[发明专利]基于NSGA算法的管路多目标布局优化方法

摘要

本发明公开了一种基于非支配排序遗传算法(NSGA)的管路多目标布局优化方法。对管路长度、弯头数以及安装性三个目标进行建模，采用非支配排序方法对个体适应值进行评价，并引入小生境技术以得到分布均匀的非劣解集；应用NSGA求解管路布局方案Pareto解集。本发明与传统的管路单目标布局以及线性加权方法有着本质区别，采用本方法可以本质上解决管路多目标优化问题，决策者可以根据工程需要在解集中选择不同的非劣解布局方案。

主权项

1.基于NSGA算法的管路多目标布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于定长度管路编码方式，建立管路长度、弯头数以及安装便捷性三个目标函数，并应用罚函数法将避障约束函数分别集成到三个目标函数中；分别针对管路长度、弯头数与安装便捷性三个工程目标进行建模，并采用惩罚函数法将避障约束函数分别集成到三个目标函数中：其中，lpipe为管路长度，bpipe为管路弯头数，epipe为表示管路位置能量值，hpipe为管路与障碍相交的惩罚项，可根据种群中个体编码对应的路径计算得到；α，β，γ以及δ为正常数，根据经验进行调整确定；其中，编码方式按如下处理：给定起点和终点坐标分别为A(xA，yA)和B(xB，yB)，编码[xA，yA，1，xB，yB]代表从A点经过P(xA，yB)点到达B点；编码[xA，yA，0，xB，yB]代表从A点经过Q(xB，yA)点到达B点；S2、进行种群非支配排序，在该过程中引入种群排序和小生境技术，以保证得到分布均匀的Pareto最优解集；S3、基于非支配遗传算法中选择、交叉、变异算子对种群进行更新，如果满足迭代停止条件则输出Pareto解集，如果不满足停止条件则继续执行迭代操作。