参数自适应粒子群算法的给水管网优化研究
基于粒子群算法与自适应PID控制的给水系统优化研究
第38卷,总第224期2020年11月,第6期《节能技术》ENERGY CONSERVATION TECHNOLOGY Vol.38,Sum.No.224Nov.2020,No.6基于粒子群算法与自适应PID 控制的给水系统优化研究于 浩(中国大唐集团公司上海分公司,上海 200042)摘 要:给水控制系统参数直接影响系统控制效果,如何优化系统参数成为给水控制的关键。
本文以某350MW 直流锅炉为对象,使用粒子群算法对上述给水模型相关参数进行优化,以此获得机组40%、60%、80%负荷工况下的模型参数,并利用二次曲线拟合,建立负荷与控制参数间的函数曲线。
最后结合自适应PID 控制,完成对系统的控制仿真实验。
结果表明:该方法显著提高了系统的鲁棒性,给水控制品质得到了有效提升。
关键词:超临界直流炉;给水控制;粒子群优化算法;自适应PID中图分类号:TK223.5 文献标识码:A 文章编号:1002-6339(2020)06-0502-04Research on Optimization of Water Supply System based onParticle Swarm Algorithm and Adaptive PIDYU Hao(China Datang Corporation Shanghai Branch,Shanghai 200042,China)Abstract :The control parameters of the water supply control system directly affect the system control effect.How to optimize the control parameters becomes the key to the control of the water supply system.This paper proposes a water supply control strategy that integrates the intermediate point temperature and enthalpy value.Meanwhile,particle swarm optimization was used to optimize the relevant parameters of the above -mentioned water supply model for the control effect improving.The particle swarm algorithm identifies model parameters for 40%,60%,and 80%load conditions,and uses quadratic curve fitting toestablish a function curve between load and control parameters and perform simulation tests.The test re⁃sults show that the method has strong robustness and the control quality has been effectively improved.Key words :supercritical once -through boiler;feed -water control;particle swarm optimization;adap⁃tive PID收稿日期 2020-09-15 修订稿日期 2020-10-21作者简介院于浩(1969~),男,硕士研究生,高级工程师,主要研究方向为先进控制理论与应用。
基于改进粒子群算法的梯级水电站优化调度
ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｍ ｏｄｅｌ ｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｍ ａｘｉｍｕｍ ｏｆ ｅｙｅｌｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ｃａｐａｃｉｔｙ ａｓ
常 复杂 Ｉ。 目前 ，已经 有许 多最 优 化 方法 和 技 术在 电站 的优化 调度 ．并对惯 性权 重加 以改 进 ，建 立 以周
这个领域获得到了广泛应用 ，如线性规划法 、非线性 期发 电量 最大 为 目标 函数 的模 型 ，对水 电站进 行优
规划法 、动态规划法和人Ｔ智能算法等 水电优化 化调度的计算取得了明显的经济效益，惯性权重的改
ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ＳＷｆｌｌＸｌｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄ ｏｂｔａｉｎｓ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｓｃｈｅｄｕｌｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃａｓｃａｄｅ ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ ｓｔａｔｉｏｎｓ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｎｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ；ｍｏｄｉｆ ｉｅｄ ｉｎｅｒ ｔｉａ ｗｅｉｇｈｔ
个水 电站 构成 的群体 。梯 级水 电站之 间 既存 在 水 的 改 进并 运用 于梯 级水 电站 的调度 ，取得 了 良好 的经
智能算法在地下供排水管网传感器优化布设中的应用综述
计算机科学与人工智能河南科技Henan Science and Technology总第817期第23期2023年12月收稿日期：2023-08-22基金项目：国家重点研发计划“城市供水和排水管网服役状态智能感知技术与设备”（2022YFC3801000）。
作者简介：李清富（1966—），男，博士，教授，研究方向：工程结构安全性、耐久性及修复技术。
智能算法在地下供排水管网传感器优化布设中的应用综述李清富李泽祎（郑州大学水利与交通学院，河南郑州450001）摘要：【目的】我国基础设施受多种因素影响，出现了不同类型病害。
如何在不损坏主体结构的前提下，对基础设施进行健康监测，成为亟待解决的问题。
传感器作为健康监测的必要设备，其布设方式是否合理，会对监测系统的可靠性产生重要影响。
【方法】以传感器优化布设为例，分析总结传感器布设时所使用的智能算法及优化布设准则。
【结果】目前，国内外对传感器优化布设准则及优化智能算法的研究多是基于桥梁等地上结构进行的，且大多数研究是在传感器数量已知、基于单一目标前提下进行的。
【结论】鉴于城市地下供水排水管网健康监测的复杂性，迫切需要找到一种优化布设方法，能同时满足传感器布设数量及多目标优化的需求。
因此，基于智能算法的多目标优化理论将成为城市地下供水排水管网一体化监测的重要研究方向。
关键词：智能算法；优化准则；传感器布设；地下管线；多目标优化中图分类号：TU991文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）23-0016-05DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.23.004Application of Intelligent Algorithm in Optimal Sensor Placement ofUnderground Water Supply and Drainage Pipeline NetworkLI Qingfu LI Zeyi(School of Water Conservancy and Transportation,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)Abstract:[Purposes ]The infrastructure in China is affected by many factors,and there are different typesof diseases.How to monitor the health of infrastructure without damaging the main structure has becomean urgent problem to be solved.As a necessary equipment for health monitoring,whether the layout of sensors is reasonable will have an important impact on the reliability of the monitoring system.[Methods ]Taking the optimal layout of sensors as an example,the intelligent algorithms and optimal layout criteria used in sensor layout were analyzed and summarized.[Findings ]At present,most of the research on sen⁃sor optimization layout criteria and optimization intelligent algorithms at home and abroad is based onground structures such as bridges,and most of the research is based on the premise that the number of sensors is known and based on a single target.[Conclusions ]In view of the complexity of health monitor⁃ing of urban underground water supply and drainage network,it is urgent to find an optimal layout method,which can meet the needs of sensor layout and multi-objective optimization at the same time.Therefore,the multi-objective optimization theory based on intelligent algorithm will become an impor⁃tant research direction of integrated monitoring of urban underground water supply and drainage network.Keywords:intelligent algorithms;optimization criteria;sensor placement;underground pipelines;multi-objective optimization0引言近年来，随着城市规模不断扩大，城市供水和排水管网的病害机理受到国内外越来越多学者的重视。
基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究
４ 仿真计算
利用自适应弹性 粒 子 群 算 法 求 解 三 插 溪 梯 级 数参考已有的仿真经 ０次，
－ 取η＋ ＝１． 给出求解结果 ， 并比较以发电量最大 验， ２， ５， η ＝０．
， 弹性修正值表示为 ： ×（ ｘ －ｘ ）
（ ｋ） ｎ ｇ （ ｋ） ｉ ｎ （ ｋ） ｉ ｎ １
［ １－６］
。
通过仿真并比 较 结 果 ， 说明了本文的模型和算法是可行和有
２ 自适应弹性粒子群算法
自适应弹性粒子群优化算法 （ 和不同于标准粒子群 Ｒ Ｐ Ｓ Ｏ）
１， ２］ ， ， 算法 （ 一是改变了粒子 速 度 更 新 方 程 ［ 二是改变了惯 Ｐ Ｓ Ｏ） ３， ４］ 。假设 Ｎ 维搜索空间有 ｍ 个 粒 性权重因子 ω 的取 值 策 略 ［ （ （ （ ｋ） ｋ） ｋ） …， …， 子， 粒子ｉ 的第ｋ 次 迭 代 位 置 表 示 为 Ｘｉ ＝（ ｘ ｘ ｉ １ ， ｉ ｎ ， （ （ （ （ （ ｋ） ｋ） ｋ） ｋ） ｋ） 、 …， …， 、 飞行速度为 Ｖｉ 最优个体位置 ｘ ＝（ ｖ ｖ ｖ ｉ Ｎ ） ｉ １ ， ｉ ｎ ， ｉ Ｎ ）
流电站 ， 额定功率 为 ４ ０ ０ ０ｋＷ。 一 二 级 坝 址 区 间 流 域 面 积 为
２ ３ ， 。为了充分利 用 水 能 资 多年平均径流量 ０． ３ ２． ６ｋ ｍ ４ ２亿 ｍ
源， 提高电站的经济 效 益 和 社 会 效 益 ， 本文研究三插溪电站长 期优化调度问题 ， 采用自适应弹性粒子 群 算 法 求 解 以 控 制 水 位 为目标的电站优化 调 度 数 学 模 型 。 该 算 法 改 变 了 普 通 粒 子 群 算法的速 度 更 新 方 程 并 引 入 了 惯 性 权 重 的 自 适 应 机 制 效的 。
基于蚁群粒子群混合算法的多目标优化在供水管网优化设计中的应用
基于蚁群粒子群混合算法的多目标优化在供水管网优化设计中的应用殷方康【摘要】在城市供水系统中,管网的铺设费用占很大比重.如何最大限度降低建设成本而又保证供水的可靠性,是供水管网设计的重点和难点.基于供水管网的固有特性,结合蚁群、粒子群算法的优点,将蚁群粒子群混合算法应用到供水管网设计的多目标优化中.将蚁群中的信息素、启发因子、信息素挥发度参数映射到粒子群算法中粒子的位置坐标,通过粒子迭代寻找最优位置,并将蚁群算法通过特定信息素更新方式并限制迭代次数来进行优化,再将粒子最优位置反馈到优化后的蚁群算法中,寻找最优解.通过此算法,优化了供水管网中管径的选择,在保证供水管网可靠性的前提下,尽量缩减建设费用,为决策者提供更加经济实用的决策参考.【期刊名称】《山东商业职业技术学院学报》【年(卷),期】2014(014)004【总页数】4页(P102-105)【关键词】蚁群粒子群混合算法;多目标优化;供水管网【作者】殷方康【作者单位】中国地质大学,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TU991在供水工程中，管网的建设费用占很大比重，因此供水管网的优化设计具有很大的经济价值。
在供水管网路径设计中，如果提高供水能力，则投资费用相应升高，而一味地追求低费用，则不能满足城市的用水需求，而且存在着水质安全无法保证的问题[1]。
所以单目标优化并不适用于供水管网优化设计。
需在保证用水需求量的基础上，将管网建设费用降到最低，以期达到既保证管网服务性能，又节省成本，即供水管网多目标优化。
多目标问题中，需要同时兼顾多个目标，但不一定使得每个目标达到最优[2]。
这种情况下，一般会以牺牲某一目标为代价来获得全局的最优解。
供水管网优化设计中，要在满足管网工况设计要求的基础上保证经济性。
在管线布局已经确定的情况下，需要考虑各节点的用水量及水压，来确定管线各干路、支路上流量以及水压。
设计中需根据各管段上的设计流量和需水节点的设计自由水头来匹配相应的管径，由于不同的管径对应不同的造价成本，所以对于管段造价成本可以表示成关于管径的函数。
弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用
粒 子群 优化 算 法 （ａｉｅｓａｈｏｔ ｉ ｔｎＰ Ｏ 源 于 对 鸟类 捕 食行 为 的模 拟 ． ｐｒｃ ｒ ｐｍｚ ｉ ，Ｓ ） ｔｌ ｗ ｔ ｉ ａｏ 由于该 算 法概 念 简 单 、 容 易 实现 ， 并且 优 化性 能 良好 ， 因此 得 到 了广 泛 的研 究 和应 用 ． 与其 他 随机 智 能优化 算 法一 样 ， 粒子 群优 化算 法
也存在着早熟收敛 、 后期收敛速度较慢等问题 ． 为此 ， 人们进行 了大量的研究 ， 出现 了许多改进 的算法 ， 自 如 适应粒子群优化算法 、 量子粒子群优化算法 、 基于模拟退火的粒 子群优化算法 、 于组织进化的粒子群优化 基 算法 、 文化 粒 子群 优化 算 法 、 免疫 粒子 群 优 化 算 法 、 种 粒 子 群 优 化 算 法 等 ， 将 其 应 用 于 水 电优 化 调 度 问 育 并 题 【１ ， 目前还 没有 形成 比较 通 用 的 有 效 的 改进 算 法 ＿ 本 文 设 计 了一 种 弹性 粒 子群 优 化算 法 （ｅｉｅｔ １ｏ 但 －］ １ ． ｒ ｌｎ ｓｉ
（） ２
其 中
△
＝ Ａ（ － （ 一 ｎ 抽
…
ｋபைடு நூலகம் ）
一
△ ： ＝Ａ ｓ （ 一 ） ｇ ： ｎ ’
ｓｎ ・—— 符 号 函数 ； ， — — 弹性 修 正值 ． ｇ（ ） △ △
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（） ３
式中： ——迭 代 代 数 ； —— 自适应 惯 性 权 重 因 子 ； ｌ Ｃ ∞ ｃ， ２ ——学 习 因 子 ； ｒ一 （ ， ） 间 的 随 机数 ； ０１之
ｐｒｃ ａｎ ｏｔ ｉ ｔｎＲ Ｓ ， ａｉｅｓ ｒ ｐｉ ｚ ｉ ， ＰＯ）改变 速度 更新 方程 并 引入 惯 性 权 重 的 自适 应 机 制 ＿ ， 其应 用 于 水 电优 化 ｔｌ ｗ ｌ ｍ ａｏ １将 ｊ
安徽建筑大学2019年度国家级大学生创新创业训练计划项目立
附件1：安徽建筑大学2019年度国家级大学生创新创业训练计划项目立项一览表序号项目名称项目类型所属学院项目组成员指导老师备注1高校知识产权服务指导平台创业实践项目环能学院王伟伟、廖志良、徐彬彬、王迟、孟雪、杨婉婷、贺海浪、罗镇杰、徐越颀张玉波2基于GIS的农业自然灾害区域影响分析方法研究创新训练项目环能学院陈颖、张顶、张梦雅、杨婉婷陆娟、张玉波3社会主义核心价值观融入高校校园文化建设研究创新训练项目环能学院高晶晶、陈颖、殷鸿炜、王灿朱志伟4基于再制造的轧钢导卫表面激光熔覆修复技术创新训练项目机电学院梁栋、陈克利、洪杨晗秋、李勇雷声、李辉5"老易行“旅行个性化设计创业训练项目环能学院赵孟喆、张天程、张宇、汪群朱志伟6一种基于物流分拣替代装置的核心机构创新训练项目机电学院潘万林、马自发、黄龙康、孔文翔刘红宇7《传统编织手工装饰品 》创新训练项目艺术学院黎达、张剑兰、李阿文秦祯研、何梦8基于大数据统计下高龄人群幸福指数与社会供需服务的调研报告创新训练项目数理学院王金玲、许杰、杨文龙、张燕、徐冬冬王佳佳、张玉波9基于单晶多孔超薄纳米片的三维分级结构的高灵敏气敏传感器创新训练项目材化学院吴笑笑、郑卓林、魏涛、刘杰金震10基于红外摄像的隧道矿井综合探测智能车创新训练项目机电学院葛明雨、张鹰、陶亚男、孙亚民刘伟、杨清艳11防老年痴呆患者走失充电定位报警鞋创新训练项目电信学院齐军、林福成、汪寿恺、王二牛高翠云、徐荃12基于视觉与电磁信息融合的自主巡迹与避障的智能小车的研究创新训练项目机电学院甄茂宇、朱齐、赵鹏程赵汝海13基于高校学风建设的自习室创新方案创业训练项目数理学院田园、李玉双、张滢、张安龙、吴海颖张金宏、陆娟14市政污泥资源化处理工艺研究创新训练项目环能学院孟雪、韩叶颜、郑鑫、汪栋伟张金宏15共掺杂纳米TiO₂光催化薄膜制备及其应用创新训练项目材化学院徐岩、冯伟成、段煜、杨锐吴修胜16多元文化背景下大学生理想信念教育对策研究创新训练项目环能学院曹燃、胡紫微、梅雅芳、蒋凤朱志伟17基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划创新训练项目环能学院谷梦茹、刘凯张金宏18改性纳米氧化镁性能研究创新训练项目环能学院张一新、邵醒醒、张思佳、王靖军张勇19基于碳基材料强化污泥电脱水技术的效能研究创新训练项目环能学院袁书银、王伟伟、葛明井、童有旺韦伟20给水污泥资源化利用研究创新训练项目环能学院何天阳、傅修明、沈浩、吴家宝陈晓天21基于机器学习的就业推荐系统创新训练项目数理学院陈志伟、管林豪、李娟、程硕雅陈晓天22基于Unity3D引擎的3D射击游戏开发创新训练项目电信学院常岭、魏洪亮、黄云飞王立新、吴一尘23蜂巢石对重金属离子的吸附行为研究创新训练项目环能学院章星宇、宫仕贤、马志霄、郭沁张勇24“青露计划”----留守儿童教育机构创业训练项目数理学院杨超林、李惠、方曙升、刘源、卢海玉、陈诗燕贾宇枝子25基于数字化设计的钢木结构的建造实践创新训练项目建规学院周雪晴、张一、王吕昕、陆春华解玉琪、韩玲26基于神经网络的智能声音识别系统创新训练项目数理学院查士婧、李卫冕、柯越王涛27“全民医保”目标下新型农村合作医疗体系发展现状及其路径探究---以安徽省为例创新训练项目公管学院林芯晗、吴寒青、王剑楠、孙文秋丁仁船28易海法律人创业训练项目公管学院郑鑫诚、马婷婷、严静、许盈业、高彦琛栗胜华、袁家德29"互联网+公益”模式现状与实践创业实践项目土木学院岳子胜、李德航、丁振海、童晋伟、崔志鑫、许杰邓菁菁30应用于可燃易爆有毒气体监测的数字信号处理方法研究创新训练项目机电学院赵敬东、倪振杰、冯鑫贾巍、江双31原创国风服饰艺术工作室创业训练项目艺术学院高雪妍、程燕、李琳杨恩慧32基于Django和Tornado框架的智能办公平台开发创新训练项目电信学院刘天奇、魏敏、陈志伟、田晓彤张玉波、苏筱33磁性多孔陶粒对藻源有机质吸附特征研究创新训练项目环能学院仇善博、董乐乐、王展鹏、徐华健李国莲、谢发之34艺宿平方大学生寝室美化项目创业训练项目艺术学院张旭鹏、肖盛、王骆安琪、唐文卓刘琳琳、潘青35针对宿舍噪声问题设计的隔声床帘创新训练项目数理学院李婷玉、朱恩慧、王志成赵妮36安房筑梦公益项目创业训练项目数理学院张恒辉、徐龙祥、张若晖王佳佳、陈剑锐37多功能室内智能物流小车创新训练项目电信学院雷为好、曹昊宇、孟天乐、陈点石颜普38镧基金属骨架材料的制备及磷吸附性能研究创新训练项目材化学院任鹏、陈庆典、戴文轩、王澍李海斌39在职住关系视角下的合肥市居民通勤时间优化研究创新训练项目建规学院孔文志、陈欣雨颜冉40Seeing World (智能导盲手杖)创新训练项目电信学院谢枫、程双严辉41合肥市封闭性水体浮游植物调查研究创新训练项目环能学院宋欣泽、丁辛茹、连成、杨帅张勇42基于改进多目标粒子群算法的给水管网优化设计创新训练项目经管学院刘浩、王伟伟、吕盟、罗京张玉波43智能拐杖创新训练项目机电学院严苏海、王小虎、张润东、李思蕊赵静44石墨烯/SnO2纳米颗粒的制备及其气敏特性研究创新训练项目材化学院刘宜智、朱秋生、王德才、胡思奇、杨沈阳金震45基于vuforia的教辅软件的开发创新训练项目机电学院周海洋、李晨宇、江汪洋、袁昕纪明伟46巢湖底泥的光谱学表征及其赋存重金镉（II）的性能创新训练项目材化学院龚雪、陈嘉晖、张帅谢发之47乡村文化遗产的整体保护：乡村线性文化景观解析与保护研究——以合肥大姚路为例创新训练项目艺术学院李威、岑星星、刘飞、牛正远、刘仕亨、赵爽卜令峰48Lawe-基层法律服务模式创新与部门法的结合创新训练项目公管学院邢研、钱煌、方凌琳、储菲菲袁家德49乡村振兴背景下皖南地区农村公厕设计研究创新训练项目建规学院仇保珠、马俊晨、项月蓉、张方琪钟杰50变声器的研究及变声音频的鉴别创新训练项目数理学院郗涛、江婧、王润、张金连颜普51Color Circle文创品牌打造与泛领域产品开发（以美术文创产品一款实用新型调色盒为例）创业实践项目艺术学院张恒瑞、夏一飞、李旭秦祯研、孙强52建筑钢筋网片自动弯曲设备折弯机构结构设计与研发创新训练项目土木学院方一鸣、田佳、汪自东李大华53基于多目标优化智能算法和GIS的乡村集中居住地空间选址研究创新训练项目环能学院孙钦瑶、王淑雯、刘道义、王杰朱传华54山地输电塔结构模型试验研究创新训练项目土木学院孔满意、陈志汉、张正郝英奇55基于大数据的学分制选课策略优化研究创新训练项目材化学院程卓、王飞林、张鑫、袁庆、李艳陈晓天56一种高氨氮生活污水固定化载体的研究创新训练项目环能学院黄平安、徐华健、陈茜茜、张思远陶勇57中国传统配饰的探究与制作创新训练项目艺术学院程琨、赵文涛、谢佳铭秦祯研、姚远58翅片管换热器流动传热特性的数值模拟研究创新训练项目环能学院左晶晶、李少侠、朱丽丽、姜友新胡浩威59智能渔业网箱视觉净化系统创新训练项目机电学院周璇、王一鸣、彭海洋、陈铮赵为松60“土建人”—基于人工智能的建筑人力管理平台创业实践项目土木学院段木、陈伟、张尚杨、韦玉虎、周悦悦、姜萍汪力君61基于POI数据的办公用地空间识别及其特征研究——以合肥市为例创新训练项目建规学院胡晓敏、雷欢、朱旭东、徐兆尚王爱62“逗，留”——高校文创产品设计工作室创业训练项目建规学院惠金娇、胡中昱、董茜茜、郝俊军王昊禾63社会主义新型资源共享—闽北“旧屋改造”民宿空间设计创新训练项目艺术学院张常勇、郑慧明、熊佳何梦、鲁榕64檬竹个性化健康饮食平台创业训练项目机电学院梁文竹、黄玲、朱海婷、卢旭、赵博涛、汪乃琛杨柳、何鹤立65基于K60的火灾检测及人员搜寻小车创新训练项目电信学院姚文龙、李涵博、陈柏龄、贾宗婷严辉66洗衣机减震块的配方设计创新训练项目材化学院尹黎坤、许琼、赵永朴、杨凯徐文总67短程硝化-厌氧氨氧化处理畜禽养殖废水创新训练项目环能学院葛明井、王斌、程硕雅、吴若萱李卫华68基于BIM的装配式建筑全生命周期温室气体排放量的仿真研究创新训练项目经管学院王俊杰、徐俊、卜伟成、郭智平张理政69一种基于单片机技术的公路交通信号智能接收装置创新训练项目土木学院沈凡茗、张浩、汪子豪、李梦瑶范瑾70雾化高速钢液滴凝固特性及组织研究创新训练项目材化学院鲍玉山、葛晨晨、高婷婷、胡子文马婕71CdS/NiO复合材料的制备和性能研究创新训练项目材化学院郑嘉鹏、陈思宇、欧广平胡寒梅72基于学习与就业对接的校园社交网络创新平台探究创新训练项目公管学院孟淼、刘梦园、宋嘉宁赵勇73一种延长透水型路面使用寿命的防松散材料创新训练项目土木学院吕天成、张承皓、田佳、程海浪石贤增74合肥城市热岛效应卫星遥感反演研究创新训练项目环能学院王雪涛、左立昂、谢先岗、余林海潘邦龙75合肥室外人群热舒适动态变化规律研究创新训练项目环能学院李金伟、王子健、彭蛰遥、赵立林水滔滔76新型病房陪护床的设计与研究创新训练项目机电学院高宇、王若晗、宋金林、陈志强刘静、王秀丽77C环吡嗪环化青藤碱吡唑杂环衍生物的合成及构效关系研究创新训练项目材化学院顾程文、郭怡翌、张杰、刘润林陈霞、金杰78最佳公交站址的调查及研究——以合肥市蜀山区31路公交为例创新训练项目机电学院王若晗、王帅超、高宇、张衡王秀丽79基于ANSYS的装配式混凝土框架结构抗震安全性能模拟研究创新训练项目土木学院李田田、张宇诚、郑梦蝶、杨柳卢平80智能输液报警器创新训练项目机电学院石晓伟、龚逸麟、吴雨奇、周海洋程秀芝81智能温湿度播报闹钟创新训练项目电信学院赵祥健、杨晓虎、徐国庆王琳、周洁82细水雾设计参数对公交车火灾蔓延影响规律仿真研究创新训练项目土木学院束少杰、郑家辉、李施怡、马赵磊卢平83iflower智能养花助手创新训练项目电信学院朱文龙、刘虎、张国栋、朱思远金海红84硅藻土基复合钒酸银光催化材料的制备及其性能研究创新训练项目材化学院倪昕晖、纵逸轩、朱昌虎丁益85GIS技术导向下山区城镇“镇村通”公交系统优化研究创新训练项目建规学院潘杰、马超、孙怀斗、徐国栋颜冉、杨婷86大学生宿舍室内噪声监测及示警装置研制创新训练项目土木学院张宇诚、何昌林、胡娟、刘艳青肖峻峰87宝川生态农庄创业训练项目经管学院徐世恒、叶俊宝、单雅迪、纪文静、杨珍刘晓丹88梦回徽州-5D打印技术下徽派建筑文化的传承与运用创新训练项目公管学院胡梦婷、李伟、程子龙、徐沛姚晔、吴珍89抗生素对生物除磷中微生物胞外聚合物EPS的影响创新训练项目环能学院李仕峰、黄渊博、周豪、章星宇黄健90乡村振兴背景下返贫阻断机制的完善与平台开发创新训练项目建规学院卢逸舟、刘冼平、陶韦彤、李亚宁吴梦东、张毅91一种基于驾驶人状态识别的行车警告系统创新训练项目机电学院万星明、罗翔宇、凌瑞、刘村扬刘红宇92陶文化在街巷景观规划中的应用创新训练项目建规学院罗蓉、滕璐、王涵何颖、宋祎93一种智能车载环境监测预警系统创新训练项目机电学院李仰安、霍晓琪、李凯闻、朱陈浩陈松、袁彬94“银发e族”电商平台创业训练项目经管学院魏晨光杨小森、叶剑鸣95一种智能阳台系统的设计创新训练项目电信学院郑皓玮、邱宇清、栗大鹏、蔡森兴徐荃96基于嵌入式与云平台的智能农业系统开发创新训练项目电信学院崔丽雯、魏敏、徐影帝陈蕴、楚君97基于BIM模型的小学校园景观海绵化研究——以合肥实验小学为例创新训练项目建规学院郭江慧、王亚诺、张成永张少杰98基于聚氨酯的水凝胶微结构设计与制备创新训练项目材化学院周牛虎、胡大庆、朱健健、胡荣健陈广美99“医养结合”模式下的合肥“永乐宫”养老护理中心建设构想创业训练项目公管学院王剑楠、武堂帝、黄冠男、万臻祯郑敏100废弃聚合物无害化处理探究创新训练项目材化学院李怀志、贾志伟、桂其顺、张顺曹田101贰拾忆创新训练项目电信学院韩靖、武钢、戴思翀、李子晗姚勇102多重因素影响下科学安排真空压浆施工时间的探究创新训练项目土木学院王君宇、李从正、魏嘉洛、詹晶程李宁波103日后算账――一个集梳理财富和积累财富的APP创业训练项目经管学院李沁怡、钟菲凡、朱晓露徐庚阳104二溴丙氧基噻吩及其聚合物的合成与电致变色性能创新训练项目材化学院李建玉、吴正超、徐彬彬、胡倩倩陈晓明105基于IPv6的智慧校园资源共享云盘系统的研究创新训练项目电信学院王涛、王依帆、刘美君、邹梦磊邓静106RS与GIS在海绵城市建设中的应用研究—以池州市为例创新训练项目环能学院刘星雨、徐淼、陈镇梁、肖盛华陈广洲107九月心灵墙创业训练项目公管学院殷赫、蒋晓慧、张汇、李剑强、林群、徐朗谢建108修复土壤重金属污染的优势微生物的筛选和研究创新训练项目环能学院叶晓玲、盛依函、石婷婷、张超凡鲍立宁109CZTS/Cu2O高效催化剂制备及对水中有机污染物的去除研究创新训练项目材化学院何玉杰、陈胜杰、金悦王秀芳110基于VR情境的无人驾驶时代街道空间与行人交互研究创新训练项目建规学院戚梦婷、华应玥、孙学敏、王海鹏冀凤全111乡村振兴视角下的共享住宿模式研究创新训练项目建规学院罗蓉、高幸、汤万琪、许紫明杨新刚112殊兔同归·兔屿——互联网+模式下兔子生活体验馆创新训练项目艺术学院邢峻豪、张艺馨、褚维旖、王钥芸程颖、褚力113火灾救援消防员生命体征监测手环创新训练项目机电学院吴雨奇、周璇、夏圆青、张立军朱广114热敏渗透膜的制备与表征创新训练项目材化学院谢进、胡荣健、张翔、巩正王亚琴115新模式下教育设计培训项目--5D梦工厂创业训练项目艺术学院杨刚、毛雨冰、万扬、李玮莹刘琳琳、孟祥嘉116基于心理测评的商业街区招牌视觉评价与优化策略研究——以合肥市为例创新训练项目建规学院徐晓玥、李颖、张雅馨、朱明智聂玮117荧光材料的制备创新训练项目材化学院武天宝、凌松松、陆涛、宋能解文杰118“换换”APP ——“换”醒孩子懂得分享和感恩的心创业训练项目艺术学院龚昌健、文莹鲁榕119关于大学生对毕业后的规划与选择的调查与研究——以安徽建筑大学为例创新训练项目土木学院王锁帅、戚奔、金卓冉江亚丽、颜文昌120新媒体时代网络舆论对司法实践的影响分析创新训练项目公管学院汪陈宇、李天成、鄢雪婷、汪俊杰李茜茹121基于高考压力导向下的空间需求策略研究——以毛坦厂镇考生和陪读家长为例创新训练项目建规学院陈之浩、汪永飞、吴闪、张诚陈宜瑜、许杰青122锰酸盐纳米材料的制备及其对废水中放射性污染的吸附性研究创新训练项目数理学院田远烨、杨艺帆余江应123智能多足爬壁建筑外墙清洁机器人设计与研发创新训练项目土木学院张路晴、束道龙、王国庆、顾瀚邦李大华124合肥市保障性住房物业管理中的问题及对策研究创新训练项目经管学院李洁、王俊杰、方琳晨张福顺125UIO-66-COOH/PAN复合纤维膜的制备及脱盐性能研究创新训练项目材化学院史文妍、陈国强王献彪126“非遗”在文化旅游产业中的应用与创新研究—— 以徽州地域文化为例创新训练项目土木学院刘雅迪、吕夏盈马玉平、任陆军127用于光固化3D打印新型改性聚氨酯丙烯酸酯的合成创新训练项目材化学院王小远、邓俊、朱超、王鹏程刘瑾128ZnO-Cu2O复合氧化物的控制合成和表征创新训练项目材化学院陈万娟、陈亚、程明洁胡寒梅129乡村振兴目标下皖西南传统民居的建筑特色及其应用研究创新训练项目建规学院李晓云、常青、叶江娴、石月鲍如昕130小学校园景观下垫面微气候效应及优化策略研究--以合肥市实验学校为例创新训练项目建规学院温红、张清怡、魏晓雅、王馨张少杰131废弃塑料的共混改性创新训练项目材化学院黄进、肖久旺李真132“互联网+”天空牧场创业训练项目土木学院吕作鹏、刘虹、朱可、蒋晓慧陈晨辰133基于移动物联网的智慧停车预约系统设计创新训练项目电信学院方奇明、王瑞麒蒋婷婷、汪明月134对预制装配式外墙夹芯保温墙体的温度应力分析及能耗模拟分析创新训练项目土木学院韦玉虎、张尚杨、王跃飞、姜萍陈旭东、翟红侠135“一个标签”——大学生心理交流APP创业训练项目土木学院刘安琪、王亚诺、易健文、成恩宏、王若愚王昊禾136龟柜——校园共享寄存柜创新训练项目经管学院徐蔚然、钱欣雨、刘淳、路晓雪朱峰137基于徽州徽州文化元素的城市公共设施设计的研究创新训练项目土木学院吕夏盈、刘雅迪、卢海玉任陆军、马玉平138可穿戴式老人跌倒监测与定位系统创新训练项目电信学院宛瑾、周登波、许准、韩想想徐荃、李艳秋139小叮当工作室——二手电子产品回收维修创业训练项目土木学院洪斗、汪正炜、赵锦、武芮同邓菁菁140审美心理下的智能镜子广告机创新训练项目土木学院王钰莹、李伟凡、程勇张大明141基于博弈论的装配式建筑政府补偿机制研究创新训练项目土木学院张玮、周新涛、黄丽鹏、叶剑康小方14200后大学生网络消费心理因素的调查分析研究创新训练项目电信学院韩想想、唐梦、王丹伊、涂颖莹蒋瑾143城市街道景观安全性与行人需求变化的研究------以黄山市为例的旅游城市的发展规划中安全性的考虑创新训练项目建规学院邹润予、曾诗雨、李雄锐、姚恒宇郝凌子144高考志愿填报及专业选择公众号推广创新训练项目经管学院张子依、赵子怡、严恒柱姚勇145基于流程引擎驱动的校园网上办事大厅业务流程的制作与开发创新训练项目电信学院谷祥宇、王晓宇、崔虎、陈翀方绍正、管锦亮146基于网络爬虫的关于高校网络舆情实时预警系统创新训练项目电信学院林隆宇、权宇、岳文炜邓静、方绍正147老年人健康管理系统创新训练项目电信学院石仁、祝敏、方美、程铭樊远兵、苏亮亮148基于Android的室内空气质量智能检控系统创新训练项目电信学院袁壮、王晓青、闵祥辉、李晨王菲露149基于智能花盆的研究与应用创新训练项目电信学院赵彩玉、朱彤、包玲佳、曹心恬梁祥莹150“Next User” 二手志愿微信公众号平台的开发与建立创新训练项目土木学院毕怀奇、王瑞冬、田雨、罗应杰蔡毅151城镇区域线上超市与公益性自媒体结合的尝试——以肥西县上派镇为例创业训练项目土木学院陶杨、贾文争、申玉琴、刘大杰裴媛媛152基于大健康趋势下医院候诊空间优化研究——以安徽省立医院南区为例创新训练项目建规学院周玥、戴凯旋、胡志伟、邓雷、张林萍韩玲。
基于粒子群算法的水资源优化配置_张玲
≥
…
≥ ≥
≥
SL ≥
x ≥≥ s，n ≥
（9）
式 中 ：n 为 用 水 部 门 个 数 ； SL 为 子 区 个 数 ； si 为 第 i 个 子 区 水 源 个数； s 为所有子区内的水源个数，即：
SL
s=Σsi
(10)
i=1
采用这种形式的粒子编码， 直接反映了各水源在各部门之
间的配置情况， 将某一行的数值相加即可得到该水源的实际利
vi 图 1 粒子移动原理图
收 稿 日 期 ：2007－01－10 基金项目：北京市自然科学基金(8062021)和水利部现代科技创新项目（XDS 2005-05-01）资助 作 者 简 介 ：张 玲(1983-)，女 ，山 西 五 寨 人 ，硕 士 ，研 究 方 向 为 水 资 源 与 水 环 境 。
数就可以计算出其适应值，根据适应度值的大小衡量x軃 i 的 优劣。
粒子 i 的“飞行”速度也是一个 N 维向量，记为v軃 i =（vi1，vi2，…viN），
（i=1，2，… m）。 记粒子 i 迄今为止搜索到的最优位置 为p軈i =（pi1 ，
pi2 ，… piN ），整 个 粒 子 群 迄 今 为 止 搜 索 到 的 最 优 位 置 为p軈g =（pg1 ， pg2 ，… pgN ）。 Eberhart 和 Knnedy 最早提出的 PSO 算法利用下列 公式对粒子做更新操作：
≥1
x≥
≥ 11 ≥
≥
≥≥…
≥
≥1
particle =
x≥
≥ ≥
s1 1
≥
≥2
x≥
≥ ≥
s1 +1，1
≥
≥≥…
≥
≥ SL
粒子群算法 小生境技术 供水优化调度 供水水量调度
粒子群算法论文：粒子群算法的研究及其在供水优化调度中的应用【中文摘要】作为一种重要的群体智能算法,PSO算法具有易于实现,需要调整的参数比较少,收敛速度快以及通用性强等特点。
因此,它一直受到很多学者的关注。
本文在研究PSO算法基本原理和研究现状的基础上,针对标准PSO算法研究中存在的一些问题以及低维动态非线性供水优化调度问题,提出了两种改进的粒子群算法,并用改进之后的粒子群算法ADNPSO解决了供水管网优化调度问题中的供水水量分配问题。
本文主要的研究工作包括以下几个方面:(1)为了进一步提高PSO算法求解低维优化函数的收敛精度和收敛速度,本文给出了一种基于自适应小生境的多种群杂交粒子群算法(简称ADNPSO算法)。
该算法根据自适应小生境技术来确定当代种群的最好位置,通过种群划分技术来提高种群的多样性,并利用杂交技术来改进种群中每个粒子的特性,从而提高了PSO算法中粒子的全局搜索能力。
实验结果表明,对低维优化函数,ADNPSO算法无论在收敛精度还是收敛速度方面都要比LinWPSO算法好。
(2)针对高维函数优化困难的问题,本文针对某一类高维函数,这类函数的全局最优解向量的每个分量都相同,在ADNPSO算法的基础上改进并产生了ADNPSO1算法。
实验结果表明,ADNP...【英文摘要】As an important intelligent algorithm, PSO algorithm has many merits, for example, easy to be realized,fewer parameters which needs to be adjusted, fast convergence speed, strong currency and so on, so it always is paid more attention to by many scholars. Firstly, this thesis analyses the limitations of the standard algorithm, which based on the basic principle and the current research of PSO algorithm, and low-dimensional urban water supply scheduling. Secondly, two improved particle swarm algorithm is pr...【关键词】粒子群算法小生境技术供水优化调度供水水量调度【英文关键词】Particle swarm optimization Niche technology Urban water supply scheduling Water regulation of water supply 【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】粒子群算法的研究及其在供水优化调度中的应用摘要5-6ABSTRACT6致谢7-12第一章绪论12-21 1.1 引言12-13 1.2 粒子群算法的研究现状13-16 1.2.1 粒子群算法参数的改进13 1.2.2 粒子群算法拓扑结构的改进13-14 1.2.3 利用其他搜索技术改进粒子群算法14 1.2.4 粒子群算法的应用14-16 1.3 供水优化调度研究现状16-19 1.3.1 供水管网优化调度模型研究现状16-18 1.3.2 供水优化调度方法研究现状18-19 1.4 论文的主要内容19-20 1.5 论文的组织20-21第二章粒子群算法21-30 2.1 背景21 2.2 基本粒子群算法21-24 2.2.1 算法原理22 2.2.2 算法流程22-23 2.2.3 全局模式和局部模式23-24 2.2.4 同步模式和异步模式24 2.3 几种常见的改进算法24-26 2.3.1 惯性权重粒子群算法25 2.3.2 带收缩因子粒子群算法25-26 2.3.3 离散二进制粒子群算法26 2.4 粒子群算法分析26-29 2.4.1 粒子群算法的参数分析26-28 2.4.2 粒子群拓扑结构28-29 2.5 本章小结29-30第三章基于自适应小生境的多种群杂交粒子群算法30-59 3.1 引言30 3.2 小生境技术30-35 3.2.1 面向遗传算法的小生境技术31-33 3.2.2 面向粒子群算法的小生境技术33-35 3.3 基于自适应小生境的多种群杂交粒子群算法35-38 3.3.1 ADNPSO 算法思想35-37 3.3.2 ADNPSO1 算法思想37 3.3.3 算法步骤37-38 3.4 自适应小生境的多种群杂交粒子群算法的实验与分析38-58 3.4.1 ADNPSO 算法的实验与分析40-43 3.4.2 ADNPSO1 算法的实验与分析43-55 3.4.3 ADNPSO 算法与 ADNPSO1 算法的对比实验与分析55-58 3.5 本章小结58-59第四章改进粒子群算法在供水优化调度中的应用59-64 4.1 引言59 4.2 供水水量调度模型59-62 4.3 基于ADNPSO 供水水量调度模型求解62-63 4.4 本章小结63-64第五章总结与展望64-66 5.1 论文总结64-65 5.2 研究展望65-66参考文献66-69攻读硕士学位期间发表的论文69-70。
《基于改进粒子群算法与MikeHydroBasin软件的阳泉市水资源优化配置研究》范文
《基于改进粒子群算法与Mike Hydro Basin软件的阳泉市水资源优化配置研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人口的不断增长，水资源短缺问题日益突出，对水资源的优化配置提出了更高的要求。
阳泉市作为山西省的一个重要城市，其水资源的管理与优化配置具有重要的实际意义。
传统的水资源配置方法往往存在效率低下、优化程度不足等问题。
因此，本研究采用改进的粒子群算法与Mike Hydro Basin软件相结合的方法，对阳泉市的水资源进行优化配置研究。
二、研究背景及意义阳泉市位于山西省中东部，是一个以煤炭产业为主的城市。
近年来，随着经济的快速发展和人口的增长，水资源短缺问题日益严重。
水资源的合理配置对于保障阳泉市的经济社会发展、生态环境保护以及人民生活用水需求具有重要意义。
然而，传统的水资源管理方法往往难以满足当前的需求，因此需要寻求一种更加高效、优化的水资源配置方法。
三、研究方法本研究采用改进的粒子群算法与Mike Hydro Basin软件相结合的方法，对阳泉市的水资源进行优化配置。
其中，改进的粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，具有较好的全局搜索能力和收敛速度；而Mike Hydro Basin软件则是一款集成了水文模型、水动力模型、水质模型等模块的水资源管理软件，可以实现对水资源的模拟和优化。
四、改进粒子群算法的应用在研究中，我们首先对粒子群算法进行改进，以提高其在水资源优化配置中的适用性和效率。
改进的粒子群算法通过引入自适应调整机制、引入局部搜索策略等方法，提高了算法的搜索速度和寻优能力。
然后，将改进的粒子群算法与Mike Hydro Basin 软件相结合，通过对阳泉市的水资源数据进行模拟和优化，得出最优的水资源配置方案。
五、Mike Hydro Basin软件的应用Mike Hydro Basin软件在研究中发挥了重要作用。
该软件通过建立水文模型、水动力模型、水质模型等模块，实现了对阳泉市水资源的模拟和预测。
《基于改进粒子群算法与MikeHydroBasin软件的阳泉市水资源优化配置研究》
《基于改进粒子群算法与Mike Hydro Basin软件的阳泉市水资源优化配置研究》篇一一、引言随着全球气候变化和人口增长，水资源短缺问题日益突出，如何实现水资源的优化配置已成为各地区亟待解决的问题。
阳泉市作为我国重要的工业基地，其水资源问题尤为突出。
因此，本研究旨在通过改进粒子群算法与Mike Hydro Basin软件相结合的方式，对阳泉市的水资源进行优化配置研究，为当地水资源管理提供科学依据。
二、研究区域与数据来源本研究以阳泉市为研究对象，该市位于山西省中东部，水资源主要依赖于地表水和地下水。
研究数据主要来源于阳泉市水务局提供的历史水文数据、地形地貌数据、气候数据等。
三、改进粒子群算法介绍粒子群算法是一种模拟群体行为的优化算法，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。
然而，在解决复杂的水资源优化配置问题时，传统粒子群算法仍存在一定局限性。
因此，本研究对粒子群算法进行了改进，通过引入动态调整策略、多目标优化策略等手段，提高了算法的效率和准确性。
四、Mike Hydro Basin软件介绍Mike Hydro Basin是一款专门用于水资源管理和模拟的软件，具有强大的空间分析能力和水动力模拟功能。
通过该软件，可以实现对研究区域的水文过程进行精确模拟，为水资源优化配置提供科学依据。
五、研究方法与步骤1. 数据收集与处理：收集阳泉市的历史水文数据、地形地貌数据、气候数据等，并进行预处理和清洗。
2. 建立水资源优化配置模型：利用改进的粒子群算法和Mike Hydro Basin软件，建立阳泉市的水资源优化配置模型。
3. 模型参数设置：根据实际情况，设置模型的参数，如水资源需求量、供水能力、水质标准等。
4. 模型运行与结果分析：运行模型，分析不同情景下的水资源配置结果，包括水资源需求量、供水能力、水质改善等。
5. 结果验证与优化：将模型结果与实际数据进行对比，验证模型的准确性和可靠性，并根据实际情况对模型进行优化。
MATLAB粒子群算法工具箱求解水电站优化调度问题
MATLAB粒子群算法工具箱求解水电站优化调度问题文章编号:1007 2284(2009)01 0114 03MATLAB 粒子群算法工具箱求解水电站优化调度问题芮钧1,2,陈守伦1(1.河海大学水利水电学院,江苏南京210098; 2.国网南京自动化研究院,江苏南京210003)摘要:粒子群算法因其原理简单、易于编程、适于并行计算等优点而得到了广泛的应用。
本文探讨和分析了M at lab 粒子群算法工具箱,并提出了基于该工具箱来实现水电站优化调度计算的方法。
计算实例表明,M atlab 粒子群算法工具箱可以很好地用于解决水电站优化调度问题,可获得比动态规划算法更好的精度。
关键词:M atlab;粒子群算法;水电站;优化调度中图分类号:T V697.1 文献标识码:AOptimal Dispatch of Hydropower Stations by Using Matlab Particle S warm Algorithm ToolboxesRUI Jun 1,2,C HEN Shou lun 1(1.Colleg e o f Water Co nser vancy and H ydro po wer Eng ineering,H ohai U niver sity ,N anjing 210098,China;2.N anjing A utomation Resea rch I nstit ute,Nanjing 210003,China)Abstract:Because of its simplicity ,generality and parallelism,PSO (P article Sw arm Optimization)is w idely used.T he M atlab par ti cle sw ar m alg or ithm too lbox is ana lyzed,and a metho d based o n it is also pr oposed to solve the pr oblem of optimal dispatch o f hy dr o pow er stations.Pr actical application indicates that t he M atlab par ticle swar m algo rithm too lbox can solve pr oblems mo re precisely than dynamic prog ramming.Key words:M atlab;hy dr opow er statio n;optimal reg ulatio n;pa rticle sw arm o pt imizatio n algo rit hm收稿日期:2008 03 01作者简介:芮钧,(1978 ),男,工程师、博士研究生,主要从事梯级水电站群优化调度及自动发电控制研究。
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似程度 ， 提出一种参数 自适 应粒 子群算 法。该算 法利 用种 群粒 子与期 望粒 子之 间相 似度 的大小 ， 动态调 整算 法参
数， 平衡算法 全局 和局部搜索能力 ， 利用分期变 异策 略增 加种 群多样 性 ， 保证算 法收敛 化汉诺塔管 网和纽 约管 网 ２ 个 经典 的管 网案例 ， 证 明算法 可 以有 效应用 于给 水管 网这类组合 优化 问题 。将 该算法优化实际 的管 网改扩建 案例 ， 结果表 明 ， 所提 出的算法具有更好 的寻优性 能和收敛性能 。
网络 出版 地 址 ： ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｅ ｎ ｋ ｉ ． ｎ ｅ ｔ ／ ｋ ｃ ｍ ｓ ／ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ／ ２ ３ ． １ ５ ３ ８ ． Ｔ Ｐ ． ２ ０ １ ５ ０ ８ ２ ７ ． １ ０ ３ ０ ． ０ １ ２ ． ｈ ｔ ｍ ｌ
参 数 自适 应 粒 子 群 算 法 的给 水 管 网优 化 研 究
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｐａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｎ ｑ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｙ ｆ ａ ｌ ｌ ｓ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｏ ｐｔ ｉ ｍｕ ｍ ｗｈ ｅ ｎ ｓ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｐｐ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ —
ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ
ＷＡ Ｎ Ｇ Ｃ ｈ ａ ｏ ．Ｑ Ｉ ＡＯ Ｊ ｕ ｎ ｆ ｅ ｉ ，
（ １ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ２ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｋ ｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｎｄ ａ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ，Ｂ ｇ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ２ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
王 超 ， 乔俊 飞 ’
（ １ ． 北京 工业大学 电子信 息与控制工程 学院，北京 １ ０ ０ １ ２ ４ ； ２ ． 北京工业 大学 计 算智能与智能 系统北京 市重点 实验
室 ，北 京 １ ０ ０ １ ２ ４ ）
摘
要： 针对粒 子群算 法在解决给水管 网优化 问题 时存 在容易陷入局部最 优的缺 点 ， 通过 分析粒 子的运动 轨迹和相
第 ｌ ０卷 第 ５期
２ ０ １ ５年 １ ０月
ＤＯＩ ： １ ０ ． １ １ ９ ９ ２ ／ ｔ ｉ ｓ ． ２ ０ １ ４１ ０ ０ ３ ６
智
能
系
统
学
报
Ｖ０ １ ． １ ０ Ｎ ｏ． ５ ０ｅ ｔ ．２ ０１ ５
ＣＡＡＩ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ
ｌ ｅ ｍｓ ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｉ ｓ ｗ ｅ ａ ｋ ｎ ｅ ｓ ｓ ，ｂ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｌ ｅ ｔ ｒ ａ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍ ｉ ｌ ａ ｉ ｒ ｔ ｙ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ
关键词 ： 给水 管网系统 ； 粒 子轨 迹 ； 相似度 ； 参数调整 ； 自适应 粒子群 中图分类号 ： Ｔ Ｐ １ ８ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ － ４ ７ ８ ５ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ － ｏ ７ ２ ２ － ｏ ７
中文引用格式 ： 王超 。 乔俊飞． 参数 自适应粒子群算法的给水 管网优化研 究［ Ｊ ］ ． 智 能系统学报 。２ ０ １ ５ ，１ ０ （ ５ ） ：７ ２ ２ － ７ ２ ８ ．
ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ ［ Ｊ ］ ． Ｃ Ａ ＡＩ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｅｌ ｔ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｙ ｓ ｅｍｓ ｔ ， ２ ０ １ ５ 。１ ０ （ ５ ） ： ７ ２ ２ － ７ ２ ８ ．
Ａｎ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ
英文引用格式 ： ＷＡＮＧ Ｃ ｈ ａ ｏ 。ＱＩ Ａ ｏ Ｊ ｕ ｎ ｆ ｅ ｉ ． Ａｎ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ｔ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ａ ｍｉ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ