改进混合遗传算法用于给水管网优化设计的研究

【摘要】： 城市供水系统是城市建设和发展的重要基础设施,是保障人民生活和发展经济建设不可缺少的物质基础,而输配水系统(即供水管网系统)是城市供水系统的重要组成部分,其投资一般要占整个供水系统总投资的50-80%,而且还直接影响到庞大的电能消耗、运行管理费和整个供水系统的性能及可靠性。因此,进行管网优化设计具有重要作用和意义。 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,在选用优化模型解法时,对常用于给水管网优化设计计算的线性规划法、非线性规划法、动态规划法、神经网络、遗传算法作了较深入的分析与研究,通过分析这些优化技术存在的问题和不足,提出了管网优化设计计算的改进混合遗传算法。遗传算法是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索方法,它具有可扩展性,易于同别的技术结合使用,形成混合遗传算法用于复杂问题的优化计算。 为克服基本遗传算法的缺点,采用拟并行算法中的移策略对基本遗传算法加以改进,使得由较少的计算量即可获得最优管径组合方案;使用整数编码技术对管径变量进行编码,可以避免其他方法带来的管径二次圆整问题;对违反最大流速限制的管段采用惩罚技术加以处理以剔除不可行解。 在计算管网优化设计目标函数和遗传算法适应度函数之前,需要进行管网水力计算以求解管段流量和节点压力,根据该计算过程为求解非线性方程组的实质,抛开了常规计算方法,选用了适于求解大规模非线性方程组的信赖域法。该方法具有整体收敛性,不仅能很快地解决良态问题,而且也能有效求解病态问题。 将改进遗传算法和信赖域法结合使用,取长补短,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