1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn thạc sĩ Quản lý xây dựng: Cải tạo và tối ưu mạng lưới cấp nước cho các dự án cấp thoát nước đô thị sử dụng trí tuệ nhân tạo

101 1 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề CҦi TҤO VÀ TӔ, Ѭ8 0Ҥ1* /ѬӞI CҨ3 1ѬӞC CHO CÁC DӴ ÁN CҨ3 7+2ẩ7 1ѬӞ& Ĉé 7+ӎ SӰ DӨNG TRÍ TUӊ NHÂN TҤO
Tác giả NguyӉQ 7KDQK 9ƭ
Người hướng dẫn TS. PhҥP 9NJ +ӗQJ 6ѫQ, TS. Chu ViӋW &ѭӡng, PGS.TS. /ѭѫQJ Ĉӭc Long, TS. NguyӉn Thanh ViӋt
Trường học Ĉҥi hӑc Bỏch Khoa TPHCM
Chuyên ngành Quҧn lý xõy dӵng
Thể loại LuұQ YăQ
Năm xuất bản 2021
Thành phố Tp. Hӗ Chớ Minh
Định dạng
Số trang 101
Dung lượng 1,58 MB

Nội dung

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.. HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 197018

Trang 1

-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 2

Cán 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\

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 3

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA

CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM

Ĉӝc lұp - Tӵ do - Hҥnh phúc

NHIӊM VӨ LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Hӑ tên hӑc viên: NGUYӈ17+$1+9Ƭ MSHV : 1970182

1Jj\WKiQJQăPVLQK27/07/1996 1ѫLVLQK/kPĈӗng

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 4

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 I

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 hӑFNKyDYjÿһc 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 5

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 II

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 6

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 III

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 7

Tôi xin chӏu trách nhiӋm hoàn toàn vӅ công viӋc thӵc hiӋn cӫa mình

Tp Hӗ Chí Minh, ngày 20 tháng 12 QăP

NguyӉQ7KDQK9ƭ

Trang 8

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 V

MӨC LӨC

LӠI CÁ0Ѫ1 i

TÓM TҲT ii

ABSTRACT iii

LӠ,&$0Ĉ2$1 iv

DANH MӨC CÁC HÌNH viii

DANH MӨC CÁC BҦNG x

DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT xii

&+ѬѪ1*0Ӣ ĈҪU 1

Ĉһt vҩQÿӅ 1

1.2 Lӵa chӑQÿӅ tài 3

1.3 MөFÿtFKQJKLrQFӭu 5

ĈӕLWѭӧng và phҥm vi nghiên cӭu 5

1.5 Cҩu trúc luұQYăQ 5

&+ѬѪ1* 3+ѬѪ1*3+È3/8ҰN NGHIÊN CӬU 7

3KѭѫQJSKiSTX\WUuQKQJKLrQFӭu 7

2.2 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 9

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 VI

4.2.2 0{KuQKWRiQKӑFYjWKXұWWRiQ 21

4.2.3 +ӋWKӕQJSKkQFҩS[mKӝL 21

7KXұWWRiQWӕLѭXGLӅXKkXHarris ± Harris hawks optimization (HHO) 28

4.3.1 éWѭӣQJFӫDTXiWUuQKSKiWWULӇQWKXұWWRiQ 28

4.3.2 0{KuQKWRiQKӑFYjWKXұWWRiQ 29

4.4 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

5.2.1 Epanet là gì? 42

5.2.2 Khҧ QăQJP{SKӓng thӫy lӵc 43

5.2.3 Khҧ QăQJP{SKӓng chҩWOѭӧQJQѭӟc 44

5.2.4 &iFEѭӟc ӭng dөng Epanet 44

5.3 Epanet-Matlab toolkit ± Bӝ công cө ӭng dөng Epanet vào bài toán tӕLѭX 45 5.3.1 Epanet-Matlab toolkit là gì? 45

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 10

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 VII

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 11

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 VIII

DANH MӨC CÁC HÌNH

Hình 1-1: 6ѫÿӗ hӋ thӕng cҩSQѭӟc dùng nguӗQQѭӟc mһt [1] 1

Hình 1-2 : /ѭXÿӗ thӇ hiӋn bӕ cөc luұQYăQ 6

Hình 2-1: Quy trình nghiên cӭXÿӅ tài 7

Hình 4-1: 6ѫÿӗSKkQORҥLFiFQKiQKFӫDWKXұWWRiQPHWD-heuristic 17

Hình 4-2: +ӋWKӕQJSKkQFҩS[mKӝLWURQJPӝWÿjQVyLWKHRWKӭEұFWӯFDRÿӃQWKҩS 19

Hình 4-3: 4XiWUuQKVăQPӗLFӫDPӝWÿjQVyL 21

Hình 4-4: 0{KuQKYHFWѫ'Yj'YӏWUtWLӃSWKHRFyWKӇ[ҧ\UDFӫDFRQVyL 23

Hình 4-5: 0{WҧTXiWUuQKFұSQKұWYӏWUtPӟLWURQJTXiWUuQKVăQPӗL 24

Hình 4-6: 7ҩQF{QJKRһFNKiPSKiFRQPӗLPӟL 25

Hình 4-7: /ѭXÿӗ thuұt toán GWO 27

Hình 4-8: 'LӅXKkX+DUULV 29

Hình 4-9: *LDLÿRҥQFKtQKFӫDP{KuQKWKXұWWRiQ++2 29

Hình 4-10: +jQKYL(YӟLOҫQOһS 31

Hình 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 12

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 IX

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 13

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 X

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 14

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 XI

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 15

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 XII

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 16

và nhiӋm vө NKiF QKDX ÿѭӧc bӕ trí hӧp lý theo các thành phҫn liên hoàn nhҵP ÿiSӭng tҩt cҧ các yêu cҫu và phҥm vi sӱ dөQJQѭӟc cӫa các khu

ĈLӇn 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

Trang 17

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 2

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 18

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 3

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 19

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 4

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 triӇQYjRQăPÿӇ 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 luұQYăQOjPhát 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 21

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 6

- &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

F{QJFөOұSWUuQK(SDQHW-Matlab Toolkit

626È1+.ӂ748Ҧ

- 6RViQKNӃWTXҧNKLiSGөQJ GWO-HHO thông qua các nghiên FӭXÿLӇQKuQK

Hình 1-2 : /ѭXÿӗ thӇ hiӋn bӕ cөc luұQYăQ

Trang 22

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 7

&+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 QKѭJRRJOHWҥp 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:

ĈһWYҩQÿӅ

7uPNLӃPGӳ OLӋXQJKLrQ

Trang 23

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 8

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

- Sӱ dөng thuұt toán GWO, HHO, GA, Lұp trình mô phӓng bài toán tìm

kӃt quҧ tӕLѭX Công cө lұp trình: Matlab

Trang 24

Trong 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 WRiQQKѭVDXWӕLѭXKyDEҫ\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 25

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 10

Bҧng 3-1: Các nghiên cӭXOLrQTXDQÿӃn tӕLѭXFKLSKtORJLVWLFV

STT Tên bài báo,

- +ҥQFKӃFӫDSKѭѫQJSKiSOjOӡLJLҧLWKXÿѭӧF NK{QJ KӝL Wө VDX PӝW Vӕ OҫQ OһSQKҩWÿӏQKWKuFKLSKtOҥLEҳWÿҫXWăQJ WUӣOҥL

Zhi-Zhang hongwei

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 26

- 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

- %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

- ӃWTXҧWӕLѭXÿѭӧFVRViQKYӟL362WLrXFKXҭQYjFiFSKѭѫQJSKiSWӕLѭXKyDÿmiS GөQJ WUѭӟF ÿy 1JѭӡL WD WKҩ\ UҵQJPSO-'( Oj PӝW SKѭѫQJ SKiS ÿҫ\ KӭDKҽQ ÿӇ JLҧL TX\ӃW FiF YҩQ ÿӅ WKLӃW NӃ KӋWKӕQJSKkQSKӕLQѭӟFYuQyYѭӧWWUӝLKѫQVR YӟL 362 WLrX FKXҭQ Yj FiF WKXұW WRiQNKiFÿmÿѭӧFWUuQKEj\WUѭӟFÿk\

Trang 27

- %jL EiR Qj\ JLӟL WKLӋX Yj iS GөQJ PӝWFiFK WLӃS FұQ WӕL ѭX KyD PӟL WKXұW WRiQWuPNLӃPTXҥFҧLWLӃQ ,&6$ GӵDWUrQVӵFҧLWLӃQFӫDWKXұWWRiQWuPNLӃPTXҥJӕF &6$ EҵQJFiFKWKrPPӝWWKDPVӕWRiQWӱ

- ӃW TXҧFKRWKҩ\ (ICSA) UҩW KӭD KҽQ ÿӇJLҧLTX\ӃWYҩQÿӅWUrQ

và cs

2015

- BjL EiR Qj\ SKiW WULӇQ PӝW SKѭѫQJ SKiSWӕLѭXKyDNӃWKӧSFiLJӑLlà CSHS, trong ÿyWKXұWWRiQWuPNLӃPFKLPFXJi\ &6 ÿѭӧFNӃWKӧSYӟLVѫÿӗWuPNLӃPKjLKzD(HS)

- &iF NӃW TXҧ WKX ÿѭӧF FKR WKҩ\ UҵQJSKѭѫQJSKiS&6+6YѭӧWWUӝLKѫQVRYӟLSKѭѫQJ SKiS &6 WLrX FKXҭQ FNJQJ QKѭSKҫQ OӟQ FiF SKѭѫQJ SKiS WKXұW WRiQ NKiFWUѭӟF ÿk\ÿmÿѭӧFiSGөQJFKRFiFQJKLrQFӭXÿLӇQKuQK

- 7iFJLҧÿӇWKLӃWOұSKjPPөF EDRJӗP chi phí WәQJ ÿӇ [k\ GӵQJ ÿѭӡQJ ӕQJ Yj các FKL SKt TXҧQ Oê KҵQJ QăP %rQ FҥQK ÿyWiF JLҧ FNJQJ ÿѭD UD các WK{QJ Vӕ Fy WKӇ ҧQKKѭӣQJÿӃQKjPPөFWLrX bài toán

- 1JKLrQFӭX FNJQJӭQJGөQJWKXұWWRiQGLWUX\ӅQÿӇWuPFKLSKtWӕLѭXWKLӃWOұSP{KuQK WtQK WRiQ JӑL Oj (GAP) ÿӇ [iF ÿӏQKJLi WUӏ ÿѭӡQJ NtQK WӕL ѭX FKR WKLӃW NӃPҥQJOѭӟLKӋWKӕQJFҩSQѭӟF

Trang 28

HVTH: NGUYӈ17+$1+9Ƭ- 1970182 13

3.2 Thuұt toán tìm kiӃm khám phá GWO

Các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\WKѭӡng sӱ dөng thuұt toán di truyӇn GA, thuұt tӕi tӕi ѭXEҫ\ÿjQ362KD\JҫQÿk\OjWKXұt toán cá voi WOA ÿӇ tӕLѭXFKLSKtthiӃt kӃ mҥng Oѭӟi hӋ thӕng phân phӕLQѭӟc Các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\Yҩp phҧi các hҥn chӃ QKѭ:

- Ĉһt nhiӅu giҧ thiӃt dүQÿӃn bài toán mҩt tính tӵ nhiên

Nghiên cӭu này áp dөng thuұt toán sói xám (GWO), là mӝt thuұt toán tìm kiӃm khám phá mӟLÿѭӧc giӟi thiӋXYjRQăP4 bӣi Mirjalili [5] &KRÿӃn hiӋn tҥi, thuұt toán GWO ÿmÿѭӧc áp dөng và phát triӇn trong nhiӅXOƭQKYӵFWX\QKLrQFKѭDÿѭӧc áp dөng vào bài toán tӕL ѭX chi phí thiӃt 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, nó có rҩt ít tham sӕ và không yêu cҫu thông tin dүn xuҩt trong tìm kiӃPEDQÿҫu Ngoài ra nó rҩWÿѫQgiҧn, dӉ sӱ dөng, linh hoҥt, có thӇ mӣ rӝng và có khҧ QăQJÿһc biӋWÿӇ tҥo ra sӵ cân bҵng phù hӧp giӳa viӋc WKăPGzYjNKDLWKiFWURQJTXiWUuQKWuPNLӃm dүQÿӃn sӵ hӝi tө thuұn lӧi Tuy nhiên lҥi yӃu ӣ mһWWKăPGzYuWKLӃu sӵ ÿDGҥng cӫa quҫn thӇ ViӋc mӣ rӝng vùng tìm kiӃm

và tránh tӕLѭXFөc bӝ chӍ phө thuӝc vào hai biӃQWURQJSKѭѫQJWUuQKWӕLѭX'RÿyYӟi bài toán có vùng không gian tìm kiӃm quá lӟn, GWO dӉ UѫLYjRWӕLѭXFөc bӝ

ĈmFyPӝt sӕ nghiên cӭXÿӅ xuҩt các cách cҧi tiӃn và phát triӇn thuұt toán GWO QKѭN.Singh [25] YjFiFÿӗng nghiӋSÿmFҧi tiӃn GWO bҵng cách kӃt hӧp vӟi thuұt toán sin cosin (SCA), trình tӕL ѭX KyD VyL [iP *:2  ÿѭӧc sӱ dөQJ FKR JLDL ÿRҥn khai thác và thuұt toán sin cosin 6&$

Ngày đăng: 02/08/2024, 17:17

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN