各大学区的综合配置水平,构建了以提升大学区互助模式下均衡发展的教育资源配置多目标优化数学模型。然后,基于KnEA算法进行该模型的求解,采用自适应Knee point求解策略可降低计算复杂度并增强收敛性能。最后,将KnEA与MOEA/D-DE、SPEA2SDE、NSGA-III进行仿真对比实验,通过Pareto前沿展示与HV客观指标分析,验证KnEA对构建模型的高效求解,并得到针对大学区资源配置优化决策方案,以达到提高区县内大学区资源互助模式下教育资源配置均衡性发展目标,进而缩小区县内各大学区之间的差异。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
李紫微,丁超[8]（2019）在《基于遗传算法的工程项目资源配置优化》一文中研究指出基于遗传算法的基本原理,采用约束优化问题求解方法和修复算子来优化工程项目的资源。通过实例验证,在解决工程项目施工网络计划资源配置优化问题上,采用带有修复算子的遗传算法可让资源使用更加均衡,带来更大效益,带修复算子的遗传算法在解决工程项目资源配置优化问题上具有很大的优势。(本文来源于《河南城建学院学报》期刊2019年02期）
赵燕[9]（2019）在《基于改进萤火虫算法的水资源优化配置》一文中研究指出随着经济社会的飞速发展,各用水部门的用水需求与有限的水资源之间的矛盾日益突出,水资源短缺问题已影响我国经济社会的可持续发展。基于此,本文构建多变量、多约束、多目标的水资源优化配置模型,通过线性加权法化多目标模型为单目标模型,在萤火虫算法的基础上对其位置更新公式提出叁种改进方法,旨在求解优化配置模型,以山西省盂县为例,应用改进萤火虫算法求解不同水平年不同保证率下的盂县水资源优化配置模型。具体的研究内容及成果如下:1、整理分析盂县的基本概况根据收集的资料,整理出盂县自然地理状况、国民经济发展情况、水资源状况、盂县供水水源与需水用户的基本情况并选取2015年为现状年,对供需水量分析得出该地区水资源开发利用过程中存在的问题。2、盂县的供需水量预测依据细化的供水水源与需水用户,结合当地基础资料与相关的发展规划,选取2020、2030年为规划年,预测不同水平年不同保证率下的可供水量与需水量,为盂县水资源优化配置模型的参数确定奠定基础。3、盂县水资源优化配置模型及其求解方法的构建(1)水资源优化配置模型构建针对盂县的实际情况,以经济、社会、环境为效益目标,建立盂县水资源优化配置模型,分析确定模型所涉及的参数与系数,并通过线性加权法化多目标模型为单目标模型。(2)应用改进萤火虫算法求解本文针对萤火虫算法存在的局限性,提出叁种改进方法,选取Ackley函数、Sphere函数以及Rastrigin函数测试改进方法的可行性与有效性,从中选择最佳的改进方法求解盂县水资源优化配置模型。4、盂县水资源优化配置结果分析利用改进萤火虫算法求得不同水平年不同保证率下的盂县水资源优化配置方案,分析各部门配水量、缺水程度、配置目标以及模型适应性等方面。研究结果表明:盂县地区供需水量基本平衡,配置结果科学合理;基于改进萤火虫算法的水资源优化配置模型在该地区具有较强的可行性与适用性。研究结果可为盂县地区求解复杂的多目标水资源优化配置模型提供新思路,丰富了智能优化方法在该领域中的应用。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
朱军,陈敬良,张安淇[10]（2019）在《户外广告资源配置优化模型及算法研究》一文中研究指出针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种模型运用于户外广告进行综合定价,能够较好地解决广告主和相关广告运营企业的共同利益互存,使双方的利益最大化。(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2019年02期）
资源优化配置算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文对阜新市社会经济、水资源状况进行了系统的调查分析,利用BP神经网络算法以及考虑社会、经济、环境的多目标优化配置函数,建立了阜新市水资源优化配置模型,提出了多种发展方案,对阜新市规划水平年进行了需水预测和水资源优化配置,确定了综合最优方案,为阜新市水资源优化配置决策提供了参考,对其他需水预测及水资源优化配置研究也具有一定借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
资源优化配置算法论文参考文献
[1].杜丽娟.基于改进遗传算法的区域水资源优化配置[J].水利科技与经济.2019
[2].林冰.基于BP算法的阜新市水资源优化配置研究[J].水资源开发与管理.2019
[3].吴云,吴梦烟,杨侃,仲晓林,张天衍.基于改进飞蛾扑火算法的区域水资源优化配置模型研究[J].中国农村水利水电.2019
[4].闫志宏,王树谦,刘彬,徐丹,李苏.改进飞蛾火焰算法在多目标水资源优化配置中的应用[J].中国农村水利水电.2019
[5].王庆杰,岳春芳,李艺珍,刘小飞.基于改进粒子群算法的两级渠道水资源优化配置[J].干旱地区农业研究.2019
[6].张倩.基于粒子群算法的大荔县农业水资源优化配置研究[D].西安理工大学.2019
[7].武丹萍.面向教育资源配置的多目标优化算法研究与应用[D].西安理工大学.2019
[8].李紫微,丁超.基于遗传算法的工程项目资源配置优化[J].河南城建学院学报.2019
[9].赵燕.基于改进萤火虫算法的水资源优化配置[D].太原理工大学.2019
[10].朱军,陈敬良,张安淇.户外广告资源配置优化模型及算法研究[J].上海理工大学学报.2019