抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,公平性,効率性,持続可能性の原理に基づき,水資源の開発率などの7つの水指標を選択し,雲南省の初期水利権配分指標システムを確立した。雲南省の各州における初期の水利権分配水量を,射影追跡(PP)技術を用いて決定した。PP技術の最適投影方向を決定することが難しいので,新しい群知能アルゴリズム,すなわち,最適化射影アルゴリズム(WOA)を用いて,PPモデルの最適投影方向を最適化した。最初に,WOA-PP結合の初期の水利権分配モデルを構築した。6つの典型的な試験関数を用いて,WOAのシミュレーションを行った。シミュレーションの結果は,文化的アルゴリズム(CA),差分進化(DE)アルゴリズム,ハイブリッドアルゴリズム(Shuf-fled Frog Leaping Algorithm,SFLA),粒子群最適化(PSO)アルゴリズム,および人工ハチ群(ABC)アルゴリズムの最適化結果と比較された.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .結果は以下を示した。1)単一ピークと多峰性関数にかかわらず、WOAは異なる探索空間を探索でき、良好な開発と探査能力があり、Sphereなどの6つの関数に対する最適化精度はCA、DE、SFLA、CS、PSOとABCアルゴリズムより高い。結果は,最適化精度,収束速度,グローバル最適化能力,および収束安定性を示している,2)WOA-PPモデルの初期の水利権分配結果と現在の総合的な水量分配の結果を比較することによって,より良い結果を得る。2015年には、通通、麗江、臨場、紅河、文山、怒江の二つの方法の分配結果の差は最も小さく、0.11億~0.41億m3の間にあった。その結果,Yu Yu,Yu Yu, Yu Du,Daling and Daqingの2つの方法の間には,最大の差があり,2.06億~4.38億m3の間にあることが示された。その他の州の2つの方法の分配結果は1.12億~1.61億m3の間で、2020年に保山、通通、麗江、臨場、紅河、文山、怒江の二つの方法の分配結果の差は最も小さく、0.02億~0.41億m3の間にあった。昆明、玉渓と徳マクロの二つの方法の分配結果の差は最も大きく、それぞれ5.89億、5.66億と3.54億m3であった。他の州の2つの方法の分配結果は1.89億~2.85億m3の間にあり、3)論文によって提案された初期水利権分配モデルと方法は一定の操作性と有効性を持ち、地域の初期水利権分配に新たな構想と方法を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
