Algoritmi genetici per risolvere problemi di ottimizzazione nell'ingegneria delle acque - Dehghan, Shahide;Soltani, Morteza;Gholami, Hossein
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Data l'importanza delle questioni economiche nelle opere di ingegneria e di progettazione, il problema dei costi deve essere preso in considerazione nei piani e nell'attuazione delle operazioni di costruzione e di gestione. Negli ultimi 50 anni, lo sviluppo di strutture hardware e di metodi numerici ha reso possibile la simulazione del comportamento idraulico della rete anche per reti molto grandi, mentre rimane il problema di determinare il progetto ottimale anche per reti di piccole dimensioni. Considerando che il problema dell'ottimizzazione della rete di distribuzione idrica è…mehr

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Produktbeschreibung
Data l'importanza delle questioni economiche nelle opere di ingegneria e di progettazione, il problema dei costi deve essere preso in considerazione nei piani e nell'attuazione delle operazioni di costruzione e di gestione. Negli ultimi 50 anni, lo sviluppo di strutture hardware e di metodi numerici ha reso possibile la simulazione del comportamento idraulico della rete anche per reti molto grandi, mentre rimane il problema di determinare il progetto ottimale anche per reti di piccole dimensioni. Considerando che il problema dell'ottimizzazione della rete di distribuzione idrica è intrinsecamente un problema non lineare con un gran numero di variabili discrete, la ricerca recente si è concentrata sui metodi stocastici. Pertanto, in questa ricerca è stato utilizzato l'algoritmo genetico. La progettazione delle reti urbane di trasmissione dell'acqua è sempre basata sulla pressione minima consentita. In questa ricerca, anche la pressione che supera il limite consentito è considerata un criterio di progettazione. Sebbene l'aggiunta di questo parametro come criterio di progettazione comporti una rete più costosa, essa porta a una vita utile più lunga della rete. L'ottimizzazione della rete di distribuzione idrica utilizzando la tecnica dell'algoritmo genetico (GA) con la progettazione.
Autorenporträt
Shahide Dehghan, Ph.D., Dipartimento di Geografia, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran. Le competenze tecniche sono: reti neurali artificiali, fuzzy neurale, climatologia, problemi di ottimizzazione, ingegneria delle acque, Rischi geo-naturali, Algoritmi genetici, Cambiamenti climatici, Atmosfera, Riscaldamento globale.