基于遗传算法的城市水资源调度财务成本优化：一种元启发式方法

为解决城市水资源调度中供需失衡、成本效率低下及环境可持续性问题，研究人员采用遗传算法(GA)这一人工智能(AI)领域的元启发式技术，构建了财务成本优化模型。该研究整合水库库容、水厂运营策略及直接/间接成本变量，通过种群初始化、适应度评估和交叉变异等迭代过程，将基建成本降至423万元，并在生活、工业、农业及生态用水领域提升效率。结果表明，GA在财务成本削减和运行性能上优于支持向量机(SVM)和粒子群优化(PSO)等AI方法，为水资源管理提供了高效解决方案。

　　

随着城市化进程加速和人口增长，城市水资源供需矛盾日益尖锐。传统调度方法难以兼顾供水安全与成本控制，尤其在多目标约束（如水库库容、水厂运营策略）下，财务成本优化缺乏成熟方案。这一背景下，研究人员聚焦人工智能(AI)分支——遗传算法(GA)，探索其在城市水资源调度中的财务成本优化潜力。

研究团队设计了一套基于GA的财务成本模型，涵盖直接成本（如基建投资）和间接成本（如维护费用），并纳入水库库容、季节性供水需求等变量。通过编码问题空间、设计适应度函数，结合种群初始化、选择、交叉和变异操作，GA迭代生成最优调度方案。案例显示，该模型将基建成本压缩至423万元，同时提升生活、工业、农业及生态用水效率。横向对比中，GA在成本削减和供水安全性上显著优于支持向量机(SVM)、粒子群优化(PSO)等AI方法。

模型与参数
研究定义财务成本为项目净收益，基于“资金充足”和“无资产减值”假设，量化了水库库容（如初始库容9000万立方米）、季节性供需（夏季需水1.2亿立方米）等参数，通过GA动态优化调度策略。

实验结果
水库调度方案显示，夏季需水高峰通过调整库容分配实现供需平衡，GA优化后供水安全系数提升15%。财务成本分析表明，间接成本占比从22%降至18%，年运营费用减少7%。

结论与讨论
尽管GA在短期成本优化中表现卓越，但研究指出单一成本最小化可能牺牲长期可持续性，建议结合环境指标进行多目标权衡。该成果为城市水资源管理提供了AI驱动的决策工具，但未涉及其他AI技术（如神经网络）的对比，未来可扩展跨算法比较研究。论文发表于《Expert Systems with Applications》，为相关领域提供了方法论参考和实践案例。