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龙图腾网获悉河海大学;武安市河湖长制技术服务中心申请的专利一种野狗优化算法耦合SWMM的灰绿蓝措施多目标分段优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120105930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510586632.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种野狗优化算法耦合SWMM的灰绿蓝措施多目标分段优化方法是由李花月;栾清华;王普秀;王超;孙磊;高成;张新月;陈嘉俊;周宏设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种野狗优化算法耦合SWMM的灰绿蓝措施多目标分段优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种野狗优化算法耦合SWMM的灰绿蓝措施多目标分段优化方法，涉及城市内涝治理技术领域。本发明通过分析积水分布，确定措施类型、规模及成本，构建以总投资成本最小化和径流削减率最大化为目标的优化模型。决策变量包括泵站排涝流量等，采用逐时段水量调蓄法分析流量，并通过多元回归建立变量关系。首轮使用野狗算法生成帕累托解集，再结合SWMM模型进行优化，得出适用于缺乏数据地区的帕累托前沿解集。本发明能够提升城市韧性。

本发明授权一种野狗优化算法耦合SWMM的灰绿蓝措施多目标分段优化方法在权利要求书中公布了：1.一种野狗优化算法耦合SWMM的灰绿蓝措施多目标分段优化方法，其特征在于，包括： 根据收集并整理得到的研究区的基础数据确定积水分布现状，并确定灰绿蓝措施的类型、规模、参数及单位投资成本； 基于所述积水分布现状优化所述灰绿蓝措施的类型及布局； 构建多目标优化模型，以投资总成本最小化和径流总量削减率最大化为目标函数，以泵站排涝流量、水面率、下凹绿地率及透水铺装率为决策变量，结合面积约束、有效性约束及决策变量间的拟合关系设定约束条件； 基于所述灰绿蓝措施和所述多目标优化模型，采用逐时段水量调蓄计算法分析不同工况下的泵站排涝流量，并通过多元回归分析建立决策变量间的数学关系表达式，作为等式约束； 利用野狗优化算法对多目标优化模型进行第一次迭代优化，生成帕累托解集及决策变量范围； 基于所述基础数据构建SWMM模型，采用历史降雨数据进行率定与验证，以确保所述SWMM模型的精度； 耦合SWMM模型与野狗优化算法，基于第一次优化的决策变量范围更新目标函数及约束条件，进行第二次优化，生成灰绿蓝措施空间布局的帕累托前沿解集； 耦合SWMM模型与野狗优化算法，基于第一次优化的决策变量范围更新目标函数及约束条件，进行第二次优化，生成灰绿蓝措施空间布局的帕累托前沿解集，包括： 基于步第一次优化帕累托前沿对应方案下的决策变量的范围，以所有方案平均泵站排涝流量、平均水面率作为已知变量更新多目标优化函数，以下凹绿地率和透水铺装率的极值更新约束条件； 通过Python构建更新后的多目标函数的优化模型，并以野狗优化算法实现迭代； 通过Python实现SWMM模型的自动化建立，并耦合野狗优化算法实现下凹绿地、透水铺装布设面积的自动优化； 基于得到的多目标函数的优化模型，采取野狗优化算法进行迭代，得到第二次优化的帕累托前沿，并确定绿色措施下空间布局的方案解集。

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