浅述智能优化算法在市政管网中的应用.pdf

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1、Vol.42,No.2第42卷第2期April,2016SichuanBuildingMaterials2016年4月浅述智能优化算法在市政管网中的应用1222许倩语,宋文武,魏立超,杨秀鑫(1.西华大学建筑与土木工程学院,四川成都610039;2.西华大学能源与动力工程学院,四川成都610039)摘要:市政管网是城市规划中一项非常重要的内容,年提出在一个实际的预算中,重点是应该找到最好的解决好的管网规划会节省大量的初投资。智能算法作为一种实方案,而不是试图找到全局最优解;Wu和Zhu等在2011用、高效

2、、鲁棒性强的优化技术,采用智能优化算法对其年发布的成果表明,他们一直在努力提高优化过程的计算进行优化,提高管网系统的可靠性和经济性。本文综述了效率,他们在这方面已经做了很多努力,包括使用增加计市政管网国内外的研究现状、优化中存在的问题及其解决算能力,如并行计算和分布式计算;Housh和Sitzenfrei在方案、市政管网优化的发展趋势,并对市政管网做了一个2012年提出基于非优化改进设计方法用于其他的优化技术;总结展望,为市政管网的优化提供技术支持。Zheng在2011年提出的基本原理已经表明,大部分的需

3、求关键词:市政管网;智能算法;系统优化;研究现状节点提供路径的最短距离作为改进的优化设计;Lansey在中图分类号:TU991.33文献标志码:B2013年提出与天然气工程经验相结合,以提高计算效率的文章编号:1672-4011(2016)02-0302-02优化过程;Maier迫切需要增加GA的效率解决各种大且实DOI:10.3969/j.issn.1672-4011.2016.02.146际的优化问题;DiPierro在2014年提出大多数现有差分进化算法就是找到算法方面面临的重大挑战,通常可用于给0

4、前言排水在实际工程中的预算问题;Razavi(2014年)提出并行市政给排水是一个系统工程,在过去的二十多年里,发展的元模型方法,对大型的给排水管网系统进行了模拟。市政给排水得到了快速发展,整个给排水系统投资占总投国外的学者在智能算法上做了很多研究,旨在解决优化过资的60%左右,但随之而来的就是大多数工程没有考虑到程中存在的不足,目标是引入一种新的启发式抽样方法,节能及安全的问题,出现了管网系统设计相对不合理及不确定群体的初始种群的代价最小的设计改进的基于工程经节能的问题。传统的优化设计方法已经不能满足管

5、网现有验或领域知识,提出严格的评估方法,把我们学到的领域的发展水平,随着新的理论技术和计算机科学的不断进步知识和工程实际结合起来,国外学者的研究中这方面做得和发展,智能优化算法已经开始运用在管网的优化设计中,很好。传统的优化算法有枚举法、单纯性法、动态规划法、线性在国内,金菊良和朱良华在2007年提出基于整数编码和非线性法等,由于这些算法都存在效率低下、计算复杂遗传算法的给排水管网优化,研究整数编码比二进制编码且计算结果误差大的问题,现在应用相对较多的智能算法能使计算简便并加快计算速度;许刚等在2006年

6、使用极大有微粒群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索、神极小蚁群算法来对管网进行优化,使用单只蚂蚁更新外激经网络算法和蚁群算法等,这些新算法的出现避免了传统素值,将外激素值限定在一定的范围内的基于二进制编码优化方法中的问题。采用新的优化算法,不仅能够大大降的蚁群改进算法;任佳星等在2012年采用一种优化的细菌低管网建设的初始投资费用和年度运行费用,从而提高系觅食算法用以解决全局最优化问题,细菌觅食算法比传统统的可靠性,而且对降低能耗、节约投资资本、促进新兴的遗传算法计算速度更快,效果更好;徐刚在2005

7、年基于技术的发展都有着重要的现实意义。本文通过综述市政给模拟退火遗传算法的管网优化设计方法的研究,给出了管排水的发展历程,以及现阶段国内外研究现状,通过在管网中泵站位置、管道走向,总供水量、控制点自由水压以网优化中存在的问题及其解决方案以及发展趋势和对今后及标准管径系列规格等己基本确定的条件下,求出设计年的发展进行展望。限内管网造价最小的管网布置方案;彭祖平在2006年基于MATLAB的管网优化计算与图形表达,把算法的每一个程1国内外市政管网优化技术的研究现状序用MATLAB来编写,需要进行管网优化的用户

8、只需要把某些程序稍作修改就可以用,具有通用性,对专业的发展近些年,国内外学者研究了大量的在已定管线的配水起到了极大的促进作用。管网的优化设计,经过多年的发展,我国的给排水优化技术也得到了很大的发展,优化技术由传统单一的方法转变2优化中存在的问题及其解决方案成现在新型复合智能优化法。在国外,Nicklow和Zecchin等在2012年成功地开发了优化算法在一般情况下需要解决以下这几个问题,如广泛用于许多领域解决水资源的优化问题,

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