摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
致谢 | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-21页 |
·课题研究背景 | 第13页 |
·管网优化研究现状 | 第13-19页 |
·给水管网水力计算研究现状 | 第14页 |
·给水管网可靠分析研究现状 | 第14-15页 |
·给水管网优化方法研究现状 | 第15-16页 |
·给水管网优化布置研究现状 | 第16-17页 |
·给水管网优化设计研究现状 | 第17-19页 |
·现行给水管网系统所需要解决的问题 | 第19-20页 |
·本文研究的主要内容 | 第20-21页 |
第二章 蚁群算法和遗传算法概况 | 第21-32页 |
·蚁群算法 | 第21-26页 |
·蚁群算法起源与发展 | 第21页 |
·蚁群算法基本原理 | 第21-23页 |
·蚁群算法基本流程 | 第23-25页 |
·蚁群算法的实验分析及参数选择原则 | 第25页 |
·蚁群算法的优缺点 | 第25-26页 |
·蚁群算法在管网中的应用 | 第26页 |
·遗传算法 | 第26-32页 |
·遗传算法起源与发展 | 第26-27页 |
·遗传算法基本原理 | 第27页 |
·遗传算法基本流程 | 第27-28页 |
·遗传算法设计与执行策略 | 第28-31页 |
·遗传算法的优缺点 | 第31页 |
·遗传算法在管网中的应用 | 第31-32页 |
第三章 基于改进蚁群算法的输水树状管网优化布置分析 | 第32-40页 |
·管网图的基本概念及定理 | 第32-33页 |
·图和回路 | 第32-33页 |
·树的基本概念 | 第33页 |
·最小生成树算法 | 第33-34页 |
·Kruskal算法 | 第33页 |
·Prim算法 | 第33-34页 |
·Dijkstra算法 | 第34页 |
·Sollin算法 | 第34页 |
·基于遗传算法的最小生成树算法 | 第34页 |
·输水树状管网优化布置数学模型 | 第34-36页 |
·以管网总长度最短为优化目标的输水树状管网优化布置 | 第35页 |
·以管网总投资最小为优化目标的输水树状管网优化布置 | 第35-36页 |
·改进蚁群算法在输水树状管网优化布置中的实现步骤 | 第36-37页 |
·实例应用 | 第37-40页 |
第四章 给水管网优化设计数学模型的建立 | 第40-55页 |
·给水管网优化设计的目标 | 第40-41页 |
·给水管网优化设计的目标和任务 | 第40页 |
·给水管网优化设计的多目标函数 | 第40-41页 |
·给水管网优化设计经济性目标函数 | 第41-42页 |
·给水管网优化设计可靠性目标函数 | 第42-46页 |
·给水管网可靠性分析 | 第42-44页 |
·给水管网可靠性定义 | 第44-46页 |
·给水管网优化设计约束条件 | 第46-47页 |
·给水管网多目标优化设计数学模型 | 第47-49页 |
·应用MATLAB进行给水管网经济参数值拟合 | 第49-51页 |
·MATLAB简介以及其在优化问题中的应用 | 第49页 |
·最小二乘法拟合管道造价参数 | 第49页 |
·MATLAB求解范例 | 第49-51页 |
·应用EPANET进行管网水力计算 | 第51-55页 |
·EPANET简介 | 第51页 |
·EPANET管网水力计算方法 | 第51-52页 |
·管网水力计算算例 | 第52-55页 |
第五章 基于改进混合遗传算法的给水管网多目标优化设计研究及应用 | 第55-66页 |
·改进混合遗传算法进行给水管网优化设计的主要步骤 | 第55-57页 |
·改进混合遗传算法编码方式 | 第57-58页 |
·改进混合遗传算法目标函数和约束条件的处理 | 第58-59页 |
·改进混合遗传算法适应度函数设计 | 第59页 |
·改进混合遗传算法遗传算子设计 | 第59-60页 |
·选择算子 | 第59-60页 |
·交叉算子 | 第60页 |
·变异算子 | 第60页 |
·实例应用 | 第60-66页 |
·管网概况 | 第60-61页 |
·管网优化时各种参数的确定 | 第61-62页 |
·优化设计结果及分析 | 第62-66页 |
第六章 总结及研究展望 | 第66-68页 |
·总结 | 第66页 |
·研究展望 | 第66-68页 |
附录 1 不同水源节点情况下管网总投资最小的树状管网布置方案 | 第68-71页 |
附录 2 改进混合遗传优化设计与传统设计方法优选管径方案比较 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-76页 |