公开(公告)号：CN110782366B

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN201910965654.0

申请日：2019-10-12

申请人： 大连理工大学

发明人： 刘海星 ,  张朝 ,  裴圣伟 ,  蒋境 ,  彭勇 ,  张弛 ,  周惠成

IPC分类号： G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06

摘要： 一种基于情景不确定性的供水管网多目标优化调控方法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建多目标优化数学模型。其次，采用拉丁超立方采样技术LHS对多目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对多目标优化数学模型进行优化求解。最后，去除总解集中的重复解，采用蒙特卡罗采样技术对不确定性参数进行随机抽样，采取改进的非支配排序准则进行个体排序，逐个输出总解集中排序层级最高的个体，提取出决策方案。本发明在RNSGA‑II算法的基础上提出几项新的改进措施，保证统计量评估准确性，显著提升算法求解的分布性和收敛性，且基于决策方案集，可为管理人员提供可视化的多目标优化制衡结果，辅助科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。

公开(公告)号：CN110782366A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201910965654.0

申请日：2019-10-12

申请人： 大连理工大学

发明人： 刘海星 ,  张朝 ,  裴圣伟 ,  蒋境 ,  彭勇 ,  张弛 ,  周惠成

IPC分类号： G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06

摘要： 一种基于情景不确定性的供水管网多目标优化调控方法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建多目标优化数学模型。其次，采用拉丁超立方采样技术LHS对多目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对多目标优化数学模型进行优化求解。最后，去除总解集中的重复解，采用蒙特卡罗采样技术对不确定性参数进行随机抽样，采取改进的非支配排序准则进行个体排序，逐个输出总解集中排序层级最高的个体，提取出决策方案。本发明在RNSGA-II算法的基础上提出几项新的改进措施，保证统计量评估准确性，显著提升算法求解的分布性和收敛性，且基于决策方案集，可为管理人员提供可视化的多目标优化制衡结果，辅助科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。