【摘要】：近年來,發(fā)展管道輸水灌溉是灌溉節(jié)水的趨勢,在管道灌溉系統(tǒng)中,管道與管網(wǎng)的布置要占總投資的70%左右,其直接影響管道系統(tǒng)的能耗和運(yùn)行費(fèi)用。因此,對管網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),尋求能滿足整個用水系統(tǒng)最低造價的最可靠設(shè)計(jì)有著重要的意義。兵團(tuán)第五師經(jīng)過二十多年來的潛心研究與應(yīng)用實(shí)踐,對節(jié)水灌溉技術(shù)做了具體的分析與總結(jié),并得到了很多實(shí)用性的經(jīng)驗(yàn)。本文以兵團(tuán)第五師九十一團(tuán)灌溉管網(wǎng)為研究對象,應(yīng)用遺傳算法理論與圖論法知識,以投資最小為目標(biāo),對灌溉管網(wǎng)干管管徑與管網(wǎng)布置同步優(yōu)化。研究基于Matlab 2014a遺傳算法GATBX工具箱,分析對比,本文得出以下四點(diǎn)結(jié)論:1、針對第五師九十一團(tuán)管網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)節(jié)約了工程投入。利用Matlab遺傳算法工具箱對管網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行管徑優(yōu)化。91團(tuán)一分干管減少投資40余萬;91團(tuán)三分干管減少投資62萬元,效果明顯。本文結(jié)合管網(wǎng)中求最小生成樹的特點(diǎn),采用單親遺傳算法的策略,結(jié)合自適應(yīng)的交叉、變異概率求解圖的最小生成樹,采用遺傳算法求最小生成樹可以得到滿足條件的解,綜合考慮管網(wǎng)長度和管網(wǎng)總造價,管網(wǎng)總投資較經(jīng)驗(yàn)方法和圖論法分別減少了2.8%和0.7%。2、在編碼設(shè)計(jì)及管網(wǎng)布置中,融入設(shè)計(jì)人員經(jīng)驗(yàn)。根據(jù)設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)確定每個節(jié)點(diǎn)有可能的供水段,將設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融入到優(yōu)化的初始計(jì)算中,有效地減少了優(yōu)化計(jì)算中的不可解數(shù)目,提高了優(yōu)化計(jì)算的效率。通過工程實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證,利用人工設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和管網(wǎng)布置的地形特點(diǎn),利用計(jì)算機(jī)技術(shù)確定出更接近實(shí)際工程要求的最小投資樹狀管網(wǎng)設(shè)計(jì)方案,為組合優(yōu)化問題的研究提供了新途徑和新經(jīng)驗(yàn)。3、管徑與管網(wǎng)的同步優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)的全局最優(yōu)。本文利用整數(shù)編碼的遺傳算法,針對樹狀管網(wǎng)的布置進(jìn)行兩級優(yōu)化。第一級是利用樹狀管網(wǎng)的單點(diǎn)供水原則有向地將管網(wǎng)進(jìn)行初步連接,與此同時有效地將管徑的優(yōu)化融合進(jìn)來,并采用整數(shù)編碼遺傳算法對管網(wǎng)布置進(jìn)行優(yōu)化,第二級優(yōu)化在第一級優(yōu)化的基礎(chǔ)上采用二進(jìn)制編碼,可快速有效的確定最優(yōu)管徑組合。4、遺傳算法的全局尋優(yōu)能力優(yōu)于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法。通過深入分析了遺傳算法的發(fā)展?fàn)顩r、實(shí)際應(yīng)用以及算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù),說明了該算法在解決非線性的復(fù)雜問題當(dāng)中更加適合。遺傳算法在各種優(yōu)化設(shè)計(jì)問題得以廣的泛應(yīng)用,都能夠獲取理想效果。在研究、分析現(xiàn)有管徑以模型的基礎(chǔ)之上,提出以自壓滴灌布置方式為依據(jù)的管徑布置方案,通過Matlab遺傳算法工具箱GATBX,分析遺傳算法中參數(shù)的選擇,選取最大迭代代數(shù)200、交叉率0.7、變異率0.1。經(jīng)過比較、分析可知,與傳統(tǒng)的方法相比,遺傳算法擁有明顯的優(yōu)勢,能夠彌補(bǔ)其他傳統(tǒng)方法的固有不足。
【學(xué)位授予單位】：石河子大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S274

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張建兵,諸葉平;基于模糊規(guī)則的病蟲害預(yù)防研究[J];農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究;2000年04期

2 陳建能;基于種間競爭的遺傳算法的改進(jìn)[J];福建農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2003年01期

3 李秀梅,趙春江,喬曉軍,劉華毅;基于改進(jìn)遺傳算法的溫濕度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2004年01期

4 吳養(yǎng)會,王乃信,王正中;一種新的改進(jìn)遺傳算法及其性能分析[J];西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年09期

5 吳養(yǎng)會,王乃信,劉瀛洲;多種群競爭遺傳算法及其性能分析[J];西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年04期

6 盧玉宇;陳建能;張翔;;一種改進(jìn)的遺傳算法及其收斂性分析[J];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2007年04期

7 田小梅;龔靜;;遺傳算法改進(jìn)措施[J];湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2008年01期

8 曹建文;;遺傳算法收斂性問題研究[J];中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

9 王偉;趙棟杰;楚曉華;;基于遺傳算法的車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J];農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程;2010年05期

10 孫境;周根寶;;基于遺傳算法的投資組合問題的研究[J];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年Z1期

相關(guān)會議論文 前10條

1 陳家照;廖海濤;張中位;羅寅生;;一種改進(jìn)的遺傳算法及其在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

2 李國云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第五屆全國制冷空調(diào)新技術(shù)研討會論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進(jìn)的遺傳算法在反演問題中的應(yīng)用[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（上冊）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;劉連民;從滋慶;;改進(jìn)遺傳算法在三維日照方案優(yōu)化中的應(yīng)用[A];工程三維模型與虛擬現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)——第二屆工程建設(shè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用創(chuàng)新論壇論文集[C];2009年

5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2006年

6 龐國仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類設(shè)計(jì)[A];全國第二屆信號處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議專刊[C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計(jì)算機(jī)編程中的應(yīng)用[A];1995年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集（下冊）[C];1995年

9 靳開巖;張乃堯;;幾種實(shí)用遺傳算法及其比較[A];1996年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（下冊）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動遺傳算法[A];1996年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（下冊）[C];1996年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國水利報(bào);2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 蔡美菊;交互式遺傳算法及其在隱性目標(biāo)決策問題中的應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

2 張士偉;三維聲學(xué)快速多極基本解法在機(jī)械噪聲預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2016年

3 高軍;無鉛焊料本構(gòu)模型及其參數(shù)識別方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

4 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進(jìn)化集成及其在網(wǎng)絡(luò)視頻分類中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

5 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

6 郝國生;交互式遺傳算法中用戶的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國礦業(yè)大學(xué);2009年

7 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

8 馬國田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

9 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

10 周激流;遺傳算法理論及其在水問題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張英俐;基于遺傳算法的作曲系統(tǒng)研究[D];山東師范大學(xué);2006年

2 鐘海萍;原對偶遺傳算法與蟻群算法的一種融合算法[D];暨南大學(xué);2013年

3 李志添;模糊遺傳算法與資源優(yōu)化配置的預(yù)測控制[D];華南理工大學(xué);2015年

4 王琳琳;新型雙層液壓轎運(yùn)車車廂的設(shè)計(jì)研究[D];上海工程技術(shù)大學(xué);2015年

5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風(fēng)面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

10 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年

，

本文編號：2608553