本书以雅砻江下游梯级水库群为例，开展中长期径流预报、梯级水库群多目标优化调度、径流预报不确定性下的调度风险分析及多属性决策研究，主要的研究成果包括：（1）提出了基于“量-型”耦合相似的多维混沌预测方法，将多源数据相似性度量融入多维混沌相空间重构，提升了中长期径流预测精度。（2）建立了基于多策略融合的多目标蝴蝶优化算法，通过改进种群初始化、算法参数、进化方程和变异策略，提高了水库群多目标优化调度模型的求解效率。（3）构建了预报不确定性下的水库群多属性决策方法，充分利用风险均值和区间数信息，实现调度方案多属性决策。