本文主要探讨了多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithm, MOEA）在地下水优化管理中的应用，结合大数据和算法的背景，强调了在解决复杂水资源问题中的重要性。多目标进化算法是一种能够处理全局优化问题的高效工具，尤其适合处理传统算法难以解决的复杂优化任务，具有高鲁棒性、自组织、自适应和自学习的特点。
针对地下水管理模型的优化设计，论文首先回顾了MOEA在该领域的研究现状和存在的问题，如局部最优与全局多样性的平衡和计算效率问题。为解决这些问题，作者提出了四种创新的多目标优化技术：
1. 基于小生境Pareto禁忌搜索算法（Niched Pareto Tabu Search, NPTS）：借鉴Baykasoglu的多目标禁忌搜索算法，通过引入小生境技术和适应值共享函数库，提高了算法的全局搜索能力和计算效率。
2. 基于精英保留策略的多目标禁忌搜索算法（Elitist Multi-Objective Tabu Search, EMOTS）：受到NSGA-II的启发，采用精英保留策略并结合拉丁超立方抽样生成邻域解，确保非劣解能收敛于真实解且沿权衡曲线均匀分布。
3. 基于小生境Pareto禁忌遗传混合算法（Niched Pareto Tabu Search combined with Genetic Algorithm, NPTSGA）：结合NSGA-II的种群进化操作和NPTS，平衡局部最优解与全局多样性的关系，保持解的收敛性和群体多样性。
4. 基于改进小生境Pareto随机遗传算法（Probabilistic Improved Niched Pareto Genetic Algorithm, PINPGA）：在确定性模型基础上，引入随机Pareto控制排序和随机小生境技术，寻找参数不确定条件下的多目标管理模型的Pareto最优解。
通过函数测试，这四种方法的合理性和有效性得到了验证。进一步，论文采用模拟-优化建模框架，将这四种MOEA与地下水模拟程序耦合，构建了地下水多目标系统的模拟优化管理模型。这些模型被应用于不同类型的实际问题，验证了它们的有效性和适用性。
结论部分，作者对研究内容和结果进行了综合分析和讨论，详细阐述了改进后的MOEA的优势和局限性，并总结了关于地下水系统多目标优化管理的见解。同时，对未来的研究方向提出了展望，包括可能的算法优化、模型复杂性的处理以及不确定性环境下的优化策略等。
关键词：地下水模拟、地下水管理、模拟优化模型、多目标进化算法、禁忌搜索、遗传算法、随机多目标优化。
