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研究生:翁建華
研究生(外文):Chien-hua Weng
論文名稱:基因演算法於污水下水道管網系統管徑組合最佳化之研究
論文名稱(外文):Diameter combinations optimization of sanitary sewage network system with genetic algorithms
指導教授:吳春生
指導教授(外文):Chun-sheng Wu
學位類別:碩士
校院名稱:立德管理學院
系所名稱:資源環境研究所
學門:環境保護學門
學類:環境資源學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:148
中文關鍵詞:管網系統最佳化下水道基因演算法
外文關鍵詞:optimizationsewergenetic algorismpipeline network system
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摘 要

污水下水道管網系統是一套收集生活污水的密閉管路系統,具備獨立排除污水、改善居住環境品質、防止污染公共水域水質以及進行水處理再循環利用的多重功_能。重視環境衛生的世界先進國家都非常重視下水道建設,視之為都市發展重要的基礎建設。
龐大的建設經費是導致臺灣地區污水下水道普及率增加緩慢的主因之一,為求以更經濟之成本加速提昇普及率,本研究將重心聚焦在影響系統建造成本最大的管徑組合部分,希望呈現合乎水理模式限制之最低成本管徑組合的管網系統。利用MATLAB® 程式語言建立模擬管渠水力學之數學模式,計算各分管段在不同管徑組合下的水理資料,透過基因演算法的既定程序,一代接著一代運算,最後尋得令人信任的最低建設成本,具體可行的管徑組合方案。
本研究之基因演算法與傳統基因演算法的差異是把編碼方式改為格雷碼,增加菁英保留策略,而且採用競爭挑選法、均等交配與倒置突變運算元,以改良傳統基因演算法搜尋時間過於冗長的缺點。與研究案例設計規劃之成本相較,本研究尋得之建造成本約節省5.2 %,效果顯著。本研究所建立之污水下水道管網系統最低成本之管徑組合最佳化模式,亦可提供日後從事相關規劃的工作人員參考,兼具實務考量,有效地節省設計時間和人力。
ABSTRACT

The sewer network system is one closed pipeline system which collects daily sewage. The system is built for the multi-purposes of: independent drainage of sewer, quality improvement of residential environment, prevention of public water pollution, and recycling and reuse of sewer. In most advanced countries, sewer network system is regarded as crucial and as the backbone construction of city development.
Mess amount of dollars is the main cause that leads to slow increase in prevalence of sewer drainage in Taiwan area. To step up the prevalence of sewer drainage with a more cost economic way, the research focuses on the combinations of pipeline diameters which predominately affect the cost of system construction. In this way, it is expected to present the pipeline network system with pipeline combinations that meets the qualification of hydraulic modules and that has the least cost. Firstly, a mathematical model for modeling pipeline hydraulics is written using MATLAB. Secondly, the hydraulic data for subsection of pipelines under different combinations are calculated using genetic algorism, one generation after another,. Finally, a reliable scheme that has the least construction cost and is practically feasible is derived.
Different from the traditional genetic algorism, the research use genetic algorism with gray code and elitism reserve maneuver, In addition, for factors, tournament selection, uniform crossover, and inverse mutation operators, are utilized in order to reduce the lengthy search time which often occurs using in the traditional genetic algorism. When compared with the design plan of the reference report, the estimated construction cost is 5.2% lower. The optimization of the research provides an practical aid for designers of sewer network planning, saving effectively both time and manpower.
目 錄

中文摘要................................................................i
ABSTRACT............................................................. ii
誌謝辭................................................................. iii
目錄................................................................... iv
表目錄.................................................................vii
圖目錄................................................................. ix

第一章 緒論............................................................1
1.1 前言....................................................1
1.2 研究動機....................................................................1
1.3 研究方法與目的..............................................................3
第二章 文獻探討.........................................................4
2.1 基因演算法簡介..............................................................4
2.1.1 基因演算法之發展...............................................4
2.1.2 基本理論.......................................................6
2.1.3 運算步驟.......................................................8
I. 產生初始族群....................................................8
II. 解碼.................................................................... 10
III. 計算適應度............................................................ 11
IV. 複製......................................................... 12
1. 挑選........................................................ 13
(1)輪盤法................................................... 14
(2)競爭法................................................... 16
(3)序位法................................................... 17
(4)世代隔閡................................................. 18
2. 交配........................................................ 18
(1)單點交配法............................................... 20
(2)雙點交配法............................................... 21
(3)倒置交配法............................................... 21
3. 突變........................................................ 23
V. 設定停止運算條件..............................................26
2.2 尋優模式.................................................................. 28
2.3 演算法特性....................................................... 30
2.4 近來發展概況..................................................... 32
第三章 污水下水道管網系統管徑組合最佳化模式之建立......................34
3.1 污水下水道管徑組合最佳化模式..................................... 34
3.1.1 污水下水道系統簡介............................................35
3.1.2 模式之基本假設................................................36
3.1.3 最佳化模式之推導..............................................37
I. 取得下水道配置資料.............................................38
II. 重新配置下水道管網與編號..............................................39
III. 水理模式計算.......................................................... 41
1. 水理設計準則................................................ 41
2. 水理分析.................................................... 43
IV. 短管推進施工法簡介........................................... 48
V. 成本函數......................................................49
3.1.4 程式撰寫與演算軟體............................................54
3.2 基因演算法之改良................................................. 55
3.2.1 格雷碼編碼....................................................55
3.2.2 解碼計算適應度................................................59
3.2.3 菁英策略......................................................59
3.2.4 競爭式挑選法..................................................61
3.2.5 均等交配......................................................63
3.2.6 倒置突變......................................................64
3.2.7 停止運算條件..................................................65
第四章 結果與討論......................................................66
4.1 基因演算法參數之選定..................................................... 66
4.1.1 世代數G之選定................................................66
4.1.2 族群大小N之選定..............................................68
4.1.3 交配率Pc之選定............................................... 71
4.1.4 突變率Pm之選定...............................................73
4.1.5 最佳參數組合之選定............................................75
4.1.6 運算元組合之搜尋效率比較......................................76
4.1.7 菁英策略之探討................................................81
4.2 案例研究......................................................... 83
4.2.1 主幹管Bjb之配置.............................................. 83
4.2.2 Bj分管段之配置................................................91
4.2.3 Bja分管段之配置...............................................94
4.2.4 Bjaa分管段之配置..............................................98
4.2.5 Bjba分管段之配置.............................................101
4.2.6 Bjbb分管段之配置.............................................104
4.2.7 Bjc分管段之配置..............................................107
4.2.8 Bjd分管段之配置..............................................110
4.2.9 Bjda分管段之配置.............................................113
4.2.10 Bje分管段之配置.............................................116
4.2.11 Bjf分管段之配置.............................................119
4.3 管網系統最佳化設計.............................................. 121
4.4 結果比較........................................................ 126
第五章 結論與建議.....................................................127
參考文獻..............................................................129
簡歷..................................................................134
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