基于蚁群算法的灌溉管网布置与管径优化设计研究
城市排水管网络的网络拓扑结构设计与优化
网状结构
适用于城市核心区域或排水量极大的工业区，具有极高的排水能力和冗余度。
山地城市
采用高低分区、多出口排水的拓扑结构，利用地形高差实现自然排水。
平原市
采用分散式排水系统，通过多个小型处理厂实现污水的就地处理和回用。
沿海城市
采用防潮排水设计，设置防潮闸门和排水泵站，确保城市排水安全。
工业园区
根据工业废水特性和排放量，设计专门的废水收集、处理和排放系统。
研究目的：本研究旨在通过分析和比较不同的网络拓扑结构设计方案，提出一种适用于城市排水管网的优化方法，以提高排水系统的效率和可靠性。
研究内容
1. 分析城市排水管网的现状和问题；
2. 研究网络拓扑结构设计的原理和方法；
3. 提出基于优化算法的城市排水管网络拓扑结构设计方案；
4. 通过实例分析验证所提方案的有效性和可行性。
全球水资源日益紧缺，优化城市排水系统有助于实现水资源的可持续利用。
03
02
01
国外研究
国外在城市排水管网络拓扑结构设计与优化方面起步较早，已经形成了较为完善的理论和方法体系，如遗传算法、模拟退火算法等优化算法的应用。
国内研究
近年来，国内学者在城市排水管网络拓扑结构设计与优化方面也取得了显著进展，如基于GIS的排水管网优化设计、多目标优化算法的应用等。
根据问题规模、复杂度和实际需求，选择合适的优化算法进行排水管网络拓扑结构的设计与优化。
算法选择依据
05
CHAPTER
实例分析：某城市排水管网络优化
某城市排水管网存在老化、堵塞、设计不合理等问题，导致雨季时频繁出现内涝现象。
收集该城市的地形、降雨量、排水管网布局、管径、管材等相关数据。
数据准备
改进蚁群算法在输配气管网优化中的应用
动 态 设 计 ，对 于推 动 最 优 化 技 术 在 输 配 气 工 程 建 设 中 的应 用 ，提 高 燃 气 管 网建 设 的 经 济 效 益 具 有 重 要
的意 义 。
关联 矩阵 Ａ和管段与环路关联的环路矩阵 Ｂ表示 。 本 次 输 配 气 管 网水 力 平 差 计 算 采 用 了便 于 计 算 机 编 程 的有 限元 节 点 法 ，该 方 法 以 节 点 连 续 性 方 程 为基 础 ，把 方 程 中 的管 段 流量 通 过 管 段 压 降 计 算 公 式 转 化 为 用 管 段 两 端 的节 点 压 力 表 示 ，这 样 连 续 性 方 程 转 化 为 满 足 能 量 方 程 、 以节 点 压 力 为 变 量 的 方 程 组 ，通 过 求 解 方 程 组 便 可 求 得 各 节 点 压 力 。 由于 有 限元 节 点 法 需 要 初 始 管 段 流 量 数 据 ，此 次 采 用 最 小 平 方 和 法 编 制 程 序 来 确 定 管 段 的 初 始 流 量 ，与 手
随 着 城 市 的 发 展 ，对 燃 气 量 的要 求 不 断增 大 ， 供 需 矛 盾 将 日益 突 出 ，所 以燃 气 管 网 的 扩 建 已成 为 当务 之 急 。而 城 市 燃 气 管 网 的水 力 计 算 和 优化 设 计 都 是非 常 复 杂 繁 琐 的过 程 ，尤 其 是 大 型 和 特 大 型燃 气 管 网 的 计 算 ，一 般 是 借 助 于 计 算 机 来 完 成 的 。 随 着 优 化 技术 的 不 断 发 展 ，特 别 是 智 能 算 法 的兴 起 ， 科 学 工 作 者对 这些 算 法 的模 型 、理 论 和应 用 技 术 等
基于蚁群算法的配水树状管网优化布置
管 网 布置是 管 网 规 划设 计 的前 提 和基 础 ， 布
置 形式 合理 与否 ， 系到管 道总 长度 ， 关 附属管 件用
量 的多少 、 工管 理 的难易 程度 等 ， 接影 响到 工 施 直 程 投 资的经 济合 理 性 、 道 水 力性 能 的稳 定 性 和 管 系统运 行 的安 全 性 。 因此 ， 找 有效 的管 网 优 化 寻
维普资讯
第 １ ５卷 第 ６期
２０ ０ ７年 １ ２月
安 徽 建 筑 工 业 学 学 报 （ 然科学版） 院 自
ｅ ｎ ｕ ｔｙ Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｈ ｉ ｎ ｔ ｕｅｏ ｃ ｉ ｃｕ ｅ＆ Ｉｄ ｓｒ ｏ ｒ ａ ｆＡｎ ｕ ｓｉ ｔ ｆＡｒ ｈｔ ｔｒ Ｉ ｔ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ６ １１ ．
Ｄｅ ． ２ ０ ｃ ０ ７
基 于 蚁群 算 法 的 配水 树 状 管 网优化 布 置
潘 永 昌 ， 王 军
（ 肥 工 业 大 学 土 木 建筑 工程 学 院 ，合 肥 合 ２０ ０ ） ３０ ９
摘 要 ： 配水 树 状 管 网优 化 布 置 属 于 典 型 的组 合 优 化 问题 。本 文 应 用 图论 和 蚁 群 算 法 进 行 配 水 树 状 管 网优 化
ｌ ｏ ｔｓｐ ｒｔ ｙｔ ｅ ｅｓ ｔｔｌｅ ｇｈａ ｄｍｉｉ ｌ ｏ ｔ ｆ ｉｅ ｅｗ ｒ ｓｔｅｏ ｔ ｌａ ｏ ｔ ｂｅ— ａ ｕ ，ｅ ａａｅ ｈ ａｔ ｏａ ｌ ｔ ｎ ｎｍａ ｃ ｓ ｏ ｐ ｔ ｏ ｋａ ｈ ｐ ｉ ｙ ｕ ｊｃ ｙ ｂ ｌ ｎ ｐ ｎ ｍａ ｌ ｏ
１ 蚁 群 算 法 用 于 配水 树 状 管 网优 化 布 置
１ １ 蚁群算 法基本 原 理及 实现流 程 ．
基于改进蚁群算法的供水管网优化计算_王广宇
西北农林科技大学学报 （ 自然科学版 ） （ ） Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ａ＆Ｆ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎ ａ ｔ ． Ｓ ｃ ｉ ． Ｅ ｄ ． ｙ
Ｖ ｏ ｌ ． ４ ２ Ｎ ｏ ． １ Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ４
第１期
王广宇 ， 等： 基于改进蚁群算法的供水管网优化计算
２ ２ ９
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蚁群算法在路径优化问题的应用研究
238理论研究1 蚁群算法 蚂蚁是一种生物个体，觅食过程中可以在其经过的路径上留下一种物质，称为信息素，并在觅食过程中能够感知信息素的强度，以此指导自己的行动方向。
蚁群总是朝着信息素浓度高的方向移动，以较高的概率搜索出一条信息素浓度较高的路径，从而得到一条最佳的路径。
根据蚂蚁“寻找食物”的群体行为，意大利学者Dorigo M等最早提出蚁群算法的基本模型，并阐述了蚁群算法的核心思想。
该算法中蚂蚁需要具备三种智能行为，分别是蚂蚁互相通信是通过信息素，蚂蚁会在经过的路径上释放信息素，其他蚂蚁根据信息素浓度选择路径；蚂蚁具有一定记忆能力，其选择过一次的路径不会被再次选择，可由禁忌表模拟；蚁群活动，在某一路径上行走的蚂蚁越多，留下的信息素浓度越大，该路径被选择的概率也就越大，越利于选择出最优路径。
蚁群算法的最优路径搜索过程是：初始化，将若干只蚂蚁随机放置到若干个地点，并为每条路径设定相等的信息素初始值；更新禁忌表，每当蚂蚁走过一个地点，将该地点编号添加至禁忌表中，以防止蚂蚁走重复的路径；确定行走方向，根据转移概率公式，计算转移概率，从而选择出蚂蚁下一个要访问的地点；计算信息素增量，每只蚂蚁完成一次周游之后，计算每只蚂蚁走过的路径长度，保存最短路径，并且根据每只蚂蚁在经过边的信息素释放量，更新每条边上的信息素，则路径长度最短的路径各边信息素浓度更大，从而该路径在之后迭代中被选择的概率也就越大；判断终止准则，蚂蚁完成一次循环后，会将禁忌表清空，重新回到初始地点，进行下一次周游，以此循环，直到蚂蚁的周游次数满足停止准则，得到最优路径。
2 蚁群算法在路径优化问题的应用 蚁群算法是一种自组织、正反馈、鲁棒性较强的算法，通过人工蚂蚁释放信息素相互通信，信息素越多的路径被选择的概率越大，从而使得蚁群自发地不断接近于最优解，从而寻找到最优路径，具有全局搜索能力，因此被广泛应用在各种路径优化问题。
从大量文献看出，学者将蚁群算法不断改进，使蚁群算法在路径优化问题上的应用涉及社会各个方面，包括物流配送、居民出行、避灾逃生、农业应用、智能机器人等领域。
基本蚁群优化算法及其改进毕业设计
摘要自意大利学者M. Dorigo于1991年提出蚁群算法后，该算法引起了学者们的极大关注，在短短十多年的时间里，已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划等领域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。
本文首先讨论了该算法的基本原理，接着介绍了旅行商问题，然后对蚁群算法及其二种改进算法进行了分析，并通过计算机仿真来说明蚁群算法基本原理，然后分析了聚类算法原理和蚁群聚类算法的数学模型，通过调整传统的蚁群算法构建了求解聚类问题的蚁群聚类算法。
最后，本文还研究了一种依赖信息素解决聚类问题的蚁群聚类算法，并把此蚁群聚类算法应用到对人工数据进行分类，还利用该算法对2005年中国24所高校综合实力进行分类，得到的分类结果与实际情况相符，说明了蚁群算法在聚类分析中能够收到较为理想的结果。
【关键词】蚁群算法；计算机仿真；聚类；蚁群聚类Study on Ant Colony Algorithm and its Application inClusteringAbstract：As the ant colony algorithm was proposed by M. Dorigo in 1991,it bringed a extremely large attention of scholars, in past short more than ten years, optimized, the network route, the function in the combination optimizes, domains and so on data mining, robot way plan has obtained the widespread application, and has obtained the good effect.This acticle discussed the basic principle of it at first, then introduced the TSP,this acticle also analysed the ant colony algorithm and its improved algorithm, and explanated it by the computer simulates, then it analysed the clustering algorithm and the ant clustering algorithm, builded the ant clustering algorith to solution the clustering by the traditioned ant algorithm. At last, this article also proposed the ant clustering algorith to soluted the clustering dependent on pheromon. Carry on the classification to the artificial data using this ant clustering algorithm; Use this algorithm to carry on the classification of the synthesize strength of the 2005 Chinese 24 universities; we can obtain the classified result which matches to the actual situation case. In the next work, we also should do the different cluster algorithm respective good and bad points as well as the classified performance aspect the comparison research; distinguish the different performance of different algorithm in the analysis when the dates are different.Key words：Ant colony algorithm; Computer simulation; clustering; Ant clustering目录1 引言 (3)1.1群智能 (2)1.2蚁群算法 (3)1.3聚类问题 (4)1.4本文研究工作 (5)2 蚁群算法原理及算法描述 (5)2.1蚁群算法原理 (5)2.2蚁群优化的原理分析 (8)2.3算法基本流程 (10)2.4蚁群觅食过程计算机动态模拟 (11)2.5人工蚂蚁与真实蚂蚁的对比 (13)2.6本章小结 (14)3 基本蚁群优化算法及其改进 (15)3.1旅行商问题 (15)3.2基本蚁群算法及其典型改进 (15)3.2.1 蚂蚁系统 (15)3.2.2 蚁群系统 (16)3.2.3 最大-最小蚂蚁系统 (16)3.3基本蚁群算法仿真实验 (16)3.3.1 软硬件环境 (16)3.3.2 重要参数设置 (16)3.3.3仿真试验 (17)3.4本章小结 (19)4 蚁群聚类算法及其应用 (20)4.1聚类问题 (20)4.2蚁群聚类算法的数学模型 (21)4.3蚁群聚类算法 (21)4.3.1 蚁群聚类算法分析 (22)4.3.2 蚁群聚类算法流程 (25)4.4蚁群聚类算法在高校分类中的应用 (25)4.5本章小结 (27)5 结论与展望 (28)参考文献 (29)致谢 (31)附录 (32)1 引言下面将介绍群智能以及蚁群算法和聚类问题。
基于多目标遗传-蚁群算法的供水管网DMA分区优化
先设置遗传算法 的 目 标 函 数，目 标 函 数 反 应 了 分 区 方案的性能，是分区方案好坏的直接体现，采 用 压 力 均匀性、水 力 可 靠 性 和 漏 损 率 加 权 得 到，计 算 如 式
１ ＤＭＡ 分区的方法原理 １．１ 基 于 遗 传 算 法 的 自 动 分 区
遗传算法进行自动分区旨在将人工经验分区的 方 案 进 行 交 叉 、变 异 ，产 生 以 人 工 分 区 为 基 础 的 多 种 分区方案并进行 综 合 指 标 评 价，通 过 选 择 综 合 指 标 较 好 的 分 区 方 案 进 入 下 一 轮 交 叉 、变 异 ，最 终 产 生 指
加 权 平 均 值 ，ｍ；
ｎｉ ———第ｉ 个 ＤＭＡ 中的节点数目，个；
ｑｊ ———节点ｊ 的流量，Ｌ／ｓ；
Ｐｊ ———节点ｊ 的压力值，ｍ。 （４）适应度评价。遗传算法 的适应 度 函 数 可 表
明个体的优劣，能 够 对 分 区 方 案 指 标 进 行 判 断。 首
标遗传－蚁 群 算 法 进 行 ＤＭＡ 分 区 优 化，提 出 了 一 套 ＤＭＡ 分区优化方法，并 借 助 Ｔ 区 进 行 了 水 力 模 拟和评价。
∑ １ ０００
Ｎ
Ｃ Ｌ ｉ＝１ ｉｊ ｉｊ
Hale Waihona Puke ［０．５ （Ｈｉ＋ Ｈｊ）］１．１８
（３）
式中 Ｑｌｅａｋ ———管网总漏失量，Ｌ／ｓ；
Ｑｉ，ｌｅａｋ ———节点ｉ 处的漏失量，ｍ３／ｓ；
Ｃｉｊ ———漏失 系 数，旧 管 取 １０－８ ｍ０．８２／ｓ，新
管 取 ０．６×１０－８ ｍ０．８２／ｓ；
Ｌｉｊ ———连接节点ｉ、ｊ 的管段长度，ｍ；
和供水路径。但是由于水源分界线是动态变化的， 该方法并不能确定固定的分区边界。
探讨灌溉排水工程优化设计新方法
探讨灌溉排水工程优化设计新方法【摘要】灌溉排水工程一直是农业生产的重要组成部分，但传统设计方法存在局限性，例如效率低下、成本高昂等问题。
本文探讨了基于人工智能和大数据分析的优化设计方法，以提高灌溉排水工程的设计效率和质量。
首先对当前灌溉排水工程的现状进行了分析，然后指出了传统设计方法的局限性，并提出了基于人工智能和大数据分析的优化设计方法。
结合人工智能和大数据分析，提出了一种综合应用的优化设计方法。
讨论了优化设计方法的实际应用价值，并展望了未来在该领域的研究方向。
通过本文的探讨，可以为灌溉排水工程的优化设计提供新的思路和方法，从而推动农业生产的可持续发展。
【关键词】灌溉排水工程、优化设计、新方法、人工智能、大数据、实际应用、研究展望、局限性、传统设计方法1. 引言1.1 背景介绍灌溉排水工程是一项重要的农田水利工程，是指通过灌溉设施向农田供水，以满足作物生长的需要，并通过排水设施排除农田内的积水，保持土壤湿度适宜。
灌溉排水工程的设计直接影响农田的灌溉效率和作物的产量，同时也关系到农田生态环境的保护和土壤水分管理的有效性。
在传统的灌溉排水工程设计中，通常采用经验公式和经验参数进行计算，设计过程较为简单，但往往无法充分考虑到各种复杂的土壤和气候条件对灌排水的影响。
随着人工智能和大数据技术的发展，可以通过更精确的模拟和计算方法，结合实时监测数据和历史数据进行优化设计，提高灌排水系统的效率和灵活性。
探讨灌溉排水工程优化设计新方法具有重要的理论和实践价值。
通过引入人工智能和大数据分析技术，可以更好地解决传统设计方法的局限性，提高灌排水系统的自动化程度和智能化水平。
这对于提高农田的水资源利用效率、保护生态环境、提升农业生产水平等方面都具有重要意义。
1.2 研究意义灌溉排水工程作为农业生产的重要基础设施，对于提高农作物产量、改善农田生态环境具有至关重要的作用。
传统的设计方法存在着许多局限性，无法充分发挥灌溉排水工程的效益。
基于蚁群优化的网络流量控制技术研究
基于蚁群优化的网络流量控制技术研究网络流量控制技术是指在网络传输过程中，针对网络流量进行优化控制的一种科技手段。
而基于蚁群优化的网络流量控制技术，则是传统网络流量控制技术的一种新兴的研究方向。
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的群集智能优化算法。
在应用于网络流量控制技术中，蚁群算法主要是通过模拟蚂蚁寻找食物的过程来优化网络的数据传输，以达到更高效、更优化的网络流量传输效果。
一、蚁群算法的应用原理蚂蚁觅食行为可以简单地概括为：一只蚂蚁在觅食时，会释放出一种信息素，用来吸引其他蚂蚁前来寻找食物。
当蚂蚁在回去时，也会释放出信息素，为其他蚂蚁提供回到巢穴的路线引导。
在蚂蚁族群中，一些觅食成功的蚂蚁会释放出更多的信息素，这样就会吸引更多的蚂蚁前来寻找食物，从而使整个蚂蚁族群的食物采集效率不断提高。
而蚁群算法则是基于这种蚂蚁觅食行为的模拟，将群集智能和进化思维结合在一起，用来求解优化问题。
在应用于网络流量控制技术中，蚁群算法则是通过模拟蚂蚁在寻找最短路径时释放信息素的过程，来寻找网络传输中最优的路径。
二、蚁群算法在网络流量控制中的应用网络流量控制是指在网络传输过程中，进行优化控制，以达到更优的数据传输效果。
而基于蚁群算法的网络流量控制技术，则是慢慢被人们所关注，并得到了越来越广泛的应用。
在目前的网络技术中，网络流量控制主要有以下几种方法：1. 数据包调度技术数据包调度技术主要是通过缓存数据包、调度数据包等方法来控制网络流量，从而避免网络拥塞。
在应用中，一般需要考虑到数据包调度之间的优先级、时间限制等因素。
2. 路由技术路由技术主要是通过规定网络路由表的方式来控制数据包的传输路径。
在应用中，一般需要考虑到路由规划的复杂性、路由选择算法的性能等因素。
3. 流量控制技术流量控制技术主要是通过限制网络带宽等方式来控制网络流量，从而避免网络拥塞。
在应用中，一般需要考虑到带宽分配规则的灵活度、带宽分配算法的效率等因素。
基于改进蚁群算法的供水管网优化计算
基于改进蚁群算法的供水管网优化计算王广宇;解建仓;张建龙【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(042)001【摘要】[目的]以供水特点为基础建立相应的数学模型,优化选择供水中的管网路径.[方法]利用改进的蚁群算法,对供水管网进行优化选择,在选择策略上,以初始节点引入的虚拟路径距离为基础,对启发信息进行归一化处理,并利用全局策略进行优选节点的概率选择;在更新策略上,利用信息素的局部和全局更新,并结合蚂蚁数量自适应调整及增加随机干扰进行改进;最后以巴家咀水库为对象,利用基本蚁群算法和改进蚁群算法进行优化计算并比较.[结果]利用改进的蚁群算法进行计算时,所得的平均路径、最短路径、最差路径、平均迭代次数和总成本分别为139.635 5 krn、138.214 7 km、142.301 9 km、314次和11.32亿元,而基本蚁群算法分别为145.042 1 km、140.582 7 km、149.215 5 km、638次和11.51亿元,改进蚁群算法各项计算指标均优于基本蚁群算法.[结论]改进的蚁群算法可以提高全局搜索能力和收敛速度,能快速有效地获得供水路径的最优解或近似最优解,可以为管道供水路径的优化选择提供参考.【总页数】7页(P228-234)【作者】王广宇;解建仓;张建龙【作者单位】西安理工大学教育部西北水资源与环境生态重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学教育部西北水资源与环境生态重点实验室,陕西西安710048;山西省水利建设开发中心,山西太原030002【正文语种】中文【中图分类】TV213.9【相关文献】1.基于供水管网监测系统和GIS技术的供水管网系统管理方案研究 [J], 祁艳萍2.基于响应面的预制泵站内潜水泵安装高度优化计算与分析 [J], 刘国锋;张琼;李杨;张子旭;王凯3.基于C#的直臂式擦窗机配重的优化计算 [J], 王彩涛;沈俊杰;李静4.基于沉降实测数据的软土地基土工参数优化计算 [J], 刘展瑞;张潭;罗克文;吕琰;易真5.基于深圳市全年湿球温度变化的冷水机组能耗优化计算研究 [J], 陶嘉楠;高龙;李雪松;郑文国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
矿井防尘供水管网粒子群-蚁群融合算法的优化
矿井防尘供水管网粒子群-蚁群融合算法的优化蒋仲安;付恩琦;邓权龙【摘要】矿井防尘供水管网研究重难点是将最低管网费用与最可靠管网性能良好结合.为最大化提升优化搜索的速度与精确度,结合相关粒子群和蚁群算法的优势,提出新的算法,对矿井防尘供水管网进行优化.以管网年费用折现值和运行维修管理费用之和为目标函数,以流量、压降、流速、水压和管网直径为约束条件构建管网优化数学模型,用MATLAB编写粒子群和蚁群的融合算法进行求解.最后将该算法应用到开滦集团某矿中,得到该算法的优化效果,同时通过对比分析验证其提高优化速度和精确度的能力.%The difficulty in studying mine dust prevention water supply network is realizing the integration of the minimum cost of pipe network and thc most reliable network performance.In order to improve and optimize the search speed and precision to the maximum,the advantages of the particle swarm and the ant colony algorithm are jointed to present a new algorithm and optimize the mine dust prevention water supply network.Taking the sum of discounted cost and operation maintenance cost of the network as objective function,the network optimization mathematical model with flow,pressure drop,flow velocity,pressure and pipe diameter as the constraint conditions,the fusion algorithm of particle swarm and ant colony programmed by MATLAB is adopted to solve.Finally,the algorithm is applied into the mine under Kailuan group to verify the optimization effect.At the same time,the comparison and the analysis are made to verify the ability of improving the optimization speed and accuracy.【期刊名称】《金属矿山》【年(卷),期】2017(000)003【总页数】6页(P137-142)【关键词】矿井防尘;供水管网;PAFA算法;优化模型;优化效率【作者】蒋仲安;付恩琦;邓权龙【作者单位】北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;金属矿山高效开采与教育部重点实验室,北京100083;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;金属矿山高效开采与教育部重点实验室,北京100083;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;金属矿山高效开采与教育部重点实验室,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TD218;TD714.4《煤矿安全规程》2016版第六百四十四条中明确规定，矿山井下必须建立完善的防尘和消防供水系统[1]。
基于改进蚁群算法的城市给水管网改扩建优化研究的开题报告
基于改进蚁群算法的城市给水管网改扩建优化研究的开题报告一、选题的背景与意义随着城市人口的增加和城市建设的扩张，水资源的需求量大幅增加。
城市给水管网是城市水资源供应的重要基础设施，对城市的水资源供应和管理具有重要作用。
但在城市管网运行过程中，一些问题也逐渐浮现，如管网的老化、扩建不足、管网的漏损等问题。
因此，对城市给水管网的改扩建进行优化研究，以提高城市的水资源供应和管理水平，具有重要的现实意义和理论价值。
二、研究内容和方法1.研究内容本研究旨在探讨基于改进蚁群算法的城市给水管网改扩建优化问题。
具体研究内容包括：（1）城市给水管网的结构和运行模式。
研究城市给水管网的结构和运行模式，为后续的优化设计提供基础。
（2）城市给水管网的优化设计。
通过对城市给水管网的建模和分析，使用改进蚁群算法进行数值实验和优化设计，设计优化后的城市给水管网的结构和运行模式。
2.研究方法（1）文献调研法：通过查阅大量文献，深入了解城市给水管网的结构和运行模式，为后续的研究提供参考和指导。
（2）数值模拟法：通过建立城市给水管网的数学模型和仿真模型，研究管网的运行状态和优化设计方案。
（3）算法优化法：采用改进蚁群算法进行优化设计，该算法具有较强的全局搜索能力，有效地解决了传统蚁群算法的局限性。
三、预期研究成果本研究预期取得以下成果：（1）建立城市给水管网的数学模型和仿真模型，并对其运行状态进行分析。
（2）对城市给水管网进行改扩建的优化设计，提出一系列可行的城市给水管网结构和运行模式。
（3）采用改进蚁群算法进行数值实验和优化设计，提高研究结果的优化效果和准确性。
四、可行性分析本研究选题针对城市给水管网的改扩建优化问题，旨在探讨城市管网的优化设计方案。
本研究采用的改进蚁群算法优化方法在实际应用中已有广泛的运用，有较强的可行性。
同时，本研究涉及的城市给水管网的建模和仿真技术已得到有效的应用，也具有较高的可行性。
五、研究计划本研究预计完成时间为两年，具体的研究计划如下：第一年：（1）文献调研，了解城市给水管网的结构和运行模式；（2）建立城市给水管网的数学模型和仿真模型；（3）研究改进蚁群算法及其在城市给水管网优化设计中的应用。
基于改进蚁群算法的农田水利灌区水管路径规划方法
基于改进蚁群算法的农田水利灌区水管路径规划方法
陈云
【期刊名称】《水利技术监督》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】常规的农田水利灌区水管路径规划方法以规避障碍物为主,水管布置节点分布较为分散,导致水管长度增加,降低了水管规划的经济效益。
因此,设计了基于改进蚁群算法的农田水利灌区水管路径规划方法。
测算农田水利灌区供水成本,将水管供水人工成本、公用费用考虑在内,为水管路径规划提供经济性决策条件。
基于改进蚁群算法规划农田水利灌区水管最短路径,将农田水利灌区水管的规划路径降到最低,避免灌水水资源的浪费,最大程度优化灌区水管路径规划的经济性。
采用对比实验,验证了该方法的经济效益更高,能够应用于实际生活中。
【总页数】4页(P69-71)
【作者】陈云
【作者单位】山和工程集团有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
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4.基
于改进蚁群算法的电力信息网络设备智能巡检机器人路径规划方法5.基于改进A*蚁群算法的平滑路径规划方法
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基于灵敏度分析和蚁群算法的管网监测点优化选择
基于灵敏度分析和蚁群算法的管网监测点优化选择
许刚;张土乔;吕谋
【期刊名称】《中国给水排水》
【年(卷),期】2007(23)11
【摘要】针对管网水力模型校正中监测点的优化计算不容易得到最优解、运算时
间较长等问题,采用蚁群算法进行求解。
由于管网节点的灵敏度矩阵与监测点最优
解之间存在一定的对应关系,且充分利用探索信息可以明显提高蚁群算法的优化计
算性能,因此考虑将蚁群算法中的探索信息与灵敏度值进行对应。
算例结果表明,与
穷举法和遗传算法相比,在参数相同的条件下该法可有效减少优化计算的运行时间。
【总页数】4页(P94-96)
【关键词】给水管网;监测点;灵敏度;蚁群算法
【作者】许刚;张土乔;吕谋
【作者单位】广州市自来水公司;浙江大学市政工程研究所;青岛理工大学环境与市
政工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU991
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1.基于原有测压点的供水管网压力监测点优化布置研究 [J], 黄璐;李树平;周巍巍;
侯玉栋;王磊新;陆纳新
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览;刘思宏;吕尊敬
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基于蚁群算法的输水树状管网优化布置
基于蚁群算法的输水树状管网优化布置
潘永昌;王军
【期刊名称】《节水灌溉》
【年(卷),期】2007(0)8
【摘要】应用图论和蚁群算法进行输水树状管网优化布置,分别用管网总长度最短和管网投资最小作为优化目标,并用算例与Dijkstral算法、Kruskal算法和单遗传算法相比较。
研究表明该方法是可行和有效的,能减小管网工程投资和提高设计效率,在给排水管网优化布置中有较为广阔的应用前景。
【总页数】3页(P40-42)
【关键词】蚁群算法;输水树状管网;优化布置
【作者】潘永昌;王军
【作者单位】合肥工业大学土木建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU991.33
【相关文献】
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基于遗传算法嵌套蚁群算法对管网布局优化
基于遗传算法嵌套蚁群算法对管网布局优化发布时间：2021-11-03T00:39:13.549Z 来源：《科学与技术》2021年7月21期作者：齐光峰1 陈烁宇1 宋长山1 赵伊龙2 时宪1[导读] 为实现滨南采油厂管路布局优化，降低生产成本齐光峰1 陈烁宇1 宋长山1 赵伊龙2 时宪11.胜利油田技术检测中心山东东营 2570002.胜利油田海洋采油厂山东东营 257000摘要：为实现滨南采油厂管路布局优化，降低生产成本，本文以井站间管线长度最短或产量距离和最小为目标函数，建立了滨南采油厂全局集输管网总体优化模型；在给定约束条件下，采用遗传算法中嵌套蚁群算法的思路对管网布局模型进行同步优化求解，采用蚁群算法对井组进行了划分，选择变尺度法、遗传算法对站址进行了优化。
关键词：遗传算法；蚁群算法；布局优化1 优化模型构建根据现有的油井位置坐标、产量和联合站的位置坐标等参数，可以初步确定各级集油站点的数量、规模等参数，在这些给定数据的基础上以产量距离和最小为目标函数进行管网隶属关系优化。
井组划分的目的是确定井场对计量站的隶属关系，其作为离散变量的组合优化问题，经转化后可以视作搜索最优路径问题，并充分利用蚁群算法在求解旅行商问题时的寻优能力进行求解。
2 星状集油管网隶属关系优化2.1蚁群算法优化井组求解时控制蚂蚁的对节点的访问顺序，使蚂蚁多次从计量站出发，寻找满足约束条件的井场，每找到一座可行井场之后则返回计量站。
重复该寻优过程，直到完成对每一计量站的井场分配。
蚁群算法优化井组的实现过程操作如下。
1、建立产量距离数据表根据井场的坐标、产量数据和给定的初始站址，计算各井场到不同计量站的距离，进而得到全部的产量距离矩阵。
2、建立窗口数组在蚂蚁进行路径搜索的全部解空间中，劣质解占据了相当的比例。
为了缩小解空间的搜索范围，降低劣质解出现的可能性，加快算法收敛速度，为每个计量站分别建立窗口数组，将部分优质解对应的井场置于相应的窗口数组中。
基于改进蚁群算法的建筑钢结构管道支架优化设计
基于改进蚁群算法的建筑钢结构管道支架优化设计发布时间：2022-06-30T08:34:15.306Z 来源：《新型城镇化》2022年13期作者：张巍[导读] 当前建筑钢结构管道支架设计材料消耗量较大，无法实现材料性能充分发挥，为了解决此问题，本文基于改进蚁群算法，对建筑钢结构管道支架设计展开研究。
基于改进蚁群算法，完成对钢结构管道支架优化模型的构建；通过路径选择，确定钢结构管道支架截面类型；基于局部搜索，完成对建筑钢结构管道支架细节部分的优化。
通过对比实验的方式，验证本文提出的优化设计能够在确保设计要求的基础上，缩小支架柱截面面积，说明材料消耗量得到有效控制，充分实现材料的应用性能。
张巍满洲里市筑建建设工程施工图审查有限公司内蒙古满洲里市 021400摘要：当前建筑钢结构管道支架设计材料消耗量较大，无法实现材料性能充分发挥，为了解决此问题，本文基于改进蚁群算法，对建筑钢结构管道支架设计展开研究。
基于改进蚁群算法，完成对钢结构管道支架优化模型的构建；通过路径选择，确定钢结构管道支架截面类型；基于局部搜索，完成对建筑钢结构管道支架细节部分的优化。
通过对比实验的方式，验证本文提出的优化设计能够在确保设计要求的基础上，缩小支架柱截面面积，说明材料消耗量得到有效控制，充分实现材料的应用性能。
关键词：改进蚁群算法；建筑钢结构；优化设计；管道支架；支架截面中图分类号：TU391 文献标识码：A0引言我国基础建筑的规模逐渐扩大，在建筑业快速发展的背景下，人们对于建筑结构本身的经济性提出了越来越高的要求[1]。
钢结构管道支架是建筑中常见的一种结构类型，通常作为建筑的核心结构，起到支撑和加固的作用，在建筑结构中占据十分重要地位[2]。
如何能够在满足结构设计规范要求的基础上，在最大程度上降低材料的使用量，并实现对材料性能的充分发挥，成为当前该领域研究人员重点关注的问题。
因此，本文提出基于改进蚁群算法的建筑钢结构管道支架优化设计，以期为建筑行业提供经济性更高的建设方案。
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摘
要： 将蚁群算 法引入到 灌溉管 网设计 当中， 综合考虑 管网设计 的经济性条件 和运行性 条件 ， 通过 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ软件 编
程求解 ， 研 究 了不规则树状 管网的布 置及 管径 同步优化设计 。 实例应 用 结果表 明， 该优 化方 法拥有较 为 广阔的应 用空 间 ，
可 以 用 于 实 际 生产 。
由于 管 网规 划 设 计 需 要 在 满 足 用 水 要 求 的前 提 下 ， 综
泛应用于求解各种组合优化问题。它 的优点 不仅体 现
在搜索能力强 、 算法结合性能 出色、 分 布式并行计算 机 制优 良等方面 ， 更 多地体现在求 解大量 问题时所获 得
的极 佳性 能 。因此 ， 蚁 群算 法 理 论 与应 用 发 展 迅 速 ， 已
ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｈ ａ ｄ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｗ ｉ ｄ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ
由当初的求解旅行商 （ Ｔ Ｓ Ｐ ） 问题扩展到多个应用领域 ， 在连续域范 围内的研究实 现了突破 ， 适 于求解多维 动
ａ ｐ ｐｌ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ： Ｉ ｒ ｒ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；Ａｎｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ；Ｔｒ ｅ ｅ —ｌ ｉ ｋｅ ｐ ｉ ｐ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ；Ｐｉ ｐｅ ｄ ｉ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ； Ｌａ ｙ ｏ ｕｔ ；Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｅ ｓ ｉ ｎ ｇ
江西农 业学报
２ ０ １ ５ ， ２ ７ （ ３ ） ： ９ ３—９ ６
Ａｃ ｔ ａ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｈ ｕ ｒ ａ ｅ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ
基 于 蚁 群 算 法 的灌 溉 管 网布 置 与 管径 优 化 设 计 研 究
朱成立， 谢志远 ， 柳智鹏
（ 河海大学 水利水 电学院 ， 江苏 南 京 ２ １ ０ ０ ９ ８ ）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
关键词 ： 灌溉 ； 蚁群 算法 ； 树状 管网 ； 管径 ； 布置 ； ｒ Ｌ 化 设计
中图分类号 ： ￥ ２ ７ ４ ． ２ 文 献标 志 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ １ — ８ ５ ８ １ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３～ ０ ０ ９ ３— ０ ４
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｌａ ｙ ｏ ｕ ｔ ｏ ｆ Ｉ ｒ ｒ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐｉ ｐｅ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎｄ Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｄ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ Ｐｉ ｐ ｅ Ｄｉ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａｎ ｔ Ｃｏ ｌ ｏ ｎ ｙ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＭＡＴ Ｌ ＡＢ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｙ ｏ ｕ ｔ ｏ ｆ ｉ ｒｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ ｔ ｒ ｅ ｅ—ｌ ｉ ｋ ｅ ｐ ｉ ｐ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｏ ｕ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｐ ｉ ｐ ｅ ｄ ｉ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｗｅ ｒ ｅ ｒ ｅ —
作为节水农业 的重要组成 部分 ， 管道输水灌 溉技 术在最大程度上减 少 了输水 过程 中的渗漏 和蒸 发 ， 实 现了水源的高效 利用 ， 在全世 界 已经得 到 了广泛 的应 用与认 可” 。近 年来 ， 在借鉴 国外管道灌 溉技术 的基 础上 ， 我国的管道灌溉技 术也取得 了长足 的进步 。但
ＺＨ Ｕ Ｃｈｅ ｎ ｇ —ｌ ｉ ，ＸＩ Ｅ Ｚｈ ｉ— ｙ ｕ ａ ｎ ， ＬＩ Ｕ Ｚｈｉ—ｐｅ ｎ ｇ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｗａ ｔ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ Ｈ ｙ ｄ ｒ ｏ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ，Ｈ ｏ ｈ ａ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）