-Z Y -
NGUYӈ17+$1+9Ƭ
CҦI TҤO VÀ TӔ,Ѭ80Ҥ1*/ѬӞI CҨ31ѬӞC CHO CÁC DӴ ÁN CҨ37+2È71ѬӞ&ĈÐ7+ӎ
SӰ DӨNG TRÍ TUӊ NHÂN TҤO
Chuyên ngành: Quҧn lý xây dӵng Mã sӕ: 8580302
LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ
TP HӖ CHÍ MINH, tháng 0 QăP
Trang 2Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 1: TS PhҥP9NJ+ӗQJ6ѫQ Chӳ ký:
Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 2: TS Chu ViӋW&ѭӡng Chӳ ký:
Cán bӝ chҩm nhұn xét 1: PGS.TS /ѭѫQJĈӭc Long Chӳ ký:
Cán bӝ chҩm nhұn xét 2: TS NguyӉn Thanh ViӋt Chӳ ký:
LuұQYăQWKҥFVƭÿѭӧc bҧo vӋ tҥL7UѭӡQJĈҥi hӑF%iFK.KRDĈ+4*7S+&0QJj\16 tháng 01 QăP2
5 TS NguyӉn Thanh ViӋt Cán bӝ phҧn biӋn 2
Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch HӝLÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұQYăQÿmÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có)
TS Ĉӛ TiӃn Sӻ
Trang 3ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM
Chuyên ngành: Quҧn lý xây dӵng Mã sӕ : 8580302
ÁN CҨ37+2È71ѬӞ&ĈÐ7+ӎ SӰ DӨNG TRÍ TUӊ NHÂN TҤO
1 Nghiên cӭu, nҳm vӳng và áp dөng thuұt toán tӕLѭXVyL[iP *:2)
2 Nghiên cӭu cách lai ghép (hybrid) thuұt toán GWO vӟi thuұt toán harris hawks (HHO) ÿӇ giҧi quyӃt bài toán tӕLѭX
3 Nghiên cӭu phҫn mӅm Epanet và bӝ công cө Epanet-0DWODE 7RRONLW ÿӇ mô hình và tính toán tӕLѭXPҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc
4 ;iFÿӏnh hàm mөc tiêu tӕLѭXchi phí FQJFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc
5 So sánh, nhұQ [pW SKkQ WtFK Yj ÿiQK JLi kӃt quҧ khi áp dөng thuұt toán lai ghép GWO-HHO vӟi các thuұt toán khác thông qua ba hӋ thӕng phân phӕLQѭӟFÿLӇn hình 6DXÿyiSGөng vào mҥQJOѭӟLQѭӟc thӵc tӃ ӣ TPHCM
6 KӃt luұn và kiӃn nghӏ
Tp Hӗ Chí Minh, ngày 20 tháng 12 QăP1
75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG
Trang 4HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182I
LӠI CÁ0Ѫ1
+DLQăPNӇ tӯ ngày bҳWÿҫu nhұp hӑc cao hӑc ngành Quҧn lý xây dӵng - Ĉҥi hӑc Bách Khoa TPHCM, tuy là khoҧng thӡLJLDQNK{QJGjLQKѭQJ ÿmÿHPOҥi rҩt nhiӅu ÿLӅu cho bҧQWKkQHP7Uѭӟc hӃWÿӇ KRjQWKjQKÿѭӧFFKѭѫQJWUuQK7KҥFVƭem xin gӱi lӡi cҧPѫQVkXVҳFÿӃn các thҫy cô bӝ môn quҧn lý xây dӵng nói riêng và các thҫy cô khoa kӻ thuұt xây dӵng nói chung ÿmtrӵc tiӃp giҧng dҥy, trang bӏ cho hӑc viên nhӳng kiӃn thӭc vô cùng quý báu tӯ lý thuyӃWFKRÿӃn thӵc tiӉn
TiӃSWKHRÿӇ hoàn thành luұQYăQ này có thӇ nói là mӝt quá trình dài tӯ lúc còn OjPÿӅ FѭѫQJOXұQYăQFKRÿӃQNKLKRjQWKjQKÿӅ tài, ngoài sӵ nӛ lӵc cӫa bҧn thân, em xin kính gӱi lӡi cҧPѫQ ÿһc biӋt ÿӃn Thҫy TS PHҤ09lj+Ӗ1*6Ѫ1 và Thҫy TS CHU VIӊ7&ѬӠNG dù tҩt bұc vӟi công viӋFULrQJQKѭQJ ÿmrҩt tұQWkPKѭӟng dүn, chính nhӳng gӧL ê ÿҫu tiên cӫa Thҫ\ ÿã JL~S HP KuQK WKjQK QrQ ê Wѭӣng cӫD ÿӅ tài, trong quá trình thӵc hiӋn luұQYăQchính nhӳng lӡLNKX\rQFiFKѭӟng dүn cӫa Thҫy là SKѭѫQJKѭӟng giúp em hiӇu rõ nhӳng vҩQÿӅ, Ojÿӝng lӵc lӟQÿӇ em có thӇ hoàn thành tӕt luұQYăQ này
Cuӕi cùng, em FNJQJ[LQJӱi lӡi cҧPѫQÿӃn bӕ mҽ, nhӳQJQJѭӡi thân trong gia ÿuQKFiFEҥn hӑFNKyD Yjÿһc biӋt là hai anh chӏ khóa trên Phҥm Thӏ Minh Lành và Hӗ QuӕF7K{QJÿmWѭYҩn vô cùng nhiӋt tình, cung cҩp nhiӅu kiӃn thӭc vӅ chuyên môn và góp ý vӅ luұQYăQÿӇ em có thӇ hoàn hiӋQKѫQQJKLrQFӭu cӫa mình
Trong quá trình thӵc hiӋn luұQ YăQ FzQ JһS WѭѫQJÿӕi nhiӅX NKy NKăQ Yj Yӕn kiӃn thӭc bҧQWKkQFNJQJFzQQKLӅu hҥn chӃ, nên mһFGÿmFӕ gҳng hӃt sӭc tuy nhiên khó có thӇ tránh nhӳng thiӃu sót Kính mong quý Thҫy, quý Cô ÿyQJ JyS QKӳng ý kiӃn ÿӇ em có thӇ bә sung, sӱa chӳa nhӳng kiӃn thӭc ÿӇ hoàn thiӋn bҧn thân mình KѫQ
Xin trân trӑng cҧPѫQ!
Tp Hӗ Chí Minh, ngày 20 tháng 12 QăP21
NguyӉQ7KDQK9ƭ
Trang 5HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182II
TÓM TҲT
ThiӃt kӃ tӕL ѭX KӋ thӕng phân phӕL QѭӟF ÿm ÿѭӧc công nhұn là mӝt bài toán phӭc tҥp do mӕi quan hӋ phi tuyӃn giӳa các dòng chҧ\WURQJFiFÿRҥn ӕng, bҧn chҩt rӡi rҥc cӫDNtFKWKѭӟFÿѭӡng kính ӕQJOLrQTXDQÿӃn các ràng buӝc vӅ yêu cҫu thӫy lӵFYjÿҧm bҧo áp lӵc yêu cҫXPjFiFSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng không thӇ dӉ dàng giҧi quyӃWĈӇ giҧi quyӃt vҩQÿӅ này, luұQYăQ nghiên cӭu phát triӇn thuұt toán lai ghép giӳa sói xám (GWO) và diӅu hâu Harris (HHO) ± ÿӇ ÿҥW ÿѭӧc mӝt sӵ cân bҵng tӕt nhҩt giӳD JLDL ÿRҥQ WKăP Gz Yj NKDL WKiF 7tQK ѭX YLӋt cӫa thuұt toán GWO-HHO ÿѭӧc kiӇm chӭQJNKLÿѭDUDOӡi giҧi tӕLѭXWӕWKѫQFiFJLҧi thuұWWUѭӟFÿk\FKRba hӋ thӕng phân phӕL Qѭӟc tiêu biӇu là Twoloop, mҥQJ Oѭӟi Hà Nӝi và mҥQJ Oѭӟi NewYork KӃt quҧ VRViQKÿiQKJLiFKRWKҩy thuұt toán lai ghép GWO-HHO rҩt hiӋu quҧ ÿӇ giҧi quyӃt các vҩQÿӅ thiӃt kӃ mҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc vӟi kӃt quҧ Yѭӧt trӝi so vӟL*:2FNJQJ QKѭFiF WKXұWWRiQ NKiF WUѭӟF ÿk\ WURQJ ba nghiên cӭu ÿLӇQKuQKÿѭӧc xem xét KӃt quҧ này có thӇ áp dөng vào thӵc tiӉn cho các thành phӕ lӟn khi mà nhu cҫu thay thӃ các mҥQJOѭӟLFNJNӻ hiӋn tҥi ngày càng cҩp thiӃt và quan trӑng Ĉһc biӋWP{KuQKÿmÿѭӧc ӭng dөng vào mҥQJOѭӟi thӵc tӃ ӣ quұn Phú Nhuұn, Bình Thҥnh - TPHCM và cho ra kӃt quҧ mang lҥi hiӋu quҧ kinh tӃ rҩt lӟn so vӟi mҥng Oѭӟi thӵc tӃ
Trang 6HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182III
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 three typical water distribution networks, Twoloop, Hanoi and Newyork 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 three 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 Especially, the model has been applied to the real network in Phu Nhuan and Binh Thanh districts - Ho Chi Minh City and produces great economic results compared to the actual network
Trang 7Tôi xin chӏu trách nhiӋm hoàn toàn vӅ công viӋc thӵc hiӋn cӫa mình
Tp Hӗ Chí Minh, ngày 20 tháng 12 QăP
NguyӉQ7KDQK9ƭ
Trang 82.2 Công cө nghiên cӭu 8
&+ѬѪ1*7ӘNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CӬU 9
3.1 TӕLѭXFKLSKtWKLӃt kӃ mҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc 9
3.2 Thuұt toán tìm kiӃm khám phá GWO 13
&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT THUҰT TOÁN SӰ DӨNG 16
7KXұWWRiQWӕLѭX 16
4.1.1 Lý GRVӱGөQJWKXұWWRiQWӕLѭX 16
7KXұWWRiQWӕLѭXVyL[iP- Grey Wolf Optimizer (GWO) 18
4.2.1 éWѭӣQJFӫDTXiWUuQKSKiWWULӇQWKXұWWRiQVyL[iP 18
Trang 94.4 7KXұW WRiQODLJKpSÿӅ xuҩt (GWO-HHO) 34
ĈiQKJLiKLӋu suҩt cӫa thuұt toán 38
&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT VÀ MÔ HÌNH TÍNH TOÁN THӪY LӴC 40
5.1 Các công thӭc thӫy lӵc dùng trong tính toán mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc 40
5.1.1 Tәn thҩt cӝWiSWURQJÿѭӡng ӕng 40
5.1.2 Áp lӵc tҥi nút 41
5.1.3 Các ràng buӝc 41
5.1.4 &iFÿӏnh luұt cân bҵng 41
5.2 Epanet ± Phҫn mӅm tính toán thӫy lӵc mҥQJOѭӟi 42
5.3.2 Ӭng dөng Epanet-Matlab Toolkit trong ngôn ngӳ lұp trình 46
5.3.3 Các hàm thuӝc Epanet-Matlab Toolkit dùng trong lұp trình tính toán 46
5.4 Bài toán tӕLѭXWURQJWKLӃt kӃ mҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc 47
&+ѬѪ1* KIӆM NGHIӊM MÔ HÌNH VÀ ӬNG DӨNG THӴC Tӂ 52
6.1 0ҥQJ Oѭӟi Two-loop 52
6.1.1 *LӟL thiӋu mҥQJOѭӟi 52
6.1.2 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa bài toán 53
6.1.3 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa thuұt toán 53
Trang 10HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182VII
6.1.4 KӃt quҧ bài toán 54
6.1.5 Phân tích, so sánh thuұt toán GWO-HHO và các thuұt toán khác 56
6.2 MҥQJOѭӟi Hà Nӝi 57
6.2.1 *LӟL thiӋu mҥQJOѭӟi 57
6.2.2 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa bài toán 57
6.2.3 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa thuұt toán 59
6.2.4 KӃt quҧ bài toán 59
6.2.5 Phân tích, so sánh thuұt toán GWO-HHO và các thuұt toán khác 62
6.3 MҥQJOѭӟi New York 63
6.3.1 *LӟL thiӋu mҥQJOѭӟi 63
6.3.2 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa bài toán 64
6.3.3 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa thuұt toán 66
6.3.4 KӃt quҧ bài toán 66
6.3.5 Phân tích, so sánh thuұt toán GWO-HHO và các thuұt toán khác 68
6.4 Nhұn xétÿiQKJLi 69
6.5 Ӭng dөng mô hình tӕLѭXFKRPҥQJOѭӟi quұn Phú Nhuұn, Bình Thҥnh 71
6.5.1 *LӟL thiӋu mҥQJOѭӟi 71
6.5.2 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa bài toán 72
6.5.3 Thông sӕ ÿҫu vào cӫa thuұt toán 76
6.5.4 KӃt quҧ bài toán 76
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰN & KIӂN NGHӎ +ѬӞNG NGHIÊN CӬU TRONG 7ѬѪ1*/$, 79
éQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn cӫDÿӅ tài nghiên cӭu 79
7.2 KӃt luұn 79
+ѭӟng nghiên cӭu WURQJWѭѫQJODL 80
TÀI LIӊU THAM KHҦO 82
Trang 11Hình 4-11: /ѭXÿӗ thuұt toán HHO 33
Hình 4-12: /ѭXÿӗ thӵc hiӋn toán lai ghép GWO-HHO 36
Hình 5-1: Mô phӓng mҥQJOѭӟi trong Epanet 43
Hình 5-2: /ѭXÿӗ hoҥWÿӝng bӝ công cө Epanet-Matlab Toolkit 45
Hình 5-3: 6ѫÿӗ tính toán tӕLѭXFKLSKt[k\Gӵng mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc 50
Hình 6-1: MҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc Two-loop 52
Hình 6-2: KӃt quҧ tӕLѭXmҥQJ7ZRORRSWuPÿѭӧc bҵng thuұt toán GWO-HHO 55
Hình 6-3: Mô phӓng áp lӵFYjÿѭӡng kính trong mҥng Twoloop tӕLѭX 55
Hình 6-4: BiӇXÿӗ ÿӝ hӝi tө cӫa chi phí và sӕ OѭӧQJÿiQKJLi GWO-HHO (Twoloop) 55
Hình 6-5: MҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc Hà Nӝi 57
Hình 6-6: Mô phӓng áp lӵFYjÿѭӡng kính trong mҥng Hà Nӝi tӕLѭX 61
Hình 6-7: BiӇXÿӗ ÿӝ hӝi tө cӫa chi phí và sӕ OѭӧQJÿiQKJLi GWO-HHO 61
Hình 6-8: MҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc New York 63
Hình 6-9: KӃt quҧ tӕLѭXPҥQJ1HZ<RUNWuPÿѭӧc bҵng thuұt toán GWO-HHO 67 Hình 6-10: BiӇXÿӗ ÿӝ hӝi tө chi phí và sӕ OѭӧQJÿiQKJLi GWO-HHO (New York) 68
Trang 12HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182IX
Hình 6-11: BҧQÿӗ quy hoҥch mҥQJOѭӟi quұn Phú Nhuұn, Bình Thҥnh 71
Hình 6-12: 6ѫÿӗ phân bӕ áp lӵc trong mҥQJOѭӟi quұn Phú Nhuұn, Bình Thҥnh 72
Hình 6-13: Mô hình mҥQJOѭӟi quұn Phú Nhuұn, Bình Thҥnh trong Epanet 72
Hình 6-14: KӃt quҧ tӕLѭXPҥng PN-%7WuPÿѭӧc bҵng thuұt toán GWO-HHO 78
Hình 6-15: BiӇXÿӗ ÿӝ hӝi tө cӫa chi phí và sӕ OѭӧQJÿiQKJLi GWO-HHO 78
Trang 13HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182X
DANH MӨC CÁC BҦNG
Bҧng 2-1: Công cө thӵc hiӋn nghiên cӭu 8
Bҧng 3-1: Các nghiên cӭXOLrQTXDQÿӃn tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFV 10
Bҧng 3-2: Các nghiên cӭXOLrQTXDQÿӃn tӕi thuұt toán GWO 14
Bҧng 5-1: Các hàm thuӝc Epanet-Matlab Toolkit 46
Bҧng 5-2: Các bài toán tӕLѭXWURQJmҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc 47
Bҧng 6-1: Dӳ liӋu nút mҥQJOѭӟi Two-loop 53
Bҧng 6-2: Dӳ liӋXÿѭӡng kính ӕng và chi phí mҥng Twoloop 53
Bҧng 6-3: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (Tow-loop) 54
Bҧng 6-4: KӃt quҧ ÿѭӡng kính ӕng tӕLѭXPҥng Two-loop: 54
Bҧng 6-5: KӃt quҧ áp lӵc tҥi các nút (Two-loop): 54
Bҧng 6-6: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc mҥng Two-loop: 54
Bҧng 6-7: ĈiQKJLiKLӋu suҩt cӫa các giҧi pháp tӕLѭXPҥng Two-loop 56
Bҧng 6-8: Nhu cҫu tiêu thө tҥi nút trong mҥng Hà Nӝi 58
Bҧng 6-9: ChiӅu dài ӕng trong mҥng Hà Nӝi 58
Bҧng 6-10: Chi phí cho tӯng kích cӥ ÿѭӡng ӕng (Hà Nӝi) 59
Bҧng 6-11: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (Tow-loop) 59
Bҧng 6-12: KӃt quҧ ÿѭӡng kính ӕng tӕLѭXPҥng Hà Nӝi: 59
Bҧng 6-13: KӃt quҧ áp lӵc tҥi các nút (Hà Nӝi): 60
Bҧng 6-14: KӃt quҧ tӕLѭXWuPÿѭӧc mҥng Two-loop: 61
Bҧng 6-15: ĈiQKJLiKLӋu suҩt cӫa các giҧi pháp tӕLѭXPҥng Hà Nӝi 62
Bҧng 6-16: Nhu cҫu vӅ áp lӵc và OѭXOѭӧng tҥi nút trong mҥng New York 64
Bҧng 6-17: ChiӅu dài ӕng trong mҥng New York 64
Bҧng 6-18: Chi phí cho tӯng kích cӥ ÿѭӡng ӕng mҥng New York 65
Bҧng 6-19: KӃt quҧ áp lӵc tҥLFiFQ~WFKѭDWӕLѭX (New York): 65
Bҧng 6-20: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (New York) 66
Bҧng 6-21: KӃt quҧ ÿѭӡng kính ӕng tӕLѭXPҥng New York: 66
Bҧng 6-22: KӃt quҧ áp lӵc tҥLFiFQ~WÿmWӕLѭX (New York): 67
Bҧng 6-23: ĈiQKJLiKLӋu suҩt cӫa các giҧi pháp tӕLѭXPҥng New York 68
Bҧng 6-24: ChiӅu dài Yjÿѭӡng kính ӕng trong mҥng Phú Nhuұn, Bình Thҥnh 73
Trang 14HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182XI
Bҧng 6-25: Chi phí cho tӯng kích cӥ ÿѭӡng ӕng 74
Bҧng 6-26: Áp lӵc tҥi nút trong mҥng Phú Nhuұn, Bình Thҥnh 74
Bҧng 6-27: Thông sӕ ÿҫu vào trong các thuұt toán (Tow-loop) 76
Bҧng 6-28: KӃt quҧ ÿѭӡng kính ӕng tӕLѭXPҥng Phú Nhuұn, Bình Thҥnh: 76
Trang 15HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182XII
DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT
GWO Grey wolf optimizer HHO Harris Hawks optimizer GA Genetic algorithm
PSO Particle swarm optimization WOA Whale optimization algorithm WDNs Water distribution networks
Trang 16ĈLӇn hình mӝt hӋ thӕng cҩSQѭӟc sӁ bao gӗm các tә hӧp chӭFQăQJ sau: công WUuQKWKXQѭӟc, trҥPEѫPFҩSQѭӟc, công trình lӑc hoһc xӱ OêQѭӟc, FiFF{QJWUuQKÿLӅu hòa và dӵ trӳ Qѭӟc, mҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng
Hình 1-1: 6ѫÿӗ hӋ thӕng cҩSQѭӟc dùng nguӗQQѭӟc mһt [1]
MҥQJ Oѭӟi cҩp nѭӟc là mӝt nhóm các ӕng vӟi nhiӅu kích cӥ khác nhau có nhiӋm vө vұn chuyӇn và phân phӕLQѭӟFÿӃQFiFÿLӇm dùng Qѭӟc theo phҥm vi thiӃt kӃ MҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc là mӝt trong nhӳng thành phҫQFѫEҧn cӫa hӋ thӕng cҩSQѭӟc ÿѭӧc kӃt nӕi trӵc tiӃp vӟLÿѭӡng ӕng, trҥPEѫPFҩp II, các công WUuQKÿLӅu hòa dӵ trӳ
Trang 17HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 19701822
QKѭEӇ chӭDQѭӟFWKiSQѭӟc) Chi phí xây dӵng mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc chiӃm 50-80% chi phí xây dӵng toàn bӝ hӋ thӕng cҩSQѭӟc
MҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc phҧLÿҧm bҧo các yêu cҫu sau:
- Ĉҧm bҧo cung cҩSÿӫ Qѭӟc cho mӑLÿӕLWѭӧng sӱ dөQJQѭӟc vӟi áp lӵc ÿҧm bҧo và chҩWOѭӧng tӕt
- Là mӝt phҫn cӫa thiӃt kӃ ÿҧm bҧo cung cҩS Qѭӟc an toàn và liên tөc cho tҩt cҧ QJѭӡi tiêu dùng
- PhҧL ÿѭӧc thiӃt kӃ sao cho tiӃt kiӋm nhҩt chi phí xây dӵng và quҧn lý mҥQJ OѭӟL FNJQJ QKѭ Wҩt cҧ các công trình liên quan (trҥP EѫP ,, ÿjLQѭӟc, bӇ chӭD ĈӇ ÿiS ӭng các yêu cҫu này, hình dҥng cӫa mҥng Oѭӟi và vұt liӋu cӫa ӕQJWUѭӟc tiên phҧLÿѭӧc lӵa chӑn mӝt cách hӧp lý, ÿӗng thӡLÿѭӡng kính cӫa ӕng phҧLÿѭӧF[iFÿӏnh sao cho kinh tӃ nhҩt Ngày nay, viӋc cҩp WKRiWQѭӟFÿmÿiSӭng nhu cҫu thiӃt yӃu vӅ ÿӡi sӕng và sӭc khӓe cӫDQJѭӡi dân YjÿLӅXÿyWҩt nhiên góp phҫn quan trӑng vào sӵ phát triӇn kinh tӃ - xã hӝi cӫa mӑi tӍQKÿ{WKӏ nói riêng và cҧ Qѭӟc nói chung 7Uѭӟc tҫm quan trӑng to lӟn này, ÿҧQJYjQKjQѭӟFÿmFyQKӳng khoҧQÿҫXWѭWѭѫQJӭng tӯ nguӗn ngân sách QKjQѭӟc cho viӋc này, cө thӇ trong nhӳQJQăPJҫQÿk\Wәng vӕQÿҫXWѭ EDRJӗm cҧ vӕn QJkQViFKQKjQѭӟc và vӕn ODA) cho các công trình cҩSQѭӟFÿmWăQJ ÿiQJNӇ cҧ vӅ quy mô và tӕFÿӝ
Ĉһc biӋt thành phӕ Hӗ Chí Minh vӟi diӋQWtFKKѫQNP2, dân sӕ khoҧng KѫQ triӋXQJѭӡi, là thành phӕ ÿyQJYDLWUz quan trӑQJKjQJÿҫu cҧ Qѭӟc vӅ kinh tӃ, công nghiӋS YăQ KyD JLiR GөF WKѭѫQJ Pҥi, .vӅ Fѫ Vӣ hҥ tҫng, viӋc cҩS Qѭӟc sҥch luôn là mӝt trong nhӳng vҩQÿӅ ÿѭӧc chính quyӅn thành phӕ TXDQWkPKjQJÿҫu HӋ thӕng phân phӕL Qѭӟc Qj\ ÿѭӧc hình thành tӯ thӡi Pháp thuӝc, sӱ dөQJ OkX QăPNK{QJÿӗng bӝ vӅ chҩt liӋu, chӫng loҥi và mҥQJOѭӟi trҧi dài trên diӋn rӝng MҥQJOѭӟi ÿѭӡng ӕng cӫa thành phӕ có chiӅu dài khoҧng 4500 km (theo thӕng kê ÿѭӡng kính ӕng !PP WKHRÿyÿѭӡng ӕng có tuәi thӑ > 20 QăPFKLӃm khoҧng 38%, cung cҩp 1,8 triӋX P Qѭӟc sҥch cho toàn thành phӕ ĈiQJ FK~ ê Oj OѭӧQJ Qѭӟc thҩt thoát tӯ hӋ thӕng cҩSQѭӟc sҥFKÿmOrQWӟi khoҧng 38% Vì vұy, viӋc hoàn thiӋn và xây dӵng mӟi mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc có vai trò hӃt sӭc quan trӑQJYjFNJQJOj thách thӭc lӟn
Trang 18HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 19701823
Vì thӃ, ngày nay hӋ thӕng phân phӕLQѭӟFÿyQJPӝt vai trò vô cùng quan trӑng WURQJÿӡi sӕQJÿ{WKӏ và ngay cҧ ӣ nông thôn Là mӝt phҫn quan trӑng cӫDFѫVӣ hҥ tҫng mà viӋc xây dӵQJÿzLKӓi phҧLÿҫXWѭYӟi mӝWFKLSKtÿiQJNӇ Mӝt thiӃt kӃ thích hӧp có thӇ làm giҧm tәng chi phí xây dӵng cӫa dӵ án [2] FNJQJQKѭJL~SWLӃt kiӋm tài nJX\rQP{LWUѭӡng Chi phí xây dӵng mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc chiӃm khoҧng 70% tәng chi phí xây dӵng toàn bӝ hӋ thӕng cҩSQѭӟc theo Babu và Vijayalakshmi [3]ĈLӅXQj\ÿmlàm nҧy sinh nhu cҫu giҧm chi phí bҵng cách chӑQ ÿѭӡng kính ӕng thích hӧp cho mҥng trong sӕ FiFÿѭӡng kính ӕng có sҹn trên thӏ WUѭӡQJNKiFQKDXÿӇ ÿiSӭng chi phí tӕi thiӇu cӫa mҥng mà vүQÿiSӭQJÿѭӧc các yêu cҫu vӅ thӫy lӵc liên quan tӟi các yêu cҫu áp lӵc và nhu cҫu nút [4]
Nhӳng vҩQÿӅ ÿmWUuQKEj\ ӣ trên cho thҩy viӋc nghiên cӭu tӕLѭXKyDWKLӃt kӃ mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc là vҩQÿӅ thұt sӵ cҫn thiӃWYjÿmÿѭӧc quan tâm rҩt nhiӅu trên thӃ giӟi Ӣ ViӋt Nam, viӋc nghiên cӭu vҩQÿӅ WUrQFKѭDÿѭӧc quan tâm nhiӅXGRÿyPөc ÿtFKFӫa luұQYăQQj\OjQKҵm tìm ra mӝt pKѭѫQJSKiSWtQKWRiQWӕLѭXFyWKӇ ӭng dөng vào thӵc tӃ thiӃt kӃ mҥQJ Oѭӟi cҩS Qѭӟc ThiӃt kӃ tӕL ѭX PҥQJ Oѭӟi cҩS Qѭӟc bҵng viӋF [iF ÿӏnh giá trӏ ÿѭӡng kính ӕng hӧp lí vӟL FKL SKt ÿҫX Wѭ Wӕt nhҩt mà vүn thӓa mãn các yêu cҫu vӅ thӫy lӵc là phҥPYLÿӅ tài sӁ nghiên cӭu
1.2 Lӵa chӑQÿӅ tài
MҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc có hình dҥng rҩt khác nhau, phө thuӝc vào nhiӅu yӃu tӕ và cách thӭc hoҥW ÿӝng cӫa mҥQJ OѭӟL FNJQJ NKiF QKDX ĈLӅX KzD NK{QJ NKt OѭX WUӳ và các trҥPEѫPFNJQJWKDPJLDYjRPҥQJOѭӟL'RÿyYLӋc thӵc hiӋn mӝt thiӃt kӃ mҥng tӕL ѭX Oj NKi SKӭc tҥp do mӕi quan hӋ phi tuyӃn tính giӳa các dòng chҧy trong các ÿRҥn ӕng TӕF ÿӝ kinh tӃ cӫa mӝW ÿRҥn ӕng không chӍ phө thuӝc vào chính tӕF ÿӝ dòng chҧ\ÿѭӧc tính toán ÿRҥn ӕng, mà còn phө thuӝFYjROѭXOѭӧng chung cӫa toàn mҥng, hình dҥng cӫa mҥng và vӏ trí cӫDÿѭӡng ӕng này trong mҥng Bҩt kǤ sӵ WKD\ÿәi nào vӅ vұn tӕc v trong mӝWÿRҥn ӕng dүQÿӃn sӵ WKD\ÿәi các chӍ sӕ cӫa toàn mҥng
Trên thӃ giӟi, vҩQÿӅ thiӃt kӃ tӕLѭXPҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc tӯ OkXÿmWKXK~WQKLӅu chuyên gia trong các ngành nghiên cӭu và ӭng dөng 7X\QKLrQWUѭӟFÿk\WURQJWKӡi kǤ NKLPi\WtQKFKѭDSKiWWULӇn thì các nhà nghiên cӭu chӫ yӃXÿѭDUDFiFF{QJWKӭc kinh nghiӋPÿӇ WtQKWRiQÿѭӡng kính ӕng kinh tӃ dӵDYjROѭXOѭӧng cӫDÿRҥn ӕng
Trang 19HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 19701824
Khi máy tính càng lúc càng phát triӇQKѫQFiFFKX\rQJLDÿmVӱ dөng công cө Pi\WtQKÿӇ phát triӇn các thuұt toán tuyӃn tính, phi tuyӃn, thuұt toán di truyӅQ«ÿLsâu vào nghiên cӭu các vҩQÿӅ khác nhau ҧQKKѭӣQJÿӃn viӋc thiӃt kӃ tӕLѭXYjYұn hành tӕLѭXPҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc trong nhiӅXWUѭӡng hӧp Tuy nhiên các mô hình này chӍ ÿѭӧc áp dөng vӟLFiFP{KuQKÿѫQJLҧn và các giҧ ÿӏnh bӏ ràng buӝc dүQÿӃn tӕLѭXcөc bӝ, kӃt quҧ EjLWRiQWKXÿѭӧc không hӝi tө
Trong nhӳQJ QăP JҫQ ÿk\ FiF WKXұt toán tiӃQ KyD WKѭӡQJ ÿѭӧF ѭX WLrQ lӵa chӑn vì khҧ QăQJÿӕi phó vӟi các vҩQÿӅ phӭc tҥp, phi tuyӃn tính và các vҩQÿӅ tӕLѭXhóa rӡi rҥF QKѭ Oj WKLӃt kӃ hӋ thӕng phân phӕL Qѭӟc Ĉһc biӋt là phát triӇn các thuұt WRiQODLJKpSÿӇ nâng cao hiӋu quҧ các thuұt toán tӕLѭXKyDFҧi tiӃn phát triӇn các thuұt toán gӕFÿӇ khҳc phөFÿѭӧc các hҥn chӃ cӫa thuұt toán gӕc
Nghiên cӭu này áp dөng thuұt toán sói xám (GWO), là mӝt thuұt toán khám phá mӟLÿѭӧc giӟi thiӋXYjRQăPEӣi Mirjalili [5]&KRÿӃn hiӋn tҥi, thuұt toán *:2 ÿm ÿѭӧc áp dөng và phát triӇn trong nhiӅX OƭQK YӵF WX\ QKLrQ FKѭD ÿѭӧc áp dөng vào bài toán tӕL ѭX FKL SKt WKLӃt kӃ mҥQJ Oѭӟi hӋ thӕng phân phӕL Qѭӟc Các nghiên cӭX WUѭӟF ÿk\ ÿm FKӭng minh GWO có nhiӅX ÿLӇm mҥnh, phù hӧS ÿӇ giҧi quyӃt các vҩQÿӅ tӕLѭXQKѭWKXұWWRiQÿѫQJLҧn, ít các thông sӕ ÿҫu vào, tӕFÿӝ hӝi tө FDRYjÿһc biӋt là khҧ QăQJNKDLWKiFYѭӧt trӝL7X\QKLrQ*:2FNJQJFyQKӳQJÿLӇm yӃu cҫn khҳc phөFQKѭ \Ӄu ӣ mһWWKăPGzYuWKLӃu sӵ ÿDGҥng cӫa quҫn thӇ ViӋc mӣ rӝng vùng tìm kiӃm và tránh tӕLѭXFөc bӝ chӍ phө thuӝc vào hai biӃQWURQJSKѭѫQJtrình tӕLѭX'RÿyYӟi bài toán có vùng không gian tìm kiӃm quá lӟn, GWO dӉ UѫLvào tӕLѭXFөc bӝ Trong nghiên cӭu này, nhҵm giҧi quyӃt vҩQÿӅ hӝi tө sӟm cӫa GWO WURQJJLDLÿRҥn WKăPGzWKXұt toán lai ghép GWO-++2ÿѭӧFÿӅ xuҩt Thuұt toán diӅu hâu Harris (HHO) vӟi thӃ mҥQK Yѭӧt trӝL WURQJ JLDL ÿRҥQ WKăP Gz ÿѭӧc sӱ dөQJ ÿӇ khҳc phөFQKѭӧFÿLӇm trên cӫa GWO HHO [6] ÿѭӧc phát triӇQYjRQăP ÿӇ bҳt FKѭӟFSKRQJFiFKVăQPӗi cӫa diӅu hâu Harris ViӋc kӃt hӧp hai thuұWWRiQQj\ÿѭӧc dӵ ÿRiQFXQJFҩp mӝt thuұt toán lӵa chӑQWtQKQăQJÿѫQJLҧn và mҥnh mӁÿҥWÿѭӧc mӝt sӵ cân bҵng tӕt giӳDJLDLÿRҥQWKăPGzYjNKDLWKiF
Vì vұ\ÿӅ tài cӫa luұQYăQOj Phát triӇn thuұt toán lai ghép sói xám (GWO) - Harris Hawks (HHO ÿӇ tӕLѭXFKLSKtthiӃt kӃ mҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕi Qѭӟc
Trang 20- Ӭng dөng thuұt toán lai ghép GWO-HHO (ngôn ngӳ 0$7/$% ÿӇ giҧi mô hình tӕLѭXhóa thiӃt kӃ mҥng cҩSQѭӟc
- KiӇm nghiӋm mô hình bҵng cách so sánh lӡi giҧi cӫa mô hình vӟi các lӡi giҧi bҵQJFiFSKѭѫQJSKiSNKiFVҹn có trong các bài báo khoa hӑc
- Áp dөQJP{KuQKÿӇ tӕLѭXKyDcho mҥQJOѭӟi cҩp nѭӟc thӵc tӃ ÿyOjPҥng Oѭӟi quұn Phú Nhuұn, Bình Thҥnh
1.4 ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu
- Thӡi gian nghiên cӭu: 22/02/2021 ÿӃn 12/12/2021 - Môn hӑc: Luұn YăQ thҥFVƭ 2021
- ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu:
+ ThiӃt kӃ tӕLѭXPҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc
+ Phát triӇn thuұt toán lai ghép GWO-HHO ÿӇ giҧi bài toán tӕLѭXchi phí thiӃt kӃ mҥQJOѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc
1.5 Cҩu trúc luұQYăQ
- &KѭѫQJ Mӣ ÿҫu: Giӟi thiӋu chung vӅ vҩQ ÿӅ nghiên cӭu, ÿӕL Wѭӧng và
phҥm vi nghiên cӭXêQJKƭDNKRDKӑc và thӵc tiӉn cӫDÿӅ tài
- &KѭѫQJ2 3KѭѫQJSKiSOXұn nghiên cӭu: Trình bày vӅ SKѭѫQJSKiS TX\
trình nghiên cӭu và các công cө thӵc hiӋn trong nghiên cӭu
- &KѭѫQJ3 Tәng quan tình hình các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\: Trình bày tәng
quan tình hình nghiên cӭu trong và ngoài
- &KѭѫQJ &ѫ Vӣ lý thuyӃt vӅ các thuұt toán sӱ dөng: Trình bày Fѫ Vӣ lý thuyӃt vӅ các thuұt toán tӕLѭXvà mô hình phát triӇn thuұt toán lai GWO-HHO
Trang 21HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 19701826
- &KѭѫQJ &ѫVӣ lý thuyӃt và mô hình tính toán thӫy lӵc: 7UuQKEj\FѫVӣ lý
thuyӃt thӫy lӵc tính toán, hàm mөc tiêu và các ràng buӝc, giӟi thiӋu vӅ phҫn mӅm tính toán thӫy lӵc Epanet và mô hình kӃt hӧp thuұt toán GWO-HHO vào giao diӋn lұp trình Epanet-Matlab Toolkit
- &KѭѫQJ KiӇm nghiӋm mô hình, so ViQKÿiQKgiá kӃt quҧ và ӭng dөng thӵc tӃ: KiӇm nghiӋm thuұt toán qua ba nghiên cӭu mҥQJ OѭӟL ÿLӇn hình, so
sánh kӃt quҧ vӟi các thuұt toán nghiên cӭX WUѭӟc NhұQ [pW ÿiQK JLi YӅ ѭXQKѭӧFÿLӇm cӫa thuұt toán lai ghép GWO-HHO và áp dөng mô hình vào tính toán tӕLѭXPҥQJOѭӟi thӵc tӃ quұn Phú Nhuұn ± Bình Thҥnh (Hӗ Chí Minh) - &KѭѫQJ 7 KӃt luұn và kiӃn nghӏ: Trình bày các kӃt luұn vӅ vҩQÿӅ nghiên
cӭu, ÿӅ xuҩt và kiӃn nghӏ cho nhӳng nghiên cӭXWURQJWѭѫQJODL
/é'2&+Ӑ1Ĉӄ7¬,- ;iFÿӏQKYҩQÿӅQJKLrQFӭX
0Ө&7,Ç81*+,Ç1&Ӭ8- ;iFÿӏQKÿӕLWѭӧQJQJKLrQFӭX
3+Ҥ09,1*+,Ç1&Ӭ8- *LӟLKҥQFӫDSKҥPYLQJKLrQFӭX- 3KѭѫQJSKiSTX\WUuQKQJKLrQFӭX
- 3KҫQPӅPP{KuQKQJKLrQFӭX
7+8Ұ772È17Ӕ,Ѭ8 - 7KXұWWRiQVyL[iP*:2 - 7KXұWWRiQ++2
- 6RViQKNӃWTXҧNKLiSGөQJGWO-HHO thông qua các nghiên FӭXÿLӇQKuQK
Hình 1-2 : /ѭXÿӗ thӇ hiӋn bӕ cөc luұQYăQ
Trang 22HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 19701827
&+ѬѪ1* 3+ѬѪ1*3+È3/8ҰN NGHIÊN CӬU
2.1 3KѭѫQJSKiSTX\WUuQKQJKLrQFӭu
- Nghiên cӭX ÿѭӧc hình thành tӯ nhӳng vҩQ ÿӅ còn tӗQ ÿӑng, bҩt cұp trong cuӝc sӕng và cҫQÿѭӧc phҧi giҧi quyӃt tӕLѭXKѫQ9ӟi sӵ hӛ trӧ tӯ công cө tìm kiӃm QKѭ JRRJOHWҥp chí, báo khoa hӑc WURQJYjQJRjLQѭӟc sӁ làm tiӅn ÿӅ FKRFѫVӣ lý thuyӃWEѭӟFÿҫu cӫa nghiên cӭu
- Tӯ ÿySKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿѭӧFKuQKWKjQK[iFÿӏnh tính khҧ thi và tiӃn hành lұp trình thuұWWRiQÿӇ giҧi quyӃWEjLWRiQ/ѭXÿӗ ÿѭӧc trình bày QKѭEҧQJErQGѭӟi:
- 3KҫQPӅPWtQKWRiQWKӫ\OӵF
- 1KӳQJYҩQÿӅOLrQTXDQÿӃQWtQKFKLSKtWKLӃWNӃPҥQJOѭӟLQѭӟF
- &iFEjLEiRWURQJQѭӟFYjQѭӟFQJRjL- &iFWKXұWWRiQFyWKӇiSGөQJ(GWO, HHO, GA )
(SKѭѫQJSKiS, WKXұWWRiQ)
/ұSWUuQKWKXұWWRiQYjSKѭѫQJSKiSWӕLѭX
Trang 23HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 19701828
2.2 Công cө nghiên cӭu
Tӯ quy trình nghiên cӭXÿѭӧFÿӅ cұp ӣ trên, kӃt hӧp vӟi các công cө GѭӟLÿk\ÿӇ hӛ trӧ cho quá trình nghiên cӭu:
Bҧng 2-1: Công cө thӵc hiӋn nghiên cӭu
Trang 24Trong nhӳQJ QăP JҫQ ÿk\ FiF WKXұt toán tiӃQ KyD WKѭӡQJ ÿѭӧF ѭX WLrQ Oӵa chӑn vì khҧ QăQJÿӕi phó vӟi các vҩQÿӅ phӭc tҥp, phi tuyӃn tính và các vҩQÿӅ tӕLѭXhóa rӡi rҥFQKѭOjWKLӃt kӃ hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc Các thuұt toán tiӃQKyDÿѭӧc sӱ dөng rӝng rãi nhҩt là thuұt toán di truyӅn (GA) [12] dӵa trên các quy luұt tiӃn hóa tӵ nhiên và lӵa chӑn KӇ tӯ QăP *$ÿmÿѭӧc áp dөng rӝQJUmLÿӇ tӕLѭXKyDWKLӃt kӃ mҥQJOѭӟLQѭӟc cӫa nhiӅu tác giҧ [13-16], thuұt toán nhҧy Ӄch xáo trӝn (SFLA) cӫa Eusuff và Lansey [17], thuұt toán tiӃn hóa vi phân (DE) cӫa Suribabu [18] Các thuұt toán lҩy cҧm hӭng tӯ thiên nhiên bao gӗm tӕLѭu hóa bҫ\ÿjQ 362 ÿѭӧc phát triӇn bӣi Sedki và Ouaza [19], thuұt toán bҳW FKѭӟc hành vi loài quҥ (CSA) cӫa Hossein Fallah [20], hay gҫQÿk\QKҩt là thuұt toán cá voi (WOA) cӫa Riham M Ezzeldin [21]
ĈӇ nâng cao hiӋu quҧ cӫa các thuұt toán tӕLѭXKyD cҧi tiӃn nhӳng hҥn chӃ cӫa thuұt toán gӕc, FNJQJ ÿm Fy các nghiên cӭu phát triӇn và lӵa chӑn lai ghép các thuұt WRiQQKѭVDX WӕLѭXKyDEҫ\ÿjQNӃt hӧp vӟi tìm kiӃm hài hòa (PSO-HS) cӫa Geem [22], tӕLѭXKyDEҫy hҥt kӃt hӧp vӟi tiӃn hóa khác biӋt (PSO-DE) cӫa Sedki và Ouazar [19], tìm kiӃm chim cu gáy kӃt hӧp vӟi tìm kiӃm hòa âm (CH-HS) cӫa Sheikholeslami [23], tìm kiӃPWKHRNtFKWKѭӟFÿӝng rӡi rҥc (HDDDS) cӫa Tolson và cs [24]
Trang 25E.Alperovit,
U Shamir 1977
- %jL EiR ÿӅ [XҩW SKѭѫQJ SKiS WRiQ JҫQÿ~QJ SKѭѫQJSKiSTX\KRҥFKWX\ӃQWtQKgradient), VӱGөQJFiFQJKLӋPWX\ӃQWtQKÿӇJLҧPÿӝSKӭFWҥSFӫDFiFEjLWRiQSKLWX\ӃQ ĈѭDUDF{QJWKӭFFKRP{KuQK WӕL ѭXFKRSKҫQ YzQJQJRjL ± vòng trong) EҳW EXӝF SKѭѫQJ SKiS YzQJ QJRjL EDRJӗP[ӱOêOѭXOѭӧQJÿѭӧFÿѭDYjRPҥQJKLӋQ Fy WURQJ NKL SKѭѫQJ SKáp vòng WURQJEDRJӗP[iFÿӏQKJLҧLSKiSWӕL ѭXFKR FiF JLi WUӏ WURQJ PҥQJ ÿѭӡQJ NtQKӕQJ YӟL JLi WUӏ OѭX OѭӧQJ ÿm ÿѭӧF SKkQSKӕL
- +ҥQFKӃFӫDSKѭѫQJSKiSOjOӡLJLҧLWKXÿѭӧF NK{QJ KӝL Wө VDX PӝW Vӕ OҫQ OһSQKҩWÿӏQKWKuFKLSKtOҥLEҳWÿҫXWăQJ WUӣOҥL
2
Application of LINGO to the Solution of the Water Supply 6\VWHPƍVOptimal Operation Model [11]
Niu guan & Zhang hongwei
Zhi-2002
- 7URQJ QJKLrQ FӭX Qj\ /,1*2 ÿѭӧF VӱGөQJ WKjQK F{QJ ÿӇ JLҧL TX\ӃW P{ KuQKWӕL ѭXKyDPҥQJOѭӟL FҩS QѭӟF7URQJP{KuQK FiF QKkQ Wӕ ҧQK KѭӣQJ WӟL FKL SKtFKRWRjQEӝTXiWUuQKKRҥWÿӝQJKӋWKӕQJFҩSQѭӟFÿӅXÿѭӧF[HP[pW6DXÿyKjPmөFWLrXÿѭӧFWKLӃWOұSVDRFKRÿҧPEҧRKLӋXTXҧYӅNLQKWӃYjQKXFҫXVӱGөQJ - ӃW TXҧ ӭQJ GөQJ WKӵF WӃ FKR WKҩ\
/,1*2WtQKNKiFKtQK[iFVӵFKrQKOӋFKJLӳD NӃW TXҧ WtQK WRiQ WURQJ /,1*2 YjOѭXOѭӧQJQѭӟFSKөFYөWURQJWKӵFWӃUҩWQKӓ 7X\ QKLrQ YҩQ ÿӅ JһS SKҧL WURQJTXi WUuQK Vӱ GөQJ /,1*2 Oj OӡL JLҧL WӕLѭXFөFEӝFKRWӯQJÿLӇP
Trang 26HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 197018211
3
An improved genetic algorithm for pipe network optimization [16]
Graeme C
Dandy và cs 1996
- Bài báo này trình bày mӝW F{QJ WKӭFWKXұW WRiQ GL WUX\ӅQ *$ FҧL WLӃQ ÿӇ WӕLѭX KyD PҥQJ OѭӟL FҩS QѭӟF ӃW TXҧÿѭӧFWUuQKEj\VRViQKKLӋXVXҩW FӫDF{QJWKӭF*$WUX\ӅQWKӕQJ
- ӃW TXҧ QJKLrQ FӭX ÿLӇQ KuQK FKR WKҩ\*$FҧLWLӃQKRҥWÿӝQJWӕWKѫQÿiQJNӇVRYӟL *$ ÿѫQ JLҧQ 1JRjL UD *$ FҧL WLӃQKRҥWÿӝQJWӕWKѫQFiFSKѭѫQJSKiSWӕLѭXKyDWUX\ӅQWKӕQJÿѭӧFVӱGөQJWUѭӟFÿk\QKѭ SKѭѫQJ SKiS OұS WUuQK WX\ӃQ WtQKÿӝQJ Yj SKL WX\ӃQ Yj SKѭѫQJ SKiS WuPNLӃPNLӇXOLӋWNr
4
Optimization of water
distribution network design using the shuffled frog leaping
algorithm [17]
Muzaffar M Eusuff & Kevin E Lansey
2003
- 6KXIIOHG )URJ /HDSLQJ 6)/$ Oj PӝWWKXұWWRiQ ÿӇJLҧLFiFEjLWRiQWӕLѭXKyDUӡL UҥF Ӣ ÿk\ Qy ÿѭӧF iS GөQJ ÿӇ [iFÿӏQKNtFKWKѭӟFÿѭӡQJӕQJUӡLUҥFWӕLѭXFKRPҥQJÿѭӡQJӕQJPӟLYjFKRYLӋFPӣUӝQJPҥQJ
- %jL EiR Qj\ WyP WҳW Vӵ SKiW WULӇQ FӫD6)/$1(7 PӝW P{ KuQK Pi\ WtQK OLrQNӃW 6)/$ và SKҫQ PӅP P{ SKӓQJ WKӫ\OӵF (3$1(7YjFiFFKӭF QăQJWKѭYLӋQFӫDQyӬQJGөQJFӫD6)/$1(7YjRFiFYҩQÿӅWKLӃWNӃPҥQJWjLOLӋXVDXÿyÿѭӧFP{Wҧ
5
Hybrid particle swarm
optimization and differential evolution for optimal design of water
distribution systems [19]
A.Sedki &
D.Ouazar 2012
- %jLEiRQj\ÿӅ[XҩWSKѭѫQJSKiS WӕLѭXKyD Eҫ\ ÿjQ lai 362 Yj SKѭѫQJ SKiSWLӃQKyD YLSKkQ '(