滴灌系统管网优化设计及应用研究
摘要
管网优化设计可以有效降低滴灌系统的整体投资，对推动滴灌大面积应用具
有举足轻重的作用。目前用于管网优化设计的方法种类繁多，各种方法都有其适
应范围，未能形成一种具有普适性且效果良好的方法。多数算法求解过程复杂，
求解思路抽象，难以理解，难于推广。寻求一种操作简单，易于理解，并且效果
良好的算法非常必要。
遗传算法被广泛应用于城市给水管网的优化设计中，但在灌溉管网方面应用
很少。本文在分析了遗传算法的特点后，应用遗传算法对滴灌管网进行了优化设
计。首先，本文在借鉴前人所建滴灌系统管网优化设计模型的基础上，全面详细
地介绍了滴灌田间管网优化设计模型和系统管网优化设计模型的建立过程。其
次，系统详尽地分析了遗传算法的算法本质和求解特性，并对遗传算法解决管网
优化设计模型的计算步骤进行了简明扼要的介绍和论述。遗传算法根据不同类型
问题确定不同的编码及解码方式，其他计算步骤基本一致，不因问题类型不同而
有差别。最后，通过实例验证了此法在求解灌溉管网优化问题的可行性。通过实
例分析，发现该法具有很强的鲁棒性，操作容易，计算原理易于理解，适于对管
网优化问题的处理。另外，该算法不会陷入局部最优解，求出的解具有全局性，
具有较强的实用价值。通过研究，本文得到如下结论：
１、通过分析目前国内外管网优化的研究现状，发现了目前研究中存在的一
些问题：管网优化设计是一项琐碎费时的设计工作，目前应用于管网优化设计方
面的方法缺乏通用性并且计算过程普遍比较抽象复杂。遗传算法与其他的优化算
法相比较，其计算过程简单易懂，求解高效且不容易陷入局部最优解，同时具备
易于学习掌握且结果可靠精确的特点。
２、建立了滴灌管网田间优化设计模型和干管管网优化设计模型。在分析多
孔出流管的水力特性，包括多孔管沿程水头损失的计算，最大，最小孔口位置的
确定以及最大允许压力差的计算等的基础上，建立了管网优化模型。
３、应用遗传算法对已建管网优化模型进行了求解，通过实例验算证明此法
在求解此类问题时可以取得比较好的效果。遗传算法在求解不同类型问题时，主
要区别在于其编码解码方式的不同。针对不同问题，其有不同的解码方法。对于
管网优化问题，采用二进制编码方式，其解的二进制长度为n?log2 。其中m表
m
示标准管径的个数，n表示所求未知管径的管段数，log2 表示一个管径的二进
m
制长度。另外，在设计交叉概率和变异概率时也要经过多次试算才能最终确定。
本文在验算过程中发现将交叉率选为 ０．６，变异率选为了 ０．０１ 时，可保证解的
稳定性和精度。
由于时间及能力所限，本研究尚存在很多不完善之处，需要进一步研究讨论。
１、本文仅针对树状管网布置形式建立了管网优化模型，象环状管网等本文
没有考虑，另外，整个系统的设计问题等也有待于进一步研究。
２、在应用遗传算法进行起点水压未知系统管网优化设计时，水泵扬程需要
根据经验试算，本文的研究程序中对该部分没有进行深入研究，以后需要将扬程
也作为一个变量进行优化计算，使结果更为准确，方法的适用性更加广泛。
有举足轻重的作用。目前用于管网优化设计的方法种类繁多，各种方法都有其适
应范围，未能形成一种具有普适性且效果良好的方法。多数算法求解过程复杂，
求解思路抽象，难以理解，难于推广。寻求一种操作简单，易于理解，并且效果
良好的算法非常必要。
遗传算法被广泛应用于城市给水管网的优化设计中，但在灌溉管网方面应用
很少。本文在分析了遗传算法的特点后，应用遗传算法对滴灌管网进行了优化设
计。首先，本文在借鉴前人所建滴灌系统管网优化设计模型的基础上，全面详细
地介绍了滴灌田间管网优化设计模型和系统管网优化设计模型的建立过程。其
次，系统详尽地分析了遗传算法的算法本质和求解特性，并对遗传算法解决管网
优化设计模型的计算步骤进行了简明扼要的介绍和论述。遗传算法根据不同类型
问题确定不同的编码及解码方式，其他计算步骤基本一致，不因问题类型不同而
有差别。最后，通过实例验证了此法在求解灌溉管网优化问题的可行性。通过实
例分析，发现该法具有很强的鲁棒性，操作容易，计算原理易于理解，适于对管
网优化问题的处理。另外，该算法不会陷入局部最优解，求出的解具有全局性，
具有较强的实用价值。通过研究，本文得到如下结论：
１、通过分析目前国内外管网优化的研究现状，发现了目前研究中存在的一
些问题：管网优化设计是一项琐碎费时的设计工作，目前应用于管网优化设计方
面的方法缺乏通用性并且计算过程普遍比较抽象复杂。遗传算法与其他的优化算
法相比较，其计算过程简单易懂，求解高效且不容易陷入局部最优解，同时具备
易于学习掌握且结果可靠精确的特点。
２、建立了滴灌管网田间优化设计模型和干管管网优化设计模型。在分析多
孔出流管的水力特性，包括多孔管沿程水头损失的计算，最大，最小孔口位置的
确定以及最大允许压力差的计算等的基础上，建立了管网优化模型。
３、应用遗传算法对已建管网优化模型进行了求解，通过实例验算证明此法
在求解此类问题时可以取得比较好的效果。遗传算法在求解不同类型问题时，主
要区别在于其编码解码方式的不同。针对不同问题，其有不同的解码方法。对于
管网优化问题，采用二进制编码方式，其解的二进制长度为n?log2 。其中m表
m
示标准管径的个数，n表示所求未知管径的管段数，log2 表示一个管径的二进
m
制长度。另外，在设计交叉概率和变异概率时也要经过多次试算才能最终确定。
本文在验算过程中发现将交叉率选为 ０．６，变异率选为了 ０．０１ 时，可保证解的
稳定性和精度。
由于时间及能力所限，本研究尚存在很多不完善之处，需要进一步研究讨论。
１、本文仅针对树状管网布置形式建立了管网优化模型，象环状管网等本文
没有考虑，另外，整个系统的设计问题等也有待于进一步研究。
２、在应用遗传算法进行起点水压未知系统管网优化设计时，水泵扬程需要
根据经验试算，本文的研究程序中对该部分没有进行深入研究，以后需要将扬程
也作为一个变量进行优化计算，使结果更为准确，方法的适用性更加广泛。
引文
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