一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法技术

本发明专利技术涉及智慧农业水利技术领域，公开了一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法，包括：步骤1：首先获取灌区水资源的基本信息；步骤2：以灌区经济最大效益为目标，建立多个约束条件下的优化配水模型；步骤3：对模型进行求解，首先初始化种群的数量，以及蜜源的数量，蜜源的质量就相当于函数的解，用解的质量评价个体的适应度，依据解的优劣确定蜜蜂种类，引领蜂搜索新的蜜源，如果更好则代替，如果一个蜜源在阈值内没有找到更好的蜜源，则被遗弃。由侦察蜂寻找更好的蜜源。当迭代次数达到预设值时，停止迭代。本专利能够迅速得到灌区效益的全局最优解，合理的分配地下水与地表水的灌溉量，促进生态可持续发展，同时可以优化调整灌区内各个作物的种植面积分配。调整灌区内各个作物的种植面积分配。调整灌区内各个作物的种植面积分配。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法


[0001]本专利技术涉及智慧农业水利
，特别涉及一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法。

技术介绍

[0002]灌区的发展离不开水资源的高效利用，我国是一个人均水资源短缺的国家，水资源总量丰富，约为28000亿立方米，但其可利用率不足二分之一，而且分布不均匀，由于我国人口基数大，所以人均占有水资源的含量非常低。近年来，我国供水量总量大约为5500亿立米，灌溉用水量占总供水量的一半以上，在3600亿立方米左右，然而农业灌溉损失率达到百分之六十。随着人民生活水平的改善以及工业社会的发展，生活用水和工业用水的总量也在不断提高，这必将使得农业用水的比重下降。为了使灌区效益达到最大化，使地下水与地表水的配比更加合理，促进水资源可持续发展，综合运用计算机技术、人工蜂群算法技术对灌区水资源进行优化配置就至关重要。
[0003]纵观以往研究，对灌区水资源的优化大多集中于渠系优化配水，单一目标优化配水，通常采用的算法也是传统的遗传算法、粒子群算法等。其中，遗传算法的优点是搜索能力、可扩展性强，但是对初始种群的优劣依赖性强，而且算法内包含的参数需要依靠经验确定，这大大降低了优化配水的精准性。粒子群算法的优点是概念简单，易于实现，通用性强，但是算法的鲁棒性差，搜索性能对参数有一定的依赖性，在动态环境中不能很好的跟踪最优解。人工蜂群算法对寻优函数和初值无特殊要求，本身具有全局搜索能力，通用性比较强，适合于求解在灌区需水量的基础上对灌区水资源进行优化配水的动态复杂模型，对所以本专利技术提出了一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法，可以解决现有技术中灌区配水、地下水消耗不合理，灌区效益没有最大化的问题。
[0005]为解决上述问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0006]步骤1：首先获取灌区水资源的基本信息，包括灌区多年连续的有效降雨量、灌区地表水资源总量、灌区地表水取水费用、灌区地下水资源总量及灌区地下水开采费用；灌区作物的基本信息，包括每种作物的作物潜在蒸腾量、灌溉面积、销售单价及单位面积产量、作物需水量、灌溉需水量。
[0007]步骤2：考虑了作物蒸散以及有效降雨量，以灌区经济最大效益为目标，建立多个约束条件下的优化配水模型。
[0008]步骤3：对模型进行求解，首先初始化种群的数量，以及蜜源的数量，蜜源的质量就相当于函数的解，用解的质量评价个体的适应度，依据解的优劣确定蜜蜂种类，前百分之五十的解为引领蜂，后百分之五十的解为跟随蜂。
[0009]步骤4：新蜜源的更新，当引领蜂找到新蜜源的适应度优于原蜜源时，则用新蜜源
代替原蜜源，进入下一代，构成新的引领蜂种群和蜜源位置。
[0010]步骤5：跟随蜂搜索，计算蜜源i被选中的概率，即跟随蜂选择引领蜂的概率，如果选择的蜜源更好则代替旧蜜源。
[0011]步骤6：产生侦察蜂，在搜索的过程中，如果一个蜜源经过n次迭代搜索到达阈值L后还没有更新为更好的蜜源，则会产生侦察蜂，侦察蜂会搜索更好的蜜源。
[0012]步骤7：判断迭代次数是否小于预设最大值，若是，转到步骤4；否则输出最优解。
[0013]上述步骤1，有效降雨量(PE)是储存在根区的降雨量，可供作物轻松获取和利用，一般采用经验的降雨有效利用系数计算，公式如下：
[0014]PE＝αP
[0015]其中，P为次降雨量，α为降雨有效利用系数。
[0016]作物潜在蒸腾量通常使用经验方程根据天气数据计算得到，使用Hargreaveamani公式计算作物潜在蒸腾量，公式如下：
[0017][0018]其中PET为潜在蒸腾量(mm/day)，T
mean
是日平均气温(℃)，T
max
是日最高气温(℃)，T
min
是日最低气温(℃)，R
a
是总的太阳辐射(mm/day)。
[0019]作物需水量是作物在给定的生长期内通过蒸发蒸腾损失的水分，以满足其在给定环境条件下的正常生长所需的水量，其计算公式如下：
[0020]ET
c
＝K
c
*PET
[0021]其中，ET
c
是作物需水量，K
c
是作物蒸腾系数，PET是作物潜在蒸腾量。
[0022]灌溉需水量(IWR)是通过灌溉基础设施供应的总水量，以满足作物缺水期间的需水量，由作物需水量和有效降雨量计算得到灌溉需水量，公式如下：
[0023]IWR＝ET
c
‑
PE
[0024]其中，IWR是灌溉需水量，ET
c
是作物需水量，PE是有效降雨量。
[0025]上述步骤2中，考虑了作物蒸散以及有效降雨量，目标函数为：
[0026][0027]约束条件包括：
[0028](1)可供地表水量约束：
[0029](2)水量平衡约束：
[0030](3)水资源总量约束：
[0031](4)作物种植面积约束：
[0032]其中，F为灌区经济效益，j指作物种类，C
j
指j种作物的价格，A
j
为j种作物的面积，Y
j
为j种作物的单位面积产量，wS
j
为地表水供给作物j的量，cW为地表水的成本，cG为地下水的成本，wS为地表水供水量，gS为地下水供水量，IWR
j
为j种作物的灌溉需水量，ET
ij
为第i个月j作物的潜在蒸腾量，PE
i
为第i个月的有效降雨量，A为灌区总面积。
[0033]上述步骤3中，初始化蜂群，设置蜂群大小为N，蜜源数目为M，最大迭代次数T，阈值
L。随机分配地下水或地表水量，但优先利用地表水，地表水资源丰富，且便宜，节约地下水的使用有助于促进水资源可持续发展，水资源比例为0.033，蜜源位置的计算公式如下：
[0034]A(i，j)＝A
min
(j)+rand(1)*(A
max
(j)
‑
A
min
(j))
[0035]wS(i，j)＝rand(1)*S(j)；gS(i，j)＝0.033*rand(1)*S(j)
[0036]其中，A
i
(i＝1，2
…
，X)，wS
i
(i＝1，2
…
，X)，gS
i
(i＝1，2
…
，X)是种群中的第i个蜜源位置，X是蜜源个数，A(j)
min
和A(j)
max
是第j个方向上A
i
(i＝1，2
…
，X)的边界，rand(1)[0，1]中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：首先获取灌区作物和灌溉水资源的基本信息。步骤2：以灌区经济最大效益为目标，建立多个约束条件下的优化配水模型。步骤3：对模型进行求解，首先初始化种群的数量N，以及蜜源的数量M，最大迭代次数T，阈值L，蜜源的质量就相当于函数的解，用解的质量评价个体的适应度，依据解的优劣确定蜜蜂种类，前百分之五十的解为引领蜂，后百分之五十的解为跟随蜂。步骤4：新蜜源的更新，当找到新蜜源的适应度优于原蜜源时，则用新蜜源代替原蜜源，进入下一代，构成新的引领蜂种群和蜜源位置。步骤5：跟随蜂搜索，计算蜜源i被选中的概率，即跟随蜂选择引领蜂的概率，如果选择的蜜源更好则代替旧蜜源。步骤6：产生侦察蜂，在搜索的过程中，如果一个蜜源经过n次迭代搜索到达阈值L后还没有更新为更好的蜜源，则会产生侦察蜂，侦察蜂会搜索更好的蜜源。步骤7：判断迭代次数是否小于预设最大值，若是，转到步骤4；否则输...

【专利技术属性】
技术研发人员：李旭杰，穆营利，李浩天，史灵，徐缘，汤静，刘春燕，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：