基于Pareto蚁群算法和遥感技术的水资源优化配置研究_侯景伟.pdf

简介：
本论文探讨了结合Pareto蚁群算法与遥感技术进行水资源优化配置的方法，提出了一种创新性的解决方案以提高资源配置效率。作者通过综合运用多目标决策理论、智能计算技术和现代地理信息技术，旨在解决水资源管理中的复杂挑战，为实现可持续发展目标提供有力支持。 为了利用Pareto蚁群算法(PACA)与遥感技术(RS)解决复杂的水资源优化配置问题，我们建立了一个以追求经济、社会及生态环境综合效益最大化为目标，并受供水量、需水量及水质等约束条件限制的基于像元的水资源优化模型。通过实施局部信息素强度限制、全局信息素动态更新以及Pareto解集过滤器构建策略，促使蚂蚁向具有较高信息素浓度的最优边界移动，从而提高PACA算法在搜索能力和收敛速度方面的表现。 以中原地区某县为研究对象，借助RS技术获取该地区的土地利用类型，并运用PACA算法在栅格地图上求解水资源优化配置模型。最终得到了一个合理的水资源分配方案。同时，将PACA与遗传算法(GA)和BP神经网络(BP-ANN)进行了对比测试。 实验结果表明，Pareto蚁群算法(PACA)能够有效地解决大规模、多目标的水资源优化配置问题。