Otimização do traçado de redes de esgoto via método PSO

Revista DAE Pub Date : 2023-12-20 DOI:10.36659/dae.2024.007
David Ermerson Farias Eugênio, Guilherme Marques Farias, Marco Aurelio Holanda de Castro
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Abstract

O estudo em questão apresenta a implementação do algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) com a finalidade de otimizar o trabalho de redes coletoras de esgoto de modo a reduzir o custo de implantação da mesma, tendo como variáveis de decisão a topografia do terreno e a classificação dos trechos em ponta seca ou não. O modelo de otimização foi aplicado em uma malha hipotética contendo 12 trechos e 9 singularidades. O processo de otimização do PSO resultou em um custo ótimo de R$ 30.076,92, resultando em um erro relativo de 4,42% em relação ao custo ótimo global para o problema, que é de R$ 28.801,52, o que indica um desempenho satisfatório. Todavia, ao se comparar o referido resultado com a solução trazida pelo AG (Algoritmo Genético) implementado para a mesma malha por Rodrigues et al. (2020), percebe-se um desempenho inferior do PSO, uma vez que o AG conseguiu alcançar uma solução ótima de R$ 28.894,35, sendo esta mais próxima do custo ótimo global. Palavras-chave: Particle Swarm Optimization. Otimização. Redes Coletoras de Esgoto.
利用 PSO 方法优化污水管网布局
该研究介绍了 PSO(粒子群优化)算法的实施情况,其目的是优化污水收集网络的工作,以降低实施成本,并将地形地貌和是否干涸的路段分类作为决策变量。该优化模型适用于一个包含 12 个区段和 9 个奇点的假想网络。PSO 优化过程得出的最优成本为 30,076.92 雷亚尔,与问题的全局最优成本(28,801.52 雷亚尔)相比,相对误差为 4.42%,表明性能令人满意。然而,如果将这一结果与 Rodrigues 等人(2020 年)针对同一网格实施的 GA(遗传算法)所提供的解决方案进行比较,则 PSO 的性能较低,因为 GA 成功实现了 28 894.35 雷亚尔的最佳解决方案,更接近全局最优成本。关键词: 粒子群优化。优化。污水收集网络。
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