2、多周期供水网络设计问题的混合模拟退火算法研究

多周期供水网络设计问题的混合模拟退火算法研究

1. 多周期供水网络设计问题概述

在多周期供水网络设计中,需要考虑随时间变化的需求模式。为解决这一问题,提出了混合模拟退火(Hybrid Simulated Annealing, HSA)算法。该算法结合了模拟退火(Simulated Annealing, SA)和 MP - GRASP 局部搜索,使用 EPANET 2.0 工具包求解水力方程。

1.1 模拟退火算法原理

模拟退火算法基于统计热力学原理,模拟物理材料的退火过程,即先加热再缓慢冷却至完美晶体结构。在算法中,物理材料状态对应问题的解,状态能量对应解的成本,温度为控制参数。

  • 初始阶段(高温):以一定概率接受高成本解,以探索搜索空间,避免陷入局部最优。
  • 退火过程:随着温度降低,接受高成本解的概率减小,加强局部搜索,减少探索范围。
  • 算法演变:模拟退火通过状态间的一系列转移进行演变,这些转移由转移概率生成,可通过马尔可夫链进行数学建模。

1.2 混合模拟退火算法(HSA)

将 SA 算法进行调整和混合,以解决多周期供水网络设计(Multi - Period WDND)优化问题,形成 HSA 算法。问题的解是一个网络,用向量表示,向量的每个元素是为该管道选择的直径。

以下是 HSA 算法解决 WDND 优化问题的伪代码:

Algorithm 1. HSA Algorithm to solve the WDND optimization
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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