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    基于粒子群算法的樹狀灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化設計

    2018-05-30 02:07:14王文婷郭乙霏
    節(jié)水灌溉 2018年5期
    關鍵詞:樹狀管網(wǎng)灌溉

    王文婷,郭乙霏

    (1,焦作市抗旱防汛通訊站,河南 焦作 454150;2.東北農業(yè)大學水利與土木工程學院,哈爾濱 150003)

    0 引 言

    近年來,隨著我國經濟水平和人口數(shù)量的持續(xù)增長,我國的水資源供需不平衡、水資源不足等問題顯得日益突出,使我國農業(yè)現(xiàn)代化進程受到嚴重的制約。農業(yè)作為我國的用水大戶,具有巨大的節(jié)水潛力,因此節(jié)水農業(yè)的發(fā)展對緩解我國水資源供需不平衡,應對我國水資源不足等有著重要的意義。

    在進行農田灌溉時,需要事先從水源地將灌溉水合理、有序、及時的運送到田間。灌溉水的運輸作為農業(yè)灌溉中不可或缺的環(huán)節(jié),對我國節(jié)水農業(yè)的發(fā)展有著重要的意義。自20世紀七八十年代以來,灌溉管網(wǎng)在我國農田灌溉中的應用越來越廣泛。利用灌溉管網(wǎng)實現(xiàn)灌溉水的輸配在減少蒸發(fā)損失和輸水損失、提高灌溉水利用效率的同時,也在增大有效灌溉面積、提高土地利用率方面有著明顯的成效[1]。此外,灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)移動靈活方便,灌溉效率高,容易實現(xiàn)自動化和方便田間管理[2, 3]。因此,在21世紀節(jié)水農業(yè)發(fā)展過程中,管道化灌溉起著舉足輕重的作用。

    灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化設計主要是通過優(yōu)化數(shù)學模型,借助數(shù)學方法和計算機技術,尋求模型的最優(yōu)解,實現(xiàn)對管網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化布置以及管網(wǎng)直徑的優(yōu)化選擇,篩選出能使投資達到最小的優(yōu)化方法[4-6]。近年來,國內外不少學者采用不同的計算方法(如遺傳算法、最小生成樹算法等)建立起了不同的灌溉管網(wǎng)優(yōu)化模型,并實現(xiàn)了灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化布置。付玉娟[7]、馬雪琴[8]、Glodberg[9]等利用基于整數(shù)編碼遺傳算法對灌區(qū)樹狀管網(wǎng)進行優(yōu)化布置,并通過實例驗證,均得到了較優(yōu)的管網(wǎng)系統(tǒng)布置方案。而后,付亞娟又利用GIS技術對灌溉管網(wǎng)進行優(yōu)化布置。胡杰華[10]、李密青[11]等則利用最小生成樹模型,也實現(xiàn)了灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)的多目標優(yōu)化布置。

    粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)作為進化算法的一種,從隨機解出發(fā),通過適應度來評估所得解的品質,依據(jù)追隨當前搜索到的最優(yōu)解來找到全局的最優(yōu)解,具有收斂快、精度高、易實現(xiàn)等特點[12]。目前,粒子群算法在石油運輸管網(wǎng)優(yōu)化[13-15]和污水管網(wǎng)優(yōu)化[16]中應用廣泛,甚至在配電系統(tǒng)中也有所應用[17-19]。在農田灌溉中,灌溉管網(wǎng)具有與石油、污水等運輸管網(wǎng)相似的特點,而PSO算法在農田灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化布置方面的應用則鮮有報道。

    本文在綜合分析粒子群算法原理和過程的基礎上,將其與樹狀灌溉管網(wǎng)模型相結合,實現(xiàn)了對灌區(qū)灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化,最后結合具體實例對我國某灌區(qū)灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)進行優(yōu)化并與2級遺傳優(yōu)化模型進行對比,說明了粒子群算法的可行性和優(yōu)越性。

    1 樹狀灌溉管網(wǎng)數(shù)學模型的構建

    為了達到灌溉管網(wǎng)造價最低的目標,在進行管網(wǎng)優(yōu)化時,所使用的數(shù)學模型如下:

    (1)

    灌溉管網(wǎng)優(yōu)化模型的約束條件如下。

    (1)為了保證管網(wǎng)中各節(jié)點壓力滿足最小壓力,需滿足以下約束條件:

    (2)

    (2)流速約束條件:

    Vmin≤Vi≤Vmaxi=1,2,…,n

    (3)

    式中:Vmin和Vmax分別表示管道允許的最小和最大流速,m/s。

    (3)管徑約束條件。管道直徑需選擇標準的可用管徑,即:

    Di∈[d1,d2,…,dM]

    (4)

    式中:Di表示管道直徑,mm;M表示可供選擇的管道直徑的個數(shù);d1,d2,…,dM表示可供選擇的管道直徑,mm。

    2 粒子群算法的實現(xiàn)

    粒子群算法是基于鳥群捕食行為研究而建立的一種智能簡化算法,它最初由kennedy博士和Eberhart博士在1995年聯(lián)合提出的一種較新的算法[12]。與遺傳算法相類似,它也是進化算法的一種[14]。它首先初始化一組隨機解,然后借助隨機搜索的方法依據(jù)適應值來找尋最優(yōu)值,在離散變量和連續(xù)變量的優(yōu)化中應用較為廣泛。

    整個PSO算法中,所有粒子都有一個適應度函數(shù)(用fit表示,其中fit=1/Z,即為管網(wǎng)總造價的倒數(shù))。在整個研究空間中,所有粒子都有自己的飛行速度和方向,優(yōu)化過程就是通過個體自身體驗(進行局部優(yōu)化過程)和群體間的信息共享(進行全局優(yōu)化過程)對粒子的飛行速度和方向進行不斷的調整和優(yōu)化,從而使所有的粒子(整體)都“飛行”到最理想的區(qū)域中,因此,基于PSO優(yōu)化算法的過程即為尋找研究空間中粒子的過程。PSO算法具體流程見圖1。

    圖1 PSO算法基本實現(xiàn)過程

    在PSO算法中,假定粒子群落大小為N(即由N個粒子構成),在m維空間中對目標進行搜索。在優(yōu)化過程中粒子位置和運動狀態(tài)信息主要是由Xi=(Xi1,Xi2,…,Xim)、Pibest、Vi(Vi1,Vi2,…,Vim)和gbest決定,它們分別表示粒子當前位置坐標、優(yōu)化過程中的最優(yōu)位置坐標(也即個體最優(yōu)值)、粒子在該時刻的運動速度以及整個粒子群體在優(yōu)化過程中的最優(yōu)位置坐標(也即全局最優(yōu)值)。各個粒子都是通過以下2個方程來調整其速度和方向的。

    (5)

    (6)

    3 工程實例應用

    3.1 已知條件

    以我國某灌區(qū)為例,對該灌區(qū)的管網(wǎng)布置系統(tǒng)進行優(yōu)化處理??紤]實際情況,在使用灌區(qū)樹狀灌溉管網(wǎng)進行供水時,各個結點必須滿足有且只有一個供水管道為其供水,這就需要從多個可能供水管道進行優(yōu)化選擇,從而確定出所有結點的供水管道,組成最終的優(yōu)化供水管網(wǎng)。該灌區(qū)中所有可能的灌溉管網(wǎng)布置見圖2,共10個供水節(jié)點(其中0點為水源點),26種可能的供水連接方案。每個節(jié)點的進水管道按照逆時針方向用整數(shù)代碼進行命名,如圖2中的節(jié)點2,按照逆時針方向將3個供水管道依次編碼為0,1,2。該灌溉管網(wǎng)中可用的管道直徑和管道價格見表1,并按照管徑從小到大的順序依次編碼。在該管網(wǎng)系統(tǒng)中,允許最大和最小流速分別為3.0和0.5 m/s,壓力水頭為10 m。表2給出了各個管段編號及管段長度等。

    圖2 某灌區(qū)灌溉管網(wǎng)初步布置

    表1 可選用的管道規(guī)格

    各個管段編號按照“流出結點-供水管道編碼-流入結點”的方式進行命名,例如:a-0-b。表3給出了0~9各供水結點高程和需水量等數(shù)據(jù)。

    表2 灌溉管網(wǎng)中各管段長度 m

    表3 灌溉管網(wǎng)中各個供水結點數(shù)據(jù)

    3.2 模型計算結果

    利用matlab 14a軟件進行對粒子群算法進行編程計算,本文中各系數(shù)取值如下:c1=0.5,c2=2.0,w=0.95,N=200,最大迭代次數(shù)為100,通過計算可得到造價最低且符合實際的最優(yōu)方案。 PSO優(yōu)化過程中適應度值變化情況見圖3。文中通過PSO優(yōu)化得到的管網(wǎng)總長度為2 620 m,總投資金額為1.193 萬元。文獻[4]中通過2級優(yōu)化遺傳模型優(yōu)化得到的投資總金額和管網(wǎng)總長度見表4。通過比較可知PSO優(yōu)化算法可減少3.7%的管網(wǎng)用量,減少27.8%的投資金額,同時在PSO算法中還給出了最優(yōu)的管道組合,管道流速等信息,見表4。

    圖3 PSO算法優(yōu)化過程適應度值變化情況

    圖4和圖5分別給出了基于2級遺傳優(yōu)化模型和基于PSO算法得到的灌區(qū)優(yōu)化管網(wǎng)布置形式。在2級遺傳優(yōu)化模型得到的管網(wǎng)優(yōu)化布置形式中只有一個總投資額和總管長的優(yōu)化值,并沒有說明管道流速和管道長度。所以在文獻[4]中的總投資額應是一個估計值,而實際值應較估計值略低。通過與原設計方案比較可知,使用PSO算法得到的灌溉管網(wǎng)優(yōu)化結果中總投資額度更少,灌溉管網(wǎng)總長度也更短,有利于節(jié)約投資成本,且符合實際情況。

    表4 灌溉管網(wǎng)優(yōu)化布置對比

    圖4 基于2級遺傳優(yōu)化模型優(yōu)化的灌區(qū)最優(yōu)管網(wǎng)布置

    圖5 PSO算法優(yōu)化的灌區(qū)最優(yōu)管網(wǎng)布置

    4 結 語

    本文基于樹狀灌溉管網(wǎng)中單點供水的原則,將PSO優(yōu)化算法與農田水利工程中的灌溉管網(wǎng)優(yōu)化模型相結合,提出了基于PSO優(yōu)化算法的樹狀灌溉管網(wǎng)優(yōu)化模型。而后針對具體的實例對我國某灌區(qū)樹狀灌溉管網(wǎng)系統(tǒng)進行優(yōu)化,得到了最終的優(yōu)化方案。與2級遺傳優(yōu)化模型得到的方案相比,使用該優(yōu)化算法得到的最優(yōu)管網(wǎng)布置的復雜度最小,需要的管網(wǎng)長度最小,投資成本最低,同時也能夠滿足灌區(qū)實際灌溉需求。本研究為PSO算法在灌溉管網(wǎng)優(yōu)化布置中的應用提供了參考依據(jù)。

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