数据驱动和基于计算仿真的水资源复杂系统建模及适应性调控

针对变化环境下水资源调控管理研究存在的问题，本课题试图突破现有的单主体、静态调控模式，建立一种基于复杂适应系统（CAS）理论为科学基础的，数据驱动和以Agent 计算为核心策略的水资源全系统建模以及适应性调控的新的范式。通过研究采用与传统精确建模不同的非传统（数据驱动的、基于计算仿真的）复杂性建模理论方法，提出和构建流域或区域水资源多Agent系统演化进化仿真模型。在对水资源复杂系统适应性过程的计算机仿真解析基础上，通过构建"数据采集和处理- - 数据驱动的模式发现和性能辩识- - 数据驱动的调控输出"的反馈闭环型循环模式，提出基于主动诱导和应急干预控制的水资源适应性动态调控计算模型和技术方法。以洪汝河流域作为实证研究的平台，理论成果在计算机仿真试验系统中得到技术验证。本课题探索传统水利学科与复杂性科学、信息学科等交叉融合，试图在水资源复杂大系统调配管理的理论与方法层面上开拓创新。

探索建立了一种基于复杂适应系统（CAS）和复杂网络理论为科学基础的，数据驱动和以Agent 计算为核心策略的水资源全系统建模以及适应性调控的新方法。结合南水北调东线工程的数据资料，以及鄱阳湖流域水资源适应性调配中的数据资料，研究水资源系统描述与建模问题。提出以“交互-协调-适应”为特征的水资源适应性调配方法，提出了协调型多Agent网络结构框架。通过研究跨流域调水工程涉及的多方利益博弈问题，提出了一种基于博弈论的自动协商协议用于实现各利益主体之间的交互。在研究调度模型求解问题的同时，提出了一种互动免疫遗传算法用于求解跨流域水资源调度规则。在仿真解析基础上，通过构建“数据采集和处理——数据驱动的模式发现和性能辩识——数据驱动的调控输出”的反馈闭环型循环模式，提出了基于动态合同网协议的水资源群决策支持系统的沟通与协调方法。并通过跨流域水资源系统实证研究，理论成果在计算机仿真试验系统中得到了技术验证。