方法

特点

优点

缺点

适用条件

蚁群算法 (PACA)

PACA是一种多目标蚁群算法，是多目标、多约束水资源优化配置模型常用的算法之一

寻优性高、全局智能搜索、鲁棒性强、求解精度高、易于实现、通用性强、间接通讯、收敛速度快、稳健性强

搜索时间较长、搜索过程中可能会出现停滞现象

PACA基于模拟蚁群觅食行为的优化算法，适用于求解多目标优化问题

遗传算法

(GA)

GA是一种智能优化算法，已经被广泛应用到水资源多目标优化配置模型求解中

收敛性强、鲁棒性高、操作简单、通用性强、稳定性好、全局搜索能力强、快速找到全局最优解、避免早熟与锯齿问题

对Pareto表面形状或者连续性的敏感性较低、编程较复杂、参数选择多依靠经验

GA借鉴生物界进化规律演化而来的优化算法，适用于解决许多领域的多目标优化问题

粒子群算法(PSO)

PSO是基于群体的优化算法，适合求解水资源多目标优化配置模型

收敛性快速、运算速度快、优化结果合理、算法简单

对参数有依赖性、搜索精度低、易陷入局部极小值

PSO源于对鸟群捕食行为的进化算法，适用于解决多种实际的多目标优化问题