Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11455/5111
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dc.contributor.advisor林明德zh_TW
dc.contributor.advisorMin-Der Linen_US
dc.contributor.author吳宗樺zh_TW
dc.contributor.authorZONG-HAU, WUen_US
dc.date2005zh_TW
dc.date.accessioned2014-06-06T06:34:03Z-
dc.date.available2014-06-06T06:34:03Z-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11455/5111-
dc.description.abstract配水管網最佳化設計屬大尺度、離散性且複雜化的問題,以往採用傳統性的優選方法不但耗時,且往往求到的解為局部最佳解。因此,有不少學者拿近十幾年來才開始蓬勃發展的啟發式(heuristic)演算法,取代傳統方法求解配水管網的最佳化問題,也獲得了相當不錯的成果。故本研究亦融合了螞蟻演算法與禁忌搜尋法兩種啟發模式,並強化其移步及相關機制,發展為進化螞蟻-禁忌之混合模式(Enhanced Ant-Tabu, EAT),用以求解配水管網最佳化問題,並與文獻結果進行比較。結果顯示,EAT模式在多峰函數以及配水管網問題的求解上皆較現有文獻為佳,除了目標函數運算次數得以降低之外,求解品質亦有所提昇。zh_TW
dc.description.abstractSeveral classical optimization problems of water distribution networks were successfully solved by a so-called “Enhanced Ant-Tabu (EAT) System” developed in this research. EAT is a stochastic meta-heuristic method, which combines ant system (AS) with tabu search (TS) to solve optimization problems. It employs the foraging behavior of ants as well as human memory systems to avoid the risk of trapping into local optima. Besides, this research addresses a new move strategy designed to reinforce the ability of searching global optimum. A series of optimization tasks of multi-modal, multi-dimensional functions were performed to evaluate the global optimization ability of EAT. The results indicate that EAT outperform other optimization algorithms proposed in relevant literatures in terms of both the solution quality and computational efficiency. Furthermore, EAT is also found an outstanding methodology for solving water distribution network optimization problems.en_US
dc.description.tableofcontents中文摘要 I Abstract II 總目錄 III 表目錄 V 圖目錄 VII 第一章 前言 1-1 1-1 研究動機 1-1 1-2 研究目的 1-2 1-3 研究內容 1-3 1-4 本文架構及流程 1-3 第二章 文獻回顧 2-1 2-1 配水管網最佳化設計 2-1 2-1-1 水力分析模式發展 2-1 2-1-2 最佳化方法於配水管網的應用 2-2 2-1-3 文獻常被引用之配水管網案例 2-6 2-2 啟發式演算法 2-8 2-3 螞蟻演算法之相關文獻 2-10 2-3-1螞蟻演算法之發展及應用文獻 2-10 2-3-2螞蟻演算法與禁忌搜尋法混合之相關文獻 2-16 2-4文獻總結及研究方向 2-17 第三章 研究方法 3-1 3-1 配水管網最佳化問題 3-1 3-1-1 配水管網之研究案例介紹 3-4 3-2 螞蟻演算法(Ant Algorithms) 3-18 3-1-1螞蟻演算法基本原理介紹 3-18 3-1-2 螞蟻演算法之主要機制及演算流程介紹 3-19 3-3 禁忌搜尋法(Tabu Search, TS) 3-24 3-3-1禁忌搜尋法之原理介紹 3-24 3-3-2禁忌搜尋法之演算流程簡介 3-25 3-4 Enhanced Ant-Tabu (EAT) 3-28 3-4-1 Enhanced Ant-Tabu之原理及演算流程簡介 3-28 3-4-2 Enhanced Ant-Tabu之組成要素 3-31 3-5 配水管網最佳化模式 3-35 第四章 結果與討論 4-1 4-1 函數測試之結果討論 4-1 4-1-1 EAT與Ant-Tabu之函數測試結果 4-1 4-1-3 EAT與CIAC螞蟻演算法之函數測試結果 4-4 4-2 配水管網之測試結果與討論 4-5 4-2-1 兩迴圈案例之測試結果與討論 4-5 4-2-2 河內案例之測試結果與討論 4-8 4-2-3 紐約案例之測試結果與討論 4-12 4-2-4 台中案例之測試結果與討論 4-15 第五章 結論與建議 5-1 5-1 結論 5-1 5-2 建議 5-2 參考文獻 R-1 附錄一、 函數測試資料表 (一) 附錄1-1 附錄二、 函數測試資料表 (二) 附錄2-1 附錄三、 兩迴圈案例管線及節點基本資料 附錄3-1 附錄四、 河內案例管線及節點基本資料 附錄4-1 附錄五、 紐約市案例管線及節點基本資料 附錄5-1 附錄六、 台中案例管線及節點基本資料 附錄6-1 附錄七、 EAT最佳化參數微調前之管網測試結果 附錄7-1zh_TW
dc.language.isoen_USzh_TW
dc.publisher環境工程學系zh_TW
dc.subject配水管網zh_TW
dc.subjectwater distributionen_US
dc.subject最佳化zh_TW
dc.subject螞蟻演算法zh_TW
dc.subject啟發式演算法zh_TW
dc.subject禁忌搜尋法zh_TW
dc.subjectoptimizationen_US
dc.subjectTabu Searchen_US
dc.subjectAnt-Tabuen_US
dc.subjectant systemen_US
dc.subjectheuristic algorithmsen_US
dc.subjectwater distributionen_US
dc.subjectoptimizationen_US
dc.title強化螞蟻演算法與禁忌搜尋法之混合模式於配水管網設計最佳化之應用zh_TW
dc.titleThe Applications of Enhanced Ant-Tabu On the Optimal Design of Water Network Systemen_US
dc.typeThesis and Dissertationzh_TW
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeThesis and Dissertation-
item.cerifentitytypePublications-
item.fulltextno fulltext-
item.languageiso639-1en_US-
item.grantfulltextnone-
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