基于模拟退火遗传算法的管网优化设计方法的分析

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1、西南交通大学硕士研究生论文第5页等方面，需耍丰富的想象力和灵活的技巧性，使动念规划技术的应用范围受到限制。1．4现代优化技术最优化是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题。例如结构设计要在满足强度要求等条件下使所用的材料总重量最轻；资源分配要使各用户利用有限资源产生的总效益最大。解决实际生活中优化问题的手段大致有以下几种：一是靠经验的积累，凭主观作判断：二是做试验选方案，比较优劣定决策：三是建立数学模型，求解最优策略。虽然由于建立模型时要作适当简化，可能使结果不一定非常完善，但是它基于客观数据，

2、求解问题简便、灵活、经济，而且规模可以很大。人们还可以吸收从经验得到的规则，用实验来不断校正建立的模型。随着数学方法和计算机技术的进步，用建模和数值模拟解决优化问题这～手段，将会越来越显示出它的效能和威力。显然，在决策定量化、科学化的呼声日益高涨的今天，优化方法的推广应用是符合时代潮流和形势发展需要“1。随着20世纪80年代初期禁忌搜索、模拟退火、遗传算法和人工神经网络算法等优化算法的兴起，人们对这些算法的模型、理论和应用技术等一系列问题进行了深入的研究，并将这些算法称为现代优化算法。现代优化算法的主要应用对象是优化

3、问题中的难解问题*】。禁忌搜索算法是局部邻域搜索算法的推广，是人工智能在组合优化算法中的成功应用，Glover在1986年首次提出这一概念，进而形成一套完整算法禁忌搜索算法的特点是采用了禁忌技术。所谓禁忌技术就是禁止重复前面的工作。为了回避局部邻域搜索陷入局部最优的主要不足，禁忌搜索算法用一个禁忌表记录下己经到达过的局部最优解，在下一次搜索中，利用禁忌表中的信息不再选择搜索过的这些点，以此来跳出局部最优点。模拟退火算法是局部邻域搜索算法的扩展。它不同于局部邻域搜索算法，面是以一定的概率选择邻域中费用值大的状态。从理论

4、上讲，它是一个全局最优算法。模拟退火算法最早的思想是由Metropolis在1953年提出Kirkpatrick在1983年成功地应用在组合最优化问题中。人工神经网络的早期工作可以追朔至1943年McCulloch和Pittc建立的第一个模型，后被扩展为认识模型。认识模型的第一个功效可以用来解决简单的分类问题。20世纪80年代，Hopfield将人工神经网络成功的应用在组合优化问题中。人工神经网络的模型要求发展神经网络型计算系统来替代传统的计算机。这种计算系统不再是传统计算机顺序执行命令的运行过程，是希望对输入系统进

5、行平行处理；这种计算系统不再是只包含一个或几个复杂的计算设备，众多蔺单设备有机组合在一起：计算系统处理信息时，不再是将信息存储在一个精确的位置，而是通过神经原的内部相连关西南交通大学硕士研究生论文第6页系达到信息存储的目的。遗传算法是基于自然选择和遗传机制，在计算机上模拟q三物进化机制的寻优搜索算法，它把搜索空问(解空间)映射为遗传空f．J(即将可行解编码作为一个向量染色体)，n个染色体构成一个群体P，并按预定的函数(适应度函数)对每个染色体进行评价，根据“适者生存”的原则保存优者，淘汰劣者，使群体逐步收敛于最优解。

6、1．5本论文研究内容目前，由于遗传算法的寻优效率高，适用范围广，既可以适用于连续变量也可以适用于离散变量。所以大量的管网优化设计均采用遗传算法。但在算法参数的选取上，往往是凭主观经验。缺乏科学依据：参数选择不合适的话将严重影响优化性能，经常会出现进化缓慢或“早熟”现象。因此，本论文就针对以上问题提出了一种混合优化策略——模拟退火遗传算法(SAGA)。这种混合策略具有以下优点：优化机制的融合、优化结构的互补、优化操作的结合、优化行为的互补、削弱参数选择的苛刻性。本论文第二章将分别介绍了模拟退火算法和遗传算法的基本原理、

7、基本实现技术。第三章介绍了模拟退火遗传算法混合优化策略及稳定性分析。第四章和第五章分别介绍模拟退火遗传算法在管网布置和管网优化布置中的应用。最后，对本论文的研究成果进行总结，对后续研究进行了讨论和展望西南交通大学硕士研究生论文第7页第2章模拟退火算法及遗传算法2．1模拟退火算法模拟退火算法(Simulatedannealingalgorithm)是1983年由KirkpatrickS．等人首次提出的随机性搜索方法，已被成功地用于求解TST。VLSI(超大规模集成电路)电路设计和计算机设计等大规模组合优化问题。模拟退火

8、算法源于对固体退火过程的模拟，它采用MetropoliS接受准则，并用一组称为冷却进度表的参数控制算法进程，使算法在多项式时问(优化计算时问与问题的规模呈多项式关系，而不是指数关系)里给出一个近似最优解嘲。2．1．1模拟退火算法思想模拟退火算法的基本思想就是用物质系统的退火过程来模拟优化问题的寻优过程，当物质系统达到最小能量状态时，优化问题的目