张增荣[1]2008年在《给水管网单目标多工况优化设计的研究与应用》文中进行了进一步梳理为贯彻执行国家“建设资源节约型社会”的发展路线，给水管网的优化设计问题越来越富有战略意义。在满足各种约束条件的前提下，实现管网投资和运行年费用折算值的最小化，一直是给水领域的研究热点之一。现有的给水管网单目标(特指经济性目标)或多目标优化模型，一般都是基于最高日最高时单一工况，没有考虑平均日用水、消防、事故等其它工况，所得的优化结果往往不能满足其它工况下的特殊约束条件，不具有全局可行性，因此不属于全局优化范畴；另外，除了经济性目标以外，其它目标均是难以量化的，因此建立多目标优化模型的条件尚未成熟；再者，虽然进行管网水力、水质模拟的软件很多，但尚未出现一种专门进行给水管网优化设计的通用软件。据此，建立给水管网单目标多工况的优化设计模型，并开发一种通用的给水管网优化设计软件是一项具有现实意义和经济效益的研究课题。本文分别从给水管网优化设计模型和模型的求解算法两方面展开，介绍了各自的发展历史和研究现状，在国内外已有研究的基础上，提出了在满足管网各个用水工况不同的约束条件基础上，以管网造价和泵站运行费用之和的管网年费用折算值最低为单一目标的给水管网单目标多工况优化设计数学模型，并利用排序选择的遗传算法求解该模型。通过一个简单的给水管网算例，提出了进行给水管网单目标多工况优化的必备条件和假设前提，并建立起了一套给水管网单目标多工况的优化流程，将这一流程应用到一个工程实例管网，达到了较为满意的优化效果。根据给水管网单目标多工况优化模型和排序选择的遗传算法理论，基于改进的EPANET2．DLL开发工具——MyEPANET2．DLL，在VC++6．0平台下开发了给水管网优化设计软件WDNOA1．0。该软件采用面向对象的数据结构和DAO数据访问对象的设计方法达到了与Microsoft Access 2000数据库的无缝连接，具有界面友好、支持多种文件格式(．INP和．WDN)、计算速度较快等优点，具有较好的应用前景。
潘永昌[2]2007年在《改进蚁群算法和改进混合遗传算法在给水管网优化中的应用》文中研究指明城市供水管网是城市供水系统中重要的一环，它不仅是连接供水处理厂与用户的“桥梁”，而且投资占整个供水系统的50％-80％，同时也占用供水系统30％-50％的能耗。随着水资源日益紧缺和水资源开发利用率的提高，新系统的兴建和老系统的改扩建等所需的工程投入逐渐增大。因此，供水管网的规划、设计和运行管理是否科学、经济、实用，直接影响工程的投资、运行管理费用及系统的可靠性。因此，进行给水管网优化具有重要作用和意义。本文应用改进蚁群算法，把其运用到给水树状管网的优化布置，可实现节省投资、合理布局的目的，为给水管网的优化设计和给水管网优化调度提供了前提条件，并用一个算例进行验证，可预计蚁群算法在此方面将有广阔的应用前景。在计算管网优化设计之前，需要进行管网水力计算以求解管段流量和节点压力，本文选用了性能较好的水力模拟软件EPANET进行计算。在进行经济性计算之前必须知道经济性参数的取值，本文通过MATLAB编写程序进行最小二乘法拟合。通过对已有管网优化设计数学模型进行分析，提出了以经济性和可靠性为目标函数的多目标优化数学模型。建模过程中，将系统可靠性定义为“节点富余水头加权平均值”和“管网恢复力”，使对管网系统可靠性对评价更加直观和定量化；同时将管网年费用作为经济性衡量指标。针对该优化数学模型为离散变量组合优化的实质，将改进遗传算法和水力模拟软件EPANET结合使用，形成“改进混合遗传算法”用于复杂给水管网的优化设计计算，并编写了相应优化计算程序。最后，以一个具有典型代表性的管网优化设计工程案例对该优化模型和改进混合遗传算法的理论、方法进行验证，并将计算结果与常规设计方法得到的结果进行经济、水力性能和可靠性比较，充分说明了改进混合遗传算法在给水管网设计中具有重要的理论和实用价值。
丁军平[3]2006年在《复杂给水管网的流量计算与分析》文中提出城市给水管网系统是一个结构复杂、规模庞大、随机性强、运行控制为多目标的网络系统。给水管网流量计算的结果是进行管网优化设计和现状分析的重要参考资料。由于传统算法对复杂给水管网的处理能力不足，导致在进行流量计算时不能满足用户的需要。这在很大程度上限制了复杂给水管网流量计算的应用。本文通过研究国内外现有的复杂给水管网流量计算理论，分析现有算法的特点，同时对遗传算法进行了深入的研究，提出使用遗传算法进行给水管网流量计算。由于标准遗传算法对约束条件的处理能力不足，需要对标准遗传算法进行改进，在论文中提出采用“概率贪心算法”、“整体交叉”操作和“整体变异”操作来保证种群中的个体都是满足约束条件的。最后使用改进的遗传算法建立了给水管网流量计算的数学模型，并介绍了每个步骤的实现细节。在进行系统的实现时，不但实现了使用遗传算法进行流量计算，同时还实现了使用传统的哈代—克罗斯法进行流量计算，然后使用实例对遗传算法和传统的哈代—克罗斯法的计算结果进行了比较，得出使用遗传算法进行复杂给水管网流量计算是一种切实可行的算法的结论。为遗传算法在复杂给水管网流量计算领域的进一步应用打下了基础。本课题以Oracle和Delphi为开发工具，在开发过程中始终贯穿了面向对象的编程思想。以复杂给水管网的流量计算为主线，根据信息管理系统建设的思想完成了给水管网管理系统的开发，从而实现了一个包括流量计算和各种管网信息管理的整体系统，为给水管网的科学化管理提供了系统支持。
张永华[4]2005年在《基于蚁群算法的给水管网改扩建研究》文中研究指明给水管网在保障经济建设和人民生活中发挥着重要的作用。随着经济的持续发展、城市规模的不断扩大,各发展中的城市面临着给水管网系统改扩建问题。由于给水管网投资大、费用高,合理进行管网优化改扩建能够节省大量投资,实现良好的经济效益和社会效益。本文结合某市的给水管网改扩建实际工程进行了研究。 较为准确的探讨管网分析模型是管网改扩建优化的必要基础。本文结合实际工程,建立了城市的管网微观模型,并进行了模型校核和现状评价,为管网系统改扩建优化设计奠定了坚实的基础。针对目前采用最大时流量进行的单工况管网设计中,管径都取值较大的情况,建立了基于多工况考虑的给水管网改扩建优化设计模型。 针对改扩建优化设计问题为复杂非线性规划问题、其决策变量为离散变量及其目标函数为多峰值函数的特点,本文结合某小区管网优化算例,分别采用遗传算法、蚁群算法及蚁群改进算法进行计算分析。结果表明:蚁群改进算法更容易实现全局最优解,且优化效率较高。 应用蚁群改进算法与传统设计方法在某市给水管网改扩建实际工程的应用表明:优化设计方案要比传统设计方案节省管网造价,多工况模型优于单工况模型。
潘玲[5]2004年在《并行遗传算法在一种新的给水管网优化设计中的应用》文中研究指明给水管网优化设计是城镇供水工程的一项重要工作，国内外许多学者都对此做了广泛、深入的研究，提出了很多具有代表性的优化设计理论与方法，例如枚举法、线性规划法、动态规划法，还有遗传算法和模拟退火算法等。 本文首先介绍了给水管网优化设计的现状以及优化设计的内容与意义，论述了给水管网水力计算理论和最优化方法—遗传算法的理论及设计计算流程。 接着，列举给水管网优化设计的数学模型，并分析影响目标函数优化结果的各种因素，例如泵站效率、资金时间效率、用水量变化曲线、供水能量变化系数等。考虑到峰谷电价、用水量变化曲线及用水可靠性因素的影响，分别建立了以最高时流量设计管网的模型和以期望时流量设计管网的模型，以年费用折算值加上清水池年造价折算值为目标函数，以连续性方程、管中流速和铸铁管耐压值等为约束条件，进行并行遗传算法对给水管网优化设计的实现。设计过程中，将整个群体划分为几个子群体，各自独立进化，选择算子、交叉算子和变异算子以及其他参数都做了相应的改进。 最后，通过工程实例的应用，证实了本文并行GA模型的有效性、收敛性以及以期望时流量设计管网的经济性，即使流过最高时流量也可以保证其用水可靠性。
刘梦云[6]2013年在《基于多目标和声搜索算法的给水管网优化设计的研究》文中研究表明随着我国城市的发展,给水管网的规模越来越大,系统也更加复杂。对管网系统进行优化设计,降低城市供水系统的运行费用,提高供水系统的可靠性,具有重大的经济和社会效益。本文在系统回顾国内外给水管网优化设计的研究进展的基础上,针对传统单目标管网优化仅考虑管网总费用年折算值最小的不足,提出了以管网总费用年折算值最小、管网水力可靠度和熵值可靠度最大为目标的多目标优化模型。模型的水力可靠度用于衡量用户节点水量需求的满足程度；熵值可靠度则用于衡量管网配水水量的分布均匀性。针对标准和声搜索算法搜索易陷入局部最优的问题,本文采用具有较强全局搜索能力的动态自适应多目标和声搜索算法对多目标优化模型寻优。通过实例分析,验证了改进算法的合理性和有效性。
陈俊博[7]2006年在《自适应惩罚遗传算法的给水管网优化设计》文中提出城市给水管网是城市供水系统的重要一环，投资占整个供水系统的50％～80％，随着城市规模的扩大，用户对水质水量的要求不断提高，给水管网的优化设计成为给排水工程界的一项重要课题。本文在当前给水管网优化设计研究成果和遗传算法的基本原理与实现方法的基础上，提出应用一种改进的遗传算法——自适应惩罚遗传算法进行给水管网优化设计。 自适应惩罚函数是在常规惩罚函数的基础之上，采用能够根据每代的解而自适应变化的惩罚因子，使惩罚函数能根据每代的结果自适应的变化。自适应惩罚遗传算法通过对编码方式、选择算子、交叉算子和变异算子等的优化组合以及采用自适应惩罚函数来处理边界约束条件建立了遗传算法模型，使改进后的遗传算法不仅能够有效地保存可行解而且能够充分利用非可行解中的可行部分，使算法能够更加有效地搜索可行的最优解，避免陷入局部最优解。选用节点水头法作为给水管网遗传进化过程中进行管网水力平衡计算的子程序，直接利用计算出的节点压力来确定个体适应度高低，提高了计算效率。 研究表明，自适应惩罚遗传算法更具有全局寻优能力且算法计算效率高，收敛性能好，对给水管网优化设计具有十分重要的意义，在实际工程应用中有很大的参考价值。
傅维秀[8]2006年在《城市给水管网改扩建优化设计方法研究》文中研究说明随着经济的发展、城市的扩大、用水量的增加、用水普及率的提高，各城市都面临着给水管网系统改扩建问题。由于给水管网投资大、管理费用高，合理的进行管网改扩建不仅能够丰富和完善管网设计内容，而且对于降低工程投资和提高新技术应用水平都具有重要的现实意义。管网改扩建优化设计须以管网运行工况分析为基础。本文从给水管网工况分析的理论知识和步骤出发，提出建立给水管网运行工况计算分析系统的概念，并对该系统各组成模块加以阐述，为实现管网改扩建优化设计奠定了基础。以山东省威海市某区给水管网改扩建工程为研究对象，运用灰色神经网络组合模型对城市中长期用水量进行了预测，达到了在数据较少情况下提高预测精度的目的，并运用MATLAB编程计算，经分析结果该方法是可行的。在分析给水管网阻力系数的现场测试方法和阻力系数对管网动态模型影响的基础上，提出运用灰色组合模型推求不同管龄、不同管径管道C值，完成了威海市给水管网C值的推求。在进行改扩建优化技术经济学研究的基础上，建立了城市给水管网改扩建优化设计模型，用Datafit软件和遗传算法的原理建立了一种新的管道造价公式来进行管网技术经济分析。针对改扩建优化设计问题为复杂非线性规划问题、决策变量为离散变量及目标函数为多峰值函数的特点，选定遗传算法进行求解分析。经过优化理论与技术经济学理论、计算机技术、给排水知识的有机结合，求解了威海市某区给水管网改扩建管段的管径，并将其应用于该市实际工程中，实践证明是可行的、可信的。
葛琳[9]2003年在《给水管网优化设计及其CAD的研究》文中指出随着城市现代化建设的加快，配水管网建设在市政工程中占有了越来越重要的地位。由于给水管网优化技术的运用能够产生巨大的经济效益和社会效益，不仅可以节省大量的资金，而且还能改善整个管网的水力条件，因此具有很好的工程前景；然而目前管网优化技术缺乏工程实用功能，而且计算机作为一种强大的现代工具，并没能得到充分的应用。本文根据以往的文献资料及相关工程经验，针对给水管网优化设计这一课题做了深入的研究，提出利用分层分解协调算法将管网优化设计问题分解成流量优化、管径优化及管径取整叁个子课题的思想，并分别采用广义简约梯度法、遗传算法与广义简约梯度法相结合的混合遗传算法及简单遗传算法来求解叁个课题。本文对遗传算法作了很多的改进，采用了自然数编码技术、扩大采样空间技术、惩罚策略、算术交叉和动态变异技术，并将遗传算法与GRG法有机地结合起来，改善了遗传算法的性能，充分地提高了搜索的效率和精度。本文还开发了以优化技术为核心的给水管网CAD，实现了在CAD中自动搜索并提取管网的拓扑信息及节点流量的自动预分配，建立了管网信息的Access数据库，从而能更为方便地进行管网优化设计。此外，本文以Visual C++作为管网数据库开发平台，实现了对数据库数据的提取，优化计算以及数据反馈。最后，本文结合工程实例验证了算法以及管网CAD的实用性。
罗忠贤[10]2004年在《分类遗传算法在给水管网优化设计中的应用》文中提出城市给水管网是城市供水系统的重要一环。一方面城市给水管网是联系水厂和用户的“桥梁”，另一方面城市给水管网的投资占整个供水系统的50～80％。因此，对城市给水管网作优化设计以尽可能降低造价是大有必要的。 正是由于给水管网优化设计在给水工程中占有重要地位，不少国内外学者对其进行了广泛而深入的研究，提出了多种优化方法，诸如线性规划法、非线性规划法、动态规划法和标准遗传算法。但这些方法在实际应用中均存在一定的局限性。 本文首先阐述了给水管网优化设计的内容和意义，简单介绍了已有的各种优化方法，分析比较了各种优化方法并指出其存在的不足。接着，介绍了遗传算法的基本原理，以管网造价为目标函数，建立了给水管网优化设计的遗传算法模型。在标准遗传算法的基础上，作者提出了一种新的改进遗传算法——分类遗传算法，使新型优化算法(遗传算法)和经典优化方法(启发式优化算法)巧妙结合起来。并通过两个实例(一个为新建管网，一个为扩建管网)加以验证，应用表明分类遗传算法无论是在寻优能力还是在收敛速度方面，都远远优于传统遗传算法。最后，作者对后续工作进行了展望。
参考文献：
[1]. 给水管网单目标多工况优化设计的研究与应用[D]. 张增荣. 同济大学. 2008
[2]. 改进蚁群算法和改进混合遗传算法在给水管网优化中的应用[D]. 潘永昌. 合肥工业大学. 2007
[3]. 复杂给水管网的流量计算与分析[D]. 丁军平. 西安科技大学. 2006
[4]. 基于蚁群算法的给水管网改扩建研究[D]. 张永华. 浙江大学. 2005
[5]. 并行遗传算法在一种新的给水管网优化设计中的应用[D]. 潘玲. 合肥工业大学. 2004
[6]. 基于多目标和声搜索算法的给水管网优化设计的研究[D]. 刘梦云. 浙江工业大学. 2013
[7]. 自适应惩罚遗传算法的给水管网优化设计[D]. 陈俊博. 郑州大学. 2006
[8]. 城市给水管网改扩建优化设计方法研究[D]. 傅维秀. 西安理工大学. 2006
[9]. 给水管网优化设计及其CAD的研究[D]. 葛琳. 湖南大学. 2003
[10]. 分类遗传算法在给水管网优化设计中的应用[D]. 罗忠贤. 西南交通大学. 2004