Sewer Networks Optimization Using Cellular Automata

Rohani, M.; Afshar, M. H.

doi:10.11114/set.v1i1.237

Cited by 5 publications

(4 citation statements)

References 30 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Hình 6 cho thâý đươ ̀ng cong hội tụ của giải pháp chi phí khả thi qua các lâǹ lặp. ACOA-TGA [17] 94425,8 89568,3 91951,1 0,0173 ACOA-TGA3 [54] 87581,3 86411,0 87138,8 0,0041 UABACOA-TGA3 [1] 88386,7 86444,5 87197,3 0,0075 CABACOA-TGA3 [1] 86625 85957,6 86371,4 0,0023 CACOA-TGA [1] 86591 85990 86187 0,0020 HCA-Discrete [55] 86953 85873 86410 0,0052 HCA-Continuous [55] 87786…”

Section: Trươ ̀Ng Hợ P Nghiên Cư ́Uunclassified

Tối ưu chi phí xây dựng mạng lưới thoát nước thải sinh hoạt sử dụng trí tuệ nhân tạo

Sơn,

Nguyệt

2023

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

Khi quá trình đô thị hóa và biến đổi khí hậu, tần suất ngập lụt sẽ tăng lên. Mỗi trận ngập lụt gây ra thiệt hại cho cơ sở hạ tầng và môi trường. Việc thiết kế tối ưu mạng lưới thoát nước và tiết kiệm chi phí xây dựng là cần thiết. Để giảm chi phí xây dựng một mạng lưới thoát nước hiện hữu, cần tối ưu hóa các thông số kỹ thuật ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và áp dụng các thuật toán tối ưu hóa. Nghiên cứu đã đề xuất phát triển thuật toán lai ghép Bầy Salps (SSA) – Chuồn Chuồn (DA) để tối ưu mạng lưới thoát nước thải giúp phát huy những điểm mạnh và khắc phục những điểm yếu của hai thuật toán, cân bằng quá trình thăm dò và khai thác. Hai ví dụ về mạng lưới thu gom nước thải được dùng để đánh giá hiệu suất của thuật toán và kết quả thu được được so sánh với các thuật toán cổ điển trong những nghiên cứu trước đây mà các tác giả đã thực hiện. Kết quả thu được ở hai case study cho thấy mô hình hiện tại mang lại giải pháp tối ưu hơn so với các phương pháp khác trong những nghiên cứu trước đây. Kết quả cho thấy thuật toán SSA-DA giúp cải thiện các thông số thu được bởi SSA hoặc DA riêng lẻ; chi phí thu được thấp hơn so với kết quả của các nghiên cứu trước đây.

show abstract

Section: Trươ ̀Ng Hợ P Nghiên Cư ́Uunclassified

Tối ưu chi phí xây dựng mạng lưới thoát nước thải sinh hoạt sử dụng trí tuệ nhân tạo

Sơn,

Nguyệt

2023

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In the related literature, many metaheuristic algorithms, namely, the genetic algorithm [5,12,13,18,28], cellular automata [20,[29][30][31], ant colony algorithm [15,[32][33][34], and particle swarm optimization algorithm [7,35], are utilized to solve sewer optimization problems.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Analyzing the Effect of Sewer Network Size on Optimization Algorithms’ Performance in Sewer System Optimization

Turan,

Cetin

2024

Water

View full text Add to dashboard Cite

Sewer systems are a component of city infrastructure that requires large investment in construction and operation. Metaheuristic optimization methods have been used to solve sewer optimization problems. The aim of this study is to investigate the effects of network size on metaheuristic optimization algorithms. Cuckoo Search (CS) and four versions of Grey Wolf Optimization (GWO) were utilized for the hydraulic optimization of sewer networks. The purpose of using different algorithms is to investigate whether the results obtained differ depending on the algorithm. In addition, to eliminate the parameter effect, the relevant algorithms were run with different parameters, such as population size. These algorithms were performed on three different-sized networks, namely small-sized, medium-sized, and large-sized networks. Friedman and Wilcoxon tests were utilized to statistically analyze the results. The results were also evaluated in terms of the optimality gap criterion. According to the results based on the optimality gap, the performance of each algorithm decreases as the network size increases.

show abstract

“…The objective function of this optimization model is minimization of sewer network construction cost. In the absence of any pumps and drops, it can be formulated for gravitational sewer network as follows [37]: Furthermore, the constraints of the sewer network design optimization model with a pre-speci ed layout are hydraulic, operational, and availability constraints which are formulated as: Set of downstream pipe diameters of pipe l This optimization model of the sewer network design with a pre-speci ed layout (Eqs. (1) to (9)) is a highly constrained mixed-integer nonlinear problem (MINLP) in which the complexity of the problem requires that an e ective method be proposed to solve it.…”

Section: Sewer Network Design Optimization Modelmentioning

confidence: 99%

“…Haestad [2] and Guo et al [3] have reviewed the research studies of this eld over the last 40 years. In general, traditional methods [4], LP [5][6][7], NLP [8,9], DP [10][11][12][13][14][15][16], metaheuristic [17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32], and hybrid methods [33][34][35][36][37][38] have been used in this eld.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Arc based ant colony optimization algorithm for solving sewer network design optimization problem

Moeini

2017

Scientia Iranica

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. In this paper, Arc Based Ant Colony Optimization Algorithm (ABACOA) is used to solve sewer network design optimization problem with proposing two di erent formulations. In both of the proposed formulations, i.e. UABAC and CABAC, the cover depths of sewer network nodes are taken as decision variables of the problem. The constrained version of ABACOA (CABAC) is also proposed in the second formulation to optimally determine the cover depths of the sewer network nodes. The constrained version of ABACOA is proposed here to satisfy slope constraint explicitly leading to reduction of search space of the problem, which is compared with that by the unconstrained arc based ACOA (UABAC). The ABACOA has two signi cant advantages of e cient implementation of the exploration and exploitation features along with an easy and straightforward de nition of the heuristic information for the ants over the alternative usual point based formulation. Two benchmark test examples are solved here using the proposed formulations, and the results are presented and compared with those obtained by alternative point-based formulation and other existing methods. The results show the superiority of the proposed ABACOA formulation, especially the constrained version of it, to optimally solve the sewer network design optimization.

show abstract

Sewer Networks Optimization Using Cellular Automata

Cited by 5 publications

References 30 publications

Tối ưu chi phí xây dựng mạng lưới thoát nước thải sinh hoạt sử dụng trí tuệ nhân tạo

Tối ưu chi phí xây dựng mạng lưới thoát nước thải sinh hoạt sử dụng trí tuệ nhân tạo

Analyzing the Effect of Sewer Network Size on Optimization Algorithms’ Performance in Sewer System Optimization

Arc based ant colony optimization algorithm for solving sewer network design optimization problem

Contact Info

Product

Resources

About