基于改進鯨魚算法的建筑管線排布方法優化

沈陽城市建設學院 張權 趙曉曦 郝志旭 李麗萍

針對在房屋建造過程中由于建造管線的排布不合理，容易造成管道彎頭多、管線浪費的問題，本文提出了一種基于改進鯨魚算法(IWOA)的建筑管線排布方法用來解決該問題。該算法在鯨魚算法(WOA)的基礎上引入了模擬退火方法來提高其持續進化的能力。最后通過仿真實驗驗證了IWOA算法在解決管線排布問題中的有效性及優越性。

近年來，隨著我國人民生活水平的提高，建筑內的電氣設備越來越多。同時，由于BIM技術的引入建筑內管線模型的設計也由二維變成了三維，這都極大的增加了建筑管線排布設計的難度。建筑管線排布是建筑設計過程中十分重要的一環。在傳統的設計中，設備管線的綜合布局只用簡單的線條來粗略表達。各種水管和管道的標高變化、相對位置和交叉點也難以表達清楚，這很容易造成管線的浪費，從而極大的提高了建筑的成本。而采用管線自動布局的方法可以在滿足住戶的全部需求的條件下外盡可能的減小管線的長度、降低施工返工率，從而降低建筑成本。因此，管線自動布局方法的研究也已經成為了當前的熱點研究課題之一。Wang[1]等將遺傳算法(GA)的交叉和變異策略引入粒子群優化算法(PSO)中，提出了一種粒子群優化集成遺傳算法(PSOIG)，用于船舶中的管線自動布局，并通過仿真結果證明了所提算法的可行性和有效性。Dbouk[2]等將A*算法用于油田管道的自動布局中，并通過與Dijkstra算法進行比較驗證了所提方法的有效性。Liu[3]等提出了一種改進的離散粒子群優化(DPSO)算法用于管線自動布局中，該算法采用吸引算子和能量函數來規劃管線的路徑，有效的減少了布局后管線的長度。管線自動布局的核心為題還是優化算法的研究，因此本文提出了一種改進的鯨魚算法用于解決該問題。該算法結合了反向學習策略與模擬退火方法來擴大搜索范圍，提高其進化的能力。鯨魚算法一種新興的群體智能優化算法[4]，它的運行效率高、算法參數少，目前已在許多領域得到了較好的應用。Shanty[5]等通過將鯨魚優化算法和禁忌搜索算法以及局部搜索程序相結合，提出了一種HWOA算法用于解決綠色車輛路徑最小化問題。Zhang[6]等采用了一種基于問題特征的編碼方法提出了一種離散鯨群算法（DWSA)，確保了初始種群的質量和多樣性，有效的解決了柴油機裝配廠中的有限緩沖區調度問題。蔣華偉[7]等提出了一種改進離散鯨魚群算法有效的解決了多配送中心的物資進行應急調度時易陷入局部極值的問題。

1 問題描述

為了方便研究，本文采用長方體來模擬代替建筑物，長方體設置若干個立方體用來模擬其中的障礙物。假設我們需要從長方體中任意一起點S(x0,y0,z0)鋪設一條管線到終點T(xn,yn,zn)，則所有滿足條件的路徑P可以表示為滿足條件的節點(xi,yi,zi)的集合，即P={(x0,y0,z0),(x1,y1,z1)···(xi,yi,zi)···(xn,yn,zn)},(i∈{1,...,n})。每條路徑P的長度PL可表示為：(i∈{1,...,n})。顯然，我們優化的目的應該是使長度PL盡可能的小。

2 改進的鯨魚算法

2.1 WOA算法

WOA算法的仿生學原理來自于座頭鯨的捕獵方式即包圍目標、搜索目標、獵捕目標三種。因此，在WOA算法中也采用這三種方式來對種群進行更新。X*(t)

(1)包圍目標。

其中X*(t)為進化到t代時最好的解。A和C為系數由下面的方式進行確定：

r1和r2時0到1之間的任意數，α的值由下面的公式確定：

其中Tmax表示最大的終止代數。

(2)搜索目標。

式中Xrand為種群中任意的一個個體。當|A|≥1時，采用搜索目標方式；當|A|≤1時，采用包圍目標的方式。

(3)獵捕目標。

根據研究這三種方式是同步進行的，因此其數學模型可以采用下式表示，其中P為[0-1]之間的隨機數，Pi一般設置為0.5。

2.2 IWOA算法

2.2.1 模擬退火

鯨魚算法在進化的過程中原個體都會被新個體直接替換，這可能會將劣勢的個體保留下來。因此本文引入了模擬退火的思想，如果更新后的個體比原個體好，則將這一個體作為新種群的個體；如果更新后的個體更差，則按式(11)計算出一個選擇概率PX，用以接受這個較差的新個體。

2.2.2 IWOA算法流程介紹

在標準的鯨魚算法中引入了模擬退火的思想，在此基礎上提出了一種改進的鯨魚算法，其流程圖如圖1所示。

圖1 IWOA算法流程圖Fig.1 Flowchart of IWOA algorithm

3 仿真實驗

為了驗證所提算法的有效性，分別對建筑物中的水管和風管的排布進行模擬實驗，并采用GA算法和WOA算法作為對比，將管線的長度作為主要的評價指標，同時將管道彎頭數和排布時間作為參考，每組實驗進行30次，測試結果如表1所示。

表1 仿真實驗結果表Tab.1 Simulation results table

從表中的實驗結果可以看出GA算法的效果最差，IWOA算法可以有效的避開障礙物，減少彎頭的數量，同時管線的長度也有了明顯的減小，這能夠極大的節約建筑成本。

4 結語

本文針對鯨魚算法易陷入局部極值的缺點在其中引入了模擬退火的思想，從而提出了一種改進的鯨魚算法，并將其應用于建筑管線的排布當中。通過仿真實驗表明，采用IWOA算法對管線進行排布能夠有效的避開障礙物，減少彎頭的數量以及管線的長度，在滿足管線布局要求的同時能夠極大的節約建筑成本。