基于改进NSGA-Ⅱ算法的汾河水库优化调度研究

为进一步提高NSGA-Ⅱ算法搜索效率,引进全局搜索能力更强、收敛速度更快的算术交叉算子改进原始算法中采用的模拟二进制交叉算子(SBX)。据此提出一种改进NSGA-Ⅱ算法,同时采用Generational Distance(G_(D))指标评价多目标Pareto解集的收敛状态,并将该方法应用于汾河水库供水及生态协同优化调度研究中以验证其有效性。对比不同算法运行产生的Pareto解集及水库运行各项指标表明,与传统算法相比,算法改进后达到收敛状态的迭代次数降低了100代且收敛时间缩短7.76%;较不优化条件下的各部门缺水率均有所降低,其中农业缺水率效果最为显著,降低13.20%~14.52%,总供水量增加0.268×10^(8)~0.303×10^(8)m^(3)。验证了改进算法及优化调度的有效性,为水库多目标优化调度提供了一种新思路。