水资源管理计算优化与语音情感识别研究

### 水资源管理计算优化与语音情感识别研究 #### 水资源管理计算优化 水资源管理（WRM）问题的优化是一个重要的研究领域。通过基于运输模型的建模，并利用元启发式算法（如语法进化，Grammatical Evolution），可以尝试解决该问题。 ##### 实验设计 为了研究该问题，设定了两个场景： - **场景一**：基于运输问题对模型进行优化。 - **场景二**：在运输问题基础上增加两个约束条件，即供应和需求节点的水类型必须相同，且运输工具访问供应节点的数量有限（称为运输工具容量）。 为了了解添加这些限制以及供应和需求节点增加时的行为，记录了收敛图。 ##### 参数配置 - **场景一**：生成了六个不同配置的测试实例，并使用差分进化作为搜索引擎的语法进化（GE）进行优化。参数设置如下： - 种群数量为500个个体，每个个体维度为500（初始值在0到255之间）。 - 权重因子F = 0.9。 - 交叉率Cr = 0.5。 - 进化过程进行1000次迭代，以适应度值 ≤ 1E - 6作为停止准则。 - **场景二**：生成了四个测试实例，使用与场景一相同的参数设置，但由于每个实例的隐含难度不同，需要不同数量的个体和维度。 实验程序使用Python编程语言开发，所有实验在配备Windows操作系统、16GB RAM和英特尔i5处理器的计算机上运行。 | 实例 | 场景一配置 | 实例 | 场景二配置 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 1 | \(\vert V \vert = 5, \vert U\vert = 3, \vert K \vert = 1, \vert C \vert = 2\) | 1 | \(\vert V \vert = 5, \vert U\vert = 3, \vert K \vert = 2, \vert C \vert = 2\) | | 2 | \(\vert V \vert = 5, \vert U\vert = 3, \vert K \vert = 1, \vert C \vert = 1\) | 2 | \(\vert V \vert = 8, \vert U\vert = 4, \vert K \vert = 2, \vert C \vert = 3\) | | 3 | \(\vert V \vert = 5, \vert U\vert = 4, \vert K \vert = 1, \vert C \vert = 2\) | 3 | \(\vert V \vert = 8, \vert U\vert = 4, \vert K \vert = 3, \vert C \vert = 3\) | | 4 | \(\vert V \vert = 6, \vert U\vert = 4, \vert K \vert = 1, \vert C \vert = 2\) | 4 | \(\vert V \vert = 10, \vert U\vert = 5, \vert K \vert = 2, \vert C \vert = 4\) | | 5 | \(\vert V \vert = 10, \vert U\vert = 6, \vert K \vert = 1, \vert C \vert = 3\) | - | - | | 6 | \(\vert V \vert = 20, \vert U\vert = 10, \vert K \vert = 1, \vert C \vert = 5\) | - | - | ##### 结果分析 - **场景一**：结果表明，通过基于运输问题的模型和元启发式算法（如语法进化），可以优化水资源来源。中位数结果接近最优解，但由于迭代次数限制为1000次，未收敛到全局最优解，但最小适应度值的解