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区间多目标规划：解锁区域水资源优化调度的新钥匙

一、引言

1.1研究背景与意义

水是生命之源，是人类社会赖以生存和发展的基础性自然资源和战略性经济资源。然而，随着全球人口的增长、经济的快速发展以及气候变化的影响，水资源短缺问题日益严峻。据世界气象组织2022年发布的首份年度“全球水资源状况报告”显示，全球约有36亿人每年至少有一个月无法获得适量淡水，预计到2050年，相关人数将上升至超过50亿。全球对水资源的需求正以惊人速度攀升，然而，可供消费的水资源却在急剧减少，水资源危机日益严峻。

在我国，水资源问题同样不容乐观。2021年，我国水资源总量达29520亿立方米，占全球水资源约6%，位居世界第六，但人均水资源占有量仅为2194立方米/人，不足世界平均水平的1/3，位列世界银行统计的153个国家中的第121位，属于全球13个人均水资源最贫乏的国家之一，年缺水量约500亿立方米。并且，我国水资源空间分布极不均衡，长江流域及其以南地区集中了全国81%的水资源，而北方地区水资源匮乏，供需矛盾突出。例如，我国华北地区人口密集、工农业发达，但水资源量仅占全国的6.5%，缺水问题严重制约了当地的经济社会发展。

区域水资源优化调度作为解决水资源短缺和供需矛盾的关键手段，对于提高水资源利用效率、保障区域用水安全、促进经济社会可持续发展具有重要意义。通过合理调配水资源，可以在满足各用水部门需求的同时，实现水资源的高效利用和优化配置，减少水资源的浪费和损失。然而，传统的水资源优化调度方法往往难以全面考虑水资源系统中的多种复杂因素和不确定性。

区间多目标规划（IntervalMultiple-ObjectiveProgramming，IMOP）作为一种有效的优化方法，能够将多重目标与不确定性特性进行统一处理。在区域水资源优化调度中，区间多目标规划可以综合考虑经济、社会、环境等多个方面的目标。从经济角度，实现水资源利用的经济效益最大化，如提高农业灌溉的产出效益、降低工业用水成本等；从社会角度，保障居民生活用水的稳定供应，满足社会发展对水资源的基本需求；从环境角度，维持河流、湖泊等生态系统的健康，保障生态用水需求，减少水资源开发对生态环境的负面影响。同时，它还能处理水资源系统中存在的各种不确定性因素，如水资源量的不确定性、用水需求的不确定性以及水文气象条件的不确定性等，使得优化结果更加符合实际情况，具有更高的可靠性和实用性。

因此，研究区间多目标规划在区域水资源优化调度中的应用，对于解决当前水资源紧缺问题、实现水资源的科学管理和可持续利用具有重要的现实意义，有助于为区域水资源管理部门提供更加科学、合理的决策依据，推动区域经济社会与水资源、生态环境的协调发展。

1.2国内外研究现状

1.2.1区域水资源优化调度研究现状

在水资源优化调度的理论与方法研究方面，国外学者起步较早。20世纪中叶，线性规划方法开始被引入水资源调度领域，如Dantzig等学者将其应用于简单的水资源分配问题求解，为后续研究奠定了基础。随后，动态规划方法得到广泛应用，通过将水资源调度过程划分为多个阶段，逐步求解每个阶段的最优决策，以实现整体最优调度。例如，Howard等利用动态规划解决水库的优化调度问题，考虑了不同时段的来水、用水需求及水库蓄水量的变化。随着研究的深入，智能优化算法如遗传算法、粒子群优化算法等也逐渐应用于水资源优化调度中。这些算法能够在复杂的解空间中有哪些信誉好的足球投注网站最优解，有效处理传统方法难以解决的大规模、非线性问题。例如，Deb等提出的非支配排序遗传算法（NSGA-II），在多目标水资源优化调度中能够快速、有效地找到一组Pareto最优解，为决策者提供更多选择。

国内在水资源优化调度领域的研究始于20世纪70年代。初期主要借鉴国外的理论和方法，开展针对国内水资源系统特点的应用研究。例如，在水库群联合调度方面，针对我国众多水库分布广泛、功能多样的特点，研究人员提出了多种优化调度模型和方法，以实现防洪、发电、供水等多目标的协调优化。近年来，随着对水资源可持续利用的重视，国内研究更加注重考虑生态环境因素的水资源优化调度。例如，通过建立生态需水模型，将生态用水需求纳入水资源优化调度模型中，以保障河流、湖泊等生态系统的健康。此外，大数据、人工智能等新兴技术也逐渐应用于水资源优化调度研究中，通过对海量水文、气象、用水等数据的分析和挖掘，提高水资源调度的精准性和科学性。

1.2.2区间多目标规划应用研究现状

区间多目标规划在水资源领域的应用研究逐渐受到关注。国外学者在区间多目标规划的理论拓展和应用方面取得了一定成果。例如，在区间多目标规划的求解算法方面，提出了多种改进算法，以提高算