基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例

刘杨波; 张治; 上官尚俊; 王雨潇; 刘俊

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基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例

水文水资源 | 更新时间：2026-04-09

- 基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例
- 基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例
- 水力发电 2026年52卷第4期页码：19-25
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水文水资源学院
  2. 宁波市海曙区水利局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TV213.4
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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刘杨波, 张治, 上官尚俊, 等. 基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例[J]. 水力发电, 2026,52(4):19-25.

刘杨波, 张治, 上官尚俊, et al. 基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例[J]. 2026, 52(4): 19-25.
刘杨波, 张治, 上官尚俊, 等. 基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例[J]. 水力发电, 2026,52(4):19-25. DOI：

刘杨波, 张治, 上官尚俊, et al. 基于双种群协同进化算法的城市水资源多目标优化配置——以宁波市海曙区为例[J]. 2026, 52(4): 19-25. DOI：

摘要

针对传统多目标优化算法在处理水资源配置强约束耦合问题时收敛性差、解集分布不均的技术瓶颈，将双种群协同进化算法IMTCMO引入水资源优化配置领域。该算法通过主辅任务协同进化机制和动态约束处理策略，解决了高维目标空间下Pareto解集退化的难题。以宁波市海曙区为例，构建了经济-社会-生态三维耦合的水资源优化配置模型，采用IMTCMO算法求解不同保证率(50%、75%、90%)下2030年和2035年的水资源配置方案，并与经典NSGA-Ⅱ算法进行对比分析；运用AHP-TOPSIS法对配置方案进行综合评价。结果表明：IMTCMO算法在经济效益维度较NSGA-Ⅱ提升显著，最优方案综合得分达0.629

高于NSGA-Ⅱ算法综合评分0.614;算法识别出再生水在供水比例4.8%～14.1%区间的边际效益突变点，实现了供水结构的动态优化；配置方案呈现“削峰填谷”特征，在90%保证率下主动控制供水总量，避免了边际污染成本急剧上升。研究成果为海曙区水资源管理提供了科学方案，验证了新一代智能优化算法在复杂资源配置问题中的应用潜力，为水资源配置理论与方法创新提供了新途径。

Abstract

关键词

Keywords

references

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