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    淺析優(yōu)化設(shè)計燃氣管網(wǎng)的布局

    2016-05-12 00:41:52趙昆
    科學與財富 2016年8期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化設(shè)計遺傳算法

    趙昆

    摘 要:本文旨在應(yīng)用GA建立燃氣管網(wǎng)的布局設(shè)計模型,實現(xiàn)以應(yīng)用軟件平臺為基礎(chǔ)的計算機優(yōu)化設(shè)計。主要工作包括:首先,在閱讀了大量文獻的基礎(chǔ)上,本文指出了燃氣管網(wǎng)布局優(yōu)化在現(xiàn)實工作中的重要意義,論述了遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化上的現(xiàn)狀和研究工作。其次,基于優(yōu)化燃氣管網(wǎng)布局的數(shù)學建模,將遺傳算法應(yīng)用于燃氣管網(wǎng)布局的優(yōu)化問題中,采用Prüfer數(shù)的編碼方式及相應(yīng)的遺傳操作,設(shè)計了遺傳算法。并在MAPINFO平臺上實現(xiàn)了燃氣管網(wǎng)連接布局系統(tǒng)。最后給出進一步的研究方向。

    關(guān)鍵詞:燃氣管網(wǎng);遺傳算法;優(yōu)化設(shè)計

    在燃氣工程項目的投資和燃氣管網(wǎng)管理系統(tǒng)運行中燃氣管網(wǎng)的工程造價所用的費用是很大的,如采用優(yōu)化組合設(shè)計可節(jié)省大量能源。要選擇最優(yōu)的燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計方案,必須要保證燃氣供給所滿足的流量、壓力、壓差、溫度等安全因素,同時要考慮工程投資的經(jīng)濟性,以及系統(tǒng)運行的管理費用的經(jīng)濟性。如何能保證整個過程最大程度地安全輸配,并且具有科學性、合理性,是現(xiàn)實中的一個難點。所以城市燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計具有極其重要的意義。隨著計算機技術(shù)及應(yīng)用軟件的發(fā)展,智能科學的研究幾乎滲透于各個學科領(lǐng)域,智能優(yōu)化算法理論的不斷發(fā)展豐富、應(yīng)用研究的不斷廣泛深入,已經(jīng)有越來越多的新方法應(yīng)用于各個工程領(lǐng)域,使其業(yè)已成為解決諸多大規(guī)模復(fù)雜工程實際問題的有利工具和有效方法。燃氣管網(wǎng)的設(shè)計過程已從手算過渡到電算,從憑經(jīng)驗設(shè)計過渡到智能優(yōu)化設(shè)計。若只依賴于大量表格的經(jīng)驗設(shè)計,會受一些條件的約束,使得計算不太準確而且繁瑣。采用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA),模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法及其混合優(yōu)化算法等智能優(yōu)化方法來研究可靠性綜合問題。特別是大型復(fù)雜管網(wǎng)的可靠性優(yōu)化、冗余的最優(yōu)分配以及管網(wǎng)的最優(yōu)設(shè)計,是十分有效的,可以獲得較傳統(tǒng)方法和啟發(fā)式方法更好的優(yōu)化方案。這些智能優(yōu)化算法已不再采用傳統(tǒng)的設(shè)計思想,由于魯棒性強,目前已解決了各種各樣的組合優(yōu)化問題。當城市氣源和用戶地理給定后,在各用戶和其它相鄰的用戶之間根據(jù)地理條件和市政要求,存在多個管道布置方案,從中選擇最佳的布局形式是后續(xù)進行參數(shù)優(yōu)化的基礎(chǔ)。因此,需要選擇一種高效、科學、合理的算法是系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化的關(guān)鍵。將遺傳算法應(yīng)用于優(yōu)化設(shè)計燃氣管網(wǎng)的布局中具有很強的適應(yīng)性,它是與傳統(tǒng)技術(shù)有著截然的不同。通常在求解一個具體的問題時,在確定個體編碼、適應(yīng)度函數(shù)及遺傳算子后,遺傳算法將在進化過程中利用所獲得的信息自動進行搜索,這種自然選擇消除了算法設(shè)計過程中的一個最大的障礙,即“需要事先描述問題的全部特點”,所以遺傳算法能以較少的計算來獲得較大的收益,是優(yōu)化燃氣管網(wǎng)布局的一種理想化的選擇方法。因此,采用新的方法研究適用性更強的燃氣管道優(yōu)化設(shè)計方案及應(yīng)用軟件是十分必要的。以燃氣管網(wǎng)鋪設(shè)線路總長度最短為目標,建立燃氣管網(wǎng)布局數(shù)學模型,并將遺傳算法應(yīng)用到燃氣管網(wǎng)的布局設(shè)計中,同時解決算法中所設(shè)計到的一系列技術(shù),其主要的工作步驟包括個體編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)的確定、群體規(guī)模大小、選擇算子、交叉算子和變異算子等,求解出最佳的燃氣管網(wǎng)布局優(yōu)化設(shè)計的形式。遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化的研究分析眾所周知,自然界有不少問題需要在復(fù)雜而龐大的搜索空間中尋找最優(yōu)解或準最優(yōu)解,TSP問題和規(guī)劃問題等組合優(yōu)化問題就是典型的例子。在求解此類問題時,若不能利用問題的固有知識來縮小搜索空間,則會產(chǎn)生搜索的“組合爆炸”。因此,遺傳算法研究能在搜索過程中自動獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識,并自適應(yīng)地控制搜索過程,從而得到最優(yōu)解或準最優(yōu)解的通用搜索算法一直是令人矚目的研究課題。雖然遺傳算法是隨機化方法,但它不是簡單的隨機搜索,而是有效的利用歷史信息來推測新搜索點,并且不用事先知道目標函數(shù),大大減輕了工作量,同時也提高了工作效率,是優(yōu)化燃氣管網(wǎng)布局的理想方法。隨著城市現(xiàn)代化建設(shè)的發(fā)展,對優(yōu)化燃氣管網(wǎng)布局應(yīng)用的重視程度也與日俱增,應(yīng)用了許多方法對它進行評估,取得了顯著的效果。

    遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)啟發(fā)于自然現(xiàn)象或過程,是近年來迅速發(fā)展起來的一種全新的隨機搜索與優(yōu)化算法,其基本思想是基于Darw in的進化論和Mendel的遺傳學說。20世紀40年代,生物學家們就試圖用計算機模擬自然遺傳系統(tǒng)。20世紀50年代,澳大利亞的A.S.Fraser用一個15位的串表示具有三個基因的染色體來研究異位顯性現(xiàn)象,美國芝加哥大學的J.Holland及其學生于1965年首次提出了人工遺傳操作的重要性,并且提出了遺傳算法的基本理論——模式定理。此后,遺傳算法的研究引起了國內(nèi)外學者的關(guān)注。1975年,Holland出版了專著《自然系統(tǒng)和人工系統(tǒng)的自適應(yīng)》,比較系統(tǒng)地闡述了GA的基本理論和方法,為遺傳算法奠定了理論基礎(chǔ)。他的學生J.D.Bagley在論文中首次使用“遺傳算法”這一名稱。他發(fā)展了選擇、交叉、變異等遺傳操作,并對染色體選擇進行了詳細的研究,提出了適應(yīng)度定標(scaling)的概念和算法自我調(diào)整的思想,以防止“早熟”收斂。自1985年以來.國際上已召開了多次遺傳算法的學術(shù)會議和研討會.國際遺傳算法學會組織召開的ICGA會議和FOGA會議。為研究和應(yīng)用遺傳算法提供了國際交流的機會。遺傳算法是依據(jù)達爾文的自然進化論與孟德爾的遺傳變異理論,經(jīng)過選擇一定數(shù)量的個體進行雜交以遺傳算法及基因突變,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,把優(yōu)秀的基因傳給后代,淘汰不良基因,逐代演化最終得到最佳的一個或幾個后代,即問題的最優(yōu)解。

    目前有關(guān)遺傳算法的研究主要集中在以下幾方面:(1)算法的數(shù)學基礎(chǔ)。(2)算法的改進與深化。(3)算法策略研究與設(shè)計。(4)算法的并行研究。D.Goldberg在其博士論文中第一次將GA應(yīng)用于實際的工程問題--管道煤氣系統(tǒng)的優(yōu)化中,并且較好地解決了這一問題。對于組合優(yōu)化問題,目前遺傳算法己在具有NP難度的各種問題,已被成功地應(yīng)用于下業(yè)、經(jīng)濟答理、交通運輸、工業(yè)設(shè)計等不同領(lǐng)域.解決了許多問題。包括求解旅行商問題、裝箱問題、圖像處理、圖形劃分、機器調(diào)度、布局優(yōu)化問題等得到成功的應(yīng)用。在解決燃氣管網(wǎng)優(yōu)化布局問題方面存在著很大的潛力,近年來應(yīng)用遺傳算法進行燃氣管網(wǎng)布局優(yōu)化的設(shè)計,已取得了一些成果。

    遺傳算法在燃氣管網(wǎng)的優(yōu)化問題中可以從以下幾個方面進行研究和應(yīng)用:(1)在燃氣管網(wǎng)的遺傳優(yōu)化算法中,如何克服線性規(guī)劃、廣義簡約梯度法等傳統(tǒng)方法所存在的計算量大、應(yīng)用范圍窄等問題,較大地發(fā)揮遺傳算法所具有的簡單、搜索效率高等優(yōu)勢,借鑒應(yīng)用于各種網(wǎng)(給水管網(wǎng)等)的優(yōu)化問題的方法,建立適合燃氣管網(wǎng)優(yōu)化的數(shù)學模型,并進行優(yōu)化求解。(2)遺傳算法本身也有許多不足,如易陷人早熟,可以嘗試著把它與其他智能優(yōu)化算法有機地結(jié)合起來,形成混合遺傳算法,克服其不足,使其在組合優(yōu)化問題中的搜索效率更高,應(yīng)用更廣泛。

    遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化的應(yīng)用主要以下幾個方面:(1)遺傳算法在燃氣管網(wǎng)水力計算的應(yīng)用(2)遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的應(yīng)用(3)遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的應(yīng)用其中在優(yōu)化設(shè)計中還包括管徑優(yōu)化和布局優(yōu)化,前者為了得到管網(wǎng)的最低造價,對管徑進行組合優(yōu)化設(shè)計,后者主要以枝狀形的燃氣管網(wǎng)為研究對象,對燃氣管網(wǎng)布局進行優(yōu)化設(shè)計,在將多種可行路徑構(gòu)成燃氣管網(wǎng)布局優(yōu)化設(shè)計的尋優(yōu)域中求解出最佳管網(wǎng)布局形式。

    參考文獻

    [1]李悅敏,李興泉,趙自軍等.遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化的應(yīng)用進展[J].煤氣與熱力,2008,28(6):12-15.

    [2]王煊,段常貴.改進遺傳算法在燃氣管網(wǎng)布局優(yōu)化中的應(yīng)用[J].哈爾濱工業(yè)大學學報,2006,38(1):46-48.

    [3]呂木英.基于遺傳算法的城市燃氣管網(wǎng)最優(yōu)化布局研究[D].武漢:武漢理工大學,2009-5.

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