基于神经网络及遗传算法的城市配水管网系统的优化设计

摘要

配水管网系统是城市给水工程(主要包括取水工程、净水工程和管网工程)的重要组成部分，管网系统是整个城市给水工程中投资最大的子系统，约占50～80％，管网系统设计将直接影响到整个给水工程的投资。关于配水管网优化设计这一课题，国内外学者进行了广泛而深入的研究，并提出许多相应的优化方法，但在管网的实际运行中总有一些不尽如人意之处，本文就在此基础上尝试提出一种新的管网管道定线方法，并对管径组合优化设计做一些改进，以期在实际运行中满足人们的要求。基于此，本文主要完成了以下三个方面的工作： 1．阐述了给水管网系统优化设计的内容和意义，简要概括了已有的优化设计方法，介绍了配水管网系统的组成、功能及其模型化方法，并研究建立了配水管网系统优化设计的数学模型以及对模型中目标函数的参数进行了分析和修正； 2．介绍了人工神经网络Hopfield网络的基本理论及其在解决典型的组合优化问题如MTSP中的应用，重点详细地研究了基于MTSP应用Hopfield神经网络算法确定配水管网管道定线的优化布置，得到管网管线的最小长度； 3．介绍了遗传算法的基本原理、操作步骤，研究了遗传算法在配水管网管径组合优化设计中应用的可行性分析并给出了遗传算法求解管径组合优化问题的程序流程图。

目录

文摘

英文文摘

学位论文版权使用授权书及独创性声明

第一章绪论

1.1课题研究概述

1.2课题研究的背景及已有的方法

1.3课题研究内容

1.4课题研究意义

第二章配水管网系统概述

2.1配水管网系统的功能与组成

2.2配水管网系统的类型

2.3配水管网布置的基本形式

2.4给水泵站

2.4.1给水系统常用的水泵

2.4.2给水泵站的类型及其主要特点

2.5配水管网系统的模型化

2.5.1配水管网系统的简化

2.5.2配水管网系统的抽象

2.5.3管网模型的标识

2.5.4管段模型的水力特性

第三章配水管网系统的优化布置

3.1配水管网系统优化设计基本概念

3.2配水管网优化布置原则

3.3配水管网优化设计的数学模型

3.3.1目标函数的组成

3.3.2管网建设投资费用

3.3.3泵站年运行电费计算

3.3.4目标函数中存在的问题及问题的修正

3.3.5配水管网优化设计的约束条件

3.3.6配水管网优化设计的数学模型

第四章人工神经网络概述及HOPFIELD网络简介

4.1 HOPFIELD神经网络概述

4.1.1连续型Hopfield神经网络

4.1.2 Hopfield网络用于求解组合优化问题

4.2 HOPFIELD神经网络用于求解旅行商路线问题

4.2.1组合优化问题

4.2.2 Hopfield网络方法用于求解MTSP

第五章基于MTSP的配水管网管道定线的优化布置

5.1城市配水管网管道定线的基本要求

5.2 MTSP转化为TSP的神经网络算法

5.2.1问题的提出及表示

5.2.2能量函数的建立

5.2.3 MTSP的迭代公式极其Hopfield神经网络算法

5.3基于MTSP的配水管网管道定线的优化设计

5.3.1问题的提出及表示

5.3.2 MTSP的Hopfield神经网络计算方法极其智能化算法的改进

第六章遗传算法及其在管径组合优化设计中的应用

6.1标准遗传算法概述

6.2遗传算法的操作步骤

6.2.1编码

6.2.2群体设定

6.2.3适应度函数

6.2.4适应度函数和问题约束条件

6.2.5遗传操作

6.2.6遗传算法的搜索过程

6.3遗传算法在配水管网管径组合优化设计中应用的可行性分析

6.4遗传算法用于配水管网管径组合优化

6.4.1研究方法

6.4.2遗传算法的算子及程序流程

6.4.3惩罚因子的选择

6.4.4遗传算法的收敛判别

6.4.5遗传算法求解管径组合优化问题的程序流程图

第七章总结与展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

致 谢

作者在攻读硕士学位期间发表的论文