Phát triển thuật toán lai ghép sói xám (GWO) - Harris Hawks (HHO) để tối ưu chi phí xây dựng hệ thống phân phối nước

Bài viết Phát triển thuật toán lai ghép sói xám (GWO) - Harris Hawks (HHO) để tối ưu chi phí xây dựng hệ thống phân phối nước nghiên cứu phát triển thuật toán lai ghép giữa sói xám (GWO) và diều hâu Harris (HHO) – để đạt được một sự cân bằng tốt nhất giữa giai đoạn thăm dò và khai thác. Tính ưu việt của thuật toán GWO-HHO được kiểm chứng khi đưa ra lời giải tối ưu tốt hơn các giải thuật trước đây cho hai hệ thống phân phối nước tiêu biểu là Twoloop và mạng lưới Hà Nội.

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng, ĐHXDHN, 2022, 16 (2V): 124–138 PHÁT TRIỂN THUẬT TỐN LAI GHÉP SĨI XÁM (GWO) - HARRIS HAWKS (HHO) ĐỂ TỐI ƯU CHI PHÍ XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÂN PHỐI NƯỚC Phạm Vũ Hồng Sơna,b,∗, Nguyễn Thanh Vĩa,b a Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh, 268 đường Lý Thường Kiệt, quận 10, TP Hồ Chí Minh, Việt Nam b Đại học Quốc gia TP HCM, phường Linh Trung, quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh, Việt Nam Nhận ngày 10/11/2021, Sửa xong 07/12/2021, Chấp nhận đăng 09/12/2021 Tóm tắt Thiết kế tối ưu hệ thống phân phối nước công nhận toán phức tạp mối quan hệ phi tuyến dòng chảy đoạn ống, chất rời rạc kích thước đường kính ống, liên quan đến ràng buộc yêu cầu thủy lực đảm bảo áp lực yêu cầu mà phương pháp truyền thống dễ dàng giải Để giải vấn đề này, báo nghiên cứu phát triển thuật tốn lai ghép sói xám (GWO) diều hâu Harris (HHO) – để đạt cân tốt giai đoạn thăm dò khai thác Tính ưu việt thuật tốn GWO-HHO kiểm chứng đưa lời giải tối ưu tốt giải thuật trước cho hai hệ thống phân phối nước tiêu biểu Twoloop mạng lưới Hà Nội Kết so sánh đánh giá cho thấy thuật toán lai ghép GWO-HHO hiệu để giải vấn đề thiết kế mạng lưới hệ thống phân phối nước với kết vượt trội so với GWO thuật toán khác trước hai nghiên cứu điển hình xem xét Kết áp dụng vào thực tiễn cho thành phố lớn mà nhu cầu thay mạng lưới cũ kỹ ngày cấp thiết quan trọng Từ khố: thuật tốn sói xám; thuật tốn harris hawks; hệ thống phân phối nước; tối ưu hóa DEVELOPMENT OF THE HYBRID ALGORITHM GREY WOLF (GWO) - HARRIS HAWKS (HHO) FOR OPTIMIZING THE CONSTRUCTION COSTS OF WATER DISTRIBUTION NETWORKS Abstract The optimal design of a water distribution networks has been recognized as a complex problem due to the nonlinear relationship between flows in the pipe sections, the disconnected nature of the pipe diameter dimensions, and the relevant constraints on hydraulic requirements and pressure requirements that cannot be easily solved by traditional methods To solve this problem, the hybrid algorithm development study between gray wolf (GWO) and Harris hawk (HHO) is conducted in order to achieve the best balance between the exploration stage and the mining stage The superiority of the GWO-HHO algorithm is verified when it provides an optimal solution to two typical water distribution networks, Twoloop and Hanoi network, which is much better than those of previous algorithms The comparison and evaluation result shows that the GWO-HHO hybrid algorithm is extremely effective to solve the design problems of water distribution networks with superior results compared to GWO as well as other previous algorithms in the two typical studies to be reviewed This result can be applied in practice for large cities when the demand of replacing the existing old networks is more and more urgent and important Keywords: grey wolf algorithm; harris hawks algorithm; water distribution networks; optimization https://doi.org/10.31814/stce.huce(nuce)2022-16(2V)-11 © 2022 Trường Đại học Xây dựng Hà Nội (ĐHXDHN) ∗ Tác giả đại diện Địa e-mail: pvhson@hcmut.edu.vn (Sơn, P V H.) 124 Sơn, P V H., Vĩ, N T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Giới thiệu Ngày nay, hệ thống phân phối nước đóng vai trị vơ quan trọng đời sống đô thị nông thôn Là phần quan trọng sở hạ tầng mà việc xây dựng đòi hỏi phải đầu tư với chi phí đáng kể Một thiết kế thích hợp làm giảm tổng chi phí xây dựng dự án [1] giúp tiết kiệm tài nguyên môi trường Hệ thống cấp nước tổ hợp cơng trình thiết bị, làm nhiệm vụ thu nhận nước từ nguồn, làm nước, điều hòa, dự trữ, vận chuyển phân phối nước đến nơi tiêu thụ Mạng lưới cấp nước tập hợp loại đường ống với kích thước khác nhau, làm nhiệm vụ vận chuyển phân phối nước tới điểm dùng nước phạm vi thiết kế Mạng lưới cấp nước thành phần hệ thống cấp nước, liên hệ trực tiếp tới ống dẫn, trạm bơm cấp II, cơng trình điều hịa dự trữ (như bể chứa nước đài nước) Chi phí xây dựng mạng lưới chiếm khoảng 70% tổng chi phí xây dựng tồn hệ thống cấp nước theo Babu Vijayalakshmi [2] Điều làm nảy sinh nhu cầu giảm chi phí cách chọn đường kính ống thích hợp cho mạng số đường kính ống có sẵn thị trường khác để đáp ứng chi phí tối thiểu mạng mà đáp ứng yêu cầu thủy lực liên quan tới yêu cầu áp lực nhu cầu nút [3] Với mục đích thế, có nhiều nghiên cứu nhiều tác giả khác cố gắng sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa để giải tốn suốt ba thập kỉ qua Cho đến nay, nhiều phương pháp tối ưu hóa khác đề xuất giải vấn đề thiết kế mạng lưới hệ thống phân phối nước Một kỹ thuật tối ưu hóa để giải vấn đề phương pháp lập trình động (Schaake & Lai) [4], sau lập trình tuyến tính (Alperovits & Shamir) [5], lập trình phi tuyến (Varma, Narasimhan Bhallamudi) [6] phần mềm Pipe Flow expert [7] sử dụng, nhiên mơ hình áp dụng với mơ hình đơn giản giả định bị ràng buộc dẫn đến tối ưu cục bộ, kết tốn thu khơng hội tụ Trong năm gần đây, thuật toán tiến hóa thường ưu tiên lựa chọn khả đối phó với vấn đề phức tạp, phi tuyến tính vấn đề tối ưu hóa rời rạc thiết kế hệ thống phân phối nước Các thuật tốn tiến hóa sử dụng rộng rãi thuật toán di truyền (GA) [8] dựa quy luật tiến hóa tự nhiên lựa chọn Kể từ năm 1990, GA áp dụng rộng rãi để tối ưu hóa thiết kế mạng lưới nước nhiều tác giả [9–12], thuật toán nhảy ếch xáo trộn (SFLA) Eusuff Lansey [13], thuật toán tiến hóa vi phân (DE) Suribabu [14] Các thuật tốn lấy cảm hứng từ thiên nhiên bao gồm tối ưu hóa bầy đàn (PSO) lai ghép (PSO-DE) phát triển Sedki Ouaza [15], thuật toán bắt chước hành vi loài quạ (CSA) Hossein Fallah [16], hay gần thuật toán cá voi (WOA) Riham M Ezzeldin [17] Để nâng cao hiệu thuật tốn tối ưu hóa, nhiều thuật tốn lai ghép phát triển thuật toán lai ghép kiến sư tử [18], thuật toán cá voi đa mục tiêu [19] Đối với tốn tối ưu chi phí thiết kế mạng lưới nước có nhiều nghiên cứu phát triển lựa chọn lai ghép thuật tốn như: tối ưu hóa bầy đàn kết hợp với tìm kiếm hài hịa (PSO-HS) Geem [20], tối ưu hóa bầy đàn kết hợp với tiến hóa khác biệt (PSO-DE) Sedki Ouazar [15], tìm kiếm chim cu gáy kết hợp với tìm kiếm hịa âm (CH-HS) Sheikholeslami [21], tìm kiếm theo kích thước động rời rạc (HDDDS) Tolson cs [22] Nghiên cứu áp dụng thuật tốn sói xám (GWO), thuật tốn khám phá giới thiệu vào năm 2014 Mirjalili [23] Cho đến tại, thuật toán GWO áp dụng phát triển nhiều lĩnh vực tối ưu kế hoạch phân phối bê tông [24], tối ưu lượng tòa nhà [24] , nhiên chưa áp dụng vào toán tối ưu chi phí thiết kế mạng lưới hệ thống phân phối nước Các nghiên cứu trước chứng minh GWO có nhiều điểm mạnh, phù hợp để giải vấn đề tối ưu thuật tốn đơn giản, thông số đầu vào, tốc độ hội tụ cao đặc biệt 125 Sơn, P V H., Vĩ, N T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng khả khai thác vượt trội Tuy nhiên GWO có điểm yếu cần khắc phục như: yếu mặt thăm dị thiếu đa dạng quần thể Việc mở rộng vùng tìm kiếm tránh tối ưu cục phụ thuộc vào hai biến phương trình tối ưu Do đó, với tốn có vùng khơng gian tìm kiếm q lớn, GWO dễ rơi vào tối ưu cục Trong nghiên cứu này, nhằm giải vấn đề hội tụ sớm GWO giai đoạn thăm dị, thuật tốn lai ghép GWO-HHO đề xuất Thuật toán HHO với mạnh vượt trội giai đoạn thăm dò sử dụng để khắc phục nhược điểm GWO HHO [25] phát triển vào năm 2019 để bắt chước phong cách săn mồi diều hâu Harris Việc kết hợp hai thuật toán dự đoán cung cấp thuật toán lựa chọn tính đơn giản mạnh mẽ, đạt cân tốt giai đoạn thăm dò khai thác Thiết kế tối ưu hệ thống phân phối nước Thiết kế tối ưu hệ thống phân phối nước phải thiết kế cho chi phí mang lại kinh tế cho bố trí mạng lưới đáp ứng đủ yêu cầu mặt thủy lực Trong báo này, thiết kế tối ưu mạng lưới việc xác định giá trị đường kính ống hợp lí với chi phí đầu tư tốt mà thỏa mãn yêu cầu thủy lực phạm vi đề tài nghiên cứu Trong lựa chọn kích thước đường ống biến định, sơ đồ mạng lưới, chiều dài đường ống, lưu lượng tính tốn u cầu áp lực tối thiểu nút thông số đầu vào tốn Bài tốn tối ưu hóa phát biểu phương trình tốn học [11, 15, 17]: Tổng chi phí xây dựng mạng lưới: npipe Minimize C0 = ci (Di ) × Li (1) i=1 đó: (1) hàm mục tiêu, C0 tổng chi phí xây dựng mạng lưới, ci (Di ) chi phí tính đơn vị chiều dài đường kính ống Di , Li chiều dài ống i npipe số lượng đường ống mạng lưới Di đường kính ống i, đường kính ống phải thuộc kích thước đường kính thương mại có sẵn: Di ∈ {D} , ∀i ∈ npipe (2) với {D} tập hợp đường kính ống thương mại có sẵn Đối với tốn biến rời rạc chọn đường kính ống Di tập hợp giá trị {D} báo sử dụng kỹ thuật làm tròn số nguyên để chọn giá trị Di ứng với vị trí giá trị Di tập giá trị {D} cho trước Hàm mục tiêu phải tuân theo ràng buộc sau: Phương trình liên tục: Đối với nút phải thỏa mãn phương trình liên tục sau: Qvào − Qra = Qnút (3) đó: Qvào lưu lượng vào nút, Qra lưu lượng khỏi nút, Qnt lưu lượng tiêu thụ nút Phương trình quan hệ lượng: Quan hệ lượng mạng vịng biểu diễn sau: hf − Ep = (4) đó: h f tổn thất áp lực tính tốn theo Hazen-Williams Darcy-Weisbach, E p lượng bơm cung cấp vào mạng 126 Sơn, P V H., Vĩ, N T / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Áp lực yêu cầu tối thiểu: Đối với nút mạng lưới, áp lực yêu cầu tối thiểu sau: j = 1, , M H j ≥ H j ; (5) đó: H j áp lực nút j; H áp lực yêu cầu tối thiểu nút j; M số lượng nút mạng j lưới Các ràng buộc nêu thêm vào hàm mục tiêu (1) nhằm đưa vấn đề tối ưu hóa hồn chỉnh Tuy nhiên ràng buộc phương trình liên tục ràng buộc phương trình quan hệ lượng thỏa mãn phần mềm EPANET mô hình làm việc mơi trường Do ta cần xét ràng buộc áp lực yêu cầu tối thiểu xử lý phương án hàm phạt Vì hàm mục tiêu phát biểu theo công thức: Minimize Ct = C0 + C p đó: C0 tổng chi phí xây dựng mạng lưới, C p hàm phạt phụ thuộc vào áp lực nút tính theo cơng thức: Nnode Cp = p × (6) (H j,min − H j ) j=1 đó: Nnode tổng số nút, H j áp lực nút j; H j,min áp lực yêu cầu tối thiểu nút j, p hệ số phạt, p = không vi phạm trường hợp vi phạm điều kiện ràng buộc (5) p giá trị thật lớn, hai nghiên cứu điển hình báo lấy p = 10,000 Bắt đầu Tệp tin mạng lưới (.INP) Bộ đường kính/ Chi phí Áp lực yêu cầu tối thiểu Xác định số lượng quần thể, số vòng lặp tối đa Max(inter) Cập nhật vị trí tác nhân tìm kiếm Epanet-Matlab Toolkit Giai đoạn thăm dị Cập nhật vị trí theo HHO Tính chi phí thực xây dựng mạng lưới C0 Hj>Hj,min Kết áp lực nút Hj Giai đoạn khai thác Cập nhật vị trí theo GWO Cập nhật giá trị tuyệt đối A Nếu |A| < Tính chi phí phạt Cp Tính lại giá trị hàm mục tiêu Z = min(C0+Cp) Không thỏa Kiểm tra điều kiện dừng t