人工蜂群算法在渠道断面优化设计中的应用==pdf英文空格显示有误

钱 坤,苏国韶

(广西大学土木建筑工程学院,广西 南宁 530004)

在农田水利基础设施建设中,灌溉渠道建设费用占较大比重。渠道断面优化设计可有效地减少渠道的工程量,为工程建设节省大量投资。因此,渠道断面优化设计在渠道建设中具有重要作用。

常规的渠道断面优化设计一般采用试算法,该方法简单但需要反复试算,存在计算量大、累积误差大、计算精度不佳等缺点。为此,一些学者将无量纲分析法[1]、黄金分割法[2]应用于渠道断面优化中,取得了一定的成效,但渠道断面优化往往是一个非线性的多峰值优化问题,这些方法在搜索最优断面时容易陷入局部最优解。近年来,人们将遗传算法[3]、扩展微分进化算法[4]等全局智能优化算法引入渠道断面优化设计中,为获取全局最优解提供了可能。

蜂群算法是一种建立在蜜蜂自组织模型和群体智能基础上的新型智能优化算法,具有原理简单、全局性好、收敛速度快等特点,是当前优化研究领域的热点。目前,蜂群算法已被成功应用于函数优化、动态规划、车间调度等优化领域中[5-10]。迄今为止,蜂群算法已出现各种不同的版本,其中具有代表性的有Karaboga[11]提出的人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,简称 ABC算法)。研究表明,与遗传算法、粒子群优化算法、差分进化算法相比较,ABC算法在求解多变量、多峰值的全局优化问题上具有更好的适应性和鲁棒性[12]。

笔者拟采用ABC算法对梯形渠道断面进行多目标优化设计,寻求既考虑水力条件又考虑经济条件的最优断面,为渠道断面优化设计提供一种新的途径。……