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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的水资源优化配置方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119849827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411922678.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的水资源优化配置方法是由李东昊;李鑫;方国华;成铠屹;方应梅;施宇默设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的水资源优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进NSGA‑Ⅱ多目标遗传算法的水资源优化配置方法，包括：首先，获取目标流域的基本资料和相关参数，对目标流域进行合理概化；其次，分析水资源优化配置的具体任务，确定优化配置模型的目标函数和约束条件，构建流域多目标水资源优化配置模型；然后，采用改进的NSGA‑Ⅱ遗传算法求解流域多目标水资源优化配置模型，获取Pareto非劣解集；最后，在Pareto解集中确定最佳的流域水资源配置方案。本发明实现了高效迭代，全局寻优，有效识别多目标问题的高质量解集，满足自主选择最佳水资源分配方案要求。

本发明授权一种基于改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的水资源优化配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的水资源优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标流域的基本资料和相关参数，包括：各输水单元的基本特征参数、水源工程的水位-库容关系曲线，并根据各水源和输配水工程之间的水力联系对流域水资源配置系统进行概化； S2、分析水资源优化配置的具体任务，构建以缺水量最小、各灌区生态供水保证率最大为目标函数，以水量平衡、最大农业供水量、最小生态供水量和变量非负为约束的流域水资源多目标优化配置模型； S3、采用改进的NSGA-Ⅱ遗传算法求解流域水资源多目标优化配置模型，获取Pareto非劣解集，解集中每一个体均代表一种流域水资源配置方案；包括以下步骤： S3-1、根据流域水资源基本情况，选择决策变量，根据供水骨干河流控制水文断面划分流域内各个输水单元，确定各个输水单元的需水量上下限，确定改进的NSGA-Ⅱ遗传算法的搜索域上下界；自变量为各灌区农业供水量与生态供水量，自变量个数nVar为灌区个数的2倍，最大迭代次数tmax，交叉比例Pc，变异比例Pm，自变量下界varmin为各灌区的最小农业供水量与最小生态供水量所构成的向量数据集，自变量上界varmax为各灌区的最大农业供水量和最大生态供水量所构成的向量数据集，父代选择参数ud和up； S3-2、令迭代次数为t＝0，采用佳点集理论生成初代种群P0；包括以下步骤： S3-2-1、若种群所在的空间维度为s，种群规模为N，根据下面公式计算点集r中各点值： r＝r1,r2,r3,…,rN 其中，rj为点集r中的佳点，j＝1,2,…,N；Ni表示种群中的第i个个体，i＝1,2,…,N； S3-2-2、构造数量为N的佳点集PNi： PNi＝{r1i1,r2i2,r3i3,…,rNiN}，i＝1,2,…,N 其中，1≤ij≤N，j＝1,2,…,N； S3-2-3、将PNi映射到种群所在的可行域上： 其中，为可行域范围内的佳点个体，代表水资源配置方案；aj表示当前维度的下限，即各灌区的最小农业供水量与最小生态供水量，bj表示当前维度的上限，即各灌区的最大农业供水量和最大生态供水量； S3-3、根据目标函数计算种群中个体目标值，即各个方案相应的流域总缺水量与各灌区生态供水满意度，对个体进行快速非支配排序并计算拥挤度； S3-4、根据支配等级进行升序排序，再根据拥挤距离进行降序排序，计算排序后个体成为父代的概率并生成父代种群Pt； S3-5、对选择操作后的父代种群进行交叉、变异操作得到子代种群Pt+1； S3-6、检查遗传进化代数是否达到最大迭代次数，若是，则终止运行并输出结果；若否，令t＝t+1，并返回S3-3继续进行； S4、在Pareto解集中确定最佳的流域水资源配置方案。

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