[发明专利]一种基于协同昂贵优化算法定位供水管网污染源的方法有效
申请号: | 201711013717.X | 申请日: | 2017-10-26 |
公开(公告)号: | CN107798429B | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 颜雪松;杨克伟;李甜;胡成玉 | 申请(专利权)人: | 中国地质大学(武汉) |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06N3/12 |
代理公司: | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人: | 付春霞 |
地址: | 430074 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 协同 昂贵 优化 算法 定位 供水 管网 污染源 方法 | ||
本发明公开了一种基于协同昂贵优化算法定位供水管网污染源的方法,将供水网管中的污染源定位问题转化为优化问题,然后对优化问题进行求解即定位供水管网污染源,所述优化问题利用昂贵优化算法求解,在所述昂贵优化算法中引入高斯预测模型协同计算。本发明采用了协同算法,根据不同的种群,有针对性的采用不同的策略,有效的改善算法的稳定性。
技术领域
本发明涉及定位供水管网污染源的方法,尤其涉及一种基于协同昂贵优化 算法定位供水管网污染源的方法。
背景技术
为了预防水污染事件造成重大灾害及损失,城镇供水管网需要安装配置饮 用水安全实时监测系统。在该系统中,通过在关键节点或水源布置水质传感器, 可以达到实时监测的目的。当污染事件发生时,如何通过水质传感器采集的信 息,对污染源头的特征进行定位,并预测污染物位置、注入时间、注入持续时 间和注入质量等信息,是现在急需解决的问题。
目前看来,有如下三个主流的方法,粒子追踪法、模拟优化、机器学习的 方法。其中的模拟-优化的方法尝试利用模拟-优化模型把污染源定位问题转换优 化问题,然后再利用演化计算方法进行优化得到最优解。模拟-优化的方法解决 非线性的污染源定位问题,通过不断的读取传感器数据优化预测和校正污染源, 最后识别出污染源和污染物释放历史;基于进化算法的自适应动态优化技术来 搜索污染源特性(开始时间、位置、释放历史),通过不断加入新的可用传感器, 慢慢收敛得到唯一的最优解。
在模拟-优化的方法中,优化算法作为优化器,在优化算法中,每个个体都 需要利用网平差软件(EPANET)作为模拟器进行仿真模拟污染事件,从而计算 适应度值,以管网包含12527个节点,2个水库,2个水池,布置了20个传感 器为例(如图1所示),模拟一次污染源事件,计算适应度值需要耗时将近3秒, 当使用遗传算法(种群规模为100,运行100代)进行求解时,耗时329分钟, 即将近5.5小时。由此可知,在优化过程中,EPANET模拟器消耗大量时间成本, 为了尽量减小污染物对公共健康的危害,当获取了一定量水质信息后,需要尽可能快的定位污染源位置,此时进行最优解的搜索的次数将更多,消耗更大的 计算成本。也就是说,在较大的供水管网中,采用模拟优化的方法,由于EPANET 的大量使用,找到污染源的信息,耗时会非常严重。
在许多实际的工程优化问题中,目标函数不能用表达式清楚的表示,优化 模型也比较复杂,需要使用时间成本大的仿真软件来模拟和进行评价,每一次 计算都要耗费高昂的时间代价和经济代价,此类问题称为昂贵优化问题。对于 目标函数计算昂贵的优化问题,如果仍然使用一般的优化算法进行求解,在优 化算法的寻优过程中需要反复多次迭代,导致大量的昂贵仿真模型的使用,严 重影响了算法的性能和效率。昂贵优化方法中,使用计算成本低的代理模型去 代替原计算量大的目标函数,得到一个近似解,节省大量的时间。求解昂贵优 化问题的关键点在于尽可能的减少昂贵仿真模型的使用同时又不影响算法的求 解精度。
发明内容
有鉴于此,本发明的实施例提供了一种采用了协同算法,根据不同的种群, 有针对性的采用不同的策略,有效的改善算法的稳定性的基于协同昂贵优化算 法定位供水管网污染源的方法。
本发明的实施例提供一种基于协同昂贵优化算法定位供水管网污染源的方 法,将供水网管中的污染源定位问题转化为优化问题,然后对优化问题进行求 解即定位供水管网污染源,所述优化问题利用昂贵优化算法求解,在所述昂贵 优化算法中引入高斯预测模型协同计算。
进一步,所述昂贵优化算法中引入高斯预测模型协同计算的具体步骤为:
S1.获取供水管网中每个水质传感器检测到的污染物浓度;
S2.利用昂贵优化算法随机产生初始化样本集;
S3.在步骤S2的初始化样本集中随机选择初始化种群;
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