CN119397951B 一种基于智能算法的多目标井群降水优化计算方法 （河海大学）

号一种基于智能算法的多目标井群降水优化本发明公开了一种基于智能算法的多目标求解算法与建立的MODFLOW地下水基坑降水渗算法不断读取MODFLOW模拟结果并进行迭代计2*Ω1上的已知函数；sf(2)根据研究区基础数据、前期现场试验以及室内试验综合确定研究区的水文地质参(6)根据步骤(5)判断矩阵对步骤(4)中的目标函数各子目标权重进行确认，得到最终3制最大沉降量作为优化模型的状态变量，它们是决策变量输入MODFLOW模型运行后的输出结果，并且随着决策变量的改变而变化；状态变量与决策变量在降水优化模型中作为MODFLOW程序与遗传算法程序之间连接的并将各指标之间的相互比值作为矩阵中的元素，重要性标度采用专家打分的形式进行量42.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的多目标井群降水优化的计算方法，其特3.根据权利要求1或2所述的一种基于智能算4.根据权利要求1或2所述的一种基于智能算法的多目标井作的重要度的比较上面；AHP还可以体现出决策思维的基本特征，即基于对研究目标的观5.根据权利要求1或2所述的一种基于智能算6.根据权利要求1或2所述的一种基于智能算法563/(d为边界Ω1上的已知函数；[0017](2)根据研究区基础数据、前期现场试验以及室内试验综合确定研究区的水文地7[0021](6)模型耦合与寻优求解：根据步骤(5)判断矩阵对步骤(4)中的目标函数各子目算法，将优化求解算法与步骤(3)中建立的MODFLOW地下水基坑降水渗流_沉降数学模型通[0022]上述步骤(1)中的模型的含水层结构包括潜水含水层和承压含水层，边界条件包量在降水优化模型中作为MODFLOW程序与遗传算法程序之间连imin89法，遗传算法能很好兼容这一优化需求。模型使用时先根据水文地质模型使用FloPy创建取MODFLOW模拟结果(例如观测点沉降量与水头)进行[0045]本发明一种基于智能算法的多目标井群降水优化的计算方法，通过运用MODFLOW环境成本等子目标构建目标函数，运用AHP法根据各子目标的重要程度以及对工程的影响[0046]图1为本发明实施例的基于智能算法的多目标井群降水优化计算方法的流程示意[0048]图3为本发明实施例中基于智能算法的多目标井群降水优化计算下场地水位及沉[0052]一种基于智能算法的多目标井群降水优化计算方法，首先运用MODFLOW模块建立境成本等子目标构建目标函数，运用AHP法根据各子目标的重要及对工程的影响程度进行[0054](1)为验证基于智能算法的多目标井群降水优化计算方法的有效性和优越性，模上的已知开启或关闭定义为二进制变量完成的，目标函数中部分决策变量决策只能在0或1中选取，下水位与观测点限制最大沉降量作为优化模型的状态变量，它们是决策变量输入MODFLOW化模型中作为MODFLOW程序与遗传算法程序之间连imin[0085](7)模型耦合与寻优求解：根据步骤(6)判断矩阵对步骤(5)中的目标函数各子目[0091]得到的大井法及十次平行优化计算结果见表3，场地水位及地面沉降云图示例如[0094]基于智能算法的多目标井群降水优化计算方法展现了较好的计算效果，相较于井法计算结果抽水