基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法技术

本发明专利技术涉及水资源管理。本发明专利技术提供一种基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法，首先，系统获取相关不确定因素的模糊随机变量；其次，系统将模糊随机变量进行模糊数转换，并对模糊数进行期望值化；然后，系统根据上述期望值及上/下层决策变量，得出上/下层目标函数及上/下层约束条件；再然后，系统根据上/下层目标函数及上/下层约束条件计算得出基于水权的区域水资源分配问题的二层规划全局模型；最后，系统将二层规划全局模型转换为单层的规划函数，并对其进行求解。本发明专利技术提出了不确定环境下的二层决策优化技术结合交互式模糊规划和基于entropy-Boltzmann选择的遗传算法的方法进行求解使得最优解的计算简单且准确。适用于水权的区域水资源分配。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水资源管理，特别涉及水权的区域水资源分配决策方法。
技术介绍
二层决策优化方法是一类针对具有二层递阶结构问题的优化方法。其主要研究具有两个层次系统的规划与管理问题。分为上层和下层，上下两层问题都具有各自的决策变量、约束条件和目标函数。这种方法区别于其他优化方法的一个主要方面是不再是一个决策者进行规划与决策，而是有上下两层决策者，上层决策者只是通过自己的决策去指导下层决策者，并不直接干涉下层的决策；而下层的决策将上层的决策作为一个影响条件，其在自己的可行域进行自由决策，这就导致上层决策者在做任何决策的时候必须考虑到下层决策者可能做出的反馈，以规避下层决策者的决策可能带来的不利影响。在水资源短缺的今天，水资源的优化配置显得至关重要，由于水资源空间分配不均等原因，许多地方存在水资源严重浪费的情况，因此研究节约用水动机，引入有效的节水激励机制是遏制水资源浪费的主要研究方向，在这种情况下，传统的计划手段进行水资源配置已经不能满足日益增长的水资源需求的要求，因此，引入市场济措施比如水权和水市场成为了水资源优化配置的一个重要因素。水权是指为了达到一些目的用水权利，比如说航行，用水甚至为了个人或者财政收入而交易水资源的权利，用水者的初始水权由水资源管理者分配。当用水者分配到了水权，这部分水权就会成为其个人财产，它们可以使用这部分水也可以拿到水市场上进行交易来获得利益。水市场是指水权的交易机制，它已经成为获得区域水资源优r>化配置的有效的经济工具，因为它能提高用水和分配额效率。本专利技术考虑了基于水权的区域水资源配置的优化问题，旨在提出一种新的水资源配置方案。在过去的几十年中，决策优化技术在水资源管理方面起到了至关重要的作用，主要相关的技术包括多目标决策优化，多属性决策优化以及多阶段决策优化等，这些决策的一个主要特点是由一个主体进行决策，没有考虑其他利益相关者的意见及反馈。本专利技术针对基于水权的区域水资源配置优化问题，提出了不确定环境下的二层决策优化技术，其中有两类不同的模糊随机参数，对于模糊随机参数的处理采取了两步骤，第一步将它们用不同的转化方法转化成为模糊数，第二步采用模糊期望值算子将模糊数转化为确定值。针对二层决策模型的求解，根据水资源配置的内部交互特征以及解的结构特征，提出了结合交互式模糊规划和基于entropy-Boltzmann选择的遗传算法(EBS-based GA)的方法进行求解，在EBS-based GA中，同时引入了分段交叉和自适应变异的方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题，就是提供一种基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法，以解决基于水权的区域水资源分配问题。本专利技术解决所述技术问题，采用的技术方案是，基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法，包括以下步骤：步骤1、系统获取相关不确定因素的模糊随机变量；步骤2、系统将模糊随机变量进行模糊数转换，并对模糊数进行期望值化；步骤3、系统根据上述期望值及上/下层决策变量，得出上/下层目标函数及上/下层约束条件；步骤4、系统根据上/下层目标函数及上/下层约束条件计算得出基于水权的区域水资源分配问题的二层规划全局模型；步骤5、系统将二层规划全局模型转换为单层的规划函数，并对其进行求解。具体的，所述步骤1中，相关不确定因素包括：(1)、水需求模糊随机变量：水需求的最优可能的值近似的服从正态分布，即ρ～N(μ,σ2)，用三角模糊数(a,ρ,b)，其中ρ～N(μ,σ2)来描述，水需求模糊随机变量表示为：ξ‾~=([m]L,ρ(ω),[m]R);]]>其中，[m]L和[m]R分别表示模糊随机变量的左边界和右边界，ρ(ω)表示模糊随机变量的最有可能值，并反映其中的随机因素，(a,ρ,b)中a和b分别表示三角模糊数中的左右边界，ρ表示三角模糊数的最有可能值，ρ～N(μ,σ2)表示ρ服从正态分布，μ表示正态分布的期望值，σ2表示正态分布的方差；(2)、水流量模糊随机变量：水流量服从概率分布，水流量模糊随机变量表示为：其中，p1低水位概率，p2中水位概率，p3高水位概率，水流量在at和ct之间，并且有一个最有可能的值bt，其中，t＝1表示低水位，t＝2表示中水位，t＝3表示高水位。进一步的，所述步骤2中，系统将模糊随机变量进行模糊数转换包括：(1)将水需求模糊随机变量转化成为(r,σ)-水平的梯形模糊数其运算公式为：ξ‾~→ω‾ξ‾~(r,σ)=([m]L,m‾,m‾,[m]R);]]>其中，m‾=[m]R-r([m]R-ρσL)=[m]R-r([m]R-μ0+-2σ02ln(2πσ0σ));]]>m‾=[m]R-r([m]R+ρσR)=[m]R+r(μ0-[m]L+-2σ02ln(2πσ0σ));]]>其中，令ρσ为随机变量ρ(ω)的σ-截集，也就是说和的值即可表示为：(2)将水流量模糊随机变量转换为模糊数包括以下计算方式：首先，水流量模糊随机变量概率分布为：P({ω∈Ω|χ(ω)=q~1)=p1,P({ω∈Ω|χ(ω)=q~2本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、系统获取相关不确定因素的模糊随机变量；步骤2、系统将模糊随机变量进行模糊数转换，并对模糊数进行期望值化；步骤3、系统根据上述期望值及上/下层决策变量，得出上/下层目标函数及上/下层约束条件；步骤4、系统根据上/下层目标函数及上/下层约束条件计算得出基于水权的区域水资源分配问题的二层规划全局模型；步骤5、系统将二层规划全局模型转换为单层的规划函数，并对其进行求解。

【技术特征摘要】
1.基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、系统获取相关不确定因素的模糊随机变量；
步骤2、系统将模糊随机变量进行模糊数转换，并对模糊数进行期望值化；
步骤3、系统根据上述期望值及上/下层决策变量，得出上/下层目标函数及上/下层约束
条件；
步骤4、系统根据上/下层目标函数及上/下层约束条件计算得出基于水权的区域水资源
分配问题的二层规划全局模型；
步骤5、系统将二层规划全局模型转换为单层的规划函数，并对其进行求解。
2.根据权利要求1所述的基于水权的区域水资源分配二层决策优化方法，其特征在于，
所述步骤1中，相关不确定因素包括：
(1)、水需求模糊随机变量：水需求的最优可能的值近似的服从正态分布，即
ρ～N(μ,σ2)，用三角模糊数(a,ρ,b)，其中ρ～N(μ,σ2)来描述，水需求模糊随机变量表示为：
ξ‾~=([m]L,ρ(ω),[m]R);]]>其中，[m]L和[m]R分别表示模糊随机变量的左边界和右边界，ρ(ω)表示模糊随机变量的
最有可能值，并反映其中的随机因素，(a,ρ,b)中a和b分别表示三角模糊数中的左右边界，
ρ表示三角模糊数的最有可能值，ρ～N(μ,σ2)表示ρ服从正态分布，μ表示正态分布的期望
值，σ2表示正态分布的方差；
(2)、水流量模糊随机变量：水流量服从概率分布，水流量模糊...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐玖平，涂燕，曾自强，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51