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申请/专利权人：联通(湖北)产业互联网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的水库调度方法，旨在通过智能算法优化水库的运行和管理。这种方法首先初始化一个种群，每个个体代表一个水库调度策略。随后，对这些个体在多个优化目标上的性能进行评价。基于这些评价结果，通过非支配排序方法选择表现最佳的个体进入下一代种群。接着，对下一代种群进行交叉和变异操作，以产生新的解决方案。这个过程持续进行，直到达到预设的停止条件，最终产生一系列优化的水库调度策略。该方法通过模拟自然选择和遗传进化过程，不断优化和迭代，以提高水库管理的效率和适应环境的能力，从而实现更有效、更可持续的水资源管理。

主权项：1.一种基于遗传算法优化的水库调度方法，其特征在于，包括：步骤S101：初始化一个种群，该种群包含多个个体，每个个体代表一个水库调度策略；步骤S102：对该种群中的每一个个体，评价其在多个优化目标上的性能；步骤S103：根据每一个个体的性能，对其进行非支配排序，并选择一部分个体进入下一代种群；步骤S104：对下一代种群进行交叉操作和变异操作，生成新的种群；步骤S105：重复执行步骤S102至步骤S104，直到满足指定的停止条件，获得一组候选的水库调度策略；所述初始化一个种群，包括：对于种群中的每个个体，通过如下公式调整基因表达：Gmax＝Gavg+Hcurr-Hhist×γGmin＝Gavg-Hcurr-Hhist×δ其中，Gmax和Gmin分别是每个个体的最大和最小放水量基因值；Gavg是基于历史数据确定的平均放水量基准值；Hcurr是当前季节的水库预期水位；Hhist是历史同期的水库平均水位；γ和δ是调整因子，用于根据水位变化调整放水量；所述对该种群中的每一个个体，评价其在多个优化目标上的性能，包括：利用如下的公式计算每一个个体的整体适应度分数： 其中，Fit是整体适应度分数，用于评价水库调度策略的有效性；F1表示超过水库安全水位的程度和时间的综合指标；F2表示灌溉需求满足的程度；F3表示在一年中不同月份的发电量序列；avr是求平均数函数；var是求方差函数；F4表示水位对于生态的影响；λ1，δ2，σ3是调整因子；WeightsF4和ScoreF4分别代表各生态指标的权重和得分；MaxScoreF4是所有生态指标的理论最高总分；w1，w2，w3和w4是权重系数；根据所述整体适应度分数，评价每一个个体在多个优化目标上的性能；所述对下一代种群进行交叉操作和变异操作，生成新的种群，包括：对于种群中的每个个体，计算其在过去指定代数中的平均适应度得分；对于每个个体，计算其基因序列与种群中其他个体的平均基因序列的差异度；基于所述平均适应度得分和差异度，为每个个体设定一个个性化的交叉率；实施交叉操作时，根据所述个性化的交叉率来选择个体进行交叉。

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