基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法和系統(tǒng)，包括：對待布局管道以及布局空間進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，確定布局對象、約束條件以及評價準(zhǔn)則；采用極坐標(biāo)和姿態(tài)向量對布局對象進(jìn)行編碼；采用差分進(jìn)化算法對管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，并對求解得到的布局優(yōu)化方案進(jìn)行約束條件檢驗以及布局調(diào)整，得到最終布局方案。本發(fā)明的基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法和系統(tǒng)能夠極大地縮短設(shè)計周期，增強(qiáng)優(yōu)化性能，并且能夠在有限時間內(nèi)解決大規(guī)模管道布局問題，具有布局設(shè)計時間短、優(yōu)化精度高、能夠定量評價布局方案等優(yōu)點。
【專利說明】基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法和系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于工業(yè)自動化【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體地，涉及一種基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法和系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]管道布局優(yōu)化設(shè)計是指在一個給定的布局空間中，對管道的排布進(jìn)行合理的布置以滿足必要的約束條件，從而達(dá)到某種最優(yōu)指標(biāo)。合理的管道布局設(shè)計，有利于管道的安裝、操作以及維修，能夠減少維修時造成的管道重復(fù)拆裝次數(shù)，對于提高工作效率具有重要意義。
[0003]當(dāng)前常用的管道布局設(shè)計方法是根據(jù)管道布置設(shè)計圖進(jìn)行管道布局設(shè)計，根據(jù)經(jīng)驗知識以及現(xiàn)有的圖紙資料繪制管道布置圖，然后根據(jù)管道布置圖進(jìn)行管道的布局安裝。該方法實現(xiàn)比較簡單，但存在布局設(shè)計時間周期長、優(yōu)化性能不強(qiáng)、難以定量評價布局方案等缺點，并且當(dāng)布局規(guī)模較大時，工作量急劇增加，造成難以求解的情況，因此該方法不適合大規(guī)模管道布局優(yōu)化問題的求解。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法，該方法對管道布局問題建立合適的數(shù)學(xué)模型，然后采用差分進(jìn)化算法進(jìn)行布局優(yōu)化設(shè)計。
[0005]作為本發(fā)明的一個方面，本發(fā)明提供一種基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法，包括如下步驟:
[0006]步驟1:對待布局管道以及布局空間進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，確定布局對象、約束條件以及評價準(zhǔn)則；
[0007]步驟2:采用極坐標(biāo)和姿態(tài)向量對布局對象進(jìn)行編碼；
[0008]步驟3:采用差分進(jìn)化算法對管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，并對求解得到的布局優(yōu)化方案進(jìn)行約束條件檢驗以及布局調(diào)整，得到合理的布局方案。
[0009]優(yōu)選地，其中步驟I中建立的管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)為:

【權(quán)利要求】
1.一種基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化方法，包括下列步驟: 步驟1:對待布局管道以及布局空間進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，確定布局對象、約束條件以及評價準(zhǔn)則； 步驟2:采用極坐標(biāo)和姿態(tài)向量對布局對象進(jìn)行編碼； 步驟3:采用差分進(jìn)化算法對管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，并對求解得到的布局優(yōu)化方案進(jìn)行約束條件檢驗以及布局調(diào)整，實現(xiàn)管道的智能優(yōu)化布局方案。
2.如權(quán)利要求1所述的智能管道布局優(yōu)化方法，其中步驟I中建立的管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)為:
其中，J表示目標(biāo)函數(shù)值，A、d'民表示比重系數(shù)，Λ、J2、J3分別為最小化維修時管道重復(fù)拆裝的次數(shù)、最小化總管道路徑長度和最大化管道分布的均勻性，J, 1、J, 2、J, 3分別為Λ、J2、J3歸一化到[O，I]區(qū)間的值，η,表示第i條管道所包含的設(shè)備個數(shù)，Ii表示第i條管道的路徑長度，表示任意兩點間的距離，k表示管道條數(shù)，η表示總布局設(shè)備數(shù)量；以及 管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的約束條件包括:布局空間大小約束，即所有待布局設(shè)備必須在布局空間范圍之內(nèi)；每條傳輸管道不發(fā)生機(jī)械干涉；任意兩個待布局的連接設(shè)備之間應(yīng)該滿足最小間距約束。
3.如權(quán)利要求1所述的智能管道布局優(yōu)化方法，其中步驟3包括以下步驟: 步驟31:設(shè)置以下參數(shù):種群大小NP、最大迭代次數(shù)Μ、縮放因子F和交叉因子Ck ； 步驟32:在布局優(yōu)化問題的可行解空間內(nèi)產(chǎn)生初始種群，并設(shè)置當(dāng)前迭代次數(shù)m = O,其中，初始種群由NP個染色體G組成，即{G1; G2, , Gnp};初始解在最小邊界值gu(min)最大邊界值gu(min)之間隨機(jī)均勻的產(chǎn)生；最大邊界值和最小邊界值根據(jù)具體問題決定，初始種群按下式隨機(jī)產(chǎn)生:
g1.j.0 = Si, j (mm)+rand (O, I) (gi,Ju(max-Si, j (min)) 其中，rand(0，I)為范圍在[0，I]之間的隨機(jī)數(shù)； 步驟33:當(dāng)算法迭代到最大迭代次數(shù)，即m = M或適應(yīng)度函數(shù)滿足下式時，則轉(zhuǎn)步驟.38 ；
f (m) -f (m-1) I < ο 其中，m為當(dāng)前迭代次數(shù)，M為預(yù)先設(shè)定的迭代次數(shù)；f(m)為第m代最優(yōu)個體的適應(yīng)度值，f (m-Ι)為第m-1代最優(yōu)個體的適應(yīng)度值，σ為預(yù)先設(shè)定的一個小整數(shù)； 步驟34:進(jìn)行變異操作，將當(dāng)前種群中的每個目標(biāo)個體與種群中隨機(jī)選取的其他兩個個體之間的差分向量進(jìn)行線性疊加，依次生成變異個體，構(gòu)成變異種群； 步驟35:按照交叉概率Ck對當(dāng)前種群中的個體與變異種群中的個體進(jìn)行交叉操作，依次產(chǎn)生交叉?zhèn)€體,構(gòu)成交叉種群； 步驟36:進(jìn)行選擇操作，對當(dāng)前種群中的個體和交叉種群中的個體進(jìn)行適應(yīng)度值計算，從當(dāng)前種群和交叉種群中選擇適應(yīng)度值大的N條染色體作為下一代種群； 步驟37:將下一代種群作為當(dāng)前種群，當(dāng)前迭代次數(shù)m加1，轉(zhuǎn)步驟33: 步驟38:從種群中選出適應(yīng)度函數(shù)最大的個體，作為最優(yōu)解輸出，一個個體對應(yīng)一個布局方案，最優(yōu)個體對應(yīng)的布局方案即為最優(yōu)解，流程結(jié)束。
4.如權(quán)利要求3所述的智能管道布局優(yōu)化方法，其中，所述適應(yīng)度函數(shù)值如下計算:
f = 1/J 其中，f表示適應(yīng)度函數(shù)值，J表示管道布局優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)值。
5.如權(quán)利要求3所述的智能管道布局優(yōu)化方法，其中步驟33中所述的變異操作為:從第N代種群中隨機(jī)選取序列號分別為的染色體，將每個個體和另外兩個個體形成的差分向量進(jìn)行線性疊加形成變異個體，按照下式產(chǎn)生變異矢量Vi,N+1:
Kim = G%n + ['((L-.' —I rx - r:不本 i 其中，F(xiàn)e [I, NP]為縮放因子；NP 為種群大小；Gi>N = {gm gi,2,N，…，gi,n,N} ；r1；r2,1"3表示的是[1，NP]中隨機(jī)產(chǎn)生的互不相同的整數(shù)。
6.如權(quán)利要求3所述的智能管道布局優(yōu)化方法，其中步驟34中所述的交叉操作為:將變異個體Vi,N+1和當(dāng)代個體Gi,,進(jìn)行交叉，得到交叉?zhèn)€體1Ν+1，計算公式如下:
其中，i = 1,2,...，NP，j = 1,2,...，W，W 為問題的維數(shù)；rand(0,l)為范圍在[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)；CK為交叉因子山為從序列[1，2，...W]中隨機(jī)選擇的一個整數(shù)，Ui,N+1 = K,1N+1，Ui,2, N+1? Ui, n, N+J，^i, N+1 — iVi,l,N+l? Vi,2,N+l，...，Vi, n, N+J。
7.如權(quán)利要求3所述的智能管道布局優(yōu)化方法，其中步驟35中所述的選擇操作為:將交叉?zhèn)€體Ui, N+1與當(dāng)前種群的個體Gi, N進(jìn)行比較，選擇適應(yīng)度優(yōu)秀者作為子代，具體公式描述如下:否則
其中，f (.)表示個體的適應(yīng)度計算函數(shù)。
8.一種管道安裝方法，采用如權(quán)利要求1-7任意一項所述的智能管道布局優(yōu)化方法優(yōu)化的布局方案來進(jìn)行連接安裝。
9.一種基于差分進(jìn)化算法的智能管道布局優(yōu)化系統(tǒng)，包括: 第一模塊，用來對待布局管道以及布局空間進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，確定布局對象、約束條件以及評價準(zhǔn)則； 第二模塊，用來采用極坐標(biāo)和姿態(tài)向量對布局對象進(jìn)行編碼； 第三模塊，用來采用差分進(jìn)化算法對管道布局優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，并對求解得到的布局優(yōu)化方案進(jìn)行約束條件檢驗以及布局調(diào)整，實現(xiàn)管道的智能優(yōu)化布局方案。
【文檔編號】G06F19/00GK104077496SQ201410342678
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2014年7月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月17日
【發(fā)明者】王鵬, 陶晶, 湯志鵬, 蘇虎, 鄒偉 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所