【智能算法漏损定位的相关理论概述1500字】

I智能算法漏损定位的相关理论概述1.1传统的管网漏损定位算法在供水管网漏损定位的课题研究中，利用智能算法进行寻优计算，最为常见的是遗传算法（GeneticAlgorithm，GA），最早由Wu等人提出将压力相关漏损定位模型与GA算法结合，以工程实例开展相关研究，结果表明遗传算法可有效定位出漏损位置或发生漏损的邻近区域。所以本研究选用GA算法与提出的CS算法进行对比实验分析，探究其漏损定位效果。下面对GA算法相关理论原理进行介绍：GA算法是1975年美国的J.Holland教授提出的一种基于自然选择和优胜劣汰遗传机理的优化算法[36]，通过模拟自然界选择和遗传过程中的繁衍、杂交和突变现象，将进化论中的“物竞天择，适者生存”原理引入到算法思想中，该算法是对结构对象进行操作，采用概率化寻优方式，能够自组织、自适应的优化搜索空间。主要思想是通过随机函数对待优化问题产生初始解，依据构建的目标函数对每一组解评估计算，基于适用度值选择一些个体，通过交叉、变异产生新的生命种群，逐步进化为问题的最优解REF_Ref13536\r\h[37]-REF_Ref13542\r\h[38]。该算法中涉及的参数概念主要有以下五个：（1）种群，在GA算法优化求解问题的过程中，种群为问题的初始解集合，又将其称作初始种群，是算法进行迭代计算的起点。（2）个体，主要是指初始种群中的每一个可行解，代表算法求解问题的解决方案。（3）染色体，依据遗传算法的优化特性，将种群中个体进行编码以便计算，编码后形成的编码串为染色体。（4）适应度函数，是用来进行评估种群中个体对环境的适应能力的函数，一般会将设置的目标函数作为适应度函数，以此判断种群中优劣个体。（5）遗传操作，主要包括选择、交叉、变异三种操作，通过对结构对象进行操作计算，经过这些操作优胜劣汰出最优个体。1.2CS算法CS算法是Yang等人REF_Ref13963\r\h[39]于2009年基于布谷鸟巢寄生的特性，提出的一种新型的元启发式REF_Ref14100\r\h[40]搜索算法，其算法思想是布谷鸟把自己的卵蛋产于其它鸟类的蛋巣内，交于宿主鸟来进行孵化和育雏，由于它们的卵蛋外观十分相似，所以宿主鸟不易发现巢内外来的鸟蛋，会将外来鸟蛋与自己的卵蛋一起孵化和育雏。但是布谷鸟蛋的孵化时间相对较短，完成孵化后将会破坏其他鸟蛋获取更多的资源，在这一过程中，宿主鸟就有可能发现外来的布谷鸟蛋的存在，发现后则会将外来的布谷鸟蛋抛弃或者重新筑巢孵化自己的鸟蛋。为有效的简化布谷鸟的繁衍行为，将布谷鸟算法设置了三个规则:一是规定布谷鸟在繁衍过程中，一次只能产生一个卵蛋，并采用随机选择鸟巢的方式进行孵化和育雏；二是在随机选择的鸟巢中，选择出最好的鸟巢保留至下一代；三是由于可提供布谷鸟选择的寄生巢的数量是一定的，故设置宿主鸟发现外来鸟蛋的概率为，当宿主鸟发现了外来鸟蛋的存在时，会将其丢弃或重新筑巢，这个发现概率主要是用于布谷鸟蛋被丢弃进行重新放入新鸟蛋的概率，也是判断宿主鸟是否会丢弃外来布谷鸟蛋的概率。在CS算法中，鸟巢代表问题的解，其优化过程主要是利用新解替换鸟巢中的劣解，搜索方法主要是采用莱维飞行机制，在解空间内进行随机探索飞行，寻找布谷鸟的寄生巢，具有高随机性的特点，使得搜索路径能够迅速的从一个区域跳到另一个区域，以达到一种速度快、高精度的寻优模式REF_Ref14283\r\h[41]-REF_Ref14290\r\h[42]，其搜索过程如图2-1所示。由于布谷鸟算法的可调整参数较少，所以被广泛的应用于许多的工业领域，其对布谷鸟的鸟巢位置进行更新的公式为：(2.4)在上式中：表示布谷鸟的寄生巢在第代的位置，是鸟巢更新位置、进行随机游走的重要因素，表示控制步长因子，表示进行随机游走的搜索路径，其原理采用的是莱维飞行机制，其公式如下：（2.5）根据上式表示可以得知，莱维飞行机制服从泊松分布，利用莱维飞行机制在