基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法；该方法包括构建水力过渡过程模拟模型，并嵌入到基于决策变量分类的进化算法中；初始化DVCEA参数，并随机生成初始化种群Pop。基于扰动分析对决策变量进行分类；针对约束相关变量进行局部搜索优化，生成子代种群Pop1；对约束无关变量实施多样性增强优化，生成子代种群Pop2；判断是否满足终止条件：若满足，则从种群Pop2中选择可行且非支配的解作为水锤防护优化方案；否则，迭代次数加1并返回局部搜索优化步骤继续迭代。本发明专利技术利用基于扰动的决策变量分类方法与多样化决策变量优化策略，精准识别并高效利用决策变量与约束条件的相关性，优化资源分配，提高算法计算效率与解的多样性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水锤防护研究，尤其涉及一种基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法。

技术介绍

1、在供水系统中，管道网络错综复杂，当阀门突然关闭或水泵意外停机时，极易引发水锤效应。这种效应会导致管道内压力急剧波动，进而造成管道破裂、设备损坏等严重后果，不仅影响正常供水，还会带来巨大的经济损失。因此，优化水锤防护参数对于确保供水系统的安全稳定运行具有重要意义。然而，现有的水锤防护策略往往效果有限，难以充分应对复杂工况。目前，研究多集中在约束多目标优化算法上，如多阶段优化算法、多种群并行算法及多任务协同算法等，这些算法虽有一定成效，但在处理复杂约束条件时仍存在诸多问题。例如，当约束条件与决策变量之间的关系复杂时，优化效果常不理想，导致无法精准找到满足约束条件的最优解。这使得在实际应用中，优化后的水锤防护参数难以有效应对各种复杂情况，限制了其在水锤防护领域的广泛应用。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，

3.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，步骤S3中，基于机器学习的扰动分析包括使用神经网络模型预测决策变量对约束条件的影响，并根据预测结果进行分类；

4.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，

5.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，

3.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，步骤s3中，基于机器学习的扰动分析包括使用神经网络模型预测决策变量对约束条件的影响，并根据预测结果进行分类；

4.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，

5.根据权利要求1的基于决策变量分类的水锤防护多目标分步进化优化方法，其特征在于，<...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵杨，田雨，马良，郭磊，乔雨，常文娟，刘小莲，冉云龙，唐姗姗，王浩，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：