基于均勻與正交試驗(yàn)法的樹(shù)狀管網(wǎng)蟻群優(yōu)化布置參數(shù)設(shè)置對(duì)比研究.pdf

1、城鎮(zhèn)給水系統(tǒng)是重要的市政基礎(chǔ)設(shè)施之一,在保障人們?nèi)粘Ｉ詈蜕鐣?huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的作用。在給水系統(tǒng)的工程建設(shè)中,給水管網(wǎng)投資通常為整個(gè)給水工程投資的60％左右。運(yùn)用管網(wǎng)最優(yōu)理論和計(jì)算機(jī)技術(shù),進(jìn)行管網(wǎng)優(yōu)化布置和優(yōu)化設(shè)計(jì),能提高工程效益,降低投資成本,為工程建設(shè)以及后續(xù)的運(yùn)行管理的重要數(shù)據(jù)參考依據(jù)。在前人的基礎(chǔ)上,探索和擴(kuò)展新算法并應(yīng)用到給水工程中,一直是給水領(lǐng)域技術(shù)人員所關(guān)注的重要問(wèn)題。
　　 由意大利學(xué)者M(jìn).Dorig

2、o于1992年在他的博士論文中提出來(lái)的蟻群算法(AntColony Optimization,簡(jiǎn)稱ACO)是一種求解組合最優(yōu)化問(wèn)題的新型啟發(fā)式方法,具有正反饋、分布式計(jì)算和富于建設(shè)性的貪婪啟發(fā)式搜索的特點(diǎn),被成功運(yùn)用到不同領(lǐng)域并獲得寶貴的經(jīng)驗(yàn)。本文采用蟻群算法進(jìn)行了樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置研究。針對(duì)蟻群算法的參數(shù)多且難以設(shè)置,運(yùn)用均勻試驗(yàn)法和正交試驗(yàn)法進(jìn)行了蟻群算法參數(shù)優(yōu)化配置的對(duì)比研究,為新算法的推廣應(yīng)用探索一種有效的參數(shù)確定方法。論文的主要

3、研究?jī)?nèi)容和研究結(jié)論包括以下幾個(gè)方面:
　　 (1)應(yīng)用蟻群算法進(jìn)行樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置是可行的。對(duì)屬于典型組合優(yōu)化的樹(shù)狀管網(wǎng)布置問(wèn)題,本文以管網(wǎng)總長(zhǎng)度最短作為優(yōu)化目標(biāo),以小型供水管網(wǎng)的路徑選擇為例,利用蟻群算法進(jìn)行樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置研究。經(jīng)過(guò)不斷的調(diào)試,驗(yàn)證了應(yīng)用蟻群算法進(jìn)行樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置的可行性,能夠獲得可行的樹(shù)狀布置形式,達(dá)到預(yù)期的應(yīng)用效果。與單親遺傳算法相比,沒(méi)有進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的蟻群算法雖然能夠得到樹(shù)狀管網(wǎng),但其運(yùn)行速度相對(duì)緩慢

4、,說(shuō)明參數(shù)選擇對(duì)蟻群算法的優(yōu)化性能影響很大,需要進(jìn)一步進(jìn)行算法的參數(shù)優(yōu)化研究。
　　 (2)螞蟻數(shù)量m,信息素衰減系數(shù)A1pha,信息素相對(duì)重要性因素Beta、信息素?fù)]發(fā)系數(shù)Rho與信息素增加強(qiáng)度系數(shù)OT是影響蟻群算法的主要參數(shù)。首先在m、Alpha、Beta與Rho4個(gè)主要參數(shù)相同情況下,經(jīng)反復(fù)運(yùn)行確定出當(dāng)信息素增加強(qiáng)度系數(shù)QT為5時(shí),蟻群算法比較穩(wěn)定,輸出的最小樹(shù)總長(zhǎng)度波動(dòng)范圍最小。在QT為5情況下,以提高蟻群算法的運(yùn)行時(shí)間

5、為目的,選用單指標(biāo)的均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)法對(duì)螞蟻數(shù)量、Alpha、Beta與Rho4個(gè)參數(shù)進(jìn)行了9水平的優(yōu)化試驗(yàn),并采用直觀分析法進(jìn)行結(jié)果分析。研究表明,均勻模擬試驗(yàn)結(jié)果得出的最優(yōu)試驗(yàn)條件為Alpha=1.7、Beta=5.0、Rho=0.56和m=5,算法運(yùn)行時(shí)間2.9s左右。在樹(shù)狀管網(wǎng)布置方面,蟻群算法性能得到了很大改善,運(yùn)行時(shí)間縮短,運(yùn)行穩(wěn)定性提高,能有效避免蟻群算法陷入局部最優(yōu)解。
　　 (3)同樣在QT為5情況下,以提高蟻群算

6、法的運(yùn)行時(shí)間為指標(biāo),采用單指標(biāo)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法對(duì)螞蟻數(shù)量m、Alpha、Beta與Rho4個(gè)參數(shù)進(jìn)行了3水平的優(yōu)化試驗(yàn),并采用直觀分析法和極差分析法進(jìn)行結(jié)果分析,得到的參數(shù)設(shè)置組合為Alpha=1.5、Beta=4.2、Rho=0.65和m=9,運(yùn)行時(shí)間為3.0132s。研究表明,在得到平均優(yōu)化運(yùn)行時(shí)間大致相同情況下,雖然均勻試驗(yàn)法和正交試驗(yàn)法確定的參數(shù)組合不同,但是在進(jìn)行相同迭代次數(shù)后基于均勻試驗(yàn)法所獲得的參數(shù)組合下的蟻群算法所獲得的平

7、均樹(shù)與最短樹(shù)長(zhǎng)度均有較大的改善。如果運(yùn)用正交試驗(yàn)方法進(jìn)行優(yōu)化,雖然試驗(yàn)次數(shù)有所減少,但是所考慮的參數(shù)組合不很周全。因此,采用均勻試驗(yàn)法確定蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化組合比采用正交試驗(yàn)法確定蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化組合更合適。
　　 (4)在均勻試驗(yàn)方法所獲得最佳參數(shù)組合情況下,即m=5,Alpha=1.7,Beta=5.0,Rho=0.56,QT=5情況下,運(yùn)用優(yōu)化設(shè)置參數(shù)后的蟻群算法與單親遺傳算法進(jìn)行了樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置性能比較研究。研究表明

8、,蟻群算法通過(guò)參數(shù)優(yōu)化后,在同樣能獲得最小樹(shù)的情況下,可以有效的縮短運(yùn)行時(shí)間,得到的時(shí)間僅為t=2.8906秒的優(yōu)化結(jié)果。
　　 研究表明,應(yīng)用蟻群算法進(jìn)行樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置是可行的。運(yùn)用均勻試驗(yàn)法和正交試驗(yàn)法均可以進(jìn)行蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化。相對(duì)而言,基于均勻試驗(yàn)法確定蟻群算法的參數(shù)組合更簡(jiǎn)便快速。對(duì)于樹(shù)狀管網(wǎng)優(yōu)化布置問(wèn)題,與單親遺傳算法性能相比,在同樣能獲得最優(yōu)解的情況下,蟻群算法的運(yùn)行時(shí)間更短,但是獲得最優(yōu)解的穩(wěn)定性還有待于進(jìn)一