4.2. Optimization techniques for EW

4.2. Optimization techniques for EWQMS
A number of mathematical methods have been successfully
applied in water management to solve optimization problems
[Bagirov et al., 2012]. Deterministic techniques (e.g., linear, nonelinear
and dynamic programming) have commonly been applied
due to their high robustness and low computational requirements
[Jowitt, 1992; Nace, 2001]. In linear programming, linear functions
are used to describe the problem constraints and the objective
functions, such as those used for minimizing satellite booster
chlorination and pumping to a fixed free outfall [Boulos et al.,2006]. However, the nonelinear nature of the majority of optimization
problems in drinking water practice limits the effective
applicability of these linear approaches to nonelinear systems of
high complexity, particularly if based on nonelinear hydraulic and
water quality relationships. Typical EWQMS systems based on
linear and nonelinear approaches employ mixed integer programming
to solve pump scheduling problems that are based on
binary choices (e.g., on/off) [Derceto, 2013; Bagirov et al., 2012]. In
dynamic programming, the system is discretized into a series of
stages within an allowable range and generates a discrete solution
that may not correspond to the global solution of the initial problem.
Dynamic programming is difficult to implement in complex
networks of variable pressure and strict water quality constraints.
Recent efforts have introduced stochastic and metaheuristic
approaches to solve large network optimization and combinatorial
problems; however, their application for realetime control ofwater
supply and distribution systems is still limited [Baran et al., 2005].
Typical models include genetic algorithms, simulating annealing,
and particle swarm optimization. These models are mostly based
on iterative search algorithms that attempt problem solving with
two or more, often conflicting, objective functions. Other techniques
have been tested by water supply optimization practitioners
and include ant colony optimization [Ostfeld, 2008; LopezeIba~nez,
2008], honey bee mating optimization [Mohan, 2009], harmony
search [Geem, 2009], tabu search [Cunha, 2004] and shuffled frog
leaping optimization [Eusuff, 2003]. A critical review of these
methods is presented by S€orensen [2013], which identifies slight
differences in all evolution strategies that are based on the same
underlying approach.
Lately, hybrid approaches that are based on linear programming
and genetic algorithms have been proposed and are built on the
advantages of both deterministic and heuristic methods [Cisty,
2010]. In general, although considered ideal for optimizing energy
and water quality management systems, the algorithms presented
above have limited applications in real drinking water systems
control. These techniques must oversimplify the network and the
initial assumptions in order to overcome intrinsic challenges due to
nonelinear network hydraulics and the subsequent advanced
mathematical complexity and extensive fine tuning of parameters
interferes with real‒time solutions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.2 เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ EWQMS จำนวนของวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการประสบความสำเร็จนำมาใช้ในการบริหารจัดการน้ำในการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ[Bagirov et al., 2012] เทคนิคที่กำหนด (เช่นเส้น nonelinear และการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก) ได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากความทนทานสูงของพวกเขาและความต้องการการคำนวณต่ำ[Jowitt 1992; Nace 2001] ในการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นเชิงเส้นฟังก์ชั่นที่ใช้ในการอธิบายถึงปัญหาและข้อ จำกัด วัตถุประสงค์ฟังก์ชั่นเช่นที่ใช้สำหรับการลดการสนับสนุนดาวเทียมคลอรีนและสูบน้ำไปยังแม่น้ำฟรีถาวร[Boulos et al., 2006] แต่ลักษณะ nonelinear ของคนส่วนใหญ่ของการเพิ่มประสิทธิภาพปัญหาในการดื่มน้ำการปฏิบัติ จำกัด ที่มีประสิทธิภาพการบังคับใช้ของวิธีการเชิงเส้นเหล่านี้เพื่อnonelinear ระบบซับซ้อนสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าอยู่บนพื้นฐานของไฮดรอลิnonelinear และน้ำความสัมพันธ์ที่มีคุณภาพ ระบบ EWQMS ทั่วไปขึ้นอยู่กับวิธีการเชิงเส้นและnonelinear จ้างเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มผสมในการแก้ปัญหาการตั้งเวลาของเครื่องสูบน้ำที่อยู่บนพื้นฐานทางเลือกไบนารี(เช่นเปิด / ปิด) [Derceto, 2013; Bagirov et al., 2012] ในการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกระบบจะ discretized เป็นชุดของขั้นตอนในช่วงที่อนุญาตและสร้างวิธีการแก้ปัญหาที่ไม่ต่อเนื่องที่อาจไม่สอดคล้องกับการแก้ปัญหาระดับโลกของปัญหาที่เกิดขึ้นครั้งแรก. การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเป็นเรื่องยากที่จะดำเนินการในการที่ซับซ้อนเครือข่ายของความดันตัวแปรและน้ำที่เข้มงวด. ข้อ จำกัด ที่มีคุณภาพมีความพยายามที่ผ่านมาได้นำมาสุ่มmetaheuristic และวิธีการที่จะแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายขนาดใหญ่และcombinatorial ปัญหา แต่โปรแกรมของพวกเขาสำหรับการควบคุม realetime ofwater อุปทานและระบบการกระจายยังมีข้อ จำกัด [บาร์? et al., 2005]. รุ่นทั่วไปรวมถึงขั้นตอนวิธีพันธุกรรม, การจำลองการหลอมและการเพิ่มประสิทธิภาพของอนุภาคฝูง รูปแบบเหล่านี้ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการค้นหาซ้ำที่พยายามแก้ปัญหากับสองคนหรือมากกว่ามักจะขัดแย้งกันฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์ เทคนิคอื่น ๆ ที่ได้รับการทดสอบโดยผู้ปฏิบัติงานการเพิ่มประสิทธิภาพของน้ำประปาและรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของอาณานิคมมด[Ostfeld 2008; L? opezeIb หรือไม่ ~ หนีบ, 2008] ผึ้งเพิ่มประสิทธิภาพการผสมพันธุ์ [โมฮัน 2009] ความสามัคคีการค้นหา[Geem, 2009] ค้นหาห้าม [Cunha, 2004] และสับกบการเพิ่มประสิทธิภาพกระโจน[Eusuff, 2003] ความคิดเห็นที่สำคัญของเหล่านี้วิธีการที่นำเสนอโดย S € orensen [2013] ซึ่งระบุเล็กน้อยที่แตกต่างกันในทุกกลยุทธ์วิวัฒนาการที่อยู่บนพื้นฐานเดียวกันวิธีการพื้นฐาน. เมื่อเร็ว ๆ นี้วิธีไฮบริดที่อยู่บนพื้นฐานการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่ได้รับการเสนอและที่ถูกสร้างขึ้นในข้อดีของทั้งสองวิธีแก้ปัญหาและกำหนด [Cisty, 2010] โดยทั่วไปแม้ว่าถือว่าเหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและระบบการจัดการคุณภาพน้ำขั้นตอนวิธีการที่นำเสนอข้างต้นมีการจำกัด การใช้งานในน้ำดื่มที่จริงระบบการควบคุม เทคนิคเหล่านี้จะต้อง oversimplify เครือข่ายและสมมติฐานเริ่มต้นในการที่จะเอาชนะความท้าทายที่แท้จริงเกิดจากการไฮโดรลิคnonelinear เครือข่ายและต่อมาขั้นสูงซับซ้อนทางคณิตศาสตร์และการปรับแต่งที่กว้างขวางของพารามิเตอร์รบกวนกับการแก้ปัญหาในเวลาจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.2 . เทคนิคที่เหมาะสมสำหรับ ewqms
จำนวนทางคณิตศาสตร์วิธีการได้รับเรียบร้อยแล้ว
ประยุกต์ในการจัดการน้ำที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหา
[ bagirov et al . , 2012 ] เทคนิคเชิงกำหนด (
nonelinear เช่นเส้นตรง , และการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก ) มักถูกใช้
เนื่องจากพวกเขาสูงความทนทานต่ำและการคำนวณความต้องการ
[ jowitt , 1992 ; NACE , 2544 ] . การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นเชิงเส้นฟังก์ชัน
ถูกใช้เพื่ออธิบายปัญหาข้อจำกัดและวัตถุประสงค์
ฟังก์ชัน เช่นที่ใช้สำหรับการลดคลอรีน Booster
ดาวเทียมและสูบไปซ่อมฟรี outfall [ Boulos et al . , 2006 ) อย่างไรก็ตาม ธรรมชาติ nonelinear ของส่วนใหญ่ของการเพิ่มประสิทธิภาพ
ปัญหาในทางปฏิบัติมีประสิทธิภาพ
น้ำดื่มจำกัดการประยุกต์ใช้วิธีการเชิงเส้นเหล่านี้ nonelinear ระบบ
ความซับซ้อนสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าตาม nonelinear ไฮดรอลิกและ
ความสัมพันธ์กับคุณภาพน้ำ โดยทั่วไป ewqms ระบบขึ้นอยู่กับ
เชิงเส้นและ nonelinear วิธีจ้างผสมจำนวนเต็มโปรแกรม
แก้ปัญหาที่ปั๊มตารางตาม
ตัวเลือกไบนารี ( เช่นเปิด / ปิด ) [ derceto 2013 ; bagirov et al . , 2012 ] ใน
การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก ระบบเป็นแบบจุดเป็นชุดของขั้นตอนภายในช่วงที่ยอมรับได้

ไม่ต่อเนื่องและสร้างโซลูชั่นที่อาจจะไม่สอดคล้องกับโซลูชั่นระดับโลกของปัญหาเบื้องต้น การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
เป็นยากที่จะใช้เครือข่ายที่ซับซ้อนของตัวแปรและเงื่อนไขกดดัน

คุณภาพน้ำที่เข้มงวด ความพยายามล่าสุดได้แนะนำวิธี Stochastic และเมตาฮิวริ ิก
วิธีการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายขนาดใหญ่และปัญหาเชิง
; อย่างไรก็ตาม , โปรแกรมสำหรับควบคุมน้ำ realetime
จำหน่ายระบบก็มีจำกัด [ บาร์  เป็น et al . , 2005 ] .
รุ่นทั่วไปรวมถึงขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมจากการหลอม ,
และการหาฝูงอนุภาค โมเดลเหล่านี้จะขึ้นอยู่ส่วนใหญ่ในขั้นตอนวิธีการค้นหาของที่

พยายามแก้ไขปัญหาด้วยสองหรือมากกว่า มักจะขัดแย้งกัน ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ เทคนิคอื่น ๆ
ได้รับการทดสอบโดยน้ำประปาประกอบเพิ่มประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพรวมถึงอาณานิคมมด
[ ostfeld , 2008 ; L  opezeib  เนซ
~ , 2008 ] ผึ้งผสมพันธุ์ที่เหมาะสม [ Mohan 2009 ] ความสามัคคี
geem ค้นหา [ 2009 ] , ค้นหา [ ทาบู Cunha 2004 ] และสับกบ
เพิ่มประสิทธิภาพ eusuff กระโจน [ 2003 ] บทปริทัศน์ของเหล่านี้
วิธีการที่นำเสนอโดยลูกค้าของ orensen [ 56 ] , ซึ่งระบุความแตกต่างเล็กน้อย
ในกลยุทธ์การวิวัฒนาการทั้งหมดที่อยู่บนพื้นฐานเดียวกัน

) วิธีการ เมื่อเร็ว ๆนี้วิธีไฮบริดที่อยู่บนพื้นฐานของ
โปรแกรมเชิงเส้นและขั้นตอนวิธีพันธุกรรมได้ถูกเสนอและถูกสร้างขึ้นบน
ข้อดีของทั้งสองวิธีนี้ [ cisty deterministic ,
2010 ] โดยทั่วไปแม้ว่าจะถือว่าเหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน
น้ำและระบบการจัดการคุณภาพและอัลกอริทึมที่นำเสนอข้างต้นได้จำกัดการใช้งาน
ในการควบคุมระบบน้ำดื่ม
จริง เทคนิคเหล่านี้จะต้องอธิบายหรือแก้ปัญหาง่ายเกินไปเครือข่ายและ
สมมติฐานเบื้องต้นเพื่อที่จะเอาชนะความท้าทายที่แท้จริง เนื่องจากการ nonelinear

ตามมาและเครือข่ายขั้นสูงความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์และกว้างขวาง ปรับแต่งพารามิเตอร์
รบกวน‒เวลาจริงโซลูชั่น