Page 63 - 2025年第56卷第7期

（2）云计算原理。云计算是基于虚拟服务器完成大量的计算任务，用户按需访问服务器并存储
文 件 。 本 文 选 择 阿 里 云 服 务 器 基 于 MATLAB Parallel Server 工 具 构 建 云 端 MATLAB 分 布 式 集 群 ， 采
用 C/S 作 为 云 计 算 的 系 统 结 构 完 成 水 库 群 实 时 防 洪 多 目 标 风 险 调 度 任 务 ， 满 足 防 洪 调 度 的 实 时 性
需求。
云计算基于 C/S 构架由客户端和云服务器两大部分组成，客户端和服务端通过网络进行任务调度
和数据传输。客户端主要负责云计算前期的准备工作，包括：调度程序的编写、阿里云平台账号注册

和购买若干台环境配置相同的服务器。服务端是由多台云服务器在同一局域网下依托 MATLAB Paral⁃
lel Server 软件构建云分布式集群，负责并行计算调度任务以及完成数据存储工作。云分布式集群由若
干台服务器组成，其中服务器被划分为一个主节点和若干个子节点，主节点负责监督管理整个集群，
并将调度任务分配给集群中的子节点；子节点根据集群分配的 CPU 个数同时进行调度任务的计算和结
果存储，并通过节点间通信将存储结果传输给主节点。
2.2.4 基于云计算和 MOGEO 耦合求解 本文从风险因子模拟、智能优化算法、并行计算和云计算四
个方面开展水库群实时防洪多目标风险调度模型求解效率提升研究，将风险因子样本作为循环最外
层、智能算法迭代次数作为循环中间层、种群作为循环最内层，构建基于云计算的耦合嵌套循环框架

优 化 调 度 模 型 ， 为 提 高 多 目 标 优 化 模 型 求 解 效 率 提 供 了 一 种 新 思 路 。 具 体 求 解 步 骤 如 下（如 图 1
所示）：

图 1 基于云计算和 MOGEO 耦合求解水库群实时防洪多目标风险调度模型

（1）客户端和集群进行网络通信：用户在客户端开启云集群，将编写好的调度程序和原始数据通
过网络传输给集群中的主节点。
（2）云集群进行并行计算：主节点分析耦合嵌套循环框架，识别由改进 LHS 随机模拟产生的 M 个
风险因子样本，接收 M 场随机洪水的防洪调度计算任务；主节点将任务分配给各个子节点，监督管理
整个集群运行；各个子节点同时调用 MOGEO 智能优化算法，求解水库群实时防洪多目标风险调度模
型，得到并行计算结果。
（3）数据存储与传输：各个子节点存储计算结果，并基于云集群间的通信将存储数据传输给主节
点；主节点通过网络通信将调度结果返回给客户端；云计算结束，关闭集群。
2.3 模型解集筛选 基于 MOGEO 算法对水库群实时防洪多目标风险调度模型进行求解，得到 M × N
个非劣解，调度方案众多不利于防洪调度的实时决策。因此，本文考虑众多非劣解的空间分布形态，
聚焦实时防洪决策，采用改进点云体素下采样法 ［26］ 提取典型调度方案，保障提取方案的多样性和代
表性。

— 889 —