猎豹优化算法在水资源优化配置中的应用

作者：姚柳杉; 赵雪花^*; 武雯昱; 武茜茜; 陈攀

来源：中国农村水利水电, 2023, 1-17.

• 猎豹优化算法
• 水资源
• 优化配置
• 满意度
• 用水价值

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。

• 单位
  太原理工大学