协方差矩阵适应贪婪搜索在供水系统优化中的应用
神经与进化计算
2019-09-12 v1
摘要
供水系统设计是一个具有大量搜索维度和约束的具挑战性优化问题。为此，进化算法（EAs）已被广泛应用于优化供水系统（WDS）以在满足压力约束的同时最小化成本。本文提出一种由三个不同阶段组成的新型混合进化框架。第一阶段应用 CMA-ES，一种用于连续优化的鲁棒自适应元启发式算法。随后是向上贪婪搜索阶段以消除压力违例。最后，使用向下贪婪搜索阶段来缩减尺寸过大的管道。为评估该混合方法的有效性，将其应用于五个知名的供水系统案例研究。结果表明，新框架在大多数基准测试上无论在优化速度还是管网成本方面均优于单独的 CMA-ES 及先前应用的其他启发式方法。
引用
@article{arxiv.1909.04846,
title = {Covariance Matrix Adaptation Greedy Search Applied to Water Distribution System Optimization},
author = {Mehdi Neshat and Bradley Alexander and Angus Simpson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04846},
year = {2019}
}