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    基于遺傳算法的鋼板網(wǎng)圍欄設(shè)計(jì)

    2018-07-05 09:09:48張志雁
    水科學(xué)與工程技術(shù) 2018年3期
    關(guān)鍵詞:設(shè)計(jì)

    張志雁

    (新疆水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,烏魯木齊830000)

    1 問題提出

    遺傳算法是近年來發(fā)展起來的一種嶄新的全局優(yōu)化算法。由holland教授在研究自然和人工系統(tǒng)自適應(yīng)行為的過程中,提出借鑒生物遺傳學(xué)和自然選擇機(jī)理,通過自然選擇、雜交、變異等作用機(jī)制,實(shí)現(xiàn)各個(gè)個(gè)體的自適應(yīng)的提高,最終實(shí)現(xiàn)解決多目標(biāo)問題的最優(yōu)解。該算法廣泛運(yùn)用于水利工程研究[1-5]。

    新疆某長距離輸水渠道工程總干渠全線長134km,設(shè)計(jì)流量120m3/s,工程為解決北疆經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)和城市生活發(fā)展需水,改善當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境,帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長具有重要意義。為防止渠道沿線人、牲畜安全,保障渠道安全運(yùn)行,對(duì)渠道進(jìn)行全封閉管理。根據(jù)渠道穿行人員活動(dòng)密集情況,在渠線兩側(cè)分別設(shè)置2.3m高鋼板網(wǎng)圍欄、1.8m高鋼板網(wǎng)圍欄及1.4m高刺絲圍欄。各圍欄設(shè)計(jì)長度如表1。根據(jù)隔離柵設(shè)計(jì)規(guī)范[6-8],鋼板網(wǎng)圍欄由立柱、斜撐柱、鋼板網(wǎng)片等部分組成,單組圍欄長3m,如圖1。

    表1 圍欄長度統(tǒng)計(jì)值

    圖1 2.3m高鋼板網(wǎng)圍欄結(jié)構(gòu)

    渠道全線共計(jì)設(shè)置鋼板網(wǎng)圍欄長達(dá)135km。根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),渠線共有89段坡段。坡段長度為1.63~96.1m,坡段高差為0.56~10.98m,坡段角度為1.85°~33.31°。為提升防護(hù)水平,依地形設(shè)置不同角度異型圍欄(圍欄角度α=0°為正常圍欄)。傳統(tǒng)的試算法固然能解決問題,但是由于地形復(fù)雜,坡段數(shù)量多,計(jì)算量龐大,因此,筆者采用遺傳算法實(shí)現(xiàn)對(duì)坡段處圍欄優(yōu)化設(shè)計(jì)。

    2 遺傳算法基本原理[9]

    遺傳算法是基于對(duì)自然界中生物遺傳與進(jìn)化機(jī)理的模仿,設(shè)計(jì)不同的編碼方法來表示問題的可行解,采用遺傳算子來模仿不同環(huán)境下的生物遺傳特性的數(shù)學(xué)抽象。遺傳算法本質(zhì)上是對(duì)染色體模式所進(jìn)行的一系列運(yùn)算,即通過選擇算子將當(dāng)前種群中的優(yōu)良模式遺傳到下一代種群中,利用交叉算子進(jìn)行模式重組,利用變異算子進(jìn)行模式突變。通過這些遺傳操作,模式逐步向較好的方向進(jìn)化,采用迭代進(jìn)化模式來完成對(duì)問題最優(yōu)解的自適應(yīng)搜索過程。主要步驟如下。

    2.1 個(gè)體編碼

    將參數(shù)集合和域轉(zhuǎn)換為個(gè)體的符號(hào)串,把變量編碼為一種符號(hào)串,可以采用十進(jìn)制或二進(jìn)制對(duì)種群進(jìn)行編碼。個(gè)體的表現(xiàn)型和基因型之間可通過編碼和解碼程序相互轉(zhuǎn)換。

    2.2 種群初始化

    確定種群大小,根據(jù)約束條件及個(gè)體編碼方式,隨機(jī)產(chǎn)生起始搜索點(diǎn)的初始種群數(shù)據(jù)P(0)。

    2.3 適應(yīng)度計(jì)算

    計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值函數(shù),以個(gè)體適應(yīng)度的大小來評(píng)定各個(gè)個(gè)體的優(yōu)劣程度,從而決定其遺傳機(jī)會(huì)的大小。一般,目標(biāo)函數(shù)總?cè)》秦?fù)值,且以求函數(shù)最大值為優(yōu)化目標(biāo)。

    2.4 停止規(guī)則

    若滿足停止規(guī)則,則停止循環(huán),否則按選擇、交叉、變異運(yùn)算產(chǎn)生下代群體。

    2.5 選擇運(yùn)算

    把當(dāng)前群體中適應(yīng)度較高的個(gè)體按某種規(guī)則或模型(本文采用輪盤賭方法)遺傳到下一代群體中。一般要求適應(yīng)度較高的個(gè)體將有更多的機(jī)會(huì)遺傳到下一代群體中。

    2.6 交叉運(yùn)算

    以某一概率隨機(jī)相互交換某兩個(gè)個(gè)體之間的部分染色體,也是產(chǎn)生新個(gè)體主要操作方法。其具體操作過程是,先對(duì)群體進(jìn)行隨機(jī)配,其次隨機(jī)設(shè)置交叉點(diǎn)位置,最后再相互交換配對(duì)染色體之間的部分基因。

    2.7 變異運(yùn)算

    對(duì)個(gè)體的某一個(gè)或某一些基因座上的基因值按某一較小的概率進(jìn)行改變,也是產(chǎn)生新個(gè)體的一種操作方法。其具體操作過程是:首先確定出各個(gè)個(gè)體的基因變異位置,然后依照某一概率將變異點(diǎn)的原有基因值取反。

    對(duì)群體P(t)進(jìn)行一輪選擇、交叉、變異運(yùn)算之后可得到新一代的群體P(t+1),循環(huán)回到2.3節(jié)。

    3 異型圍欄設(shè)計(jì)模型

    本文選取10組地形坡段數(shù)據(jù)為例,由于圍欄模數(shù)是離散初步選定值,而二進(jìn)制編碼易產(chǎn)生不可行解且有冗余性等不足,故采用整數(shù)編碼方式,又因坡段長度不相同,因此,為VB編程實(shí)現(xiàn)方便,采用十進(jìn)制編碼形式。根據(jù)坡段特點(diǎn),初步擬定圍欄模數(shù)有12種 (其數(shù)量可隨需要進(jìn)行修正),便可依次用0~13代表不同的模數(shù) (如表2)。其中有兩個(gè)模數(shù)值代表同一形式的圍欄采用逆坡安裝。以第1組數(shù)據(jù)為例,坡段長4.79m,需要有至少2個(gè)圍欄模數(shù)組成一種布置形式,設(shè)計(jì)過程中,該坡段圍欄模數(shù)隨機(jī)組合假設(shè) 為 [1.5,0,7.5], 則 整數(shù)編碼為[3,2,6]。

    以圍欄坡段銜接高差最小為目標(biāo)函數(shù),確定不同坡段圍欄模數(shù)的設(shè)計(jì)方案,如圖2。

    表2 異型圍欄模數(shù)編碼

    本文選用懲罰函數(shù)法對(duì)約束條件進(jìn)行處理,若不滿足約束條件,懲罰值則會(huì)乘以懲罰因子而加倍增大,從而加大懲罰。具體適應(yīng)度函數(shù):

    式中 Hi為第i個(gè)圍欄基座開挖深度;hi為第i個(gè)基座混凝土高;M1,M2為高差懲罰因子;n為圍欄基座總數(shù)量。

    根據(jù)遺傳算法原理,并結(jié)合本文計(jì)算特性,可確定異型圍欄設(shè)計(jì)遺傳算法的計(jì)算流程(如圖3),并通過VB編程實(shí)現(xiàn)其計(jì)算過程,各組數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果如表3,其中,表中最大誤差為各個(gè)設(shè)計(jì)模數(shù)下開挖或回填Δh=|H-h|最大值。

    圖3 異型圍欄設(shè)計(jì)遺傳算法基本流程

    該計(jì)算方法可有效計(jì)算坡段異型圍欄設(shè)計(jì)模數(shù),并可根據(jù)挖填高度確定最大計(jì)算誤差,由此調(diào)整設(shè)計(jì)角度(設(shè)計(jì)模數(shù))進(jìn)行結(jié)果優(yōu)化。由計(jì)算結(jié)果可知,最大誤差可控制在10mm以內(nèi),具有良好的計(jì)算結(jié)果,同時(shí)可有效提高工作效率。

    表3 異型圍欄設(shè)計(jì)模數(shù)計(jì)算結(jié)果

    4 結(jié)語

    針對(duì)長距離渠道圍欄設(shè)計(jì)過程中遇到的異型鋼板網(wǎng)圍欄坡段銜接問題,在擬定的圍欄設(shè)計(jì)模數(shù)為基礎(chǔ),以坡段挖填深度為控制因素、坡段銜接高差最小為目標(biāo)函數(shù),采用整數(shù)編碼方法的遺傳算法進(jìn)行VB編程,獲得不同坡段下圍欄設(shè)計(jì)模數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明,該方法可快速解決坡段異型圍欄連接設(shè)計(jì)問題,為圍欄模數(shù)優(yōu)化并確定其數(shù)量提供有效的解決手段。

    [1]任高珊,范立群.多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化配置水資源實(shí)例分析[J].水利規(guī)劃與設(shè)計(jì),2014(6):36-40.

    [2]鄭重陽,彭輝.改進(jìn)的遺傳算法在渡槽結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].長江科學(xué)院院報(bào),2012,29(7):73-76,81.

    [3]楊建文,李志鵬,劉忠.基于初始種群變異遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度[J].人民黃河,2015,37(5):116-118.

    [4]王順久,侯玉,丁晶.遺傳算法求解河網(wǎng)恒定流[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版),2003,35(2):116-118.

    [5]陳立華,梅亞東,麻榮永.并行遺傳算法在雅礱江梯級(jí)水庫群優(yōu)化調(diào)度中應(yīng)用[J].水力發(fā)電學(xué)報(bào),2010,29(6):66-70.

    [6]GB/T 26941.1—2011,隔離柵 第1部分:通則[S].

    [7]GB/T 26941.2—2011,隔離柵 第2部分:立柱、斜撐和門[S].

    [8]GB/T 26941.6—2011,隔離柵 第6部分:鋼板網(wǎng)[S].

    [9]周明,孫樹棟.遺傳算法原理及應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,1999.

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