基于并行微种群遗传算法的变密度地下水模拟优化模型研究

自然界中变密度地下水运动现象普遍存在。在受其影响的地区，为了保护地下淡水资源和水生态环境，迫切需要对地下水开采进行科学合理的管理，而管理决策时必须考虑流体密度变化对地下水运动的影响。目前为止有关适用于变密度条件下地下水管理的变密度地下水模拟优化模型的研究尚较薄弱。本研究将尝试构建适用于变密度地下水优化管理常见问题的变密度地下水优化管理模型，通过微种群遗传算法和变密度地下水模拟模型的耦合，研发变密度地下水模拟优化模型，采用并行技术进行新模拟优化模型并行计算程序的开发；选定大连市大李家街道东部地区为代表性研究区，开展海水入侵三维建模研究，并运用新开发工具对滨海含水层地下水资源开采方案进行优化，从而验证新工具的可靠性和有效性。研究成果将填补变密度地下水模拟优化模型及其并行计算程序研究的空白，解决变密度地下水模拟优化模型研究中寻优速度慢的瓶颈问题，同时也为研究区地下水资源开采管理提供决策支持。

本项目致力于变密度条件下地下水资源开发利用优化管理研究，通过将微种群遗传算法与基于过渡带理论的变密度条件下地下水模拟模型相耦合，研发了变密度条件下地下水模拟-优化模型SWTGA，并且引入并行技术，实现了SWTGA模型的并行计算，同时还利用实例验证了并行SWTGA程序的有效性。研究提出了适用于变密度条件下地下水资源开发利用优化管理常见问题的一般目标函数形式，建立了变密度条件下地下水优化管理数学模型。设计并开发了基于过渡带理论和微种群遗传算法的变密度条件下地下水模拟-优化模型SWTGA，为解决变密度条件下地下水资源开发利用优化管理问题提供了一个新工具。成功地利用消息传递界面MPI实现了SWTGA模型的并行运算，成倍地提高了新模拟-优化模型的运算速度，解决了模型寻优速度慢的问题。建立了大连市周水子地区海水入侵数值模拟模型，并对未来海水入侵趋势进行了预测，为大连市周水子地区地下水开发利用管理提供重要参考。运用新开发的并行SWTGA程序，对美国阿拉巴马州Baldwin县南部墨西哥湾附近滨海含水层地下水资源开采方案进行了优化，从而验证了新程序的可靠性和有效性，同时也为美国阿拉巴马州Baldwin县南部墨西哥湾附近地区地下水管理提供科学依据。本项目还研发了基于小生境Pareto禁忌搜索算法、快速和谐搜索算法、改进小生境Pareto遗传算法等优化算法的地下水多目标模拟-优化模型，并通过算例或实际案例应用验证了新模型的可靠性，这对于求解大尺度区域范围复杂地下水系统优化管理问题具有重要的现实意义。在项目执行期间，基于本项目研究工作，申报、获批水利部水资源管理、节约与保护专项项目和中央分成水资源费项目各一项；出版专著1部；发表学术论文4篇，其中SCI收录3篇，EI收录1篇，另有2篇学术论文已被核心期刊录用；项目负责人晋升高级工程师职称，协助指导的2名博士研究生顺利毕业。