基于遺傳算法的水資源優(yōu)化配置模型

基于遺傳算法的水資源優(yōu)化配置模型

隨著現代節(jié)水工程的不斷擴大，水資源的優(yōu)化配置問題越來越大，包括系統(tǒng)、多目標、非線性等特征。首先,水資源的優(yōu)化配置涉及資源、環(huán)境、經濟、社會等方面,是一個動態(tài)、多變、非平衡、開放耗散的“非結構化”或“半結構化”系統(tǒng)。另一方面,在水資源配置與管理領域,正經歷著從“技術經濟尋優(yōu)”到“溝通與協調”理念的轉變。隨著復雜系統(tǒng)和復雜性科學理論在水資源科學研究領域的逐漸開展,筆者也開始以一個全新的視角考慮水資源配置與管理的研究。與傳統(tǒng)的水資源配置與管理理論相比,復雜性科學提供了一個完全不同的世界觀,它強調從智能性和自適應性等系統(tǒng)生命特征出發(fā)研究系統(tǒng)復雜性的行為、特征、形成的原因。仔細分析可知,水資源系統(tǒng)是一個復雜適應系統(tǒng),具有層次結構。根據復雜適應系統(tǒng)理論,不同層次上的主體具有不同的學習、適應和演化模式。復雜適應系統(tǒng)強調不同層次上主體的學習和適應行為是整個系統(tǒng)演化和發(fā)展的動力。從復雜適應系統(tǒng)的角度來看,水資源的優(yōu)化配置正是水資源系統(tǒng)不同層次上的主體不斷學習、適應和協調的結果。因此,研究不同層次上主體的學習進化模式對于實現水資源的優(yōu)化配置具有重要的意義。筆者應用復雜適應系統(tǒng)理論的基本思想研究水資源優(yōu)化配置問題,在建立的水資源多Agent系統(tǒng)概念的基礎上,建立了基于遺傳算法的水資源優(yōu)化配置的3層演化模型,并以南水北調東線工程的水資源優(yōu)化配置為例進行了仿真驗證。實驗證明,所建立的3層演化模型是有效的。1水資源系統(tǒng)的層次結構水資源系統(tǒng)是復雜適應系統(tǒng),而研究復雜適應系統(tǒng)最有力的工具之一是多Agent系統(tǒng)建模仿真方法。因此,基于復雜適應系統(tǒng)理論,筆者提出水資源多Agent系統(tǒng)的概念,具體定義參見文獻和文獻。Agent,是水資源系統(tǒng)的構成主體在水資源多Agent系統(tǒng)邏輯空間上的映射。依據我們所研究的問題尺度來確定水資源多Agent系統(tǒng)中Agent的粒度。即這里的Agent可以小到一個具體的用水戶,如家庭、企業(yè)、灌區(qū)等,也可以大到水資源系統(tǒng)的構成子系統(tǒng),包括社會子系統(tǒng)、經濟子系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)。之所以可以這樣來確定Agent的粒度,是由于系統(tǒng)具有層次結構。圖1表示了一個水資源多Agent系統(tǒng)的層次結構。復雜人Agent是水資源多Agent系統(tǒng)的最底層構成單元。復雜人Agent構成了組織Agent,組織Agent以及復雜人Agent(指不隸屬于組織的Agent)構成了區(qū)域Agent,區(qū)域Agent構成了節(jié)點Agent,節(jié)點Agent構成了整個水資源多Agent系統(tǒng)。組織Agent雖然不是系統(tǒng)的最底層構成單元,但它卻是系統(tǒng)的基本構成單元。因為,一方面,組織大量存在于系統(tǒng)中,是系統(tǒng)的基本功能單元;另一方面,系統(tǒng)的生產、運行、管理都是以組織的方式運行的。復雜適應系統(tǒng)理論非常強調主體的學習和適應能力,認為微觀個體的相互作用是系統(tǒng)演化的動力,而主體的學習和適應能力是主體之間相互作用和協調的基礎。不同層次上的主體具有不同的學習、適應和演化模式。從復雜適應系統(tǒng)的角度來看,水資源的優(yōu)化配置正是水資源系統(tǒng)不同層次上的主體不斷學習、適應和協調的結果。因此,研究不同層次上主體的學習進化模式對于實現水資源的優(yōu)化配置具有重要的意義。通過對水資源系統(tǒng)的研究,筆者建立了一個基于遺傳算的水資源多Agent系統(tǒng)的3層演化模型。2低頻單元的學習和適應能力根據復雜適應系統(tǒng)理論,系統(tǒng)的演化是底層單元微觀行為方式不斷交互作用的涌現。因此,低層單元的學習和適應能力是系統(tǒng)演化的基礎。分析上述的層次結構,我們發(fā)現系統(tǒng)在不同的層次上具有不同的學習方式。(1)優(yōu)化設計原則為了適應環(huán)境,個體在與其他個體的競爭過程中,在與環(huán)境的交互和相互作用過程中,不斷調整自身的規(guī)則、知識,優(yōu)化自身的結構,達到提高自身屬性和性能,增強對環(huán)境的適應性的效果。(2)群體內的共享這種學習是一些經驗、知識和信息在某個群體內的共享。這是一個局部環(huán)境中群體內個體之間的相互影響,并且有相應的群體管理部門實現對群體的管理、引導和控制。(3)組織間、區(qū)域間和節(jié)點間的合作和競爭學習群體之間的協作和競爭會改變各個群體對某件事物的信念和預期,從而影響到各自的行為方式。(4)基于遺傳算法的水資源多agent系統(tǒng)演化模型這種學習方式存在于整個系統(tǒng)演化的過程中,父代的良好結構、性能和屬性通過遺傳傳遞給子代,這類似于人類發(fā)展過程中,代代相傳的各種知識、經驗和技術。從微觀上看,這些存在于不同層次、不同個體的學習行為增強了個體在環(huán)境中的生存和獲益能力。從宏觀上看,這些來自微觀個體的學習行為促進了系統(tǒng)的演化進程。因此,如何仿真實現這些學習方式就是仿真實現水資源優(yōu)化配置的關鍵。在本文建立的模型中,主要從以下3個方面進行考慮:①調整、修改和產生新的Agent規(guī)則;②優(yōu)化群體行為;③在競爭中共同進化。針對這3個方面,遺傳算法及其改進算法是一個提高系統(tǒng)模型各級智能和適應性的非常有效的工具。水資源多Agent系統(tǒng)和遺傳算法具有很多相同和相近的特性,因此適合采用遺傳算法建立水資源多Agent系統(tǒng)的演化模型。由于水資源多Agent系統(tǒng)的不同層次具有不同的特點,因而需要針對這些特點采用不同的遺傳算法。為此,筆者構建了基于遺傳算法的水資源多Agent系統(tǒng)的3層演化模型,如圖2所示。在圖2中,筆者用基本的遺傳算法來優(yōu)化水資源系統(tǒng)中微觀個體的規(guī)則演化與學習行為。水資源系統(tǒng)中Agent群體的行為優(yōu)化模型與細粒度模型遺傳算法(fine-grainedgeneticalgorithms,FGGA)之間具有諸多相似之處,因此,筆者應用細粒度模型遺傳算法來解決Agent群體的行為優(yōu)化問題。從系統(tǒng)層的角度來看,水資源的優(yōu)化配置是一個多目標相互協調的問題。進化算法內在的特征說明了進化搜索適合用于多目標優(yōu)化問題。多目標共生型協同進化遺傳算法解決了兩個基本的問題:①將算法從單目標優(yōu)化轉化到多目標優(yōu)化;②防止算法早熟收斂和加快收斂速度。因此,我們用多目標共生型協同進化遺傳算法來解決水資源優(yōu)化配置的系統(tǒng)層優(yōu)化問題。3以各控制主體行為規(guī)則為依據的仿真筆者將上述建立的水資源復雜適應配置的3層演化模型應用到南水北調東線水資源優(yōu)化配置問題上,進行了建模仿真,取得了較好的結果。在仿真程序中,我們將南水北調東線工程水資源多Agent系統(tǒng)中的Agent進行了層次劃分:第1層是政府Agent(對應于系統(tǒng)層);第2層包括3個區(qū)域Agent(對應于群體層),即黃河以南Agent、山東半島Agent和黃河以北Agent;第3層包括5個Agent(對應于個體層),即在第2層的每個Agent中包括家庭Agent、工業(yè)Agent、農業(yè)Agent、環(huán)境Agent和航運Agent。對每一層的每一類Agent,筆者都制定了詳細的行為規(guī)則和適應性目標。政府Agent和每一個區(qū)域Agent的行為規(guī)則包括:①水量分配管理;②水價管理;③社會統(tǒng)計;④信息發(fā)布。政府Agent的適應性目標對應于系統(tǒng)整體的水資源優(yōu)化配置目標,從而實現系統(tǒng)內的社會、經濟和生態(tài)環(huán)境效益最大化。區(qū)域Agent的適應性目標對應于區(qū)域內的水資源優(yōu)化配置目標,從而實現區(qū)域內的社會、經濟和生態(tài)環(huán)境效益最大化。個體Agent的行為規(guī)則比較復雜。生活用水Agent的主要行為表現為水消費和產生污水,追求生活的最大舒適程度。工業(yè)用水Agent的主要行為表現為用水生產、產生污水、經濟效益核算以及進行必要的節(jié)水改造,追求企業(yè)經濟效益的最大化。農業(yè)用水Agent的主要行為表現為用水生產、選擇灌溉策略、選擇種植的農作物、灌區(qū)改造和經濟效益核算,追求農業(yè)經濟效益的最大化。仿真程序中,層與層之間通過輸入輸出數據建立聯系。政府Agent和區(qū)域Agent都分別接受它下一層Agent傳來的各種數據進行統(tǒng)計,并根據本層的適應性目標在本層優(yōu)化水資源的配置,然后將配置信息發(fā)布給它的下一層。它的下一層在上層配置的水資源量的條件下根據自身的適應性目標優(yōu)化自身的行為,并將產生的各類數據送給它的上一層。上述的過程不斷重復,直到達到系統(tǒng)整體的水資源優(yōu)化配置目標。仿真結果可以得到南水北調東線調水在第2層的3個Agent和第3層5個Agent之間的配置情況、各種社會統(tǒng)計指標以及社會、經濟、環(huán)境3個子系統(tǒng)的協調發(fā)展狀況等。限于篇幅,這里只給出兩個結果。圖3表示了南水北調東線水資源的配置情況,圖4表示了隨著工程的進行,調水規(guī)模不斷擴大,南水北調東線水資源系統(tǒng)的各構成子系統(tǒng)的協調發(fā)展狀況。4水資源優(yōu)化配置的意義基于遺傳算法的水資源復雜適應配置系統(tǒng)的研究歸根結底是利用復雜適應系統(tǒng)理論的基本思想,將水資源的優(yōu)化配置看作是一個系統(tǒng)不同層次上的個體不斷學習和適應的過程。但是,不同層次上的個體由于擁有不同的知識、信念、期望和目標,因而具有不同的學習模式。研究并實現這些學習模式可以更加有效地實現系統(tǒng)的目標,即水資源優(yōu)化配置。與傳統(tǒng)的水資源優(yōu)化配置模型相比,本文的基于遺傳算法的水資源復雜適應配置的3層演化模型具有下述特點。(1)層演化模型水資源配置過程中高層信息表現傳統(tǒng)的水資源優(yōu)化配置模型是靜態(tài)的,除了需水預測能夠反映低層的用水狀況外,在模型求解的過程中沒有與低層的信息反饋交流,而且需水預測也是確定之后不再改變的。而基于遺傳算法的水資源復雜適應配置的3層演化模型水資源配置過程,是一個各個層次之間不斷反饋交流的動態(tài)過程,高層的決策結果依賴于對低層信息的綜合。這個過程一直動態(tài)地進行,直到各層都取得滿