[发明专利]基于两层多个追随者鲁棒优化的水资源全局优化配置方法

说明书

本发明公开了一种基于两层多个追随者鲁棒优化的水资源全局优化配置方法包含三个阶段，第一阶段是通过应用鲁棒优化模型获得等价两层模型，第二阶段是通过Karush‑Kuhn‑Tucker方法获得等价的单层模型，最后一个阶段是通过凸化和分段线性技术将非线性目标函数转化为可以直接求解全局最优解的等价的混合整数凸优化模型；在不确定环境下，模型能够权衡多层决策者的利益关系，并求得全局最优解，使得这个解在不确定参数在一定区间变动时都是可行解，使得水资源分配方案最优。

技术领域

本发明涉及水利工程技术领域，具体涉及一种基于两层多个追随者鲁棒优化的水资源全局优化配置方法。

背景技术

现在生活中，水利部和地方水务管理局对水资源分配问题采取分级管理模式。水利部拥有水资源所有权，控制地方水务管理局的取水量，而地方水务管理局拥有水的使用权。然而，在(半)干旱地区，多个用水地区和部门之间的用水冲突仍然是水利部和水务管理局在制定水资源分配方案时需要关注且面临的挑战。其中，气候变化及水文参数的不确定性给水利部和地方水务管理局带来了很多不便。参数的不确定性，这是不容忽视的，对结果的稳健性具有较大的影响。在水资源分配过程中，水供给和水需求以及水传输过程的水损失容易受到气候变化的影响，其值会产生一定的波动。考虑到以上三种类型变量的不确定性，本项目采用区间随机数刻画，并使用鲁棒优化对参数的不确定性进行处理，得到模型的鲁棒解。由此可以建立两层多个追随者鲁棒优化方法。

显然，所建的两层多个追随者鲁棒优化方法模型很难直接求得一个全局最优解。有如下一些因素阻碍了全局最优解的获得。即，1)一些变量的不确定集表征，2)两层优化框架，3)目标函数的非线性。现有研究中应用了启发式方法来解决类似的决策问题，但结果多数只能获得局部最优解。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于两层多个追随者鲁棒优化的水资源全局优化配置方法解决了现有研究中应用了启发式方法来解决类似的决策问题，但结果多数只能获得局部最优解，进而造成水资源分配不均的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于两层多个追随者鲁棒优化的水资源全局优化配置方法，包括以下步骤：

S1、根据含有不确定集的两层优化模型，通过应用鲁棒优化模型得到等价两层模型；

S2、通过Karush-Kuhn-Tucker方法对等价两层模型进行转换，得到等价的单层模型；

S3、采用大M法对单层模型进行转化，得到单层优化模型；

S4、对单层优化模型进行凸化和分段线性处理，得到等价的混合整数凸优化模型；

S5、通过等价的混合整数凸优化模型求解不确定环境下水资源优化配置的全局最优解，实现对不确定环境下水资源的优化配置。

进一步地：步骤S1中含有不确定集的两层优化模型包括：上层用水效率的目标函数和下层收益的目标函数：

所述上层用水效率的目标函数F(x,y)的表达式为：

并满足式(2)和式(3)约束：