改进蝴蝶优化算法-投影寻踪模型在区域河长制考核评价中的应用

为科学考核评价区域河长制工作,构建改进蝴蝶优化算法(IBOA)-投影寻踪(PP)评价模型,以文山州2017年、2018年和2020年河长制考核评价为例进行实例研究.选取4个典型测试函数对IBOA进行仿真验证,并与基本蝴蝶优化算法(BOA)、鲸鱼优化算法(WOA)、布谷鸟搜索(CS)算法等8种算法的仿真结果进行对比.从水资源保护、水域岸线管理、水污染防治、水环境治理与水生态修复、执法监管5个方面遴选23个指标构建区域河长制考核评价指标体系和分级标准,在各分级标准阈值间采用随机内插的方法生成样本构建考核评价投影目标函数,利用IBOA-PP模型对实例各年度河长制进行考核评价.结果表明,IBOA寻优精度优于BOA、WOA、CS等8种算法,具有较好的收敛速度、极值寻优能力和跳出局部极值能力.IBOA-PP模型对实例2017年河长制考核评价结果为"不及格"、2018年评价为"及格",规划年2020年评价为"优秀".