遗传模拟退火混合优化策略在给水管网模型校验中的应用.pdf

遗传一模拟退火混合优化策略在给水管网模型 校验中的应用 同济大学环境科学与工程学院侯煜 刘遂庆 摘要：本文针对给水管网模型校验问题，提出了利用遗传一模拟退火(GASA)混合优 化策略求解模型校验的最优化模型的方法，即模拟退火算法(SA)在遗传算法(GA)整体 有哪些信誉好的足球投注网站的基础上，对每一个个体再次进行局部寻优。通过实例验证，这种方法在模型校验 时，能取得较好的结果。 关键词：模型校验遗传算法模拟退火算法给水管网 给水管网建模中，初步建立的模型不可能完全符合实际情况，必须进行修正使其逐步 接近实际，这个过程称为管网模型校验。 模型校验中最关键的是手工校验(宏观校验) 和自动校验(微观校验)两大步骤。手工校验是指对管网拓扑关系、管径、管长、阀门开 启度、水泵特性曲线等相对较为确定因素的核查，以确保管网模型数据的准确性。自动校 验是指在手工校验的基础上对管网中管段摩阻、节点流量等参数进行校核，通过不断调整 管段摩阻、节点流量，使管网模型与实际管网运行达到最大程度的吻合。 本文着重讨论遗传一模拟退火(GASA)混合优化策略在管网模型自动校验中的应用。 1．模型校验的步骤 Ormsbee等提出了用来指导模型校验的七个步骤瞳3：确定模型的用途，模型参数的初步 估计，检查校验数据，评价模型模拟的结果，进行手工校验，灵敏度分析，进行自动校验。 确定模型用途是第一步也是最重要的一步，因为它能帮助确立模型所要求达到的程 度、数据搜集的性质和对现场实测值与模拟结果之间误差的接受程度。当模型用途被确定 之后，就可以初步估计模型参数，搜集校验数据。然后对模型作出评价，通过察看现场实 测数据与模拟结果之间差异的性质与位置，初步找出较大的差异或误差。下一步是灵敏度 分析，判断参数调节对模型产生怎样的变化。例如管道粗糙值全面地调整10％，察看管网 。139～ 系统的压力分布将发生怎样的变化；如果对于同样地系统，节点流量改变15％，引起压力 和流量变化明显，那么就意味着系统对节点流量的改变比摩阻系数敏感。如果管道摩阻系 数和节点流量都没有对水头产生大的影响，那么可能是系统中的流速太低，以至于用于校 验的数据不起作用。 当有大量的管道和节点作为调节的候选对象时，自动校验作为校验过程最后的一步， 是很花费时间的。误差补偿问题使得自动校验过程复杂化。 2．自动校验的方法 2．1模型校验的数学模型 给水管网水力模型校正的目标函数： Min 口∑口，(日，一膏◆2+6Eb，(g，一辱，)2 (口，b，哆，岛为参数) 约束条件： ∑q，+Q，=o H Fi—H髓=sq÷ Ee=Qtotal ‰≤Q≤Q眦 ％≤C≤‰ 即在满足管网本身水力平衡和校核参数取值范围等的约束下，寻找最优的管道粗糙系数C 值和节点流量Q值，使计算出压力H、流量值q和现场实测的压力宙、流量盆值之差的平 方和所构成的目标函数为最小。 ． 上述问题是非线性约束最优化问题，由于含有管网水力平衡方程的一组等式约束，使 得问题规模庞大，不宣直接应用非线性最优化方法。本文采用GASA混合优化策略求锯。 2．2遗传算法(GA)和模拟退火算法(sA)的基本原理 遗传算法(GA)的思想基于达尔文的进化论和孟德尔遗传学原理。它是一种群体性操 作，而该操作的对象是所有个体。选择、交叉和变异是遗传算法的三个主要算子。应用遗 传算法求解问题时，在确定了编码方案，适应度函数及遗传算子之后，算法将利用演化过 程中获得的信息自行组织有哪些信誉好的足球投注网站。由于基于自然的选择策略为：适者生存，优胜劣汰，故适 应值大的个体具有与环境更适应的基因结构，在通过杂交和基因突变就可能产生与环境更 一140． 适应的后代。遗传算法的这种自适应、自组织特性，同时也赋予了它根据环境的变化自动 发现环境特性和规律的能力。 模拟退火算法(SA)的基本思想来源于固体的退火过程。在加热固体时，固体中分子的 热运动不断加