部分覆盖下供水管网水质监测点优化选址方法

针对供水管网水质监测点的优化选址问题,提出了部分覆盖的概念,将单一的覆盖标准扩展为覆盖标准区间,认为当下游节点水量来自上游节点的比例在最小覆盖标准与最大覆盖标准之间时,在下游节点设置水质监测点,不仅能够监测其自身的水质状况,而且可以在一定程度上部分地反映上游节点的水质状况.建立了部分覆盖下水质监测点优化选址的数学模型,以覆盖水量最大为目标,结合一管网算例设计了求解该数学模型的基于二进制编码的混合粒子群算法.算例结果表明,部分覆盖较完全覆盖对水质监测点优化选址的结果影响较大,同时覆盖标准的区间化更有利于决策过程的实施.     

基于可靠性的给水管网传感器多目标选址

针对蓄意污染事件下给水管网传感器优化选址问题,提出了以污染事件监测比例最大化、污染事件监测时间期望值最小化和选址方案可靠性最大化为设计目标的多目标优化选址模型. 结合一管网算例,利用EPANET2模拟污染入侵后管网结点的污染物浓度时间序列,通过蒙特卡洛方法获取污染事件监测时间矩阵;应用基于整数编码的非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)求解该模型,给出了设计目标间的Pareto前沿面并对参数敏感性做了分析. 结果表明,传感器预算数目与可靠性时间标准对传感器选址结果有着显著影响. 提出的模型可用于对给水管网传感器选址问题的多个竞争目标进行权衡分析．     

给水管网水泵的优化运行

为了在保证模拟精度的前提下缩短计算时间,进行了大规模给水管网微观模型简化的研究.通过线性化管网微观模型方程,应用Gauss-Jordan法简化线性模型,研究了基于简化模型的大规模给水管网水泵优化运行决策模型的建立及求解过程.结合天津市实际管网的计算,结果表明:其计算速度大幅度提高,计算精度基本与简化前的微观模型相同,与基于微观模型的管网优化运行决策相比有明显的优势.     

给水管网管径组合优化的极大极小蚁群算法

蚁群算法作为模仿蚂蚁寻找食物的进化算法已经成功的应用于许多组合优化领域.针对其在给水管网管径组合优化设计过程中的计算时间长,易陷入局部极小点等问题,提出了单只蚂蚁更新外激素值,并使外激素值限定在一定范围内的基于二进制编码的极大极小蚁群改进算法,并编制了相应的程序代码.将该方法运用到某小区管网的管径组合优化,结果表明,改进的蚁群算法与基本的蚁群算法相比,更容易实现全局最优解,且计算时间较短.     

赤峰市给水管网优化改扩建研究

针对我国城市给水管网扩建实际，提出采用直接优化方法－约束非线性混合离散离量规划方法进行管网优化改扩建模型的计算，从而确定出各改扩建管段的最优管径和各水源最优水量分配，经管网工况复核，优化改扩建方案合理可行。     

供水管网水质监测点优化选址研究

针对复杂管网水质比例矩阵求解困难的问题，利用递归方法求解水质比例矩阵,由此得到给定覆盖标准下的覆盖矩阵.以覆盖水量最大为优化目标，提出基于离散二进制编码的微粒群优化算法(DBPSO)优化供水管网水质监测点(WQMS)的选址方法,并给出了详细的计算步骤.算例计算结果表明，用递归方法求解复杂管网的水质比例矩阵具有较高的时间效率且编程容易实现.基于DBPSO算法的WQMS选址方法具有较高的搜索效率，在给定的监测点数目下能够快速找到最优的监测点位置，通过监控监测点的水质状况能够最大程度地了解整个供水管网的水质信息，为供水管网WQMS的优化选址提供了一种新的途径.     

基于改进的自适应粒子群算法的给水管网优化设计

针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题, 提出改进的动态自适应粒子群算法 (modified dynamically adaptive particle swarm optimization, M-DAPSO) .定义趋同因子和参数调整函数, 使算法能根据种群内部信息自适应调整参数, 提出自适应变异策略增加种群多样性.最后, 将M-DAPSO算法应用到Hanoi管网优化中, 仿真结果表明:该算法能以最小的计算代价求得最优的工程造价;与其他优化算法相比, M-DAPSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

给水管网优化模型求解方法综述

对城市给水管网优化模型的求解方法作了简要综述,并着重介绍了目前较为流行的遗传算法。     

谱聚类在给水管网分区优化中的应用

利用图划分技术和图论算法实现给水管网分区。根据给水管网分析,确定分区数量,建立权重邻接矩阵并计算图拉普拉斯矩阵及其特征向量,通过多路图划分对隐藏在特征向量中的聚类信息进行数据挖掘,采用遗传算法和K均值方法实现最佳节点聚类。利用PageRank和最短路径算法确定水表和阀门位置,最终实现给水管网优化分区。实际给水管网模型分区实例表明所提方法在给水管网分区的有效性。     

粒子群优化算法在求解平面选址问题中的应用研究

平面选址问题实质上是带约束的非线性连续函数优化问题。给出了用粒子群优化算法求解平面选址问题的过程描述,分析了算法的时间复杂度。该算法具有易克服局部最优和容易处理约束等优点,不需要进行特殊的编码和译码设计,算法实现简单。应用算例表明该算法是有效的,可以应用于类似优化问题的求解。     

空调风系统突发污染监测传感器优化布置分析

为实现空调风系统内传感器的优化布置,以期能在生化恐怖袭击对整个建筑影响较小时监测到污染物,基于遗传算法,以空调风系统最低污染物输出量为优化目标函数,研究风系统采用不同传感器数目、是否使用经优化的传感器布置方案及节点间距的选取和传感器精度对优化目标函数的影响.算例结果表明:针对某一特定风系统,所设传感器数量越多,得到的风系统最低污染物输出量越小,但当风系统中的传感器数目超过3个时,每增加一个传感器,系统污染物最低输出量占污染物总量的比仅降低约2.0%.考虑到单个传感器成本较高,因而该风系统宜采用的传感器数目为3个;当风系统采用3个传感器时,经优化后的方案能使优化目标函数值平均降低59.3%,且系统污染物最低输出量对传感器监测误差和长直管段节点间距的选取并不敏感.采用经遗传算法优化后的布置方案可使传感器在风系统向室内输出污染物量最小时监测到污染物,进而发出预警并反馈浓度信息,有助于建筑安控中心采取相应应急措施保障室内人员安全.     

大型桥梁动力检测测点优化的改进遗传算法及其应用

回顾了基于动力检测的传感器优化布置准则和方法,提出了一种应用改进遗传算法,服务于大型桥梁动力检测的测点优化方法,并将该方法具体应用到了哈尔滨四方台大桥的动力检测中.该算法改进了约束条件,对于传统遗传算法在大型结构应用时收敛慢且易陷入局部最优的缺陷进行了自适应和全面交叉改进,这种改进大大加快了收敛速度,并确保该算法能搜索到最优值.把经典的优化准则———有效独立准则,模态置信准则,模态应变能准则等以适应度的形式嵌入改进遗传算法中,得出各自的优化布置.通过对哈尔滨四方台大桥模型的仿真分析,证明改进的遗传算法在搜索能力、计算效率、可靠性等相对于传统遗传算法有较大的改善,搜索能力明显优于经典的序列法.在此基础上选取三种典型方法应用于哈尔滨四方台大桥的检测中,用实际采样得到的响应数据进行模态参数辨识,得出了该结构的振型,通过实际应用证明了上述方法的可行性.     

结构损伤参量灵敏度分析的传感器数量位置优化

为判断结构是否存在一定水平的损伤,对结构健康监测系统中所需的加速度传感器的最小数目及其位置进行计算.以损伤参量的灵敏度技术为基础,根据结构损伤对各种损伤参量的影响范围的不同,以遗传算法为工具,针对各种损伤参量得出所需传感器的最小数目以及其配置位置.通过对19自由度的简支梁进行仿真分析,得到对于不同损伤参量进行损伤识别所需加速度传感器最小数目和位置,结果表明对于该算例,柔度法所需传感器数目较少,但是损伤位置比较难确定,而对于模态曲率和模态应变能所需传感器比较多.通过该布置方法可以对结构损伤情况的损伤位置有大致评估,对多损伤状态的最大损伤处有初步定位.     

基于Epsilon-MOEA的给水系统多目标优化与决策

给水系统优化运行是多目标优化问题,决策者需要从众多的候选方案中筛选出一个综合性能最好的方案.将多目标进化算法与多属性决策相接合,采用两阶段方法来求解供水系统的多目标优化与决策问题.首先构建供水系统的多目标优化模型,包括供水系统的运行费用与维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化,运用多目标进化算法Epsilon-MOEA求解,生成Pareto解集.然后,基于信息熵方法得到属性权重,用逼近理想的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解进行排序.算例应用表明,该方法能够对供水系统运行的多个目标进行优化,并使决策者能够从众多的候选方案中选出综合性能较好的方案.     

Optimal operation of water distribution networks under local pipe failures

The optimal operation of water distribution networks under local pipe failures, such as water main breaks, was proposed. Based on a hydraulic analysis and a simulation of water distribution networks, a macroscopic model for a network under a local pipe failure was established by the statistical regression. After the operation objectives under a local pipe failure were determined, the optimal operation model was developed and solved by the genetic algorithm. The program was developed and examined by a city distribution network. The optimal operation alternative shows that the electricity cost is saved approximately 11%, the income of the water corporation is increased approximately 5%, and the pressure in the water distribution network is distributed evenly to ensure the network safe operation. Therefore, the proposed method for optimal operation under local pipe failure is feasible and cost-effective.     

分布式多传感器系统的最佳检测和性能

提出了多传感器分布式检测系统在Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ（Ｎ－Ｐ）准则下融合规则和各局部判决规则之间协调关系的理论分析方法,完整给出了两种 最佳系统和全局最佳系统判决规则的理论推导,并籍此理论上对３种系统进行了瑞利信道的仿真及性能比较,结果表明分布式检测中全局最佳系统的检测性能和机特性均优于两种次最佳系统。     

管网水质监测点对二次加氯影响优化分析

为使水质监测点能够适合于供水管网二次加氯问题,考虑在多工况下采用I/O模型生成覆盖矩阵,建立监测点优化选址模型.为了最大化加氯点实际覆盖能力和最小化管网余氯浓度实际相对标准差,对监测点数量、加氯点数量、监测点覆盖标准和加氯点覆盖标准4个因素的优化取值进行探讨.通过实例验证表明,监测点选址模型能够找到在给定监测点数量下的最优方案.监测点覆盖标准应不大于加氯点覆盖标准,并在0.5～0.7取值,监测点数量应在布置费用约束下尽可能多,加氯点数量及布置方案应使名义覆盖率达到小于100%下的最大值.若前述条件均满足,则二次优化问题的实际相对标准差最小,且名义相对标准差和实际相对标准差的差别很小.该监测点选址模型对二次加氯问题较适用,可以减少二次加氯的总计算量.