【摘 要】
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基于野外实际含水层参数存在空间变异性的客观事实,研发概率Pareto遗传算法(Probabilistic Pareto genetic algorithm,PPGA),用于求解考虑含水层参数空间变异性下地下水污染
【机 构】
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合肥工业大学资源与环境工程学院,南京大学地球科学与工程学院水科学系,水利部淮河水利委员会
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号J2014HGBZ0186,J2014HGBZ0119);国家自然科学基金资助项目(编号41072175,41372235,41272251,41372245)的成果
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基于野外实际含水层参数存在空间变异性的客观事实,研发概率Pareto遗传算法(Probabilistic Pareto genetic algorithm,PPGA),用于求解考虑含水层参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化设计问题。PPGA在ε-改进非劣支配遗传算法(epsilon-dominance non-dominated sorted genetic algorithm II,ε-NSGAII)的基础上通过添加概率择优排序和概率拥挤度技术,寻求考虑参数空间变异条件下地下水污染监测网模拟—优化耦合模型的Pareto最优解。将优化结果与蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模拟分析结果进行对比,验证优化结果的可靠性。算例求解结果表明:在求解考虑参数空间变异性条件下地下水污染监测网多目标优化设计问题时,PPGA优化所得Pareto最优解变异性小,可靠性高,可为决策者提供一系列稳定可靠的监测方案。
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