系統(tǒng)分析的研究和在水利工程中的應(yīng)用.pdf

1、同電氣工程、機(jī)械工程等學(xué)科研究領(lǐng)域相比，土木工程則具有較大模糊性和隨機(jī)性，隨著該學(xué)科的繼續(xù)發(fā)展，許多問(wèn)題已可通過(guò)系統(tǒng)分析的研究得到確定性的結(jié)果，并逐漸向最優(yōu)化方法分析確定結(jié)論方向發(fā)展，可見(jiàn)系統(tǒng)分析在土木工程理論研究和工程應(yīng)用中將會(huì)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。 系統(tǒng)分析的研究包括5部分。研究應(yīng)用在水利工程方面。 1．系統(tǒng)建模-混合Lotka-Volterra模型將Lotka-Volterra競(jìng)爭(zhēng)模型與互利模型混合，得到混合的Lo

2、tka-Volterra模型。種群間的關(guān)系，表現(xiàn)為一個(gè)周期內(nèi)一段時(shí)期競(jìng)爭(zhēng)，一段時(shí)期互利。并證明了混合模型正平衡點(diǎn)的局部漸進(jìn)穩(wěn)定性和全局穩(wěn)定性。 2．系統(tǒng)預(yù)測(cè)一考慮模糊區(qū)域的灰色馬爾可夫鏈應(yīng)用于防洪堤水平位移預(yù)測(cè)應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論和模糊數(shù)學(xué)的方法，建立了考慮模糊區(qū)域的灰色馬爾可夫鏈?zhǔn)筋A(yù)測(cè)模型。 3．非線(xiàn)性?xún)?yōu)化算法-工程結(jié)構(gòu)可靠度計(jì)算給出滿(mǎn)足響應(yīng)面法的功能函數(shù)求解結(jié)構(gòu)可靠度C++程序。 應(yīng)用劃分網(wǎng)格法與避免了維數(shù)災(zāi)的粗

3、格子點(diǎn)法求解幾何可靠度；通過(guò)并行粗格子點(diǎn)法求解可靠度。 在大型工程結(jié)構(gòu)分析中，應(yīng)用幾何可靠度求解，作為約束條件的結(jié)構(gòu)功能函數(shù)較復(fù)雜或結(jié)構(gòu)功能函數(shù)是隱式時(shí)，有必要采用罰函數(shù)將約束的優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題。從結(jié)構(gòu)可靠度幾何意義及懲罰函數(shù)的作用出發(fā)，分析了懲罰結(jié)構(gòu)非極限狀態(tài)可能出現(xiàn)的欺騙性。提出應(yīng)用結(jié)構(gòu)失效區(qū)域的變量來(lái)求解幾何可靠度，得到一個(gè)不需引入懲罰函數(shù)的無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題。 4．系統(tǒng)仿真-仿真算法自然界物種優(yōu)勝劣汰，

4、適者生存。在相互競(jìng)爭(zhēng)的多個(gè)種群中，必然有某一個(gè)種群，其群內(nèi)的個(gè)體具有最大的多樣性(Most Diverse Population，MDP)。這個(gè)群我們稱(chēng)之為MDP群。在每個(gè)種群內(nèi)，當(dāng)前每一代個(gè)體根據(jù)以下因素更新自己：個(gè)體自身情況、群內(nèi)最優(yōu)個(gè)體、群外最優(yōu)個(gè)體(也可取最優(yōu)個(gè)體)、MDP群內(nèi)隨機(jī)個(gè)體、個(gè)體多樣性較優(yōu)群(此種群判斷識(shí)別的個(gè)體多樣性最優(yōu)群)內(nèi)隨機(jī)個(gè)體。實(shí)現(xiàn)群個(gè)體的適應(yīng)性與種群的個(gè)體多樣性的雙重競(jìng)爭(zhēng)。種群個(gè)體適應(yīng)性強(qiáng)，個(gè)體多樣性強(qiáng)，

5、種群產(chǎn)生更多的個(gè)體。在“雙重競(jìng)爭(zhēng)”尋優(yōu)機(jī)制的作用下，逐步逼近最優(yōu)個(gè)體。 模仿棲息地破壞下種群對(duì)環(huán)境的適應(yīng)，提出棲息地破壞群競(jìng)爭(zhēng)算法。 在GA個(gè)體選擇策略中，Holland提出賭輪盤(pán)的個(gè)體選擇策略，群優(yōu)秀個(gè)體被選中機(jī)率較大。DHCPA采用智能個(gè)體選擇策略：當(dāng)群個(gè)體較少時(shí)，下一代產(chǎn)生優(yōu)秀個(gè)體的幾率小，這樣會(huì)導(dǎo)致算法收斂速度慢，所以我們采用提高選中群內(nèi)優(yōu)個(gè)體概率的方法。當(dāng)群個(gè)體較多時(shí)，我們采用降低選中群內(nèi)優(yōu)個(gè)體概率的方法，避免

6、陷入局部最優(yōu)。 智能的選擇策略選中優(yōu)個(gè)體的概率逐代提高。 迭代初期，由于棲息地破壞，群個(gè)體逐漸減少，淘汰了群內(nèi)劣勢(shì)個(gè)體加快收斂；隨著種群對(duì)棲息地破壞適應(yīng)能力增強(qiáng)，群個(gè)體增加，避免陷入局部最優(yōu)，群個(gè)體適應(yīng)性和群個(gè)體多樣性決定了各群個(gè)體的增加快慢。 改進(jìn)PSO算法的慣性權(quán)重。慣性權(quán)重不僅考慮了隨代數(shù)縱向線(xiàn)性變化，也根據(jù)當(dāng)前和迄今粒子的適應(yīng)度重排序橫向線(xiàn)性變化。橫向線(xiàn)性變化上限不變，下限逐漸減小，使得線(xiàn)性變化數(shù)值范圍隨

7、代數(shù)逐漸增大。慣性權(quán)重隨著代數(shù)逐漸取負(fù)，并且適應(yīng)度差的粒子取負(fù)的幾率更大。 5．系統(tǒng)評(píng)價(jià)一層次分析法n階比較判斷矩陣，通過(guò)選擇判斷矩陣n-1個(gè)元素aij，ajk，…，alm，amn得到所有不同權(quán)重向量[Wi，wj，Wk，…，W1，Wm，Wn]T，組成權(quán)重向量集合。通過(guò)最小二乘法評(píng)價(jià)集合內(nèi)權(quán)重向量一致性，部分一致性最差權(quán)重向量對(duì)應(yīng)權(quán)重求和得到的權(quán)重向量，通過(guò)求解廣義偏差函數(shù)的最小二乘問(wèn)題修正此權(quán)重向量。最終判斷陣權(quán)重向量由修正的權(quán)