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南水北调与水利科技（中英文）
基于改进强化学习算法的水库群多目标优化调度
文章摘要
随着全球气候变化与人类活动影响不断加大，东江流域水资源调度面临日趋复杂的挑战。在气候变化引起的极端水文事件频发和人类活动导致的用水需求多样化双重压力下，传统单一目标的调度模式已难以适应新形势的需求。为实现水资源高效与可持续利用，同时兼顾生态保护、发电和供水多目标需求，制定科学合理的多目标调度策略已成为破解这一复杂局面的关键。
《南水北调与水利科技（中英文）》2025年5期发表了《基于改进强化学习算法的水库群多目标优化调度》一文，针对非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA-Ⅱ）易陷入局部最优和参数设置灵活性不足的问题，提出一种基于堆叠学习驱动的种群初始化机制，并结合自适应权重调整与遗传操作的联合优化策略，形成改进强化学习（stacking and Q-learning multi-objective genetic algorithm，SQMOGA）的求解算法。以东江流域三大水库为案例，构建考虑发电-生态保护-供水协同的水库多目标优化调度模型，并进行实验验证。结果表明：相较于NSGA-Ⅱ算法，SQMOGA算法在生态指标、供水保障和发电效益方面分别提升13.71%、67.63%和3.05%，显著提高了多目标水库群的综合调度效益。同时，SQMOGA算法在稳定性和优化调度空间方面均表现优异，展现出较高的解集质量和收敛精度，说明改进后的算法结果更为优越和稳定，具备良好的可靠性和鲁棒性。该算法为水库群多目标优化调度提供普适性强且科学有效的解决方案，展现出潜在的应用价值。
引用信息：
雷其鸣,牛庚,桑学锋,等.基于改进强化学习算法的水库群多目标优化调度[J].南水北调与水利科技(中英文),2025,23(05):1185-1195.
作者介绍
桑学锋 正高级工程师
中国水利水电科学研究院
桑学锋，男，1978年生，正高级工程师，博士生导师，就职于中国水利水电科学研究院，现任水资源所所长助理、水管理室主任。主要从事水资源模拟与调配，管理决策和风险评估等方面研究工作。先后获省部级特等奖2项，一等奖4项，二等奖5项；《水利学报》优秀论文2项；专著11部，译著2部，发明专利36项，发表论文96篇，其中SCI/EI35篇。
牛庚 博士
中国水利水电科学研究院
牛庚，1991年，博士，中国水利学会青年工作委员会委员，中国水资源战略研究会会员，水循环和水安全国家重点实验室固定人员。主持国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金、国家重点研发计划专题、国自然联合基金专题、水利部重大科技项目专题、智慧水利等项目，主要从事括水资源系统优化决策、生态水文、水库优化调度、水文大数据与机器学习方法等方面工作研究，已在WRR, JoH, AWM, CEE 等国内外期刊发表多篇学术论文，参编行业和团体标准3部，参与学术专著1部。承担《联合国 2023 年世界水资源发展报告：水伙伴与合作》中文版翻译校核工作，并在联合国网站上发布。
雷其鸣 硕士研究生
中国水利水电科学研究院
雷其鸣，男，汉族，1999年，硕士研究生。毕业于中国水利水电科学研究院，主要从事水资源优化调配研究。共发表论文4篇，专利1篇，获得国家励志奖学金，优秀党员、优秀研究生、优秀毕业生等荣誉称号。
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本期编辑： 阿丹、海超、檬檬
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