城镇供水管网快速优化设计探讨

在目前的给水管网优化设计中,主要应该考虑以下几个方面：1、要保证供水所需的水量和水压;2、水质安全;3、可靠性（保证事故时的水量）;4、经济性。而管网的技术经济计算就是以经济性为目标函数,将其他的作为约束条件,据此求出最优的管径（即经济管径）或水头损失,并进而可以做管网的水力计算（平差）工作。城镇供水管网一般都是环状网,或者以环状网为主,本文将以环状网考虑。其在求经济管径时,目前常用的是虚流量法。该方法在理论上处理该问题可行、可靠,并得到了较充分的理论证明;但是在实际应用时会显得较为麻烦,因为应用虚流量法计算出来的管径并不是标准管径,还要通过进一步的选择,并且还要通过邻近管径经济技术比较才能够得到最后结果,特别是在管段较多时,其在效率上不具备优势。另外当约束条件或整个系统的控制点增加时,其计算量和时间将会成比例增加,甚至计算过程也会复杂化。所以,本文对此引入了遗传算法（GA）,对管网进行全局优化并一次性快速得到标准经济管径,从而减少更多计算工作,以更好地进行管网优化设计。遗传算法在此过程的应用中,直接对目标函数进行优化。遗传算法作为一种优化方法,它是在“优胜劣汰”这一生物进化原则指导下一种自适应优化方法,具有全局性、高效性以及并行性等优点。遗传算法（GA）适应性很强,只要求优化问题是可计算的,对搜索空间没有任何要求,可以是离散的、非线性、高维的或多峰值的等。在本问题中,在市场所提供的有限的标准管径型号的条件下,管径作为变量是离散的。而遗传算法在处理该问题时,它能够在给定的范围内对变量进行全局、多路径搜索,这是它对于处理该问题优于其他传统的优化方法所在;而且它还具备计算并行性的特点,因而当约束条件或控制点增加时,计算量和时间将不会成比例增加,以至能够高效快速地得到优化结果。另外,遗传算法在处理问题时,不仅仅是计算出最优结果,而且还依次给出了次优结果,这样我们可以按照实际情况做出比较,再选择出既经济又合理的方案,这个特性特别是在实际工程实例中尤为实用。     

基于混和遗传算法的水资源与污染控制系统综合规划

水资源与水污染控制系统的综合规划是使水污染的综合治理、水资源的分配以及系统的总费用达到最优的多目标优化过程,是进行水污染控制与防治以及水资源分配的必要手段,也是整个环境污染防治的最重要组成部分之一。引入多目标优化的混和遗传算法(HGAs)对该系统进行计算,可以实现有效地优化控制。     

湖泊富营养化评价方法的探讨

针对常用的湖泊富营养化评价方法的不足，结合现有的评价模型，提出了一种改进的混合评价方法——遗传优选模糊模式识别评价方法，并选取了10个湖库的chl-a、TP、TN、COD、SD作为评价指标进行水体的富营养化程度评价，结果表明，与原有的评价模型相比，新的评价方法得到的评价结果误差较小，能够对水环境污染作出科学的符合实际的评价。