郭珊珊
- 作品数：10 被引量：87H指数：7
- 供职机构：中国农业大学水利与土木工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：农业科学水利工程更多>>
- 基于模糊定权的模糊可信性约束二次规划模型
- 为了最大化黑河中游作物产生的经济效益和社会效益,采用模糊定权的方法将多目标效益转化为作物的综合效益权重,并将该权重应用于作物的水分生产函数中,对甘州区、临泽县和高台县的作物(小麦和玉米)进行水量优化配置.该模型为模糊可信...
- 王友芝郭萍郭珊珊刘潇
- 关键词：农作物灌溉用水
- 基于Pareto解集的多目标农业水土资源优化配置模型被引量：15
- 2019年
- 考虑农业系统中水资源与土地资源相互联系、相互影响的特征,本研究建立非线性多目标水土资源联合配置模型.模型基于二次水分生产函数,以灌区总灌溉净效益最大和用水效率最大为目标,对不同作物不同月份的地表水灌溉水量和地下水灌溉水量、灌区种植结构进行联合优化配置.针对传统的求解方法造成结果信息丢失等问题,本研究使用遗传算法求解此复杂非线性多目标模型的 Pareto 解集.将模型应用于黑河流域中游盈科灌区,得到 194 组非劣的水土资源分配方案.结果表明:Pareto 解集不仅可以直观展示出目标之间相互博弈的状态,而且可以全面展现出水土资源分配的博弈状态,以及随着目标倾向性改变,作物的重要性也可能随之改变的过程.该模型统筹考虑了地表水与地下水资源、水资源与土地资源、灌溉净效益与水资源利用效率之间的关系,将其内在复杂的博弈关系清晰地展现出来,可以为实际应用提供更丰富的决策支持信息.
- 郭萍单宝英郭珊珊
- 关键词：PARETO解集多目标
- 河套灌区渠系优化配水模型应用研究被引量：11
- 2022年
- 优化渠系配水过程是缓解灌区水资源压力、实现农业高效节水的重要举措.以河套灌区总干渠、干渠两级渠系作为研究对象,将水流过渡平稳和渠道渗漏量最小作为优化目标,建立渠系优化配水模型,采用回溯搜索算法(BSA)、多目标粒子群算法(MOPSO)以及向量评估遗传算法(VEGA)进行求解.结果显示,BSA,MOPSO,VEGA这3种算法所求的配水时间分别为30.96,11.65,29.96 d;3种算法所得的阀门开启时间点的偏态系数分别为-0.048,0.068,0.566,表明BSA和MOPSO更能保证灌溉水在渠道运输中的稳定性.考虑渠首水位季节性变化对灌区引水时间产生的限制作用,BSA和MOPSO分别更适用于渠首引水量较少、充足的情况.考虑配水时间的集中程度以及干渠的地理位置分布,BSA和MOPSO更有利于实施分区管理措施.
- 韩宇邵梦璇李彤姝郭珊珊孙志鹏张明武
- 关键词：河套灌区多目标粒子群算法
- 基于多目标遗传算法的渠系配水优化模型被引量：19
- 2017年
- 针对渠系配水传统人工调度难以统筹优化的问题,为使优化模型更加贴近实际,体现渠系配水优化的时空特点,充分考虑配水持续时间的不确定性,建立以下级渠道配水净流量、配水开始时间和结束时间作为决策变量,以保证上级渠道水流平稳和下级渠道渗漏最小为模型目标的多目标多变量渠系优化配水模型,采用向量评估遗传算法进行求解,将第一目标即上级渠道水流平稳作为优先满足目标,第二目标为次要满足目标。结果表明:在保障实际运行对于渠道流量要求和水量要求的前提下,优化结果与该时段甘州区配水计划相比,配水时间由轮期的25d缩短为15d,干渠平均配水流量由1.298m^3/s提高到1.414m^3/s,渠系水利用系数由0.651提高到0.706,田间配水量提高了14.25%。本研究模型能够实现集中、高效配水,且具有普遍适用性,可为渠系优化配水决策提供理论和技术支持。
- 郭珊珊郭萍李茉
- 关键词：多变量多目标遗传算法
- 基于遗传算法与方案优选的多目标优化模型求解方法被引量：27
- 2019年
- 为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m^3,总产量达到8.667×10~7 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。
- 单宝英郭萍张帆郭珊珊
- 关键词：遗传算法熵权法水资源优化配置
- 基于模糊定权的模糊可信性约束二次规划模型被引量：7
- 2018年
- 为了最大化黑河中游作物产生的经济效益和社会效益,采用模糊定权的方法将多目标效益转化为作物的综合效益权重,并将该权重应用于作物的水分生产函数中,对甘州区、临泽县和高台县的作物(小麦和玉米)进行水量优化配置.该模型为模糊可信性约束二次规划模型,模糊可信性约束中采用三角模糊数,可信性置信水平分别取0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0.以2011年的水量优化为例,优化后较优化前作物的配水量减少了3 701.25万m3,产量增加了1 291.28万kg,经济效益和社会效益分别提升了0.28亿元和0.18万人.另外,规划年2020年作物水量配置较现状年(2011年)的小麦和玉米的配水量分别减少了4.98%~5.24%和11.01%~12.07%,缺水情况得到改善.不同条件下的配水结果能够给决策者提供不同的方案.
- 王友芝郭萍郭珊珊刘潇
- 关键词：水分生产函数气候变化
- 基于回溯搜索算法的灌区优化配水模型被引量：11
- 2020年
- 随着西北大型灌区水资源供需矛盾日益加剧,粮食生产安全逐渐存在重大威胁,传统优化渠系配水模型主要基于目标函数对作物需水量进行优化配置,而目标函数参数及约束条件较为复杂,难以实现全局优化配水。本文以黑河流域西浚灌区西洞渠系为例,采用“定流量,控开启”原则,在干渠设计流量恒定条件下,以剩余流量最小原则建立回溯搜索算法优化配水方程,通过回溯搜索算法求解下级渠道阀门开启及关闭配水时间图,并进一步求得阀门控制时间点偏态系数,同时将所得结果与向量评估遗传算法、粒子群算法的配水时间、阀门时间控制偏离程度进行比较,在此基础上结合小河站渠系弃水情况评估模型适应性。结果显示:回溯搜索算法、向量评估遗传算法、粒子群算法配水时间分别为12.70、14.38和15.50 d,阀门开启时间点偏态系数分别为0.093、0.328、0.217,相比回溯搜索算法配水模型具有明显的时间优越性及稳定性;回溯搜索算法在渠系水利用率较低的西洞渠系弃水为零,而在渠系水利用率较高的小河站渠系弃水现象严重,该算法普遍适用于渠系水利用率较低地区。利用回溯搜索算法对灌区进行优化配水,在合理适用条件下,不仅能够保证灌溉时间较优,满足渠系灌溉制度要求,而且能够维持流体输送相对稳定性,达到渠系优化配水目的。
- 韩宇孙志鹏黄睿郭珊珊易康陈建
- 关键词：粒子群算法
- 灌溉水资源安全阈值确定与高效配置被引量：3
- 2016年
- 针对灌溉水资源供需矛盾突出且用水效率低等问题,寻求能够保证灌溉水资源可持续利用的安全阈值并基于此进行高效配水具有重要意义。采用模糊识别模型计算灌溉水资源与社会经济生态协调发展的协调度,并以此协调度作为状态变量,结合通过因子分析法获得的控制变量拟合尖点突变模型,通过突变判别式确定灌溉水资源安全阈值。在此基础上,以灌溉水生产率最大为目标函数构建灌溉水资源优化配置模型。以黑河中游甘州区、临泽县、高台县为例,得到三区(县)的灌溉用水安全阈值下限分别为4.88,3.02和2.69亿m^3,灌溉水生产力为1.58kg/m^3。得到的结果可为研究区域和类似地区提供技术参考。
- 李茉郭萍郭珊珊
- 关键词：灌溉水资源协调度安全阈值
- 基于多目标粒子群算法的渠系优化配水研究被引量：11
- 2020年
- 【目的】发展节水高效农业,实现对农田渠系配水的优化。【方法】以水流过渡平稳和输水损失最小作为优化目标,采用多目标粒子群算法建立渠系优化模型,以西北地区西浚灌区干、支两级渠系作为研究对象进行了模型求解,并与回溯搜索法和向量评估遗传算法求解结果进行了比较。【结果】采用多目标粒子群算法得到的渠系配水时间缩短至约11 d,配水总量为205.07万m^3,较回溯搜索法和向量评估遗传算法求解得到的渠系配水时间短2~4 d。【结论】多目标粒子群算法在满足双优化目标的基础上,能够贴近实际配水情况并合理地调整流量的时空配置。
- 李彤姝黄睿孙志鹏郭珊珊易康韩宇陈建
- 关键词：渠系优化配水多目标约束粒子群算法
- 基于渠系输水模拟与土壤水量平衡模拟的两级渠系优化配水模型被引量：8
- 2020年
- 为制定满足渠系运行实际情况和作物生长发育所需土壤含水量条件的渠系优化配水方案,将考虑输水渗漏损失的渠系优化配水模型与土壤水量平衡模拟模型耦合,构建基于渠系输水模拟与土壤水量平衡模拟的两级渠系优化配水模型,使用改进的遗传算法求解多目标模型的Pareto解集。选择黑河流域中游西干灌区下的两级渠系作为研究区域,得到50组非劣的渠系优化配水方案。在Pareto前沿面上选取3组代表方案进行对比分析,再将3组中最优的方案与灌区实际灌水方案进行对比,结果表明:Pareto解集可以体现目标之间的博弈关系,当权重值向配水量最少目标偏移时会对土壤水含量等指标产生影响,进而产量下降;当权重值向产量最大目标偏移时会产生水资源浪费现象;而当目标函数的权重值处于中间水平时,产量和配水量目标都可以得到较好地满足,并且与实际灌水方案相比配水量减少113.54万m^3、总产量增加660t,能够达到节水增产的效果。该模型在兼顾渠系运行条件和土壤含水量的前提下权衡了2个目标之间的博弈关系,Pareto解集得出的结果能够满足决策者对于目标的不同需求,为灌区管理者的决策提供理论依据和指导。
- 潘琦夏爽郭珊珊单宝英郭萍
- 关键词：遗传算法PARETO解集
