[发明专利]基于改进型遗传算法的管道自动优化布置方法

说明书

所属技术领域

本发明涉及一种管道优化布置的方法，特别是一种基于改进型遗传算法的管道自动优化布置的方法，属于管道优化布置的计算机应用领域。

技术背景

管道运输广泛应用于国民生活的方方面面，实现管道的自动优化布置能有效地节约经济成本，缩短设计周期，提高空间利用率。目前管道优化布置工作主要依靠经验丰富的专家人工完成，由于缺少稳定有效的管道优化布置方法支持，许多工程管道的布置沿用平面剖面图的方式进行设计，需要大量的人工经验操作，不仅繁琐、费时、耗力，而且显示方式不直观，易造成设备及管线之间的相互碰撞，精度不高等问题，现场的返工率高。

在现已提出的管道优化布置方法中遗传算法作为一种群体型随机搜索算法对管道的优化布置设计有比较好的效果，但传统的遗传算法在实际应用中存在收敛速度慢，易陷入局部最优等问题。

发明内容

为了解决目前管道布置中存在的需要大量人工经验操作，缺少稳定有效的管道自动优化设计的方法支持以及传统遗传算法在管道优化布置中存在缺陷等问题，本发明提供一种基于改进型遗传算法的管道自动优化布置方法。该方法通过改进传统的遗传算法，使遗传算法可以稳定有效地应用于管道优化布置中，有效地解决了传统遗传算法收敛速度慢，易陷入局部最优等问题，具有收敛速度快，稳定性好等优点。极大地简化了管道优化布置工作，对现场管道优化布置操作有很好的指导意义。

本发明所提供的技术方案是：提供一种基于改进型遗传算法的管道自动优化布置方法，其主要步骤如下：

(1)采集管道布置现场数据，确定现场的设备位置，大小尺寸，管道接口位置以及管道半径等管道布置参数；

(2)在计算机内对模拟管道布置空间进行空间划分，将管道布置空间划分为不同的行、列和层；

(3)构造以管长、弯头数、能量和重力势能为权重系数的管道优化布置的目标函数；

(4)制定目标管道的优化布置方案，确定目标管道的算法参数；

(5)调用改进型遗传算法，对管道路径种群进行遗传运算操作，得到目标管道的最终优化路径；

(6)输出目标管道的优化布置结果在管道布置空间中的分布图形，当管道布置空间内存在多条目标管道时，可依次进行，将已布置完成的管道路径作为障碍物处理，重复以上步骤，直至完成所有目标管道的优化布置。

其中本发明所采用的对模拟管道布置空间进行空间划分的具体做法是：将设备作为障碍物简化成包容该障碍物的长方体包容盒，根据管道直径及管道与包容盒的最小安全距离，将包容盒向外扩展一定的距离，对于管道布置空间来说是向内收缩一定距离，对交叠的包容盒重新划分，得到相互邻接的包容盒，同时管道则收缩成线，得到姿态空间，将姿态空间作为新的管道布置空间，设备上的原始管道接口点沿管道方向发出射线与扩展后的包容盒表面交于一点，该点作为姿态空间中新的管道接口点，以各包容盒边界面以及管道起点和终点处的局部坐标平面为分割面将空间划分为不同的行、列和层，在进行多条管路布置时，已布置完成的管路作为新的障碍物处理。

本发明所采用的改进型遗传算法在对管道路径进行编码时采用了双重编码方式，路径节点坐标有两种不同的表示方式：以路径节点在模拟管道布置空间划分的行、列、层的序号表示和以路径节点在模拟管道布置空间中的实际位置坐标表示。并利用启发式变异等改进的遗传操作极大的提高了遗传算法在管道优化布置中的稳定性和收敛速度。本发明在调用改进型遗传算法对管道路径进行优化运算时，包含以下步骤：

第一步：编码路径，以管道中的弯头为节点，以模拟管道布置空间中连接管路起点和终点的节点串的形式对管道路径进行编码，节点坐标的表示方式选用节点在模拟管道布置空间划分的行、列、层的序号表示；

第二步：种群初始化，种群规模M，在模拟管道布置空间插入过渡点，通过过渡点随机生成管道路径，完成种群初始化；

第三步：启发式变异，启发式变异概率P_sm、最大启发式变异长度l_sm，随机选择两个节点作为变异点，按初始路径的生成方式生成一条优秀子路径替换原来两点间的路径；

第四步：适应度评价，将路径种群节点坐标的表达方式转化为节点在模拟管道布置空间中的实际坐标形式，并在路径首尾处添加姿态空间转换前管道原始起点和终点的坐标位置，原始起点和终点只参与适应度中管道长度和弯头数的计算，不对其新增的管段进行能量值计算和碰撞检测，通过管道优化布置的目标函数对路径种群进行适应度评价；