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Optimal Deployment of Water Resources Based on Multi-Objective Genetic Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.12 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.69-80
  • 저자
    Yong Liu, Yongrui Zhuang, Nan Lu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A297922

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원문정보

초록

영어
Freshwater is limited resource and it is shrinking rapidly due to the urbanization, contamination and climate change impacts. As a result, raising water demands and insufficient freshwater resources become the main reasons of water conflicts. Optimal water allocation model would be an effective method to achieve the optimal allocation of limited water resources, in terms of the conjunctive use planning and management. In this paper, a multi-objective optimal water resources allocation model is proposed and the social, economic and environmental benefits are regarded as the optimal objective functions. The presented model is applied to a case of planning water resources management in China. Furthermore, simulations and optimization modeling methods have been conducted to solve the allocation model. The Gray Model has been used to predict the fresh water demand and storage of different user parts in 2025 and the Genetic Algorithm technique has been employed to solve the multi-objective problem. The obtained results illustrate how to allocate the quantity of different water resource to different users while achieving maximum social, economic and environmental benefits, which is valuable and helpful to develop a water resources optimal allocation strategy.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. The Proposed Method
 3. Prediction Of Water Demand And Supply
  3.1. Affiliations Prediction Of Water Demand
  3.2. Prediction Of Water Supply
 4. Optimal Water Allocation Model
  4.1. Introduction Of Genetic Algorithm
  4.1. Model Building
 5. Calculation Of Parameters
  5.1. αi And βj
  5.2. Upper And Lower Limits Of Water Demand
  5.3. Weight Coefficients And Other Parameters
 6. Results And Discussions
 7. Conclusions
 9. Conflict Of Interest Statement
 References

키워드

sustainable water allocation strategy multi-objective optimization model gray model genetic algorithm

저자

  • Yong Liu [ School of Business, South China University of Technology, Guangzhou, China ]
  • Yongrui Zhuang [ School of Business, South China University of Technology, Guangzhou, China ]
  • Nan Lu [ School of Business, South China University of Technology, Guangzhou, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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