蚁群算法在水污染控制系统规划中的应用研究

论文摘要

水是地球上宝贵的自然资源,是所有生物和人类赖以生存的必要条件,人类的生产及生活活动也影响着水体,导致水体环境的变化,造成水体污染。水污染所造成的损失是很大的,影响水污染的因素非常多,关系很复杂,这就导致水污染控制非常困难。水污染控制系统规划的核心思想是以最小的经济代价寻求最佳的水环境质量。在一个水污染控制系统中工业污染源回收污染物的经济效应、污水输送距离的经济效应、污水处理规模的经济效应、污水处理效率的经济效应和水体自净的能力相互影响、相互制约,在一定的约束条件下,协调好这些关系,可以既满足水体水质要求,又使系统的总费用最低,这就是研究水污染控制系统规划问题的出发点和归宿。水质数学模型的建立是进行水污染控制系统规划的基础,水污染控制系统中研究最多、技术上最为成熟的是排放口最优化处理问题,本文的主要内容包括以下几个方面:（1）排放口最优化处理是在各小区污水处理厂的规模固定的条件下,寻求满足水体水质要求的各污水处理厂最佳效率的组合,其属于非线性规划问题,用常规方法解决非线性规划问题不尽如人意的基础上,本文介绍了蚁群算法基本原理、原型的同时,进一步指出蚁群算法用于非线性规划问题的可行性,并对蚁群算法的优缺点进行了阐述。（2）参数的确定是河流水质数学模型研究的重要方面。本文针对纵向离散系数以及S-P模型的参数利用蚁群算法进行求解,通过分析比较,得到计算结果与求解系数的初值选取关系较大。（3）本文通过逐步分析水质模型及费用函数,利用实例列出排放口最优化处理模型,并提出了水量-水质系统规划模型,利用蚁群算法进行模型的求解,将计算得到的结果进行比较分析。本文对排放口最优化处理模型求解的方法与步骤对连续性优化问题的求解有一定的借鉴意义。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究的背景
• 1.2 研究的意义
• 1.3 研究综述
• 1.3.1 水污染控制系统规划
• 1.3.2 河流水质数学模型
• 1.3.3 蚁群算法
• 1.4 本论文的研究内容及技术路线
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 技术路线
• 1.5 本章小结
• 2 蚁群算法用于水污染控制系统规划的可行性分析
• 2.1 解决非线性规划的常规方法及存在问题
• 2.2 蚁群算法的基本原理
• 2.3 蚁群算法的原型——蚂蚁系统
• 2.3.1 蚂蚁系统模型的建立
• 2.3.2 蚁周系统模型
• 2.3.3 简单蚁群算法的流程
• 2.4 蚁群算法用于水污染控制系统规划的可行性分析
• 2.5 本章小结
• 3 蚁群算法在河流水质数学模型参数确定中的应用
• 3.1 水质迁移转化基本方程
• 3.1.1 污染物在河流中的迁移转化过程
• 3.1.2 水质迁移转化基本方程
• 3.2 蚁群算法确定纵向离散系数
• 3.3 蚁群算法用于S-P 模型参数的估算
• 3.3.1 斯特里特菲尔普斯BOD-DO 模型
• 3.3.2 S-P 模型参数的同时估算
• 3.4 本章小结
• 4 蚁群算法在水污染控制系统规划中的应用
• 4.1 概述
• 4.1.1 水污染控制基本原理
• 4.1.2 水污染控制系统规划的分类
• 4.1.3 水污染控制系统规划的依据及步骤
• 4.2 排放口最优化处理
• 4.2.1 单一河道的水质模拟
• 4.2.2 排放口最优化处理模型
• 4.2.3 污水处理费用
• 4.2.4 基于蚁群算法的排放口最优化处理规划
• 4.3 水量－水质系统规划
• 4.3.1 水量－水质系统规划模型
• 4.3.2 用蚁群算法求解水量－水质系统规划
• 4.3.3 成果分析
• 4.4 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢