为实现区域水资源的合理分配和社会公平，水资源系统调度需兼顾用水效率和效益分配，而且调度规则的制定和实施需要上下游利益相关者与决策者的共同参与。然而，现有的水资源优化调度方法一般从决策者或管理者的角度出发，倾向于寻找出整个水资源系统效益最佳的调度方案，对水资源配置的公平合理性考虑不足，往往会降低“边缘用水群体”（即用水保证率偏低的利益相关者）的用水需求。为更好地统筹兼顾各用水部门利益，本研究将“参与式决策”（Participatory decision-making）与智能多目标优化算法相结合，提出了考虑公平原则的水资源参与式多目标调度方法。通过分析各用水部门间的效益制约关系衡量不同水资源调度方案的公平性，并采用机器学习技术将公平原则整合到现有水资源优化调度中，生成更多公平性较高的水资源优化调度规则，从而同时保证了调度的效率和公平性，提升了整个水资源系统的协调性和持续性。
以意大利第三大湖Lake Como的调度为例，该方法1）在保证多个利益相关者高效用水的同时，得到了更多协调性较高的解集（调度方案集）；即在提高供水和防洪效益的前提下，显著提升了大部分调度方案的生态和旅游用水保证率，有效缓解了各部门间的用水矛盾。2）在得到协调性好的调度方案同时，大大降低了原调度问题的优化维度，进一步挖掘各调度目标的潜在效益，便于其推广应用于更复杂、更高维度的水资源调度；3）可根据决策者偏好调整Pareto前沿的分布，揭示水资源多目标优化对公平用水原则的响应规律，并解释了公平原则对水资源多目标调度的影响，进一步促进了各用水部门的沟通协作及水资源调度效益的合理分配。

水资源调度,多目标优化,公平原则,参与式决策,机器学习