广东工业大学学报 ›› 2018, Vol. 35 ›› Issue (02): 35-40.doi: 10.12052/gdutxb.170052

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改进NSGA-Ⅱ算法在水质监测点多目标优化研究中的应用

李云1, 王志红1, 王琦1, 漆文光2, 李斌1, 吉瑞博1, 龙志宏2   

  1. 1. 广东工业大学 土木与交通工程学院, 广东 广州 510006;
    2. 广州市自来水公司, 广东 广州 510600
  • 收稿日期:2017-03-13 出版日期:2018-03-09 发布日期:2018-03-13
  • 通信作者: 王志红(1975-),女,教授,主要研究方向为供水管网优化理论及安全保障技术.E-mail:gdwzhihong@126.com E-mail:gdwzhihong@126.com
  • 作者简介:李云(1992-),男,硕士研究生,主要研究方向为供水管网水质监测点优化选址.
  • 基金资助:
    广东省科技攻关项目（2014A020216044）

A Study of Multi-objective Optimal Placement of Water Quality Monitoring Stations Based on Improved NSGA-Ⅱ Algorithm

Li Yun1, Wang Zhi-hong1, Wang Qi1, Qi Wen-guang2, Li Bin1, Ji Rui-bo1, Long Zhi-hong2   

  1. 1. School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China;
    2. Guangzhou Water Supply Company, Guangzhou 510600, China
  • Received:2017-03-13 Online:2018-03-09 Published:2018-03-13
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2824

摘要： 为了改善NSGA-Ⅱ算法在水质监测点多目标优化选址的应用效果，在NSGA-Ⅱ算法的基础上引入外部存档储存非支配解和对父体染色体的选择方式进行改进. 在案例管网中应用NSGA-Ⅱ算法和改进的NSGA-Ⅱ算法对水质监测点多目标选址模型进行求解. 结果显示：在获得完整的非支配最优解的情况下，使用改进的NSGA-Ⅱ算法，相比于使用NSGA-Ⅱ算法节省了约42%的运算时间，提高了求解的效率.

关键词: 水质监测点, 非支配排序多目标遗传算法, 优化选址, 外部存档, 多目标

Abstract: To improve the solution searching efficiency of NSGA-Ⅱ in the multi-objective optimization of water quality monitoring station, an external archive is established to store non-dominant solution and the option of the paternal chromosomes improved on the basis of NSGA-Ⅱ. NSGA-Ⅱand improved NSGA-Ⅱare respectively used to solve the multi-objective optimal placement of water quality monitoring station in example network. The result shows that: comparing with NSGA-Ⅱ, the improved NSGA-Ⅱsaves about 42% of the operation time and improves the efficiency of solving in the complete non-dominant optimal solution. The improved NSGA-Ⅱis more applicable to solve multi-objective optimal placement of water quality monitoring station in actual network.

Key words: water quality monitoring station, non-dominant sorting multi-objective genetic algorithm, location optimization, external archive, multi-objective

中图分类号: 

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