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    遺傳算法在核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布規(guī)劃中的應(yīng)用研究

    2016-03-08 05:41:18侯躍新
    黑龍江科學(xué) 2016年23期
    關(guān)鍵詞:核輻射放射源監(jiān)測(cè)點(diǎn)

    楊 斌,李 鋼,侯躍新,2,肖 丹,2,李 巖,2

    (1.黑龍江省科學(xué)院技術(shù)物理研究所,哈爾濱 150010; 2.黑龍江省科學(xué)院高技術(shù)研究院,哈爾濱 150020)

    遺傳算法在核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布規(guī)劃中的應(yīng)用研究

    楊 斌1,李 鋼1,侯躍新1,2,肖 丹1,2,李 巖1,2

    (1.黑龍江省科學(xué)院技術(shù)物理研究所,哈爾濱 150010; 2.黑龍江省科學(xué)院高技術(shù)研究院,哈爾濱 150020)

    核輻射監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的布局規(guī)劃在核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。監(jiān)測(cè)點(diǎn)的布局規(guī)劃不但要求實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋,同時(shí)還要盡可能降低投入成本。為了獲得這一有多目標(biāo)性規(guī)劃問題的解,提出利用現(xiàn)代數(shù)值分析方法中的遺傳算法對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)部署規(guī)劃進(jìn)行分析求解,進(jìn)而獲得最佳的規(guī)劃方案。

    遺傳算法;分布規(guī)劃;輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)

    核輻射環(huán)境的安全問題關(guān)系著經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,更直接關(guān)系著公眾的生命財(cái)產(chǎn)安全及社會(huì)的穩(wěn)定。而核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)的合理布局優(yōu)化在核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[1]。然而,由于核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)的分布規(guī)劃問題涉及面較廣,不但要滿足對(duì)輻射環(huán)境區(qū)域監(jiān)測(cè)全覆蓋需求,還要綜合考慮地理環(huán)境、周圍生態(tài)系統(tǒng)等多種因素,同時(shí)盡可能節(jié)約監(jiān)測(cè)點(diǎn)的建設(shè)投入成本,屬于一個(gè)具有多個(gè)目標(biāo)的復(fù)雜規(guī)劃難題,需要一套完善的科學(xué)理論加以指導(dǎo)[2-3]。本文提出利用蒙特卡羅算法對(duì)核輻射環(huán)境的輻射場進(jìn)行建模分析,掌握輻射場的分布狀況,借助現(xiàn)代數(shù)值分析方法中的遺傳算法,通過確定初始種群和族群演變迭代來求解核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)布局規(guī)劃的最佳方案。

    1 研究的目的和意義

    利用遺傳算法進(jìn)行核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布規(guī)劃研究的主要目的是利用遺傳算法解決核輻射環(huán)境中監(jiān)測(cè)布點(diǎn)分布規(guī)劃這一具有多目標(biāo)性的難題。

    該項(xiàng)理論研究的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

    第一,提高邊境核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)的能力。由于我國幅員遼闊且與多國接壤或臨近,時(shí)常有放射性物質(zhì)和輻射塵埃流入我國境內(nèi),而且這種輻射影響呈現(xiàn)一種動(dòng)態(tài)性且無規(guī)律可循。因此,建立合理的監(jiān)測(cè)點(diǎn)布局規(guī)劃方案,對(duì)于防控周邊國家和地區(qū)的放射性物質(zhì)對(duì)我國周邊環(huán)境的侵害,提升我國核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)能力及對(duì)周邊國家核輻射事故擴(kuò)散影響處理的能力具有重要意義。

    第二,推進(jìn)重點(diǎn)核設(shè)施的輻射監(jiān)測(cè)合理化布局。根據(jù)核電站、核反應(yīng)堆等核設(shè)施的輻射劑量分布狀況并結(jié)合多種影響因素,綜合考慮各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的部署規(guī)劃有助于推進(jìn)重點(diǎn)核設(shè)施內(nèi)部及周邊環(huán)境的科學(xué)化監(jiān)管。

    第三,指導(dǎo)城市放射源安全監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的部署規(guī)劃工作。近年來,由于涉核企業(yè)的安全防范工作不到位導(dǎo)致核安全事故時(shí)有發(fā)生,因此,在市區(qū)內(nèi)的涉核企業(yè)周邊部署具有預(yù)判和安全預(yù)警能力的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)是十分必要的。而建設(shè)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的核心就是監(jiān)測(cè)點(diǎn)的選址規(guī)劃問題,進(jìn)行該項(xiàng)研究對(duì)提高城市放射源安全管控能力具有重要的指導(dǎo)性意義。

    2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)布局規(guī)劃算法

    核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)的分布規(guī)劃屬于多目標(biāo)組合優(yōu)化問題,其目的就是布設(shè)最少的監(jiān)測(cè)點(diǎn)完成目標(biāo)區(qū)域的輻射場監(jiān)測(cè)覆蓋,它需要綜合考慮輻射源強(qiáng)分布、障礙遮擋、傳輸信號(hào)間干擾等諸多因素[4-6]。為了滿足核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的需求,本文提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的多目標(biāo)核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法。

    為了獲得最優(yōu)的輻射劑量監(jiān)控點(diǎn)分布方案,首先要確定監(jiān)測(cè)區(qū)域放射源輻射場劑量的分布情況,這里采用MCNP(Monte Carlo N Particle Transport Code)軟件對(duì)輻射場進(jìn)行建模仿真,確定監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)輻射劑量分布狀況,然后將監(jiān)測(cè)區(qū)域按一定的精度離散化,并以點(diǎn)位來代表劃分的區(qū)塊。根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域的場強(qiáng)分布情況為每一個(gè)點(diǎn)位分配權(quán)值,權(quán)值越大表明該點(diǎn)越需要部署監(jiān)測(cè)點(diǎn)。監(jiān)測(cè)區(qū)域的業(yè)務(wù)權(quán)值總和為1。

    設(shè)x表示一個(gè)具體的監(jiān)控分布方案(一個(gè)具體的解),是一個(gè)矢量{x1,x2,...,xn}。定義總體目標(biāo)函數(shù)為:

    fobj=p1f1(x)+p2f2(x)+p3f3(x)

    (1)

    其中,f1(x)為監(jiān)控點(diǎn)對(duì)輻射劑量場的面積覆蓋函數(shù),f2(x)為監(jiān)測(cè)點(diǎn)的建設(shè)成本函數(shù),f3(x)為監(jiān)控點(diǎn)的管理成本函數(shù),pi(i=1,2,3)為對(duì)應(yīng)各子函數(shù)的權(quán)值,其取值由綜合考量現(xiàn)場情況而確定。每一種輻射監(jiān)測(cè)點(diǎn)規(guī)劃方案的優(yōu)劣可以通過公式1計(jì)算獲得綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)數(shù)值,其取值區(qū)間為:[0,1],該值越大表明方案越接近實(shí)際解。

    第一,離散化編碼。對(duì)最優(yōu)化問題的解進(jìn)行離散化編碼是算法求解的關(guān)鍵。其編碼方式主要有兩種:一是基于浮點(diǎn)數(shù)編碼,二是基于二進(jìn)制編碼??紤]到輻射監(jiān)測(cè)點(diǎn)是以離散點(diǎn)形式存在的,因此,采用基于浮點(diǎn)數(shù)的編碼方式更加符合輻射監(jiān)測(cè)規(guī)劃的實(shí)際需求。設(shè)每組解是由具有n個(gè)基因組的染色體來表示,每個(gè)輻射監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置由一個(gè)基因組表示,橫縱坐標(biāo)構(gòu)成基因組的兩個(gè)代表性基因。如果一個(gè)基因組內(nèi)出現(xiàn)負(fù)值,則表示該基因組所代表的基站為非法數(shù)值。

    第二,種群初始化。定義遺傳算法的基因組的取值范圍(見公式2),其中,L、W分別為規(guī)劃區(qū)域的橫向和縱向的最大值。

    {Ω(x,y):0≤x≤L,0≤y≤W}

    (2)

    設(shè)初始種群由m個(gè)個(gè)體組成,則初始種群為:

    (3)

    公式3中g(shù)ij=(xij,yij)(1≤i≤m,1≤j≤n)為第i個(gè)個(gè)體中第j個(gè)基因組所代表的坐標(biāo)。對(duì)每一個(gè)j∈[1,n],gij以概率p取值(v1,v2),其中v1~U(0,L),v2~U(0,W)。

    第三,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。核輻射監(jiān)測(cè)點(diǎn)的選址需要從多方面采集數(shù)據(jù),本文的選址主要基于涉核企業(yè)的空間分布數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)主要應(yīng)包括:基礎(chǔ)地理空間信息、放射性裝置的數(shù)量、輻射劑量場的影響范圍、規(guī)劃選址區(qū)域的無線或有線網(wǎng)絡(luò)可延伸的范圍。

    第四,剔除不符合要求的地點(diǎn)。通過GIS空間運(yùn)算剔除掉明顯不符合要求的區(qū)域以減少迭代求解的計(jì)算量。

    第五,交叉和變異。為了能夠使輻射監(jiān)測(cè)點(diǎn)規(guī)劃方案在求解過程中盡量能夠保存以前的解(即離散化的父代基因),避免丟失已經(jīng)獲得的最優(yōu)解,不妨考慮采用類似于基因交叉的方法來使新的解保存部分前次求得的解的部分?jǐn)?shù)據(jù)?;蜃儺惒僮鲃t能夠提供新的解空間。為了不使最終的解產(chǎn)生過大的隨機(jī)變動(dòng)并且能夠保持已經(jīng)獲得的最佳方案,在進(jìn)行變異操作時(shí)應(yīng)只對(duì)原始解衍化的子解進(jìn)行。

    第六,選擇和適值評(píng)估。為了加快算法的收斂速度,可以考慮采用冪指數(shù)來標(biāo)定函數(shù)并求解適值。為了防止算法獲得的最終解是局部最優(yōu)解,可每隔若干次迭代求解就將父代和后代組成新的求解空間,這種操作方式類似于遺傳基因?qū)W的人工誘變操作,這樣既能保證在進(jìn)行求解時(shí)獲得最優(yōu)解,又可保證較好的收斂性和收斂速度。

    3 應(yīng)用效果

    為了驗(yàn)證算法的可行性,選定哈爾濱市某企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)研究對(duì)象。該企業(yè)擁有放射源近百枚,主要應(yīng)用核子料位計(jì)對(duì)生產(chǎn)物資的料位進(jìn)行測(cè)量,由于料位計(jì)等核儀表在廠區(qū)內(nèi)分布較分散,給安全生產(chǎn)帶來很大隱患。圖1是廠區(qū)內(nèi)現(xiàn)場情況及監(jiān)測(cè)點(diǎn)輻射劑量變化情況以及點(diǎn)位的部署。通過對(duì)現(xiàn)場放射源種類、源強(qiáng)、工作方式及周邊設(shè)備布局等進(jìn)行綜合分析,利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)改進(jìn)現(xiàn)場監(jiān)控點(diǎn)位的布局設(shè)計(jì),對(duì)現(xiàn)場監(jiān)控點(diǎn)位、監(jiān)控點(diǎn)數(shù)等進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。經(jīng)過優(yōu)化,目前已實(shí)現(xiàn)采用49個(gè)監(jiān)控點(diǎn)位對(duì)廠區(qū)所轄近百枚放射源的監(jiān)管覆蓋,達(dá)到了預(yù)期的優(yōu)化目標(biāo)。

    圖1 某公司輻射區(qū)域監(jiān)測(cè)布點(diǎn)規(guī)劃Fig.1 Radiation area monitoring distribution planning of a company

    4 結(jié)論

    該項(xiàng)目利用遺傳算法對(duì)核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)部署規(guī)劃進(jìn)行求解,有利于優(yōu)化放射源監(jiān)控資源的配置,在降低監(jiān)控投入成本的同時(shí),達(dá)到對(duì)輻射區(qū)域的最優(yōu)化監(jiān)測(cè)覆蓋。此外,通過該項(xiàng)目的研究也可以促進(jìn)核輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)推廣進(jìn)程,對(duì)提高放射源安全監(jiān)控及輻射防護(hù)的手段具有重要的意義。

    [1] 國家環(huán)境保護(hù)總局.國家環(huán)境保護(hù)“十五”計(jì)劃[R].北京:國家環(huán)境保護(hù)總局,2000.

    [2] 周樹德,孫增圻.分布估計(jì)算法綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2007,33(2):113-124.

    [3] 戴曉暉,李敏強(qiáng),寇紀(jì)淞.遺傳算法理論研究綜述[J].控制與決策,2000,15(3):263-267.

    [4] 伍力,吳捷,鐘丹虹.多目標(biāo)優(yōu)化改進(jìn)遺傳算法在電網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2000,24(12):45-47.

    [5] Celli,G.,Ghiani, E.,Mocci,S.,& Pilo,F(xiàn). A multi-objective evolutionary algorithm for the sizing and siting of distributed generation[J].Power Systems,IEEE Transactions on,2005,20(2):750-757.

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    Application research on the genetic algorithm in the radiation environmental monitoring distribution planning

    YANG Bin1, LI Gang1, HOU Yue-xin1,2, XIAO Dan1,2, LI Yan1,2

    (1.Technical Physics Institute of Heilongjiang Academy of Sciences, Harbin 150010, China;2. Institute of Advanced Technology Heilongjiang Academy of Sciences, Harbin 150020, China)

    The layout planning of nuclear radiation monitoring site plays a vital role in the monitoring of nuclear radiation environment. But the layout of the monitoring points is not only to achieve the coverage of the monitoring area but also to reduce the cost of investment as much as possible. In order to get the solution of this multi-objects problem, the genetic algorithm to analyze the problem was put forward so as to obtain the best plan.

    Genetic algorithm; Distribution planning; Radiation environmental monitoring

    2016-09-13

    楊斌(1983-),男,助理研究員,碩士。

    TN929.533

    A

    1674-8646(2016)23-0004-03

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