摘要

水资源优化配置能够解决区域水资源短缺及不合理利用问题,近年来优化算法成为获得水资源优化配置结果的重要工具。为有效缓解现有优化配置算法中存在的收敛缓慢、局部优化和早熟等问题,本文介绍了一种新型的元启发式算法:猎豹优化算法(the Cheetah Optimizer,CO),利用该算法收敛速度快、鲁棒性强、寻优能力强等优点,将其运用至水资源优化配置问题中。以太原市为研究区域,建立了以经济效益、社会效益和生态效益为目标的水资源优化配置模型,采用CO求解该模型,并与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结果进行对比分析。结果表明:CO的污染物排放总量在规划年(2030)控制目标内,区域用水满意度达到0.98,能够满足基本用水和发展用水需求;与现状年(2020)相比,生活用水占比下降22.58%,三次产业用水占比分别上升10.53%、25.81%、12.5%,地表水和地下水供水比例分别降低21.70%、11.14%,回用水和引黄水供水比例分别提高了5.43%、27.40%,符合太原市水资源配置思路,验证了CO的有效性;与GA相比,CO的区域满意度、综合用水价值和配水公平性分别提高了7.10%、3.57%和56.52%,污染物排放量和缺水率分别降低了3.11%和3.85%,同时有更好的协调性,验证了CO的优越性。研究成果表明用CO求解水资源优化配置模型合理可行,为水资源优化配置模型求解提供了新方法。