一种用于重力供水管网设计优化的增强型基于仿真的迭代局部搜索元启发式算法
人工智能
2021-12-28 v3 最优化与控制
摘要
重力供水管网设计（WDND）优化问题旨在确定管网的管径，使其满足水力约束并最小化总成本。传统上，此类设计决策基于专家经验做出。然而，当管网规模增大时，经验法则很少能得出近似最优的决策。过去三十年中，已开发大量技术来解决供水管网优化设计问题。本文研究多时段背景下出现时变需求模式的NP难供水管网设计（WDND）优化问题。我们提出一种新的基于仿真的迭代局部搜索元启发式算法，进一步探索问题结构以试图获得高质量解。计算实验表明，我们的方法极具竞争力，因为在大多数测试中能够优于最先进的元启发式算法。此外，它更快地收敛到低代价解，并表现出更稳健的性能，即与已知最优解的偏差更小。
引用
@article{arxiv.2009.01197,
title = {An enhanced simulation-based iterated local search metaheuristic for gravity fed water distribution network design optimization},
author = {Willian C. S. Martinho and Rafael A. Melo and Kenneth Sörensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01197},
year = {2021}
}