合流调蓄系统多目标GA优化工程应用

合流制调蓄设计与优化是城市雨水面源污染控制的重要内容。考虑排水系统的排水能力和污染控制效果的同时,又需确保系统工程的经济效益,是当前合流制多目标优化亟待解决的现实问题之一。建立以工程造价和运行费用为目标函数,以不发生溢流、管网水力参数为约束条件的合流制多目标优化模型,利用遗传算法(GA)寻求最优工程设计方案,提高投资回报率。将所建模型应用于上海某区域的优化设计,获得了较佳的效果,且相对于手工计算提高了准确度,减少10%~20%的投资,减少了对环境的污染。其成果对截流式合流制排水系统评估与规划具有现实和推广意义。     

天津市窄路密网的老城区合流制排水管网改造研究

天津市和平区的核心区域主要为窄路密网的道路格局,而该区域又是合流制老城区。通过介绍区域路网概况及排水管网现状,分析合流制管网存在的问题,阐述管网改造的原则,并针对现状窄路密网的道路格局,提出利用新型排水设施进行分流制改造的方法和完善排水设施的对策。     

浅谈宁河县老城区雨水专项规划

排水管网是否完善对于城区的可持续发展起到至关重要的作用,排水合流制易造成下游河道污染、排水能力不足,也会造成城区内涝。以宁河县老城区为例,通过对其排水现状情况的调研分析,总结归纳目前存在的问题,针对性地提出规划改造方案,力求构建系统合理、功能完备、可操作性强的排水管网方案。     

用方位角算法和转向角算法解决节点权重问题

论述了车辆导航系统中路线优化算法所研究的核心内容,并对由交叉口延误带来的节点权重问题进行了研究。针对以往算法的时间复杂度和空间复杂度高以及拓扑数据难以建立和实时更新的缺陷,构造了方位角算法和转向角算法以解决节点权重问题,并以北京市二环以内的典型路网为研究对象,对上述算法进行了实证研究。理论分析和实际运行的结果表明,这些算法有效地克服了以往解决方案的不足,大大提高了算法的计算速度,并可在各种交通管制措施的限制下,提供有效的路径规划方案。     

基于遗传算法的给水管网优化

从系统工程的角度,针对给水管网系统优化是一个混合离散变量的非线性多目标规划的特点,建立给水管网系统非线性优化模型,采用遗传算法,有效的解决了给水管网优化问题。     

污水管网系统节点流量模拟计算

污水管网系统节点流量模拟计算是城市污水管网系统规划设计和运行管理的基础性工作。该文从污水管网系统规划设计和运行管理两个方面阐述了污水管网系统节点流量模拟计算的内涵,并对该领域的未来发展作了展望。     

山区县合流制污水管网排查重点部位研究

为落实住建部关于污水系统提质增效、黑臭水体治理等相关文件和指南的要求,针对山区县合流制污水管网排查工作中面临的系统复杂、底数不清的问题,通过对基础资料、现场踏勘、建设维护单位反馈、系统分析、风险预判以及管网的拟改造方案等前期工作的分析和研究,列举了污水管网排查在测量复核、缺陷检测、水质水量分析等三个阶段中,需要重点识别的排查部位,提高了管网排查的工作效率和后期实施提质增效方案措施的精准性。     

成都市中心城区深层隧道排水系统规划研究

"水少为忧、水脏为患、水多为灾",近几年"水问题"成为了我国大多数城市可持续发展急待解决的一大难题。成都市中心城区经过多年的快速发展和高强度开发建设,也暴露出一些城市病。在城市排水系统和水环境方面,问题集中表现在排水管网及污水处理能力不足、城市排涝能力偏低、城市雨水径流污染问题突出、局部合流制系统与雨水下河口未得到有效整治4个方面。针对以上问题对标国内外先进城市建设经验,本次规划研究对浅层改造方案和深层隧道调蓄方案进行技术研究分析后,推荐采用"两环四射"深层调蓄隧道为核心的深层隧道排水系统,解决成都市中心城区当前以及远期发展将面临的城市排水系统问题及水环境问题。     

城市雨水排放系统的数值模拟技术及其应用

该文以暴雨管理模型(SWMM)为基础介绍了管网模型的基本概念、原理和建模方法,利用Arcgis辅助处理模型基本数据,采用泰森多边形(Thiessen Polygons)算法划分汇水区域。通过建立城市雨水排放系统的数值模型,对研究区域内管网进行排水能力评估,并模拟了不同外江水位对城市排水系统的影响。雨水排放系统的数值模拟技术可对设计管网进行优化,便于管理部门进行管网信息查询和维护,更可通过模拟预测未来可能发生的洪涝灾害并提前作出防灾预案。     

配电网无功补偿优化的混沌遗传算法

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,文章将遗传算法应用于配电网无功优化,介绍了混沌遗传算法的具体步骤,并将该算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,将结果与遗传算法得到的结果进行比较,表明混沌遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

病毒进化遗传算法在动态路径规划中的运用研究

针对车辆导航的动态最优路径问题,设计一种病毒进化遗传算法,提出相应的编码方案和适应度的计算。通过运用改进A*最短路径算法解决遗传算法中初始种群的产生,同时在遗传算法中增加病毒感染操作,在同一代群体中进行横向传播进化信息。该算法不仅能够较快求出最优路径,而且对路网没有任何的约束条件,同时对离散和连续的动态网络模型有效。最后给出病毒进化遗传算法的试验仿真结果。     

包含禁行路线路网的最优路径HNN算法

为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。     

OD需求不确定的离散交通网络设计模型研究

以OD需求不确定性为基本前提,以随机双层规划和均值方差理论为基础,建立OD需求不确定离散交通网络设计的基本模型.根据需求不确定的交通网络设计模型特点,建立基于Monte Carlo模拟和遗传算法的算法,实现了对问题的有效求解.Sioux Falls网络的计算结果表明,本论文的模型和算法可以很好地应用于中等规模网络.     

混合小生境遗传-模拟退火算法在动态交通分配中的应用

为了解决已有的动态交通分配模型普遍存在的优化计算时间过长,严重影响网络规模扩展的问题,提出了一种新的动态交通分配优化算法。将模拟退火和隔离小生境技术有机地结合起来,融入到遗传训练过程中形成了一种混合小生境遗传-模拟退火算法,不仅可以有效地避免传统遗传算法可能出现的不收敛现象,加快进化速度,具有更强的全局寻优能力,而且计算速度和算法稳定性也得到提高。将其与Papageorgiou M.提出的动态交通分配模型框架相结合,设计了动态交通分配的快速模拟优化算法,并进行了实例研究。仿真结果表明,新的优化算法显著降低了优化计算时间,大大提高了动态交通分配模型的实用价值。     

孝感市城区排水、排渍可行性研究

结合湖北孝感市的实际情况,对孝感市区老城区排水管道、渍水现象进行了分析,根据其存在的问题,对其旧城区原有排水管道进行了部分改造,实施了截流式合流制排水体制,对其新城区采用了雨污分流制的设计方案,并对其泵站排渍方案进行了经济比较论证。     

Multi-objective optimal predictive control of signals in urban traffic network

Traffic congestion in urban network has been a serious problem for decades. In this paper, a novel dynamic multi-objective optimization method for designing predictive controls of network signals is proposed. The popular cell transmission model (CTM) is used for traffic prediction. Two network models are considered, i.e., simple network which captures basic macroscopic traffic characteristics and advanced network that further considers vehicle turning and different traveling routes between origins and destinations. A network signal predictive control algorithm is developed for online multi-objective optimization. A variety of objectives are considered such as system throughput, vehicle delay, intersection crossing volume, and spillbacks. The genetic algorithm (GA) is applied to solve the optimization problem. Three example networks with different complexities are studied. It is observed that the optimal traffic performance can be achieved by the dynamic control in different situations. The influence of the objective selection on short-term and long-term network benefits is studied. With the help of parallel computing, the proposed method can be implemented in real time and is promising to improve the performance of real traffic network.     

基于拓扑处理的Logit型网络加载算法

针对均衡交通分配问题,提出了一种基于拓扑处理来改进DIAL算法中合理路径的定义并求解Logit型网络加载模型的新算法。当道路网络存在环路时,算法根据从节点到讫点的阻抗的降序来删除节点上游没有遍历的路段,从而将有环网络变为无环网络并根据拓扑排序确定的节点计算顺序来计算路段权重和流量。对于无环网络,新算法可以得到与理论值完全一致的结果;对有环网络,可以减少DIAL算法中非合理路径的数目。计算实例表明:新算法可降低DIAL算法中合理路径定义过于严格所带来的误差。     

枢纽容量分配下的空铁联运网络设计

针对枢纽机场运营能力短缺问题,提出了空铁联运网络设计对其国内容量进行重新分配。从机场的角度,以最大化旅客盈余为目标,利用遗传算法设计出不同枢纽容量分配及联运高铁线路长度约束下的最佳网络拓扑结构。实例分析表明,与现有高铁线路长度的60%进行联运可释放100万人.次的国内容量,且能达到目前的营运能力,证明以高铁替代或补充现有的支线航班对于释放枢纽机场国内容量是可行的。     

基于基本竞争型网络的车用汽油机失火度的识别

针对汽油发动机失火度问题,提出了利用基本竞争型网络对失火度进行划分的解决办法,该方法利用排气中的HC、CO2或O2的浓度并结合基本竞争型网络自适应算法对所测信号值反复训练,最终得到样本空间的分类结果。