多目标优化模型
多目标模型

多目标模型多目标模型(Multi-Objective Model)是一种决策模型,用于解决具有多个目标的优化问题。
在传统的优化模型中,通常只存在一个目标函数,而多目标模型则考虑了多个目标同时优化的问题。
多目标模型的基本形式可以表示为:Minimize f(X) = [f1(X), f2(X), ..., fn(X)]其中,f(X)是一个向量函数,表示多个目标函数组成的向量,而X是决策变量向量。
多目标模型的目标是找到一个决策变量向量X,使得f(X)的每个分量都达到最小值。
多目标模型的求解方法有很多,其中最常用的方法是多目标优化算法。
多目标优化算法根据目标之间的相互关系,将优化问题转化为在多维搜索空间中搜索最佳解的问题。
多目标优化算法的核心思想是找到一组满足约束条件的非劣解(Pareto Optimal Solution),其中非劣解指的是在搜索空间中不能找到其他解比它更好的解。
而解决多目标优化问题的关键在于找到这一组非劣解的集合,即帕累托前沿(Pareto front)。
常用的多目标优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法通过不同的方式进行搜索,并在搜索过程中进行交叉、变异、选择等操作,以逐步优化目标函数值。
同时,这些算法能够在搜索过程中保持多个解的多样性,以便找到更多的非劣解。
多目标模型的应用非常广泛。
例如,在工程领域,多目标模型可以用于工程设计中的多目标优化问题,如电子产品的设计中需要兼顾产品性能、成本、可靠性等多个目标。
在城市规划领域,多目标模型可以用于优化城市交通、环境、经济等多个指标。
同时,在金融领域,多目标模型也可以用于投资组合优化问题,以找到在风险、收益、流动性等方面兼顾的最佳投资组合。
总之,多目标模型是一种解决具有多个目标的优化问题的有效工具。
它通过引入多个目标函数,考虑不同目标之间的权衡和取舍,为决策提供了更多的选择和灵活性。
同时,多目标优化算法能够搜索出一组非劣解,帮助决策者了解到在不同目标下的最佳解集合,为决策制定提供了重要的参考依据。
高铁列车多目标优化调度模型研究

高铁列车多目标优化调度模型研究一、引言高铁列车作为当前交通领域的明星产品,以其高速、高效、舒适的特点成为出行的首选方式。
高铁列车的运行管理需要通过对列车的优化调度来实现高效率、低成本、安全可靠的运行。
高铁列车的多目标优化调度模型对高铁列车的运行管理具有重要意义。
本文将阐述高铁列车多目标优化调度模型的研究。
二、高铁列车多目标优化调度模型高铁列车多目标优化调度模型主要是以时间、车辆、人员等多个方面为关键指标建立的一种优化模型。
它可以帮助高铁列车运营方实现列车的高效运行和更好的运营管理。
1. 时间目标高铁列车多目标优化调度模型中的时间目标主要是针对列车在运行过程中的时间效率和到达时间等因素。
针对这些时间目标,调度管理人员需要对列车的运行情况、出发时间和到站时间等作合理规划和调度,从而使列车实现更好的时间效率和更好的到站时间。
2. 车辆目标对高铁列车车辆的调度和管理是现代化高铁运营体系的重要组成部分。
高铁列车多目标优化调度模型中的车辆目标主要是针对车辆的运行情况、载客量等因素。
在高铁列车的运营管理中,调度人员需要进行合理的车辆规划和调度,以满足车辆的运载要求和提高载客量,从而提高整个高铁运营系统的效率。
3. 人员目标高铁列车多目标优化调度模型中的人员目标主要是针对列车员工的工作效率和工作质量等因素。
这就要求调度人员在制定方案时,要考虑到员工工作的科学性、合理性和稳定性,并尽可能避免因员工因素造成的失误和事故。
对于员工的调度和管理对于高铁列车运营管理的决策和实施都有重要作用。
三、高铁列车多目标优化调度模型实践研究高铁列车多目标优化调度模型的研究实践在高铁列车运营管理中得到广泛应用。
对于高铁列车的实际运行,如果不对列车的运行情况、载客量、员工工作等方面进行合理规划和调度,则难以实现各种目标的平衡和兼顾。
在高铁列车的运营管理中,通过优化调度模型来实现列车的高效率、低成本、安全可靠的运行是迫在眉睫的需求。
实践研究中,高铁列车多目标优化调度模型可帮助运营管理人员对列车运行进行规划和管理,在运营过程中实现多目标优化。
多目标最优化模型

多目标最优化模型多目标最优化是一种将多个目标函数优化问题组合在一起的方法,旨在找到一个让所有目标函数达到最优的解。
这种方法广泛应用于工程、经济学和决策科学等领域,因为在现实世界中,很少有问题只涉及一个目标。
通过解决多目标最优化问题,我们可以在平衡各种需求和限制条件的基础上做出更好的决策。
在多目标最优化问题中,我们需要同时考虑多个冲突的目标函数。
这些目标函数可以是相互独立的,也可以存在相互依赖关系。
例如,对于一个制造公司来说,我们可能希望同时最小化生产成本和最大化产量,这两个目标是相互矛盾的。
当我们试图减少成本时,产量可能会受到影响,而当我们试图提高产量时,成本可能会增加。
在解决多目标最优化问题时,我们需要定义一个衡量目标函数的目标向量。
这个向量通常包含所有目标函数的值,通过改变决策变量的值,我们可以在目标向量中找到不同的点。
我们的目标是找到一个解,使得目标向量达到最优,即找到一个无法通过改变决策变量的值而得到更好结果的点。
多目标最优化问题的解可以有多个,这些解通过一种称为帕累托前沿的概念呈现。
帕累托前沿是指在不改变任何目标函数值的前提下,无法找到另一个解使得一些目标函数值变得更好的解。
换句话说,帕累托前沿是指在一个多目标最优化问题中,无法一次达到所有目标函数的最优值,因为它们往往是相互冲突的。
解决多目标最优化问题的方法有很多,包括传统的数学编程方法和启发式算法。
在数学编程方法中,我们可以使用多目标规划模型来定义和求解问题。
这种方法的优点是准确性和可解释性高,但在面对大规模和复杂问题时效率较低。
另一种方法是使用启发式算法,如遗传算法、模拟退火算法和粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟生物进化和物理过程,逐步解空间并逐渐改进解的质量。
启发式算法的优点是能够在较短的时间内找到满足要求的解,但无法保证最优解。
除了解决问题的方法外,还有一些问题需要考虑。
首先,我们需要定义目标函数,这是一个非常关键和困难的任务。
基于智能算法的多目标优化模型研究

基于智能算法的多目标优化模型研究近年来,随着计算机技术和智能算法的不断提升,多目标优化技术也得到了广泛的应用。
随着多目标优化技术的发展,智能算法的研究越来越深入。
同时,随着互联网和大数据时代的到来,多目标优化模型也越来越被需要。
本文将探讨基于智能算法的多目标优化模型的研究现状和未来发展趋势。
一、多目标优化模型的背景和概念多目标优化模型是指在多个优化目标之间权衡取舍、寻找最优解的数学模型。
其背景是在实际生产和实践中,各种需要满足多个不同目标的问题是常见的。
比如在生产过程中,有可能需要考虑同时优化产品质量和生产成本,或者在交通规划中,需要同时考虑减少交通拥堵和保障公众出行安全。
这些问题的解决往往需要考虑多个目标。
在多目标优化模型中,我们不再寻求单一的最优解,而是要进行多目标协调,找到最优的解决方案,也就是一组可行的最优解,称为“Pareto最优解集合”,这也是多目标优化的核心概念。
二、智能算法在多目标优化模型中的应用作为解决多目标优化问题的有效手段,现代智能算法在多目标优化模型中的应用越来越广泛。
智能算法的研究源于人类对生物智能的模拟,这种方法主要是通过模仿自然界中生物的进化和学习行为来解决实际问题。
智能算法应用范围广泛,如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等,其研究重点是尝试模拟自然智能,研究智能的本质和规律。
智能算法的优势在于其可以应对问题复杂度和多维度的挑战。
在多目标优化模型中,智能算法有以下几个优势:1.能够针对多目标问题给出更加全面、有效的解决方案。
2.智能算法可以通过并行计算快速收敛,因此具有快速处理大规模多目标优化问题的能力。
3.智能算法在求解非线性问题时表现更佳,能够针对非凸、非连续等复杂问题进行求解。
基于智能算法的多目标优化模型已被广泛应用于生产制造、金融投资、决策管理等领域,取得了显著的效果。
三、多目标优化模型研究的未来发展趋势在未来,多目标优化模型的研究将更加深入和广泛应用。
具体来说,以下是多目标优化模型未来的发展趋势:1. 智能算法的发展将带来更有效率和更全面的多目标优化算法。
多目标优化模型

多目标优化模型多目标优化模型是指在优化问题中存在多个目标函数的情况下,同时优化这些目标函数的模型。
多目标优化模型的出现是为了解决现实问题中存在的多因素、多目标的情况,通过将多个目标函数综合考虑,寻求最优的方案。
多目标优化模型的基本特点是:1. 多目标函数:多目标优化模型中存在多个目标函数,每个目标函数反映了不同的优化目标。
2. 目标函数之间的相互制约:目标函数之间往往存在相互制约的关系,即对某一个目标函数的优化可能会对其他目标函数产生不利影响。
3. 非单一最优解:多目标优化模型往往存在多个最优解,而不是唯一的最优解。
这是因为不同的最优解往往对应了不同的权衡方案,选择最终解需要根据决策者的偏好进行。
解决多目标优化模型的常用方法有:1. 加权法:将多个目标函数进行线性加权求和的方式,转化为单一目标函数的优化问题。
通过调整目标函数的权重系数,可以实现对不同目标函数的调节。
2. 约束优化法:将多目标优化问题转化为带有约束条件的优化问题。
通过引入约束条件来限制不同目标函数之间的关系,使得在满足约束条件的情况下,尽可能地优化各个目标函数。
3. Pareto最优解法:Pareto最优解是指在多目标优化问题中,不存在能够同时优化所有目标函数的方案。
Pareto最优解的特点是,在不牺牲任何一个目标函数的前提下,无法再进一步优化其他目标函数。
通过构建Pareto最优解集合,可以提供决策者在权衡不同目标函数时的参考。
多目标优化模型在现实生活中有着广泛的应用,比如在工程设计中,不仅需要考虑成本和效率,还需要考虑安全性和可持续性等因素。
通过引入多目标优化模型,可以使得决策者能够综合考虑多个因素,选择出最优的方案。
同时,多目标优化模型还能在制定政策和规划城市发展等方面提供决策支持。
多目标优化决策模型及其应用研究

多目标优化决策模型及其应用研究随着社会和经济的发展,人们的需求逐渐增加、多样化,因此,在决策问题中,不再是单一目标问题,而是多目标问题。
为了满足人们多样化的需求,多目标优化决策模型应运而生。
一、多目标优化决策模型的定义和特点多目标优化决策模型,是指在多个决策目标之间存在相互关系,各个目标之间存在冲突或矛盾的决策问题中,对多个目标进行权衡取舍,从而达到最优决策的模型。
多目标决策模型具有以下特点:1. 多目标性:包含两个或两个以上的目标,且这些目标之间并非相互独立或互不影响,而是相互制约、互相竞争或互相关联。
2. 非线性:多目标优化问题一般都是非线性的,难以用一般的线性规划方法求解。
3. 难以衡量:不同的目标通常来自于不同的领域,其量度标准各不相同,难以在同一个度量体系中进行比较,因此对目标的量化和加权往往具有一定的主观性。
4. 解的多样性:目标多样,解的多样性自然而然就存在,这就需要有效的评价和筛选方法。
二、多目标优化决策模型的应用领域多目标优化决策模型广泛应用于各种社会经济领域,如:1. 工业制造领域:针对复杂产品生产和制造中存在的多目标问题,优化制造流程、缩短交货期、提高产品质量、降低生产成本等目标。
2. 城市规划领域:针对城市空间开发、交通布局、环境保护、经济发展等多目标问题,优化城市规划方案,提高城市居民的生活质量和幸福感。
3. 金融投资领域:针对多样化投资需求和风险管理问题,优化资产配置、风险评估、回报率和流动性等多个目标,推动投资者的财富增长。
三、多目标优化决策模型的算法和方法1. 加权线性规划(Weighted Linear Programming):以线性规划为基础,引入目标优先级权重来实现多目标决策。
2. 整合指标法(Integrated Metric Method):将多个目标放在同一个指标范围内进行量化,然后进行加权和排序,得到总体决策指导方案。
3. 模糊数学方法(Fuzzy Mathematics Method):用模糊数学的概念处理数据不确定和信息不完备问题,解决多目标优化问题。
基于多目标优化问题的数学模型探讨

基于多目标优化问题的数学模型探讨多目标优化问题是一类在实际应用中非常常见的问题,它涉及到多个目标函数之间的权衡和折衷。
在这类问题中,我们需要找到一个解,使得所有目标函数都达到最优或者满足一定的约束条件。
与单目标优化问题相比,多目标优化问题更加复杂,因为它需要同时考虑多个目标函数之间的关系。
本文将对多目标优化问题的数学模型进行探讨。
首先,我们来定义多目标优化问题。
假设有一个决策变量向量x,一个目标函数向量f(x) = (f1(x), f2(x), ..., fn(x)),其中fi(x)表示第i个目标函数。
多目标优化问题的目标是找到一个解x*,使得在所有可能的解中,f(x*)是最接近理想解的。
理想解是指所有目标函数都达到最优的解,但在实际应用中,往往很难找到这样的解。
因此,我们通常会引入一些约束条件,如x ∈ X,其中X是一个非空的集合,表示解的范围。
为了解决这个问题,我们可以采用多种方法。
一种常用的方法是将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
这可以通过将多个目标函数合并成一个单一的目标函数来实现。
例如,我们可以使用加权和方法(Weighted Sum Method)或加权和方法(Weighted Product Method)来将多个目标函数合并成一个单一的目标函数。
加权和方法是将多个目标函数的权重乘以对应的值,然后将结果相加;而加权和方法是将多个目标函数的权重乘以对应的值,然后将结果相乘。
这两种方法都可以将多目标优化问题转化为单目标优化问题,但它们在处理不同类型目标函数时的效果可能会有所不同。
另一种方法是采用多目标优化算法(Multi-objective Optimization Algorithms)。
这些算法可以直接处理多个目标函数,而不需要进行合并。
常见的多目标优化算法有遗传算法(Genetic Algorithm)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)、模拟退火算法(Simulated Annealing)等。
多目标最优化模型

缺点
计算复杂度高
求解速度慢
难以找到全局最优 解
对初始解依赖性强
多目标最优化模 型的发展趋势
算法改进
进化算法:如遗传算法、粒子群算法等,在多目标优化问题中表现出色,能够找到多个非支配解。
机器学习算法:如深度学习、强化学习等,在处理大规模、高维度多目标优化问题时具有优势,能 够自动学习和优化目标函数。
金融投资
风险管理:多目标最 优化模型用于确定最 优投资组合,降低风 险并最大化收益。
资产配置:模型用于 分配资产,以实现多 个目标,例如最大化 收益和最小化风险。
投资决策:模型帮助 投资者在多个投资机 会中选择最优方案, 以实现多个目标。
绩效评估:模型用于评 估投资组合的绩效,以 便投资者了解其投资组 合是否达到预期目标。
混合算法:将多种算法进行融合,形成新的优化算法,以适应不同类型和规模的多目标优化问题。
代理模型:利用代理模型来近似替代真实的目标函数,从而加速多目标优化问题的求解过程。
应用拓展
人工智能领域的应用
金融领域的应用
物流领域的应用
医疗领域的应用
未来研究方向
算法改进:研究更高效的求解多目标最优化问题的算法 应用拓展:将多目标最优化模型应用于更多领域,如机器学习、数据挖掘等 理论深化:深入研究多目标最优化理论,提高模型的可解释性和可靠性 混合方法:结合多种优化方法,提高多目标最优化模型的性能和适用范围
资源分配
电力调度:多目标最优化模型用于协调不同区域的电力需求和供应,实现电力资源的 合理分配。
金融投资:多目标最优化模型用于确定投资组合,以最小风险实现最大收益,优化金 融资源分配。
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多目标优化模型
中国水资源具有显著地区域特征,我们对区域水资源多目标优化配置,以多目标和大系统优化为手段,在一定时间内可供水量和需水量确定的条件下,建立区域有限的水资源量在各流域的优化配置模型,求解模型得到水量优化配置方案.
目标函数的建立:
水资源配置主要考虑3 个目标函数,即用水效益函数、用水费用函数和区域均衡性函数。
对于优质水资源而言,用水效益重点考虑工业和第三产业所产生的效益,将农业用水排除在外,旨在优先考虑经济效益好的区域用水需求。
用水费用主要指输水费用,包括管道铺设和渠道建设费用,优质水资源还需要着重考虑饮用水的制水成本. 区域均衡性函数则为了避免供水一味向经济发达区域倾斜,使各区域供水与需水之差满足某种准则,以体现社会和谐精神.具体目标如下: (1) 用水收益最大;(2) 运营成本最低;(3)区域水资源供需尽量均衡.
设i g 为第i 个流域使用每立方米水资源所产生的效益参数, c ij 为第i 个用户由第j 个供水源输送每立方米水所需的费用, x ij 为由第j 个水源供给第i 个流域的水量,各区域的用水量x M x i j ij =∑=, D i 为第i 个区域的需水总量,则水资源配置的目标函数可以综合表示成如下形式:
2111max (c )/(1/)n n n i i ij j i i i j i Z opt g x x x D ===⎧⎫
=--⎨⎬⎩⎭
∑∑∑
式中:右边分子第一项表示水资源利用所产生的经济效益,包括环境效益,对
于优质水资源则取非农业经济效益;右边分子第二项为运营成本,主要涉及制水成本和水库至流域的输水成本;分母反映区域水资源供需之间的均衡程度,表示各区域的用水保证率尽可能最大,N 为供水区域数. 1. 2 参数及约束条件设置
中国各流域的水资源需要进行合理分配,以达到水资源的平衡,需要适当设置参数和约束条件. 首先按照2 种方式划分区域:其一以流域为单元,便于在模型中计算经济效益;其二以供水源为单元,以利于分析区域水资源的供需平衡关系.
各流域从水库获得的水量受水库供水量的限制,而水库供水量又受水源的水来源的可供水量约束. 根据中国历年的降雨量资料计算出各水库在不同频率下的可供水量,结合中国供水状况获得在若干种供水保证率下各水库的可供水量,各流域可取得的水量不得超过水源地水库的可供水量与水厂供水量中的较小者
j Q ,以此作为各变量的约束条件1)。
设水库数为1R ,供水源为2R ,供水单元数
为M ,当出现若干水库是同一水源的情形时取2M R = ,而当一个水厂以多个水库为水源地时取1M R = . 在这两种情形下,除满足约束条件1)外,尚需满足这些水库的供水量之和不大于水源地的可供水量或水库的供水量小于水源地的
可供水量之和,以此作为约束条件2)。
根据各供水区域的历年生活用水量、工业用水量和总用水量,采用模糊神经网络模型预测未来规划年的各区域最低生活需水量i d 和需水总量i D ,各区域所得到的水量i x 必须大于等于其预测的最低生活需水量i d ,并小于等于区域需水总量i D ,这将作为优化数学模型中各变量的约束条件3) 和4) ,其中i D 在目标函数中又作为参数使用。
上述约束条件的数学表达如下:
(1)
1
1
(1,2,...,);
ij j N M
i j
i i x Q j M x Q
Q
==≤=≤=∑∑
式中:Q 为中国的水库总水量。
(2)lk 1
1
k k
L L ik k il
k l i x Q Q x
Q ==≤=
≤∑∑或,
式中: k L 为第k 个水库对应水源数或第k 个水源对应的水库数。
(3)i i x d ≥ , i d 为第i 个区域(用户) 的最低生活需水量. (4)i i x D ≤ , i D 为第i 个区域(用户) 的需水总量, 1,2,
, i N =。
根据各划分流域历年用水量、生产总值及水资源对生产总值的贡献率,建立用水量与水资源贡献的生产总值之间的数学关系,以获得单位水资源量所产生的经济效益,即效益系数i g ,对优质水资源,则可考虑非农业生产总值,然后根据中国实际地图绘制出各代表水库与各用水区域的最短输水管网图,用以确定各水库到各用水区域的输水距离,在此基础上得出各水库单位水资源量的生产成本(制水成本)和到各用水区的输水成本,即系数( )ij c N M ⨯个。
一般来说,各代表流域利用水资源生产生活水的制水成本大体相同,而每立方米水的输水成本则和水库与各流域用水区的距离有关,输水距离越远,成本就越高。
第i 个用水区域由第j 个水库输送每立方米水所需的费用ij c 包括铺设新管道的费用,按使用年限内需水量平摊。
在确定各系数之后,可以建立具体的水资源优化配置数学模型,编写程序进行优化计算,得到在各种保证率下水资源优化配置方案。
在各个用水区域的最低生活需水量得到满足的前提下,输水运营成本最低和各用水区水资源量配置达到最大均衡,从而使整个地区的水资源利用所产生的经济效益最高。
2.优化计算原理
采用序列二次规划法求解上述有约束非线性最优化问题。
SQP 基于有约束最
优化问题求解的必要条件K-T 方程直接计算拉格朗日乘子,通过拟牛顿法更新过程,给K-T 方程积累二阶信息,可保证有约束拟牛顿法的超线性收敛。
对于本规划问题:
min (),ij x f x ≥ .s t ()0,(1,2,...,)G x i m ≤=
1u x x x ≤≤
首先通过假设约束条件为不等式约束使该规划问题的K-T 方程得到简化,即 11(,)()()m
i L x f x G x λλ==+∑
然后将非线性有约束问题线性化来获得二次规划子问题,即
min 0.5()()()0,(1,2,...,)
n T T
c k
d R
T
k k d H d f x d G x d G x i m ∈++≤=
求解得到新的迭代式:
k+1=xk +kd k x α
如此反复迭代计算,直到获得该搜索区间的最小值.
式中: d 为搜索向量,k d 为d 的元素,α为搜索方向上的参数,c H 为Hessian 矩阵.
具体的实现步骤为:(1)拉格朗日函数Hessian 矩阵的更新;(2) 二次规划问题的求解;(3) 一维搜索和目标函数的计算。
3. 1 现状水资源配置的优化
以2013年为现状条件,对中国区域性优质水资源进行优化分配,以说明应用优化配置模型可以产生的经济效益. 调查资料表明,2013 年中国实际用水流域10 个,即N =10。
境内代表性水库20座,即M = 20。
共用水库优质水量为2693亿立方米。
假定水资源对非农业生产总值的贡献率为9.2 % ,则现状水资源供给对第二、三产业总值的贡献为23151亿元。
根据该期间各水库供水量和各区域实际用水量,结合需水量预测方法,对2013 年各区域生活需水量与总需水量进行估算,从而确定模型中各个参数。
根据水资源优化配置模型,重新对2013 年可用水量作优化配置计算。
与实际输水情况相比,优化配置方案的区域供水关系基本不变,但在水量分配方面,优化方案与现状输水区别较大,前者的优质水资源向单位用水效益高的区域倾斜. 比如上海、北京等单位水量效益系数较高的区域,在优化分配后的水量比实际用水量有明显提高。
优化配置模型首先满足各区域的生活水量要求,其次在考虑输水、制水成本的前提下主要向单位用水效益高的缺水区域供应,并兼顾各区域的供需平衡,使各区域的得水率不致相差太大,利于社会和谐与稳定. 假定在各供水保证率下水资源对非农业生产总值的贡献率仍为9.2 % ,则在实施优化配置方案的条件下,水资源供给对第二、三产业总值的贡献为23307 亿元,与现状相比可以增加生产总值0156 亿元。
由此可见,使用该优化配置模型能够在一定程度上提高水资源利用效益。
3、2规划年水资源优化配置方案
随着社会发展和生产力提高,中国各区域用水量将逐年增加,尤其是近年来的一些地区严重的水污染使得一些区域水资源短缺,为均衡各区域的水量分配,并使有限的优质水资源发挥最大的经济效益,需要对整个中国的水资源进行近期、中期、远期(2010 、2015 、2020、2025 年) 规划。
中国实行南水北调近期工程于2007 年10月竣工,故宜将该段的200亿立方米年调水纳入水资源分配系统,同时
考虑其余当做整体的水库供水,并去除水质欠佳的水库供水。
在这种情况下, N = 11 , M =21。
采用水资源优化配置模型,得到3个规划水平年在3 种供水保证率
、、下的水资源优化配置方案。
表1 列出2020水平年在95 %保证率(95 %75 %50 %)
下的供水配置,其中各水源水库依次编号为(1 ,2 ,,10)
j==(松花江区、辽河区、海河区、黄河区,淮河区,长江区,东南诸河区,珠江区,西南诸河区,西北诸
河区)。
各供水区域(即用户) 依次编号为 (1 ,2 ,,21)
i==(三峡水库、龙滩水库、龙羊峡水库、新安江水库、丹江口水库、大七孔水库、永丰水库、新丰江水库、小浪底水库、丰满水库、天生桥一级、三门峡水库、东江水库、柘林水库、白山水、刘家峡水库、二滩水库、密云水库、官厅水库、东平湖、莲花水库、整
表1、2025 水平年枯水(95 %保证率) 供水配置。