Genetische Algorithmen zur Lösung von Optimierungsproblemen im Wasserbau - Dehghan, Shahide;Soltani, Morteza;Gholami, Hossein
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Aufgrund der Bedeutung wirtschaftlicher Aspekte bei Ingenieur- und Planungsarbeiten sollte die Kostenfrage bei der Planung und Durchführung von Bau- und Betriebsmaßnahmen berücksichtigt werden. In den letzten 50 Jahren ist es durch die Entwicklung von Hardware und numerischen Methoden möglich geworden, das hydraulische Verhalten des Netzes auch für sehr große Netze zu simulieren, während das Problem der Bestimmung des optimalen Designs auch für kleine Netze bestehen bleibt. In Anbetracht der Tatsache, dass das Problem der Optimierung von Wasserverteilungsnetzen von Natur aus ein nichtlineares…mehr

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Produktbeschreibung
Aufgrund der Bedeutung wirtschaftlicher Aspekte bei Ingenieur- und Planungsarbeiten sollte die Kostenfrage bei der Planung und Durchführung von Bau- und Betriebsmaßnahmen berücksichtigt werden. In den letzten 50 Jahren ist es durch die Entwicklung von Hardware und numerischen Methoden möglich geworden, das hydraulische Verhalten des Netzes auch für sehr große Netze zu simulieren, während das Problem der Bestimmung des optimalen Designs auch für kleine Netze bestehen bleibt. In Anbetracht der Tatsache, dass das Problem der Optimierung von Wasserverteilungsnetzen von Natur aus ein nichtlineares Problem mit einer großen Anzahl diskreter Variablen ist, hat sich die jüngste Forschung auf stochastische Methoden konzentriert. Daher wurde in dieser Untersuchung ein genetischer Algorithmus verwendet. Die Planung von städtischen Wasserversorgungsnetzen erfolgt immer auf der Grundlage des minimal zulässigen Drucks. In dieser Untersuchung wird auch der Druck, der den zulässigen Grenzwert überschreitet, als Auslegungskriterium berücksichtigt. Die Einbeziehung dieses Parameters als Auslegungskriterium führt zwar zu einem teureren Netz, aber auch zu einer längeren Nutzungsdauer des Netzes. Die Optimierung des Wasserverteilungsnetzes mit Hilfe der Technik des genetischen Algorithmus (GA) mit dem Entwurf.
Autorenporträt
Shahide Dehghan, Ph.D., Dipartimento di Geografia, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran. Le competenze tecniche sono: reti neurali artificiali, fuzzy neurale, climatologia, problemi di ottimizzazione, ingegneria delle acque, Rischi geo-naturali, Algoritmi genetici, Cambiamenti climatici, Atmosfera, Riscaldamento globale.