Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Методическое пособие 774.pdf
Скачиваний:
7
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
9.68 Mб
Скачать

Вопросы для самопроверки

1.В каких местах на газопроводах следует предусматривать установку запорной арматуры?

2.Нам каком расстоянии от зданий и сооружений, не относящихся к газопроводу, следует предусматривать установку запорной арматуры и продувочных свечей?

3.Как определяется диаметр продувочной свечи?

4.МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТА

ПРОКЛАДКИ ГАЗОПРОВОДА

4.1. Карты влияющих факторов

На выбор трассы прокладки газопровода влияет большое число факторов, имеющих различную природу. Необходимо учитывать влияние каждого из факторов на получаемую трассу, а также относительную значимость факторов. Прокладка трассы газопровода вручную не позволяет провести всестороннее исследование всех факторов и учесть их влияние на трассу газопровода. Кроме того, при ручной прокладке невозможно полное использование имеющихся оцифрованных данных о местности прокладки.

Для автоматизации процесса проектирования трассы газопровода необходимо сформулировать решаемую задачу оптимизации. Эту задачу целесообразно представить как задачу оптимизации на графе. Пусть дан взвешенный ориентированный граф G(V, E). Множество вершин этого графа представляет собой множество всех точек, по которым может прокладываться газопровод. Ребра графа соединяют между собой эти точки. Длина ребра представляет собой стоимость передвижения из одной концевой вершины в другую. Длина ребер или стоимость перемещения задана матрицей C = cij .

Необходимо отыскать последовательность ребер, соединяющую начальную и конечные вершины графа и имеющую наименьшую длину. Таким образом, полученное решение должно удовлетворять следующему условию:

C(m) = C(u) min ,

(1)

um

где u –все ребра, входящие в путь μ.

22

Для того, чтобы приступить к решению задачи выбора трассы прокладки газопровода как задачи оптимизации на графе, необходимо выбрать способ представления исходных данных. От этого будет во многом зависеть дальнейший выбор методов и алгоритмов для определения трассы.

В основном используются два вида представления пространственных данных: векторный и растровый. Каждый из них характеризуется своей областью применения, недостатками и преимуществами. Пример растрового и векторного представления данных приведен на рис. 13.

Рис. 13. Растровые и векторные модели данных

При растровом представлении данных все объекты отображаются на ячейки регулярной сетки. Каждой ячейке соответствует одно значение, отражающее какую-либо усредненную характеристику объекта. В отличие от векторных моделей, дающих информацию о расположении объектов, растровая модель предоставляет информацию о том, что расположено в той или иной ячейке сетки, что, в свою очередь, определяет основное предназначение растровых данных – представление непрерывных поверхностей. Минимальным элементом данных в растровой модели является ячейка сетки. Растровые модели характеризуются рядом признаков, таких как, например, разрешающая способность сетки, ориентация сетки и т.д. Разрешающая способность сетки отражает минимальный линейный размер ячеек сетки. Высокая разрешающая

23

способность сетки означает большое число ячеек, малый их размер, и, как следствие, возможность отображения мелких деталей местности. Ориентация сетки представляет собой угол между направлением на север и направлением вертикальных столбцов сетки. При работе с растровой моделью данных возникает необходимость задания типов данных, хранящихся в ячейках. Тип данных может определяться как существующим природным явлением, так и особенностями применяемых алгоритмов. Данные могут быть представлены целыми числами (например, классы почв), числами с плавающей запятой, символьными типами и т.д.

К преимуществам растровых моделей можно отнести следующие их особенности:

-обработка данных, представленных в виде растра, проще алгоритмизируется;

-растровые данные более пригодны к обработке на основе статистических методов;

-перевод данных из векторных моделей в растровые модели несложен и хорошо автоматизируется.

Обратное преобразование данных затруднительно. К недостаткам растровых моделей можно отнести сложности в организации взаимосвязей объектов,атакжепроблемы,возникающиеиз-заточностирастеризации объектов.

В векторных моделях объекты строятся с помощью прямых линий, полилиний и точек. Объекты, занимающие некоторую площадь, могут быть представлены в виде многоугольников. Благодаря этому, достигается большая точность позиционирования объектов, а также меньшие затраты памяти при представлении дискретных данных. При применении векторных моделей для представления данных пространственные данные представляются как совокупность геометрических объектов, их атрибутов, а также связей между объектами.

С помощью векторных моделей можно представлять и непрерывные объекты или явления. В отличие от растровых моделей, имеющих фиксированную детализацию, определяемую разрешением сетки, векторные модели позволяют иметь в пределах одной карты области с различной детализацией. В векторных моделях легко реализуются операции с линейными и точечными объектами, в то время как в растровых моделях это создает ряд трудностей в силу того, что размер ячейки сетки и размер точечного или линейного объекта, как правило, не совпадают. Векторные модели обладают преимуществом в точности представления данных, поскольку эта точность не ограничена разрешением сетки.

24

Однако не все объекты и явления имеют четко очерченные границы или линейную природу. В некоторых случаях, обусловленных свойствами объектов или способами получения пространственной информации, данные сложно представить в векторном виде. Такие данные как, например, типы почвы и типы растительности на местности удобнее представлять в растровом виде.

Газопроводы по сути своей линейны и потому хорошо представляются в векторной модели данных. Сеть газопроводов естественным образом представляется в виде графа, анализировать и оптимизировать существующие сети удобнее всего именно в таком представлении. Однако при прокладке газопроводов большая часть исходных данных представлена именно в растровом виде. Кроме того, на трассу прокладки газопровода влияет большое число факторов, интеграция которых и учет их относительной значимости в векторной модели сильно затруднены.

При растровом представлении данных, как правило, используются сетки с прямоугольными ячейками. Сами по себе такие сетки не задают графа, по которому будет производиться расчет трассы прокладки газопровода. Граф на прямоугольной сетке строится из тех соображений, что центры ячеек сетки задают вершины графа, а соединения между соседними ячейками сетки задают ребра графа. Для того чтобы из сетки получить граф, необходимо задать способ связности ячеек. В основном используются варианты с 4, 8 и 16 соседними ячейками. На рис. 14 показан способ задания графа с 8 соседними ячейками.

Рис. 14. Задание графа связности для растровых данных

25

Как уже было отмечено, при планировании трассы прокладки газопровода необходимо учитывать большое число факторов. Например, на трассу влияют природные и геологические факторы, наличие дорог и перепады высот. Для дальнейшей обработки все эти данные должны быть представлены в растровом виде. Изначально векторные данные должны быть растеризованы. В итоге каждому фактору сопоставляется растровая карта, отражающая влияние данного фактора на трассу прокладки газопровода. Меньшие численные значения элементов карты означают больший приоритет при выборе маршрута, а большие значения элементов карты – меньший приоритет.

При выборе трассы газопровода помимо других факторов должна учитываться экономическая эффективность газопровода. Поэтому экономическая эффективность должна быть включена в функцию стоимости перемещения по ребрам графа.

Разницу в экономической эффективности двух вариантов прокладки газопровода можно определить по сравнительному чистому дисконтированному доходу:

ЧДД =ЧДД1 ЧДД2

= ДД1,T

К1

ДД2,T

сл

+ К2 ,

(2)

 

1сл

 

2

 

 

где ЧДД1 и ЧДД2 чистый дисконтированный доход вариантов прокладки газопровода, руб.; ДД1,Tсл и ДД2,Tсл – дисконтированный доход за срок службы

вариантов прокладки газопровода; К1

и К2

дисконтированные

капиталовложения вариантов прокладки газопровода, руб.

 

Чистый дисконтированный доход за расчетный период эксплуатации

газопровода определяется по формуле:

 

 

ЧДД = ∆Д1(1+ r)Tсл

К .

(3)

r

 

 

где Д ежегодный расчетный промежуточный доход в течение всего расчетного периода системы теплоснабжения, руб./год; r - расчетная норма дисконта; Тсл продолжительность расчетного периода эксплуатации системы газоснабжения, год.

26

В случае, если варианты прокладки газопровода различаются только затратами, сравнительный чистый дисконтированный доход определяется по зависимости:

ЧДД = К1 +Э1 К2 Э2 ,

(4)

где Э1 и Э2 дисконтированные эксплуатационные расходы за период эксплуатации вариантов прокладки газопровода, руб.

Капиталовложения при строительстве газопровода определяются по следующей зависимости:

К = Кгп + Кзем,гп + Кгрп + Кзем,грп + Ккс + Кзем,кс ,

(5)

где Кгп затраты на сооружение газопроводов, руб.; Кзем,гп затраты на землю, занимаемую газопроводами, руб.; Кгрп затраты на сооружение газорегуляторных пунктов, руб.; Кзем,грп затраты на землю, занимаемую газорегуляторными пунктами, руб.; Ккс затраты на станции катодной защиты,

руб.; Кзем,кс затраты на землю, занимаемую станциями катодной защиты. Эксплуатационные затраты определяются по зависимости:

Э = Эа + Эо + Эр ,

(6)

где Эа амортизационные отчисления, руб.; Э0 дисконтированные затраты на ремонт и обслуживание газопроводов, газорегуляторных пунктов и станций катодной защиты, руб.; Эр дисконтированные затраты на энергоресурсы, руб.

Капиталовложениям при строительстве газопровода К и дисконтированным эксплуатационным расходам Э были сопоставлены растровые карты, которые учитывались в дальнейшем расчете трассы прокладки газопровода.

Для дальнейшей обработки данных необходимо объединить все имеющиеся карты факторов в одну. Для этого нужно определить значимость каждого фактора и степень его влияния на итоговую трассу прокладки. На рис. 15 проиллюстрирован процесс объединения карт факторов.

27

Рис. 15. Объединение карт факторов в единую карту

Карты факторов в растровой модели данных представляют собой матрицы. Обозначим их как Mi, i=1, 2, … , n, где n – количество факторов. Сопоставим каждой карте весовой коэффициент αi. Дальнейшая задача будет

состоять в том, чтобы отыскать коэффициенты αi при условии n αi =1.

i=1

Весовой коэффициент каждой αi карты факторов определяет относительную значимость фактора с индексом i по отношению к прочим факторам. Значение вектора α = ( α1, α2, …, αn) существенно влияет на интегрированную карту, которая, в свою очередь, определяет свойства получаемой трассы прокладки газопровода.

Способы, используемые для получения значений элементов вектора α, можно условно разделить на две категории: методы, получающие значения в результате анализа данных, и методы, использующие оценки экспертов.

Одним из методов, использующим оценки экспертов, является метод анализа иерархий. В этом методе весовые коэффициенты рассчитываются из индивидуальных суждений с использованием матрицы попарных сравнений влияния факторов.

Пусть сравниваются n факторов. Обозначим относительную важность фактора с индексом i относительно фактора с индексом j как aij. Эти значения

образуют квадратную матрицу A = ( aij) порядка n. В этой матрице должны выполняться следующие ограничения:

28

 

1

 

 

 

aij =

 

 

,i

j

 

 

a ji

(7)

 

 

 

.

 

1,i = j

 

 

aij =

 

 

Таким образом, матрица A является обратно-симметричной.

Весовые коэффициенты непротиворечивы, если для элементов матрицы

выполняется свойство транзитивности, то есть aik = aijajk для всех индексов i, j и k. Такая матрица может существовать, если ее элементы представляют собой

точно измеренные значения. Тогда

 

aij

=

ai

 

 

, i=1, 2, …, n; j=1, 2, …, n.

(8)

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

j

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отсюда следует, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

a

 

=

 

a

i

 

a

j

=

a

i

 

= a

 

,

 

(9)

ij

jk

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ik

 

 

a

 

 

 

a

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

j

 

k

 

 

k

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a ji =

aj

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

 

 

(10)

 

 

=

 

 

 

 

=

 

.

 

 

 

ai

ai

 

 

 

aij

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

aj

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Далее, необходимо найти вектор

 

α порядка n такой,

что Aα = λα, то

есть, собственный вектор порядка n.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В случае если элементы

 

матрицы

представляют

собой

отражение

суждений экспертов, условие aik = aijajk может не выполняться, поскольку суждения экспертов могут быть в большей или меньшей степени несовмести-

мы. Тогда вектор ω должен удовлетворять следующим условиям:

Aα = λ

mαx

α

.

(11)

 

 

λmαx n

 

 

 

Если λmax отличается от n, то это означает, что суждения экспертов в той или иной степени противоречивы. В обратном случае, если λmax = n , суждения непротиворечивы. Можно рассчитать так называемый индекс согласованности:

29

µ(x)

Cr =

λmax n

.

(12)

n 1

 

Этот показатель отражает противоречивость суждений экспертов. Как правило, суждения можно считать в достаточной степени непротиворечивыми, если Cr 0,1.

Таким образом, метод анализа иерархии позволяет получить весовые коэффициенты для карт факторов, влияющих на трассу прокладки газопровода, на основе попарного сравнения факторов экспертами. Кроме того, этот метод позволяет оценить степень противоречивости суждений экспертов.

Приведение карт влияющих факторов к единой карте с учетом весов карт

производилось

с

помощью

взвешенной модели. Для каждого элемента

итоговой карты

стоимости

прокладки рассчитывалась взвешенная

сумма

αi M ij , где

αi

весовой коэффициент, соответствующий i-ой

карте

i

 

 

 

 

влияющих факторов, а M ij − значение j-го элемента на i-ой карте влияющих

факторов.

Рассмотрим еще один способ получения итоговой карты стоимости прокладки.

Каждому фактору, влияющему на трассу прокладки газопровода, может быть сопоставлена функция , отражающая отношение значения с

растровой карты данного фактора к факту прокладки газопровода в данной точке карты. Эта функция должна принимать значения из интервала [0, 1]. Тогда эту функцию можно рассматривать как функцию принадлежности к нечеткому множеству.

В классической теории множеств принадлежность к множеству определяется как 0 либо 1, то есть как ложь либо истина. Принадлежность к нечеткомумножествуможетбытьвыраженанепрерывнонаотрезкеот 0(полностью непринадлежитмножеству)до1(полностьюпринадлежитмножеству).

Значение, взятое с растровой карты, соответствующей некоторому фактору, обозначим как x, а функцию принадлежности как µ(x), в таком случае множество упорядоченных пар [x,µ(x)] является нечетким множеством. Функция µ(x) необязательно должна быть линейной, она может принимать любую аналитическую форму. Эта функция может также быть представлена таблицей значений. Значения функции µ(x) отражают степень принадлежности к множеству на основе субъективных суждений.

30

Значения одной карты влияющих факторов могут быть интерпретированы различными способами. Поэтому одной карте может соответствовать более одной функции соответствия.

Необходимо отметить, что в случае, когда рассматриваются несколько факторов, влияющих на прокладку газопровода, функция принадлежности µ(x) должна отражать как относительную важность каждой карты, так и относительную важность значений в пределах одной карты.

Для расчета итоговой карты стоимости прокладки необходимо объединять значения с карт, соответствующих различным факторам, причем каждой из этих карт соответствует собственная функция принадлежности.

Кратко рассмотрим несколько операторов нечеткой логики, которые могут применяться для объединения карт в различных случаях.

Объединение карт, соответствующих влияющим факторам, производится поэлементно. Для каждого элемента карты рассчитываются значения функции принадлежности µ1,µ2,...,µn . На основе этих данных рассчитывается значение

элемента итоговой карты.

1. Оператор нечеткого «И», принцип работы которого определяется функцией m = min(m1,m2,...,mn ). Применяется в тех случаях, когда в некоторой

точке местности необходимо присутствие влияния нескольких факторов одновременно.

2. Оператор нечеткого «ИЛИ», принцип работы которого определяется функцией m = max(m1,m2,...,mn ). Применяется в тех случаях, когда в некоторой

точке местности достаточно влияния хотя бы одного из рассматриваемых факторов.

3. Оператор нечеткого алгебраического произведения, принцип работы

n

которого определяется функцией µ =µi . Применяется в тех случаях, когда

i=1

одновременное действие нескольких факторов в одной точке местности взаимно ослабляет друг друга.

4. Оператор нечеткой алгебраической суммы, принцип работы которого

n

определяется функцией µ =1(1−µi ). Применяется в тех случаях, когда

i=1

несколько факторов, одновременно действующих в некоторой точке местности, взаимно усиливают друг друга.

5. Нечеткий γ-оператор, принцип работы которого определяется функцией µ =µсуммаγ µ1произведен−γ ие , где параметр γ может варьироваться в пределах от 0 до 1. Применяется в тех случаях, когда необходимо объединить эффект

31

действия оператора нечеткой алгебраической суммы и нечеткого алгебраического произведения.

В результате объединения карт стоимости, соответствующих различным факторам, влияющим на маршрут прокладки газопровода, получена итоговая поверхность стоимости. Для расчета трассы прокладки газопровода по этой поверхности использовался алгоритм, предложенный Эдсгером Дейкстрой. Этот алгоритм позволяет найти маршрут с наименьшей стоимостью от каждой точки местности до указанной конечной точки прокладки. Вкратце суть этого алгоритма заключается в сопоставлении каждой ячейке сетки минимальной известной стоимости движения от конечной точки до этой ячейки. На каждой итерации производится попытка уменьшения сопоставленного каждой ячейке значения. Действие алгоритма прекращается, когда для всех ячеек карты рассчитаны стоимости движения до конечной точки.

Вопросы для самопроверки

1.Приведитепримерыфакторов, влияющих навыбор трассы газопровода?

2.Как различаются растровые и векторные модели данных?

3.Каким образом растровые карты влияющих факторов объединяются

вудиную карту?

4.Поясните суть метода экспертных оценок.

4.2.Алгоритм для определения трасс прокладки газопроводов

Взадачу проектирования оптимальной трассы прокладки газопровода входит нахождение эффективного, согласно выбранным критериям, решения. В каждом случае таких решений может быть несколько. В частности, при прокладке трассы газопровода предполагается, что данные, используемые при прокладке – достоверны и достаточны. Однако в силу финансовых и временных ограничений не всегда есть возможность провести все предпроектные исследования с достаточной проработкой. Поэтому при нескольких вариантах трассы газопровода процесс проектирования принимает вариантный характер. Из нескольких решений может быть выбрано наиболее эффективное, выбираемое по одному или нескольким показателям.

При определении трассы прокладки газопровода некоторые факторы

могут не быть включены в расчет при построении поверхностей стоимости. На включение факторов могут повлиять такие их свойства, как локальность. Целесообразным представляется расчет дополнительных маршрутов прокладки

32

газопровода, в достаточной степени соответствующих вы бранным критериям эффективности. Эти маршруты могут использоваться проектировщиком для внесения изменений вручную. Для реализации нахождения нескольких вариантов прокладки газопровода предлагается рассмотреть семейство генетических алгоритмов.

Генетические алгоритмы представляют собой стохастические методы оптимизации, имитирующими процессы эволюции на основе естественного отбора. При решении задачи с помощью генетических алгоритмов используются методы, реализующие наследование, мутацию, отбор и скрещивание имеющихся решений.

К преимуществам генетических методов можно отнести получение достаточно хороших решений при ограниченном времени исполнения алгоритма. Это позволяет использовать их при оптимизации на больших объемах данных. Еще одним преимуществом является то, что генетические алгоритмы не предъявляют существенных требований к виду целевой функции.

При решении задач с помощью генетических методов выделяются несколько последовательных этапов:

1.Определение начальной популяции;

2.Задание функции приспособленности для особей популяции:

3.Селекция особей из текущей популяции;

4.Скрещивание особей из текущей популяции;

5.Мутация особей из текущей популяции;

6.Расчет приспособленности для всех особей;

7.Формирование нового поколения популяции.

Для расчета трасс прокладки газопроводов с применением генетических алгоритмов, необходимо определить представление и структуру данных. Особью в популяции, в терминологии генетических алгоритмов, будет являться вектор переменной длины pi = (p1, p2,..., pn ), представляющий собой последовательность ячеек на сетке, по которой идет расчет трассы прокладки газопровода. Каждая особь в популяции является потенциальным решением поставленной задачи. На рис. 16 приведен пример популяции из двух особей.

33

Рис. 16. Пример популяции из двух особей

Перед началом работы главного цикла генетического алгоритма, необходимо сформировать начальную популяцию. В классическом генетическом алгоритме формирование начальной популяции представляет собой случайный выбор фиксированного числа решений. Однако, в случае, когда решение представляет собой трассу прокладки, полностью случайный выбор решений представляется неэффективным. Для создания начальных решений предлагается варьировать весовые коэффициенты карт стоимости факторов, влияющих на трассу прокладки.

Пусть при расчете трассы учитывается n факторов. Каждому фактору сопоставлен весовой коэффициент wi, i=1…n. Весовые коэффициенты факторов образуют вектор w=(w1, w2,…,wn). Для выбора каждой особи начальной популяции необходимо произвести следующие действия:

1. Случайным образом выбрать k = n/2 индексов весовых коэффициентов факторов. Обозначим эти индексы как i1, i2,…, ik. Тогда вектор весовых коэффициентов факторов можно представить в следующем виде:

w= (w1,...,wi1 ,....,wik ,....wn );

2.Сопоставить выбранным весовым коэффициентам k случайных

чисел αk из диапазона [0,5..1,5]. Эти числа образуют вектор α=1, α2,…, αk);

3. Установить вектор весовых коэффициентов факторов w′=(w1,...,α1wi1 ,...,αk wik ,...,wn );

4.Рассчитать итоговую поверхность стоимости M, используя весовые коэффициенты w;

5.Рассчитать маршрут прокладки газопровода по поверхности M.

Этот процесс необходимо повторить для получения каждой особи начальной популяции. В результате мы получим множество различных потенциальных решений поставленной задачи.

34

Следующим этапом работы генетического алгоритма является задание функции приспособленности особей популяции f(x). На каждой итерации алгоритма эта функция рассчитывается для каждой особи популяции, в результате чего каждой особи сопоставляется число, определяющее, насколько близко данное решение к оптимальному. Функция приспособленности должна всегда принимать неотрицательные значения. При решении задач оптимизации с помощью генетических алгоритмов необходимо нахождение максимума функции приспособленности. В качестве функции, оценивающей маршрут прокладки газопровода согласно выбранным критериям, установим следующую функцию:

f (x)=

1

max ,

(13)

Ci

i

где i – номера ячеек трассы прокладки на сетке, Ci– стоимость движения в

ячейке с индексом i.

Функция приспособленности используется для отбора лучших решений, к которым далее применяются эволюционные операторы кроссовера и мутации. Вероятность особи попасть в следующие поколения прямо пропорциональна приспособленности особи. В результате применения этих операторов получаются новые решения.

Для отбора наилучших решений использовался так называемый метод рулетки. Суть этого метода заключается в выборе точки на несимметричном колесе рулетки. Количество секторов на рулетке равно количеству особей в популяции, а размер каждого сектора пропорционален значению функции приспособленности для данной особи. Отбор решений методом несимметричной рулетки реализуется следующим образом:

1. Рассчитывается сумма значений функции приспособленности для всех особей популяции:

F = n fi ;

(14)

i=1

2.Рассчитываются вероятности отбора каждой особи. Для этого производится нормирование значений функции приспособленности. Каждой особи сопоставляется вероятность:

35

p

i

=

fi

 

;

(15)

n

 

 

 

f j

 

j=1

3.Полученные вероятности представляются как последовательность интервалов [ pi, pi+1):

p0′ = 0

p1′ = p0′ + p0

…. pi′ = pi1

pi+1 = pi′ + pi

(16)

pn1 = pn2 + pn1 pn1 =1

Графическое представление последовательности интервалов приведено на рис. 17.

Рис. 17. Графическое представление последовательности интервалов

4. Выбирается случайное число в интервале [0..1] и определяется, в какой из отрезков [ pi, pi+1) оно попадает.

С помощью этого метода особь отбирается пропорционально значению функции приспособленности. Для отбора нескольких особей процесс необходимо повторить.

После селекции особей из текущей популяции к отобранным особям применяются эволюционные операторы: оператор скрещивания (или оператор кроссовера) и оператор мутации.

Оператор скрещивания в генетическом алгоритме реализует обмен данными между двумя особями в популяции. Этот оператор может быть многоточечным и одноточечным. В случае одноточечного кроссовера случайным образом выбирается точка разрыва. Родительские структуры делятся в этой точке на две части каждая. После этого соответствующие

36

участки различных родительских особей объединяются. Результатом работы являются два потомка, которые будут входить в новую популяцию.

Рассмотрим работу эволюционных операторов в применении к трассам прокладки газопроводов.

Для подготовки к применению оператора скрещивания необходимо произвести следующие действия:

1.Сформировать из уже отобранных потенциальных решений пары;

2.Сопоставить каждой паре вероятность выполнения оператора скрещивания;

3.Выбрать точку разрыва в каждой паре решений.

В классическом генетическом алгоритме подразумевается, что решения представлены векторами одинаковой длины. Это позволяет без дополнительных ограничений формировать пары для работы оператора скрещивания, а также произвольно выбирать точку разрыва в решениях. В том случае, если решение представляет собой последовательность ячеек на сетке, как в случае трассы прокладки газопровода, необходимы дополнительные ограничения на выбор пар трасс и точек разрыва.

Скрещивание двух трасс a = (a1, a2,…,an) и b = (b1, b2,…,bm) возможно лишь в том случае, когда существуют индексы i и j такие, что ai = bj и i 1,i n .

Эта ситуация проиллюстрирована на рис. 18.

а) б)

Рис. 18. Выбор пар трасс для оператора скрещивания: к паре а) невозможно

применение оператора скрещивания; к паре б) возможно применение оператора скрещивания

37

Выбор точки разрыва на паре трасс a = (a1, a2,…,an) и b = (b1, b2,…,bm) возможен лишь на тех ячейках сетки, в которых трассы пересекаются.

При применении одноточечного кроссовера оператор скрещивания для трасс газопроводов можно сформулировать следующим образом. Пусть даны две трассы a и b длины n и m соответственно. Существуют такие ic [1..n] и jc [1..m] такие, что aic =b jc . В результате действия оператора скрещивания

будет получена пара трасс aи b. Трасса aдо элемента с индексом ic состоит из элементов трассы a, а после элемента с индексом ic - из элементов трассы b, то есть

a′ = a

,1i i

c .

(17)

i

i

 

ai′ = bi ,ic < i m

 

Аналогично, трасса bдо элемента с индексом

jc состоит из элементов

трассы b, а после элемента с индексом

jc - из элементов трассы a, то есть

bj =bj ,1j jc

 

.

(18)

 

jc < j n

bj = a j ,

 

 

Действие одноточечного кроссовера на трассах прокладки газопроводов проиллюстрировано на рис. 19.

а) б)

Рис. 19. Одноточечный кроссовер на трассах прокладки газопроводов: а) до действия оператора скрещивания, найдена точка разрыва; б) после действия оператора скрещивания

38

Оператор мутаций случайным образом видоизменяет некоторое число особей в популяции. Применение этого оператора позволяет внести разнообразие во множество решений, а также избежать преждевременной сходимости решений. Кроме того, применение этого оператора позволяет вывести решения из локальных экстремумов.

Перед работой оператора мутации каждой трассе сопоставляется вероятность применения оператора. Для этого для каждой трассы рассчитывается коэффициент, обратно пропорциональный длине трассы:

p =

1.

(19)

 

l

 

Затемдлякаждойособивыбираетсяслучайноечисло p * издиапазона[0..p].

Для всей популяции целиком выбирается случайное число P, служащее порогом отбора особей. Для обработки оператором мутации будут отобраны только особи с p*< P .

В генетическом алгоритме на векторах фиксированной длины с двоичным представлением данных оператор мутации обычно изменяет один или несколько бит особи. Если же решение представляет собой трассу прокладки газопровода, то случайное изменение одной из ячеек трассы невозможно, так как нарушится связность графа и в трассе появится разрыв, что недопустимо. Поэтому для мутации трассы прокладки был разработан следующий метод.

1.Пусть дана трасса a = (a1, a2,…,an) и вектор весовых коэффициентов карт стоимости w = (w1,w2 ,...,wn );

2.Случайным образом выбирается точка разрыва с индексом s. Тогда

трасса a принимает вид a = (a1, a2,…, as-1, as, as+1,…, an);

3.Случайным образом формируется вектор w*= (w1*,w2*,...,wn* ), в котором wi* [0..2 wi ] ;

4.С учетом весовых коэффициентов вектора w* рассчитывается итоговая поверхность стоимости движения;

5.От ячейки разрыва с индексом s до конечной точки с индексом n по полученной итоговой поверхности стоимости движения рассчитывается трасса

d = (ds, ds+1,…, dk).

Результатом работы оператора мутации будет трасса a* = (a1, a2,…, as-1,

ds, ds+1,…, dk).

Принцип действия оператора мутации проиллюстрирован на рис. 20.

39

Генетические алгоритмы являются итеративными, поэтому к ним могут применяться следующие условия останова:

-исчерпание максимального числа итераций;

-превышение максимального времени выполнения;

-нахождение оптимального решения;

-выполнение критерия сходимости решений.

При реализации условия останова были объединены условия превышения времени выполнения, числа итераций, а также условие сходимости решений. Однако, в силу условия задачи, необходимо нахождение нескольких решений. Поэтому дополнительно использовались условие усредненной оптимальности всей популяции.

а) б)

Рис. 20. Принцип действия оператора мутации: а) до действия оператора; найдена точка разрыва; б) после действия оператора

На всем протяжении выполнения генетического алгоритма число особей в популяции не меняется. На каждой итерации в результате процесса отбора и

выполнения эволюционных операторов получается набор из N потенциальных решений.

При срабатывании условия останова во всей популяции ищется особь с максимальной приспособленностью. Однако, как уже было отмечено, условие задачи требует нахождения нескольких решений. Поэтому выбирается пороговое значение приспособленности f*, и в ит оговый набор решений включаются все те решения, для которых выполнено условие fi > f*.

40