遗传算法在厂群规划中的应用.pdf

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1、第!"卷第!期水资源保护1234!"024!!##$年"月%&’())(+,)-(.)+’(-’/+05674!##$遗传算法在厂群规划中的应用钟雨倩8,罗文锋!(84中国科学院成都山地灾害与环境研究所,四川成都G8##H8;!4四川大学建筑与环境学院,四川成都G8##GI)摘要:提出适用于区域范围内的污水处理厂厂群规划问题,遗传算法应用到该问题中进行有益尝试。在传统厂群规划模型基础上,提出改进的污水处理厂厂群规划模型,并构造了适合该模型的遗传算法。在J&+’(JA?A>=F&3K27=>D<’

2、223L2M)的支持下,用56>36L程序编写了解决此问题的遗传算法,对模拟的实例进行了计算,结果证明,遗传算法应用于此类问题中是可行的。关键词:遗传算法;水污染控制系统规划;厂群规划;最优规划中图分类号:+8I84!G文献标识码:&文章编号:8##H!G9"("!##$)#!!##!I!#H!""#$%&’$()(+,),’$%&#+(-$’./$)"#&))$)+(0,1&+,"#&)’023456789:$&)8,;<4=,)9,)+!(8!"#$%&%’%()+)’#%,&#-,.,/0

3、$,#01#2&/)#3(#%,45&#($(67,0(38)97&(#7($,45(#:0’G8##H8,45&#,;!!975));)6/75&%(7%’/(,#01#2&/)#3(#%,9&75’,#<#&2(/$&%8,45(#:0’G8##GI,45&#,)!>0’-&%’:&N72L3A<=?N36??=?K2OBAP6KAN36?>BP=>D=?67AK=2?P6BNE>O27P67Q,6?QKA?A>=F63K27=>D<(J&)P6B6NN3=AQ=?>DAB>EQ@4&?=<

4、N72RAQ<2QA3L6BAQ2?>DA>76Q=>=2?63N36??=?K<2QA32OBAP6KAN36?>B6?QJ&6NN3=F6L3A>2>DA<2QA3P6BN72N2BAQ4%=>D>DABENN27>2OJ&+’(JA?A>=F&3K27=>D<’223L2M),>DAF2=?KN72FABB2OJ&O27B23R=?K>DAN72L3AD56>36L4S=?633@,6F6BAB>EQ@N72RAB>D6>>DA6NN3=F6>=2

5、?2OJ&=BOA6B=L3A4?,@1(-A0:KA?A>=F63K27=>D<;B@B>AA7N233E>=2?F2?>723;N36??=?K2OBAP6KAN36?>;2N>=<63N36??=?K水污染控制规划中的最优规划问题可以分为排复杂系统优化问题的通用框架,对问题的种类有很放口最优处理(水质规划)、最优化均匀处理(厂群规强的鲁棒性,在诸如函数优化、组合优化、生产调度、划)、区域最优化处理(区域处理最优规划)三种[8]。自动控制、图像处理等的众多领域得

6、到了广泛应用,厂群规划和区域处理最优规划问题中的应用研究一并且在一些用传统优化方法难以求解的非线性、多模直比较匮乏,目前尚未有比较成熟的求解手段[!]。型、多变量、多目标的函数优化问题上,具有突出优在水污染控制系统规划中,通常讨论的水质规势。本文以遗传算法为研究方法,将其应用于区域范划、厂群规划及区域处理最优规划问题均考虑的是围内的厂群规划问题上,进行了初步尝试和探索。流域范围内污水传输的情况。在此情况下,污水处B数学模型理厂通常沿河修建,仅相邻的排污点才能实现污水相互传输,即各排污点的污水既可

7、传输到上游的相B4B基本模型传统厂群规划的基本模型[8]是一个概括笼统的邻污水点,也可传输到下游的相邻污水点。传统的厂群规划实际上是在沿河两岸的排污点中寻找合适模型,同样适用于本文讨论的厂群规划问题。目标费用的位置修建污水处理厂,却不考虑水质的约束和各###污水处理厂的处理效率,显然失去了实际意义。??<=?=>!?8@&!A!!?"@&BH;&B现代优化算法———遗传算法,提供了一种求解&>8&>8B>8?!C8?HC8(8)作者简介:钟雨倩(89:#—),女,重庆人,硕士研究生,研究方向为环

8、境信息系统。(;<6=3:>2?@AB>CB2DE4F2<·!I·节点流量平衡方程式(!)变为$$$$00!"#!’%"(!’"%(’"&"(#)()/&!0!’"##!!0&’"%+)"%(+)%&!"&!"&!%&!"1%"",%&!,#,⋯,$’",!",’%",’"%#"式(#)变为$$式中:!"为各点排放污水量;)"%为任意两排污点的距’(’’)(,)"&!"(!"%#!%"离;’"为污水处理规模;’"%,’%"为污水传输量。"&!%&!!"#最终的改进模型!"改进的厂群规划模型经过以

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