基于遗传算法的给水管网多工况优化设计

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第３ ９卷第 １期
２ ０ １ ７年 １ 月
人
民
黄
河
Ｖｏ １ ． ３９． ＮＯ． １
ＹＥＬＬＯＷ ＲＩ ＶＥＲ
Ｊ ａ ｎ ． ， ２ ０１ ７
【 工程勘测设计 】
基于 遗传 算法 的农 村 供 水 管 网优 化 设 计
胡 良明 ， 李 仟， 郑佩佩 ， 唐 珂
（ 郑 州大 学 水利 与环境 学院 ， 河南 郑 州 ４ ５ ０ ０ ０ １ ）
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｗａ ｔ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｎ ｃ ｙ＆ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｒ ｕ ｒ ａ ｌ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｖ ｅ ｒ ｙ ｉ ｍ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｆ ｏ ｒ ｓ ａ ｖ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ｂ ｅ ｎ ｅ ｉ ｆ ｔ ｓ ｏ ｆ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｉ ｐ ｅ ｄ ｉ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍ ｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ， ｅ ｅ ｏ ｎ ｏ ｎ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｗ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｄ ； ａ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｒ ｐ ｉ ｐ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｗ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ， ｂ ｙ ｔ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｍ ｕ ｍ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｈ ｙ ｄ ｒ ａ ｕ ｌ ｉ ｃ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ —

基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究供水管网是城市基础设施中重要的一部分，其运行效率和水资源利用率直接影响到人民生活，经济发展以及环境保护。

然而，供水管网在长期运行过程中容易出现漏损问题，不仅造成水资源的浪费，还可能引发水质污染和地面沉陷等不利影响。

为此，基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究成为了当前供水管网管理的热点之一。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，通过模拟自然选择、交叉、变异等进化过程，寻找问题的最优解。

在供水管网漏损控制优化研究中，遗传算法可应用于确定最佳的供水管道运行方案，减少漏损，提高供水效率。

首先，基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究需要建立合理的数学模型。

这个模型应包括供水管道的网络拓扑结构、水流状态、漏损模型等，并且需要综合考虑供水管网的复杂性和实际情况，以保证优化结果的准确性和可行性。

其次，基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究还需要考虑多种约束条件。

供水管网的运行受到多种因素的影响，如供水压力、管道直径、供水需求等。

因此，在优化过程中需要设置适当的约束条件，以确保供水管网在优化后依然能够满足各项运行要求。

然后，基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究应该将漏损控制作为一个多目标优化问题。

漏损控制既包括降低漏失率，减少非技术漏失量，还要充分考虑供水管网的运行稳定性和经济性。

在设计优化目标函数时，应综合考虑这些因素，以达到最佳的漏损控制效果。

另外，基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究还需要合理选择适当的遗传算法参数。

这些参数包括种群大小、交叉概率、变异概率等，直接影响到遗传算法的搜索能力和求解效率。

通过合理地选择这些参数，可以提高优化结果的准确性和收敛速度。

在实际研究中，基于遗传算法的供水管网漏损控制优化研究还需要进行数值模拟和实地实验验证。

通过数值模拟可以对优化结果进行评估，验证其可行性和有效性。

而实地实验可以对优化结果进行实际运行验证，进一步提高优化方法的可靠性。

基于遗传算法的新建给水管网优化设计基于遗传算法的新建给水管网优化设计栾志玲,纪志凤(烟台职业学院计算机与信息工程山东烟台264000)摘要:遗传算法是一种较新的工程优化算法，将其引入给水管网优化设计,增强了管网设计方案的经济合理性。

对给水管网优化设计的数学模型建立，遗传算法的基本原理、实数编码技术、评价函数的建立进行了分析，并用实例验证了其有效性。

关键词:给水管网优化设计;遗传算法;数学模型;算例中图分类号:TU991.02 文献标识码:A 文章编号:1673-5382(2007)03-0047-06供水工程总投资中，输配水管网大约占总投资的70%-80%，可见，管网是输配水系统设计的重要组成部分，其投资大，投资偿还期长，有很大的可塑性。

一般通过优化设计计算，可以节省工程投资的10%左右。

管网优化设计是在建立数学模型和提出多个约束条件后，通过一定的数学算法，得出经济合理的管径和水泵扬程的[1]。

近年来，遗传算法在给水管网优化设计中研究取得了一定的研究成果。

本文将遗传算法引入了新建环状管网的优化设计中，增强了管网设计方案的经济合理性。

1 给水管网优化设计和遗传算法给水管网的计算简图是有向图，将供水管网中的管段概化成一条线段(即图中的边)，边与边由节点相连。

即把给水管网看作是一个由若干顶点（节点）和边（管段）组成的有向图。

图1中箭头表示各条边的方向，即管段中水流方向。

图1 环状管网图例顶点与边的关系（即管网的拓扑结构）可用两个基本关系矩阵来描述环-节点矩阵KL(I,J)[2]，环-管段矩阵LG(I,J)。

首先，给管网各管段编上总体号，给管网各节点编号，给管网各环编号，然后写出矩阵KL(I,J)和LG(I,J)。

KL(I,J)中的行号与环编号相对应，其值是环上的各个节点，对于图1管网有KL(I,J)= 。

LG(I,J) 中的行号与环编号相对应，列号与管段局部号相对应，其值为管段的总体编号，对于图1管网有LG(I,J)= 。

基于遗传算法的给水管网优化摘要:从系统工程的角度,针对给水管网系统优化是一个混合离散变量的非线性多目标规划的特点,建立给水管网系统非线性优化模型,采用遗传算法,有效的解决了给水管网优化问题。

关键词:系统;给水管网优化;遗传算法1前言从系统方法论的角度看,给水管网优化一般可分以下几个步骤:(1)确定需要优化的给水管网系统,并用经济、效益、时间等性能指标表示。

(2)选取影响给水管网系统独立的优化变量。

(3)确定各优化变量的取值范围即约束条件(s.t).(4)确定给水管网系统优化模型的结构形式,即用目标函数和约束条件来描述各优化变量之间、各优化变量与各性能指标之间的关系式。

(5)针对所确定的给水管网系统优化模型的结构形式,运用解析法或数值法或其他优化方法进行最终求解。

(6)对所得的优化结果的合理性、计算精度和敏感性等进行分析和验证。

2基本原理遗传算法是一种模拟生物自然选择和杂交的自然进化过程的一种利用编制计算机程序来解决优化问题的方法。

遗传算法克服了传统优化方法因线性化引起的不稳定性,以及依赖于初始点选择而易限于局部极小点等缺点。

遗传算法具有适应性强、能以最大的概率找到全局最优解或近似全局最优解,只要求目标函数和约束条件是可计算的,不需计算目标函数的偏导数等特点。

遗传算法利用选择、杂交、变异操作,能在更广泛的范围内寻求最优解,适合于处理复杂的非线性优化问题。

遗传算法直接面向优化问题,与传统优化方法相比,它的结果是一组好的解,为使用者提供了可供选择的机会。

对于给水管网优化问题,只需选择或编制一种具体的遗传算法方案,按照目标函数定义一个适应度函数,就可以利用遗传算法或改进的遗传算法的步骤来进行求解。

给水管网系统优化问题涉及因素很多,是一个混合、离散变量的非线性多目标优化问题。

将目标函数集中于经济最优目标上,同时为保证供水可靠性,设定最小管径约束,从而避免单纯考虑经济而导致树状网的出现。

给水管网的优化问题即是在给定管线布置及可供管径规格等条件下,求解最优管径和最优水源流量问题。