【摘要】 本发明公开了一种地下水修复多目标优化方法，该方法是将个体适应度函数值存档策略、Pareto支配概念和小生境适应度共享方法与禁忌算法(tabu search，TS)相结合，系统地形成了一种新的多目标优化方法。本方法集成了各种优化技术的长处，计算效率高，全局能力强。与同类方法的核心区别在于避免了优化过程中出现的重复现象和提高了种子解的多样性和全局性。将该技术与地下水水流程序MODFLOW和溶质运移程序MT3DMS相耦合，在求解地下水污染治理多目标管理模型中具有较强的适用性。 【专利类型】发明授权 【申请人】南京大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210093 江苏省南京市汉口路22号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】鼓楼区 【申请号】CN201010018361.0 【申请日】2010-01-14 【申请年份】2010 【公开公告号】CN101799846B 【公开公告日】2011-08-31 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN101799846B 【授权公告日】2011-08-31 【授权公告年份】2011.0 【IPC分类号】G06F19/00; C02F1/00 【发明人】吴剑锋; 杨蕴; 吴吉春 【主权项内容】1.一种地下水修复多目标优化方法，其包括以下步骤：步骤1建立模拟模型，用于刻画修复场地地下水水头和溶质浓度在时间和空间上的分布；步骤2确定管理目标，建立优化模型；步骤3耦合模拟模型和优化模型；通过模拟模型不断更新状态变量“水头和溶质浓度”，计算目标函数值和判断是否满足约束条件；同时通过优化模型选择决策变量“井流量”，返回到模拟模型中更新状态变量，优化模型中决策变量和状态变量同时满足模拟模型和状态模型，且同步更新；步骤4选用优化方法求解多目标管理问题权衡解；步骤5输出优化结果，分析权衡解的全局性和计算效率，调整优化参数；其中步骤4包括以下具体过程：1)产生初始解及相应的邻域解首先，对可行解域的从初始解开始，采用随机方式产生一个初始解，而邻域解则是以初始解为基点，依据邻域移动函数进行邻域移动后产生，邻域移动函数定义如下：si＝(2×random-1)×stepsize，i＝1，2，…，imax (1)其中si表示邻域移动函数，imax为邻域移动的次数，random是产生0-1之间实数的随机函数，stepsize是邻域移动步长，其中初始解和邻域解产生具有随机性；2)计算邻域解的目标函数值、Pareto排名和个体拥挤度产生邻域解后，计算所有邻域解的目标函数值，依据目标函数值，计算每个邻域解的Pareto排名和个体拥挤度值；解的Pareto排名数等于邻域解中所有Pareto控制此解的解数，Pareto排名为0的解为非受控解；采用个体适应度函数值存档策略记录下首次到的解，重复的解则直接调用函数值库中的解信息；3)选择种子解种子解为每代进行的初始解，种子解的选择源自上一代邻域解，即从邻域解中找到相对于其它邻域解Pareto占优的解作为候选种子解，且必须满足Pareto非受控性；4)更新Pareto表、候选表和禁忌表Pareto表和候选表，分别用于存放各代的种子解和没有被选中为种子解的其它候选解；每代中将不再具有Pareto最优性的解从Pareto表和候选表中移除，将候选表中被选为种子解的个体从表中移除；以种子解作为禁忌对象更新禁忌表，被选中的种子解在规定的禁忌代数内被禁忌，种子解禁忌后新的禁忌种子解将取代存入禁忌表中；5)判断是否满足停止标准优化过程中，如果达到了预先设定的最大迭代次数，或者到某一代时候选种子解集为空同时候选表也为空，则无法找到下一个种子解，算法无法进入下一个阶段的，算法停止，输出Pareto最优解集。 【当前权利人】南京大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市汉口路22号 【统一社会信用代码】12100000466007458M 【家族被引证次数】14

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