Testing evolutionary algorithms for optimization of water distribution networks
Notice bibliographique
Résumé
Water distribution networks (WDNs) are one of the most important elements of urban infrastructure and require large investment for construction. Design of WDNs is classified as a large combinatorial discrete nonlinear optimization problem. The main concerns associated with the optimization of such networks are the nonlinearity of the discharge-head loss relationships for pipes and the discrete nature of pipe sizes. Due to these issues, this problem is widely considered to be a benchmark problem for testing and evaluating the performance of nonlinear and heuristic optimization algorithms. This paper compares different techniques, all based on evolutionary algorithms (EAs), which yield optimal solutions for least-cost design of WDNs. All of these algorithms search for the global optimum starting from populations of solutions, rather than from a single solution, as in Newton-based search methods. They use different operators to improve the performance of many solutions over repeated iterations. Ten EAs, four of them for the first time, are applied to the design of three networks and their performance in terms of the least cost, under different stopping criteria, are evaluated. Statistical information for 20 executions of the ten algorithms is summarized, and Friedman tests are conducted. Results show that, for the two-loop benchmark network, the particle swarm optimization gravitational search and biology and bioinformatics global optimization algorithms efficiently converge to the global optimum, but perform poorly for large networks. In contrast, given a sufficient number of function evaluations, the covariance matrix adaptation evolution strategy and soccer league competition algorithm consistently converge to the global optimum, for large networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».