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A bi-level multi-objective programming model for water resources management under compound uncertainties in Dongjiang River Basin, Greater Bay Area of China

随机规划 数学优化 区间(图论) 计算机科学 分水岭 对偶(语法数字) 模糊逻辑 目标规划 水资源 线性规划 集合(抽象数据类型) 模糊集 环境科学 数学 机器学习 人工智能 生态学 艺术 文学类 程序设计语言 组合数学 生物
作者
Yanpeng Cai,Jun Xiao,Yanhu He,Hongjiang Guo,Yulei Xie
出处
期刊:Journal of Contaminant Hydrology [Elsevier BV]
卷期号:248: 104020-104020 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.jconhyd.2022.104020
摘要

To facilitate regional water resources allocation, an integrated bi-level multi-objective programming (IBMP) model with dual random fuzzy variables was developed in this research The proposed model was derived through incorporating dual random fuzzy variables, multi-objective programming, and interval parameter programming within a bi-level optimization framework. This approach improved upon the previous bi-level programming methods and had two advantages. Firstly, it was capable of reflecting tradeoffs among multiple conflict preferences for water related bi-level hierarchical decision-making processes. Secondly, random fuzzy variables were used to tackle the dual uncertainties in both sides of the constraints, which were characterize as probability density functions and discrete intervals. Then, a real-world water resources planning problem was employed for illustrating feasibility of the application of IBMP model in Dongjiang river watershed of south China. Results reflected the alternative decisions for water allocation schemes under a set of probability levels and fuzzy α - cut levels, which can support in-depth analysis of tradeoffs among multiple levels and objective values. Moreover, modeling comparison analysis was undertaken to illustrate the performances of the proposed model.

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